保险原理之大数法则是什么？在大数据时代面临哪些挑战？-工保网

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保险原理之大数法则是什么？在大数据时代面临哪些挑战？-工保网

何为大数法则,它在保险业中的作用是什么

大数据时代的发展所面临的挑战有哪些？

大数据分析工具面临哪些挑战

一、保险原理之大数法则是什么？在大数据时代面临哪些挑战？-工保网

投保人通过缴纳保费，将个人或家庭面临的风险转移给保险公司，当投保人或被保险人遭受损失时，保险公司提供相应的经济补偿。通过多数人缴纳保费来补偿少数人在未来不确定时间内发生的损失，是一种风险共担的方式。

保险公司将保费用于投资，为被保险人提供一个共同基金，这个基金必须足以覆盖被保险人所遭受的损失，也就是说这个基金必须有足够的资金用于赔付保险期间内所发生的所有赔付金额。因此保险公司需要通过科学的方法即大数法则，较为准确地预测风险群体发生损失的概率，以保持公司的运营稳定。

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什么是大数法则？

大数法则，又叫大数定律，是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。通俗地说讲就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。

大数法则的经典例子就是抛硬币，如果你抛一次硬币，硬币落地时正面和反面朝上的概率各50%，即1:1，如果抛两次则很难得到同样的结果，抛10次依然不能确保得到正面与反面朝上次数相当的结果。但是，当你不断地抛，抛个上千次，甚至上万次，我们会发现，正面或者反面向上的次数都会接近一半，抛掷硬币的次数越多，就越可能出现正面和反面朝上的比例接近相等的结果，类似的还有掷筛子等。

保险的大数法则也称为风险大量原则、大数定律、平均法则，是人们在长期的实践中发现，在随机现象的大量重复中往往出现几乎必然的规律。

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大数法则在保险中的应用

可保风险需满足一系列条件，其中两个条件就是损失是可测定的以及大量有同质风险的保险标的。

损失的测定就是依靠大数法则和概率统计估测出来的：通过对保险集合中的的大量风险单位进行观察，估测出损失发生的概率；随着保险集合中的风险单位数量增多，对损失发生的估测就可能更精确，就可能确定出更合理的保费。

保险公司通过搜集众多个人的特定信息，以确定这些人的损失模式。例如：一直以来，寿险公司会按性别记录已死亡的被保险人人数，以及他们死亡时的年龄。保险公司也会通过查阅相关的普通人口记录，记录普通人群中不同性别的人死亡的年龄。利用这些统计记录，保险公司就能编制生命表，即列示一个大规模人群中每一年龄可能死亡的人数的表格。生命表列示了死亡率，它是特定人群在特定时间内的死亡发生率。保险公司还编制了一种类似的表格，被称为发病率表，它按年龄列示了特定人群的发病率。通过应用准确的生命表和发病率表，保险公司就可以预测特定被保险人群体的可能损失率。保险公司利用这些预测的损失率来厘定足以支付索赔金额的保险费率。

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大数据时代的大数法则

随着近几年大数据、物联网以及人工智能等新技术的兴起，精准识别风险的手段越发多元，风险出现的可预测性也越来越高。甚至业内出现了一种观点，认为“大数法则”失效了。那么，保险的“大数法则”与精准识别风险之间存在矛盾吗？如何平衡精准定价和损失共担之间的关系？

业内认为“大数法则”重要性逐渐降低的原因，主要体现在如下几个方面：一是保险的定价公平遭遇挑战，二是大数定律作为概率测算方法受到挑战，三是个性化需求开始成为行业重要的发展模式和推动力。

但是，“大数法则”与精准定价事实上并不矛盾。

首先，精准确定个性化特征，包括个体的风险，通常都需要巨大的成本。“大数法则”实则是为保险业测算客观风险提供了一种手段，在大数据时代，保险业应在“大数法则”基础上，结合新的技术寻求精准定价，开创个性化保险业务。

其次，目前的风险测算技术还不会精准到“大数法则”失效的地步，也就是说，尚不能将每个人的风险都测算出来，所以“大数法则”还是有效的。中国人民大学保险学系主任魏丽认为，能够做到风险分级差别定价对于投保人将会更加公平，技术的进步无法改变风险存在的客观性，精准识别风险、精准定价是为了更公平地损失分摊。

再次，科技进步拓展了保险机构的业务领域，也提升保险业在各类风险管理系统中的重要性。“科技快速进步的同时，精准识别风险的手段也促进了人们关于风险的认知、看到自我管理的不足或低效，从而增加保险需求。”中国社会科学院保险与经济发展研究中心副主任王向楠认为，很多类型的事故目前已得到有效控制，但另一些类型的事故随着社会生产生活方式的变化而逐渐凸显出来，如网络安全事件、公共卫生事件、社会安全事件等。

▎本文来源于好险啊、正大保险，如涉及版权问题请及时联系处理。

一、何为大数法则,它在保险业中的作用是什么

投保人通过缴纳保费，将个人或家庭面临的风险转移给保险公司，当投保人或被保险人遭受损失时，保险公司提供相应的经济补偿。通过多数人缴纳保费来补偿少数人在未来不确定时间内发生的损失，是一种风险共担的方式。

保险公司将保费用于投资，为被保险人提供一个共同基金，这个基金必须足以覆盖被保险人所遭受的损失，也就是说这个基金必须有足够的资金用于赔付保险期间内所发生的所有赔付金额。因此保险公司需要通过科学的方法即大数法则，较为准确地预测风险群体发生损失的概率，以保持公司的运营稳定。

一、什么是大数法则？

大数法则，又叫大数定律，是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。通俗地说讲就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。

大数法则的经典例子就是抛硬币，如果你抛一次硬币，硬币落地时正面和反面朝上的概率各50%，即1:1，如果抛两次则很难得到同样的结果，抛10次依然不能确保得到正面与反面朝上次数相当的结果。但是，当你不断地抛，抛个上千次，甚至上万次，我们会发现，正面或者反面向上的次数都会接近一半，抛掷硬币的次数越多，就越可能出现正面和反面朝上的比例接近相等的结果，类似的还有掷筛子等。

保险的大数法则也称为风险大量原则、大数定律、平均法则，是人们在长期的实践中发现，在随机现象的大量重复中往往出现几乎必然的规律。

二、大数法则在保险中的应用

可保风险需满足一系列条件，其中两个条件就是损失是可测定的以及大量有同质风险的保险标的。

损失的测定就是依靠大数法则和概率统计估测出来的：通过对保险集合中的的大量风险单位进行观察，估测出损失发生的概率；随着保险集合中的风险单位数量增多，对损失发生的估测就可能更精确，就可能确定出更合理的保费。

保险公司通过搜集众多个人的特定信息，以确定这些人的损失模式。例如：一直以来，寿险公司会按性别记录已死亡的被保险人人数，以及他们死亡时的年龄。保险公司也会通过查阅相关的普通人口记录，记录普通人群中不同性别的人死亡的年龄。利用这些统计记录，保险公司就能编制生命表，即列示一个大规模人群中每一年龄可能死亡的人数的表格。生命表列示了死亡率，它是特定人群在特定时间内的死亡发生率。保险公司还编制了一种类似的表格，被称为发病率表，它按年龄列示了特定人群的发病率。通过应用准确的生命表和发病率表，保险公司就可以预测特定被保险人群体的可能损失率。保险公司利用这些预测的损失率来厘定足以支付索赔金额的保险费率。

三、大数据时代的大数法则

随着近几年大数据、物联网以及人工智能等新技术的兴起，精准识别风险的手段越发多元，风险出现的可预测性也越来越高。甚至业内出现了一种观点，认为“大数法则”失效了。那么，保险的“大数法则”与精准识别风险之间存在矛盾吗？如何平衡精准定价和损失共担之间的关系？

业内认为“大数法则”重要性逐渐降低的原因，主要体现在如下几个方面：一是保险的定价公平遭遇挑战，二是大数定律作为概率测算方法受到挑战，三是个性化需求开始成为行业重要的发展模式和推动力。

但是，“大数法则”与精准定价事实上并不矛盾。

首先，精准确定个性化特征，包括个体的风险，通常都需要巨大的成本。“大数法则”实则是为保险业测算客观风险提供了一种手段，在大数据时代，保险业应在“大数法则”基础上，结合新的技术寻求精准定价，开创个性化保险业务。

其次，目前的风险测算技术还不会精准到“大数法则”失效的地步，也就是说，尚不能将每个人的风险都测算出来，所以“大数法则”还是有效的。中国人民大学保险学系主任魏丽认为，能够做到风险分级差别定价对于投保人将会更加公平，技术的进步无法改变风险存在的客观性，精准识别风险、精准定价是为了更公平地损失分摊。

再次，科技进步拓展了保险机构的业务领域，也提升保险业在各类风险管理系统中的重要性。“科技快速进步的同时，精准识别风险的手段也促进了人们关于风险的认知、看到自我管理的不足或低效，从而增加保险需求。”中国社会科学院保险与经济发展研究中心副主任王向楠认为，很多类型的事故目前已得到有效控制，但另一些类型的事故随着社会生产生活方式的变化而逐渐凸显出来，如网络安全事件、公共卫生事件、社会安全事件等。

二、大数据时代的发展所面临的挑战有哪些？

挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求。

挑战二：企业内部数据孤岛严重。

挑战三：数据可用性低，数据质量差。

挑战四：数据相关管理技术和架构。

挑战五：数据安全。

三、大数据分析工具面临哪些挑战

大数据分析工具面临哪些挑战

在大数据时代，传统的智能BI和报表工具已经很难承担大数据的市场应用任务。新一代的大数据处理工具将取代传统的数据处理软件，并引领新时代的数据挖掘浪潮。那么，在信息时代背景下，大数据分析工具又将会面临哪些挑战呢？
数据搜集与兼容
数据的搜集与整合是数据处理的第一步，在数据源充足的情况下，如何更好更快的检索并搜集到足够的数据成为数据分析过程的关键。对于大数据分析工具来说，有时甚至要面对数十种格式的数据源或数据库，能否快速兼容就成了关键。
新时代的大数据分析工具必须拥有强大的数据兼容能力，包括对非结构化数据的处理。即使在数据量庞大而杂乱的情况下，大数据分析工具也要能快速反应，整合与甄别数据，为接下来的数据分析工作打好基础。
大数据坏境下的数据分析速率
数据分析效率直接反映大数据分析工具的性能优劣，新时代的大数据分析工具在面对海量数据时不仅要能快速分析、快速得出结果，还要能保证数据分析结果的准确与客观（基于数据）。而传统的数据分析工具因为软件设计架构的落后已难以胜任大数据分析工作。
传统的技术架构不能满足大数据分析工具的性能要求，在众多大数据解决方案中，国云数据开发的大数据魔镜采用新颖的“三层架构”模式，将大数据分析工具的功能选项做进一步细分，不得不说是一种大胆的尝试与创新。
数据分析方法的革新
与传统的数据处理流程相比，因为数据量的庞大和非结构化数据的增加，大数据分析工具必须具有更强的并行处理能力。以便查询、分解及数据分析进行分布式处理，将处理任务分配到不同的处理节点，提高数据处理深度与宽度。
在数据分析过程中，数据分析模型扮演着分析“路径”的角色。大数据分析工具必须内嵌有多种数据分析模型才能满足不同目的的数据分析需求。这个要求从技术层面上来说问题不大，关键是随着大数据应用范畴的拓展，大数据分析工具能否赶上市场需求的步伐。
数据可视化技术（末端展示）
数据可视化可谓是新时代数据分析工具必备的功能了。数据可视化就是将数据或者数据分析结果以图表的形式展示在各种平台上。这要求大数据分析工具有着强大的数据图表渲染功能，并且要内置丰富的可视化效果，以满足用户的不同展示需求。
除了末端展示的需要，数据可视化也是数据分析时不可或缺的一部分，即返回数据时的二次分析。大数据魔镜仅可视化效果就有数百种，能为客户提供完美的数据可视化解决方案，可见数据可视化技术已成为主流大数据分析工具的“标配”。
时代在变化中发展，科技在争议中进步。大数据分析工具作为重要的大数据应用技术而影响着未来大数据产业的发展，可谓举足轻重。但只要顺应时代发展和社会需求，大数据分析工具的前途还是一片明朗的。