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[导读]互联网科技的持续演进,让因为信息不透明与不对称所产生的不确定性大幅下降。基于统计推论与主观判断的各种风险因素,亦随着物联网海量数据的累积,成为一个理论上可以被充分感知、深度分析与制定对策的生态环境。
从很严格的角度观察,保险其实是一种有组织且高度系统化的投机。在经济学经典名著《风险、不确定性与利润》书中,经济学大宗师奈特(Frank Knight)曾经写道,有组织的投机促进了大量商业信息的搜集、储存与分析,令怀有获利动机的人类对不断变动的市场状况能够有相对明智的判断,并采取行动来管理可量化的风险与难以量化的不确定性。在竞争之下,提供风险管理的企业却不必然以保险公司的形式出现。亦即,企业家追求获利的策略与整合资源的行为本身,就隐含着让无法量化的不确定性因素转化为可量化风险的过程。既然可量化,定价就成为可能,只要交易费用足够低,市场就能应运而起。
互联网科技的持续演进,让因为信息不透明与不对称所产生的不确定性大幅下降。基于统计推论与主观判断的各种风险因素,亦随着物联网海量数据的累积,成为一个理论上可以被充分感知、深度分析与制定对策的生态环境。保险业奠基于统计先验模型的精算决策范式,在人工智能与机器学习技术的赋能之后,出现了转型的新契机,亦催生了保险科技(InsureTech)的新范式。透过保险商业模式与网络科技的互动结合,承保、索赔、理赔、偿付能力与资本结构等等,都需要从传统上较为静态的设计,演化成更动态的架构。保险业咨询公司Celent曾经提出过一个感知-分析-对策的「知行架构」,就是很好的参考。
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