文/Carol 來源/PANews

“大眾知道要買保險，但是怎麼買，買什麼，不知道。” 從事了多年保險銷售工作後，鳳凰金融保險業務部高級總監段虹伊發現用戶在選擇保險產品的時候特別焦慮。面對這樣的需求，11月14日，在Money20/20中國大會上，鳳凰金融發布了“鳳凰智保”。通過大數據幫助用戶推薦合適的保險產品。

保險界的“大眾點評”

用戶的焦慮很大程度上源自市場信息不對稱。現在的保險公司，不管是傳統的還是新興的，線上的還是線下的，都以銷售為出發點。保險公司、保險經紀人和投保人三方之間的利益或多或少會存在一點衝突。比如某家公司的保險經紀人推薦了20種保險，但這不一定是市面上最好的，也不一定是經紀人覺得適合投保人才作推薦的。這些最後都成了用戶的挑戰，用戶沒辦法選擇符合自己信息的、適合自己的保險。

正是基於這樣的情境，鳳凰金融決定從賣保險的代銷平台轉型為提供中立信息的智能保險顧問。 “我們提供一個工具，一個方法論，或者做一套方案教他怎麼挑選保險和管理保險”，鳳凰金融總裁張震將這種模式形象的比喻成大眾點評。

“用戶需要什麼，我們配置什麼，我們是開放的，只提供中立的信息。我們最終提供的是服務，就跟大眾點評一樣。”張震說，只不過大眾點評是根據消費者的打分做出推薦，而鳳凰智保做出的推薦方案背後則有大數據和AI做支撐。

大數據和AI作保未來還要結合區塊鏈

鳳凰智保介紹稱，目前已經涵蓋超過4330種保險產品，這些保險產品分為14個業務數據結構，23個DB結構，每個產品擁有超過110個固定要素和超過20個動態要素，還有超過100個責任類別。根據這些數據標籤，不同保險產品會被劃入不同的推薦類別去匹配用戶輸入的性別、家庭結構、被保險人、年齡、社保情況、職業類型、居住地、不良生活習慣、財務狀況、贍養情況數據。在這樣匹配的基礎上，最終推薦的產品還要根據鳳凰金融清算團隊開發出來的性價比模型鳳金K值來做最後產品組合推薦。

但是經過PANews記者的實測，通過鳳凰智保的AI問答測試，個人用戶的風險缺口，也就是所需總保額是固定的，重疾險、醫療險、意外險三部分的分類保額也是固定的，但是每類保險下具體的保險產品推薦是隨機的，這也導致了年度保費在一定範圍內是隨機浮動的。

段虹伊回應稱：“我們不會只把K值排名第一的產品推薦給用戶，如果只推薦第一名，那麼面臨相同風險缺口的客戶很可能只能得到同一個產品推薦，如果這個東西一模一樣，客戶經過對比，會對我們的系統的性能產生懷疑。”同時，段虹伊也強調這種隨機性是在一定容差範圍內的，並不是完全依據的隨機。 “雖然保險產品同質化特別嚴重，但是在市面上幾乎找不到保險責任完全一模一樣的產品，一定會有細微差別。鳳凰智保會把K值相當的一些產品，比如4.5和4.6、4.7的產品做一個隨機概率數推薦出來。我們需要讓用戶看到好的產品，但並不是唯一的產品。”

可見鳳凰智保生成的推薦方案並不是唯一最優解，基於這套智能方案，用戶大概率還需要根據自己的偏好調整方案，比如調整預算、品牌傾向、產品保額等，最終還是要由用戶自己做出決定。

除了大數據和AI以外，鳳凰金融總裁張震還表示，未來旗下的區塊鏈研究院也會參與到包括保險業務在內的智能金融業務中來，比如投資資產的確認，甚至是資產上鍊。

告別“買菜式”理財進入智能財富管理階段

由於金融市場本身的複雜性和大眾自身的局限性，使得一個普通人想要自己制定出符合實際情況的財富管理方式是非常有難度的。如果尋求專業財富管理顧問的幫助，那麼個人可投資資產恐怕要有千萬級才行。

但實際情況是，每一個普通人都需要面對贍養老人、撫養子女、自身健康、投資理財這些跟財富有關的問題。現在在大數據、AI、區塊鏈技術如火如荼發展的大背景下，鳳凰金融用研與創新中心高級總監錢可表示，“我們要把科技和金融有機的結合起來，實現把一個非常專業級的服務降低到普通大眾也能夠享受到的服務的目標。”

金融市場的數據是複雜且有特殊波動性的數據，但錢可認為根據混沌分形理論中的赫斯特數值來看，中國市場0.68的數值意味著對金融市場的數據做一些非常深度的分析是有一定的成功概率的。除此之外，錢可還看到中國有一個非常有趣的特點，“我們的民眾對信息會產生很多情緒特徵，這些情緒特徵會與市場產生互動，所從網上抓到的這些情緒數據也要加入模型進行訓練。”

考慮到中國金融市場波動性遠遠超過國外市場的特點，以及中國人承受風險的傾向，未來的智能財富管理平台還將存在一個戰略避險策略，嚴格控制用戶需要承受的風險。