保觀

商業(yè)保險領域仍然嚴重依賴人為判斷和人工處理，因為資產(chǎn)規(guī)模更大，數(shù)據(jù)容量更小，這意味著機器學習速度會慢一些，像AI這樣的技術在短期內(nèi)效果會較差，創(chuàng)業(yè)者在時間上或許需要較長的規(guī)劃。

關于亞馬遜和谷歌進入保險領域已不再新奇，鑒于他們幾乎無限的資源，這可能會對業(yè)內(nèi)部分公司造成巨大威脅。無論是將巨頭們的舉措視為威脅還是利好的發(fā)展，值得注意的是，谷歌和亞馬遜幾乎都專注于個人保險領域。

這有很多原因，尤其是谷歌和亞馬遜希望為大多數(shù)消費者增加價值，因為客戶永遠是第一位，所以大多數(shù)人都希望亞馬遜和谷歌能夠?qū)Ｗ⒂趥€人險。

然而，另一大保險市場卻有待進一步的創(chuàng)新：商業(yè)保險。商業(yè)保險往往非常復雜，需要太多內(nèi)部信息才能讓科技公司發(fā)掘其魅力。目前，在商業(yè)保險方面，亞馬遜和谷歌仍是局外之人。這種天然的“競爭壁壘”也是商業(yè)保險科技引人關注的原因之一。

缺乏創(chuàng)新活力

歐美國家依投保人專業(yè)能力劃分商業(yè)保險（commercial line）與個人保險（personal line），前者的客戶主要是企業(yè)，后者主要是個人。商業(yè)保險與個人保險的主要區(qū)別是保險范圍不同。舉例而言，同樣一輛車，如果用于上下班及個人娛樂，則屬于個人保險，如果用于出租或者商業(yè)用途，則屬于商業(yè)保險。一般而言，個人保險較為簡單，車、房、簡單個人第三方責任險;商業(yè)保險則比較復雜，車、建筑以及生意導致的生意中斷損失。

與個人保險相比，目前很少有以商業(yè)保險為重點的科技類初創(chuàng)公司。德勤最近的一份報告顯示，2018年上半年僅有超過5700萬美元用于商業(yè)保險科技的投資，僅占該期間投資總額的6.6%。而2017年，德勤報告中這一比例還有11.4%。同時，根據(jù)CB Insights數(shù)據(jù)，自2015年以來，已有超過10億美元投資于正在解決商業(yè)保險問題的初創(chuàng)公司，相當于總投資額的10%。

無論投資比例是多少，商業(yè)保險科技類初創(chuàng)公司相對于個險、分銷和其他領域的初創(chuàng)公司而言，投資額都少得可憐。由此可見，相對于更廣泛的保險科技浪潮，商業(yè)保險的科技滲透率嚴重不足。

變革難度高企

保險科技浪潮與其他行業(yè)所掀起的科技浪潮相似，都是由行業(yè)外的企業(yè)家推動新型企業(yè)，從而顛覆傳統(tǒng)市場。汽車保險、租房者/房主保險或保險分銷，無不如此。這些行業(yè)的顛覆者，將最初的努力主要集中在個人保險和更容易撬動市場的領域，這是十分自然的事情。

即使是現(xiàn)有的商業(yè)保險創(chuàng)業(yè)企業(yè)，也都集中在更易變革的領域，如分銷和車險領域。事實上，自2015年以來，這兩個類別占到目前商業(yè)保險科技投資的一半以上，幾乎所有主流商業(yè)保險科創(chuàng)企業(yè)都位于這些領域。例如：

分銷：Next Stack，一家全棧商業(yè)保險公司，已籌資1.3億美元。另外，智能保險分銷平臺CoverHound和Policygenius各自籌集了5000萬美元。保險分銷占了保險科技投資的一半。不出所料，這是一個在商業(yè)險領域?qū)⒊掷m(xù)存在的趨勢。

車險：Nauto已籌集超過1.74億美元的資金，Nexar和ZenDrive則分別融資4400萬美元和2000萬美元。

只有少數(shù)初創(chuàng)公司正在考慮更復雜的領域，例如為商業(yè)保險商提供更高質(zhì)量的財產(chǎn)情報。比如Cape Analytics，使用計算機視覺自動從航空圖像中提取信息，這使得保險公司可以在評審和承保時獲取全國任何地址的最新有效數(shù)據(jù)，幫助它們在整個保單生命周期內(nèi)更好地評估風險。為什么這很重要？根據(jù)Cape的數(shù)據(jù)，美國8%的屋頂質(zhì)量很差，劣質(zhì)的屋頂建筑比高品質(zhì)的屋頂高出50%的潛在損失。前者有較高概率提交索賠，進而擴大保險商理賠支出。因此，對于保險公司而言，在提供報價之前了解商業(yè)建筑的屋頂狀況，可以更準確地指導定價策略并避免重大損失。類似這樣的一些數(shù)據(jù)，對于商業(yè)保險公司來說是不可或缺的，但直到現(xiàn)在才逐漸利用起來。

再或者以海上風險分析公司W(wǎng)indward為例。Windward能夠跟蹤每艘船的營運情況，并提供有關船舶地理、天氣、港口訪問、管理和導航等見解。實際上，這意味著Windward可以跟蹤船舶是否存在危險的夜間深水航行，因為這樣的船舶發(fā)生觸礁事故的可能性增加2.6倍。Windward還可以跟蹤船舶何時通過航道，在擁擠的航道上長時間航行的船舶發(fā)生碰撞事故的可能性增加2倍。這是海運保險公司需要掌握的信息。

潛在空間可期

鑒于市場規(guī)模和相對缺乏對保險以外問題的認識，商業(yè)保險具有巨大的潛力。2017年全球商業(yè)財產(chǎn)和意外險保費約為7300億美元，到2021年，它將增加近9000億美元。同時，只有業(yè)內(nèi)人士真正了解臨時分保，了解如何承保船體保險以及誰是承保人，或者了解如何改善大型商業(yè)財產(chǎn)保險。對于一個其他行業(yè)的企業(yè)家，這些都是市場挑戰(zhàn)，工作流程尚且有待深刻理解，更不要說如何去改進或顛覆了。

另一方面，熟知當前現(xiàn)狀的保險業(yè)內(nèi)人士應該感到慶幸。保險科技空間現(xiàn)在需要這些業(yè)內(nèi)人士更多地參與，積極建立新公司、籌集資金并幫助識別和解決商業(yè)保險中最有意義的問題。無論是核保人、精算師、理賠專家還是其他任何行業(yè)相關人士，都應該很清楚行業(yè)痛點、陷阱和誤區(qū)，以及潛在的解決方案。

不過，解決商業(yè)保險領域的問題將更具挑戰(zhàn)性。資產(chǎn)規(guī)模更大，數(shù)據(jù)容量更小，這意味著機器學習速度會慢一些，像AI這樣的技術在短期內(nèi)效果會較差。比如，如果一家保險公司正在承保350項海事保險，而且每年只有15項索賠，何時才有足夠的數(shù)據(jù)來推動具有統(tǒng)計意義的調(diào)查結(jié)果？商業(yè)保險領域仍然嚴重依賴人為判斷和人工處理，而個人保險則可以利用和分析大量的數(shù)據(jù)。因此，雖然商業(yè)保險科技創(chuàng)新的機會很棒，但在時間上或許需要較長的規(guī)劃。

那些參與保險科技潮的人有理由對商業(yè)保險感到興奮，但耐心將是關鍵，因為新興公司要立足于解決長期存在的問題。對該行業(yè)有獨特理解的企業(yè)家也是幸運的，因為像亞馬遜和谷歌這樣的科技巨頭在目前可預見的未來還無法威脅這個領域。