没被传统保险满足?互助或许是你的菜

业界常把互助平台作为互联网保险的一种模式,它既是最早的一种商务帮助形式,也是最古老的保险。直到今天,互助保险依然是社会上主流的保险形式,2014年它的保费收入已经占到全球保费的三分之一。

没被传统保险满足?互助或许是你的菜

互助保险即由一些具有共同要求和面临同样风险的人自愿组织起来,预交风险损失补偿分摊金。拿水滴互助来举例,如果加入它的抗癌计划,用户只要充值9元即可正式成为会员,在180天的观察期后,如果会员确诊癌症就可社群提出互助申请,经过技术手段验证后,可获得相应的社群互助资金用于治疗疾病,而这笔资金是由抗癌互助社群内所有会员进行分摊捐献,社群人数越多,每人分摊的金额就越少。

保险的历史用途是为用户服务,但是由于它的一些信任关系、资金管理问题,保险渐渐多了些中介的味道,但实际上我们更需要每个人的风险转移。比起商业险,互助可以让用户以更少的钱参与到保障计划中来,它更像是商业险的一种补充,甚至可以说它针对的是没有被传统保险满足的那部分人群。

举例来说,有些社会弱势群体只享受三险,没有商业保险,而这类人群在遇到事故时往往会遇到筹款的难题,互助保险关注的群体更加广泛,给更多低收入、低保的人解决基础需求;再者,传统保险和商业保险公司在对于人群的保障、疾病划分上有不足,比如目前并没有专门针对糖尿病人的保险,互助则可以提供这个平台,在面对疾病时,能为用户提供一个更标准化、更快速解决方案。

BAT保险还没袜子卖的好,互助看起来空间很大

BAT也在培养自己的保险公司,没有被他们投资的公司还有没有机会?

其实,BAT所投企业都是在比较细分的领域,与其业务直接相关,比如阿里健康与太平的合作、百度投资聚焦车险的公司以匹配未来汽车和自动驾驶的发展等。个人有个人的方向,搞清楚了自己的定位才能找到发展空间,

另一方面,BAT虽然有强大的生态链,但它们在保险领域的发展依然是流量分配式的思路,天猫的保险就卖的不好。曾在阿里就职过的17互助创始人高竞调侃到:“天猫保险的数据不行,袜子都比保险卖的好,差太远。”

而互助在互联网互动和社群上有先天优势,BAT现在没有精力把保险业务以社群和互动的方向发展起来,互助平台则有非常大的空间,通过社群的方式把风险的发生概率尽量降低,减少风险的发生。

“蜘蛛人”和白领面临的风险不一,产品设计也要不同

清洗高楼大厦的蜘蛛人,和坐在办公室的白领每天面临的工作风险能一样么?当然不会一致。

互助产品需要对此进行差别对待。共同的人群面对共同的风险,才会有共同的需求,针对不同的人群去设计不同的产品,这才是互助产品与保险产品的区别。但这会不会导致成熟的热群规模较小,无法实现风险均摊?换句话说,互助群体的规模是不是越大越好?可以肯定的是,不管规模大小,风险都是存在的。

那么,把可能面临一致风险的人归类划分,从技术的角度如何落地呢?同心互助创始人兼CTO钟馥百告诉虎嗅,大数据则在此起到了关键作用,要建立起大数据,再通过这样的方式去找到、区分人群,设计不同的产品才能真正达到互助效果。

在品类上也要有所拓展。

据统计,我国每年新增癌症患者300多万,不同收入水平、处于人生不同阶段的患者在面对重大疾病时的应对能力也不同。互助产品应该配合不同家庭、家庭的不同生命周期来设计。

当然,现阶段覆盖所有产品几乎不可能,但这可以成为一个出发点。抗癌公社创办于2011年,创始人于文浩说他们的产品已经从抗癌扩展到了29种重大疾病,这也是借鉴了保险公司的做法。

那么,互助类保险更适合哪些类别的产品呢?17互助创始人高竞认为,目前在分红、长期寿等方面,互助保障品牌还看不到特别清晰的创新点,但在汽车、人身疾病伤害领域的涉及新的互助保险产品,基于大数据会有比较大的发展空间。

谈保险必离不开的“风控”,关键点在哪儿?

千言万语汇成一句话:敬畏风险,尊重规律。要立于整个金融风控的基本点,照搬理论不要照搬方法,因为中国不需要多一家山寨保险公司。

在互助中,风控的关键点和核心都来自数据,互联网在数据的征集、计算,在深度、广度和丰富性上游天然的优势,传统方式无法取代。大数据到底要怎么来代替甚至是超越原来保险公司的分析逻辑,这也需要把控。现今做的风险控制本质上是风险选择,要通过不同的纬度,去找到可控的风险要素,只有达到寻找精准的识别,才有资格去谈控制,否则的话,如果敞开大门,各种类型全都进来,根本无法用同一种方法来控制它。

风险的变化以及风险的形态在新形势下会发生很大的变化,而大数据能对原来这个数据分析起来的一个变革就是,它能够在短期之内让我们呈现出大数据规律出来。 如此,可以在短期内很快的比较精准的掌握到一个人的人物画像,判断他在某一个保险产品,或者某一个保险领域下,风险的高低程度。

举个例子,国外车险有这样一种方式,将一个UI设备插入汽车中,它会根据不同人开车的习惯、行为去计算保费,深入挖掘每个人的需求。实际上,人群的精准划分、产品的匹配,保险公司也在做。

那么,“夜不能寐”的传统保险行业该怎么办?

在互联网保险袭来的当下,传统保险公司并没有墨守陈规,内部人士几乎“夜不能寐”,琢磨互联网巨头会从哪些方面来颠覆传统,自己要如何应对。泰康在线副总裁丁俊峰介绍,他们从这几个方面去拥抱互联网:

1.把互联网作为一个销售渠道,现在基本上所有的保险公司都会有在网上直销的渠道;

2.把产品设计的更有体验性,更容易让消费者明白,更加碎片化,更加门槛低一些。当然并不是所有产品都适合碎片化,有些场景化非常强的,比如大家都非常熟悉的行业险、退货运费险,这些就是非常适合互联网的场景化销售;

3.运营层面,客户的画像、不同的客户提供不同的产品方面,保险公司也花了大量的精力去做。还有服务渠道的建立,过去保单变更、缴费一定要通过代理人,或者去到保险公司的柜面,现在大量的服务其实都可以通过网络去解决。

其实保险公司最大的难题,还在于如何改变带给用户的糟糕体验,把中间销售费用免掉,把随意拒赔的体验痛点去掉,尽量减少代理人的复杂心态给行业带来的扭曲。保险作为一个虚拟的产品,没有物流,没有仓储,也没有供应链,其实比较在网上销售,但产品设计要简单,去掉所谓的隐形消费。

最后回到新兴平台上,从重疾切入的互助品牌,未来发展路径是什么?

有些平台将会从重疾险横向切其他保险类型,而纵向来看,可以在医疗领域为已经患病人群提供相应的一系列服务,继续做深,这将是一个很大的挑战。


互助特报是中国首家互助保障、公益慈善行业权威自媒体。

关于互助保障、公益慈善你所不知道的那些事,关注微信公众号“互助特报”,一起来互助吧!!!

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 199,636评论 5 468
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,890评论 2 376
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 146,680评论 0 330
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 53,766评论 1 271
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 62,665评论 5 359
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,045评论 1 276
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,515评论 3 390
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,182评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,334评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,274评论 2 317
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,319评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,002评论 3 315
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,599评论 3 303
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,675评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,917评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,309评论 2 345
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,885评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容