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2017年下半年,保險科技領域的熱度隨著以下幾個行業動態持續升溫:11月微信推出「微保WeSure」平臺,旗下產品微醫保和微車保率先拉開大幕;9月28日,眾安在線香港上市,市值突破千億,旗下眾安科技專注InsurTech領域的技術研究;7月,螞蟻金服宣布向行業全面開放技術產品“定損寶”,用AI賦能車險自動定損等等。
當流量巨頭們都開始在保險領域積極布局、培育市場,當行業內的保險創業企業投融資日益活躍起來的時候,說明InsurTech的變革已經具備了土壤,在可以預見的未來,變革過程會比想象來得更快。
作為互聯網金融的組成部分,InsurTech也是源碼資本關注的重要領域之一。
近一年來,我們看過100+保險科技相關的創業公司,對于保險行業的認知,也經歷了螺旋上升的過程。
從單一維度到多維能力疊加,從機會到難點再到新機會,我們逐漸梳理出了一些判斷邏輯。
和其他金融行業一樣,保險是個強監管的領域。
作為除銀行之外可以大規模、批量面向零售客戶的金融平臺,保險必須是持牌機構才能經營的業務,因此牌照是行業的一個剛性門檻。
同時,很多非標準化、續期能力強的產品,也讓保險看上去帶有一點「逆互聯網」屬性,不那么容易線上銷售。
這些因素都使得保險行業的互聯網化過程并沒有快速起量爆發,需要更多時間去摸索迭代。
但也有一些明顯的宏觀趨勢,帶給創業者新的紅利,比如先來看幾個變化。
從「6070」到「8090」變化的大前提來自用戶端,保險用戶人群正在經歷一次大升級,根據螞蟻金服和CBNData聯合發布的數據,互聯網保險消費者主要為年輕人,其中80后占比47%,90后占比33%。
這個速度比我們想象得快。
事實上,這是保險與消費共生效應的體現,即保險促進了新消費、新消費激發了用戶端對保險需求,讓80、90后的保險意識提前覺醒。
這是一批新用戶的紅利。
從「被動推銷」到「主動咨詢」用戶畫像的變化,帶來了在保險選擇上消費能力和消費意愿的轉變。
當保民的畫像逐漸年輕化,他們對于保險產品的真需求開始釋放,而這一群人的認知水平、消費習慣,決定了其購買保險的方式也產生了變化。
即,從此前被保險公司人海戰術的推銷式購買,逐漸向更加理性,信息更加透明的選擇權上進化,他們需要更加高性價比的產品,和更加中立的推薦。
這也是互聯網+在把保險從線下搬到線上的機會所在。
從「吸聚流量」到「分發中心」可以這樣理解,保險的前端是個漏斗,需要源源不斷的用戶和流量,以形成保單的轉化。
但這只是第一步。
從全球的經驗來看,保險更像一個連接器。
先天可以在很多場景做延伸,大到出行、健康、養老,小到碎屏、退貨等等。
如果有機會把「保險責任」,轉化為「關聯服務」,將在產業鏈條上產生更大的價值創造。
互聯網和科技的能力,正在讓這樣的場景構建更豐富,鏈接更緊密。
隨著前端流量創新逐漸成體系,后端的分發價值和紅利就會產生。
綜合上述線索,源碼資本做了如下梳理:我們先將互聯網保險按四個不同的維度進行了劃分,有橫有縱,每個維度間的串聯疊加都可以組合定位到不同的細分sector.我們也可以同步設想一下,推動行業變革的大機會到底在哪里?什么樣的公司擁有串聯好這四個維度的能力?以及,它會不會成為一個新巨無霸?一、按險種劃分了解保險行業的險種劃分有助于尋找出各個sector的潛在機會。
據保監會數據顯示,我國保費收入總體保持高速增長, 2016年總保費收入達到30959.08億人民幣,增速為27.5%。
其中,財險保費收入8724.49億元,增速較緩,人身險收入達到22234億元,同比增幅高達40.2%,也是近五年首次突破40%。
相比于國家基礎保障體系的社會保險,我們更關注商業保險領域的機會,主要看財險和人身險兩大市場。
1. 財險中,以車險為主,創新責任險有空間。
車險是一個充滿價格戰的紅海市場,渠道費用高但大都返還給用戶,加上政策上的商車費改,層層利潤都很薄,空間較小,可關注點在服務理賠環節,借助AI和數據的力量,車損人傷對應的核保核賠反欺詐存在機會;隨著無人駕駛等新技術的來臨,車險未來是否會逐步被責任險取代,也值得持續思考。
另輔以家財企財、農險等,前兩者占比偏小,而農業險目前以國家補貼為主要發展力度,短期仍需觀察。
2. 人身險中,壽險占比最大,健康險增速更快。
我們更看好健康險市場的大機會。
醫療支出結構存在改善的空間,同時國內保險公司健康險運營經驗不足,缺乏數據獲取、精算、控費和資源整合能力,第三方服務機構有機會填補。
這中間,還可關注上下游數據公司、服務公司的機會,也可關注在美國相對成熟的HMO模式在國內的變化和應用。
二、按產業鏈價值劃分這是最重要的劃分維度。
保險做的是經營承保和資產管理。
我們看保險公司的賺錢方式,主要來自死差、費差、利差。
利差是保險公司的投資收益,是牌照價值,創業公司短期難度較大;死差可以寬泛理解為出險率賠付率,需要在產品設計和數據上做文章;費差是附加費與實際營業費之差,需要在中間環節降低成本提高效率。
所以我們試圖撥開環環相扣的產業鏈節點,來梳理尋找價值點和新機遇。
1. 產品創新:保險公司的主要職能之一就是設計產品,這是精算師們每天的工作內容。
也就是說,保險公司事實上并不缺少設計保險的能力,或者市場上一旦有好賣的標準化產品,各家跟進復制的速度也都非???,非強壁壘。
我們認為,真正的產品創新,一方面來自全新場景的挖掘,比如在某些場景里,創業公司比保險公司更懂,或者是用重一點的方法,把分散的場景需求整合起來,以避開保險公司的核心優勢本身;另一方面,來自自身獲取到獨特數據的能力,這樣可以反向支撐精算模型及定價,讓產品更具性價比優勢,確實現在的很多保險產品還是比較貴的,如果有創業公司利用數據拉低產品門檻,保險公司可能不容易直接復制。
2. 渠道提效:保險公司是最重視渠道銷售的。
在傳統時代,因為基于保守的精算假設生成的保險產品幾乎無差別,所以只能靠堆人來促成銷售,保費越高人力成本越高。
壽險里,除了銀保渠道銷售成本較低,其他的大部分代理人要占到20-35%,層級中間賺40%;車險里,40-50%的賠付率,保險公司收益只有5%,其他都是銷售成本。
冗余的鏈條讓銷售環節并不經濟,那如何能降低成本、提高效率?比如通過內容低成本獲客,在信息逐漸對稱的情況下,讓用戶更加理解和熟悉保險產品;同時實現產品購買流程的標準化,過程中疊加技術能力,讓成單流程更順更快,減少冗余環節和人力,讓用戶的選擇更加簡單,都存在被提效的機會。
再比如賦能優秀的經紀人代理人。
這一批銷售人員正在跟隨行業的發展經歷自我升級,讓他們更好的獲取、管理和服務用戶就是提高效率;以及反觀渠道屬性的經代公司本身,這種中介形態的組織結構,也有機會被互聯網扁平化。
3. 服務優化:無論承包核保、還是理賠延保等環節,保險產品從銷售到出險,都需要服務支撐。
而保險公司的核賠理賠部門,大多是保險公司的成本中心而非利潤中心,因此都有人員編制限制無法實現充分到位的服務。
我們認為,后續的機會正在從銷售渠道,轉向服務驅動。
無論是TPA公司,還是基于InsurTech的數據、技術型的公司,如果能夠幫助保險公司實現更加高效的核保核賠、自動化識別和處理數據、影像,幫助保險公司進行反欺詐預警、理賠控費等,都是順應大勢的方向,有價值。
不過對于投資者而言,這里需要考慮價值實現的衡量標準,以及天花板高低。
如果能夠基于上述三個方向,都具備優秀的能力,能從前端產品設計,到中間渠道賣掉產品,再到后端理賠服務一體化,保險公司僅發揮牌照價值行使出單作用,就有機會做成MGA (Managing General Agent)的模式,同樣期待該模式下的優秀企業。
三、按服務對象劃分2B/2C早期看過很多以「場景險」為切入點的直接2C產品,邏輯大多是,2C市場足夠大,在某個高頻流量場景里,以相對低的成本獲客轉化。
不過很快就發現,流量屬于場景,不控場景就等于不控用戶,一旦起量做到就有被替代的風險;同時,極低成本獲取來的用戶,部分偏向「貪便宜」而非真正具備保險購買能力和意愿的人,未來想繼續在這群人身上做轉化是比較難的。
之后又密集看過2B的產品,主要有兩類:一種服務于保險公司或經代公司,比如做Saas系統或者經代人的工具;一種服務于B端企業(可理解為間接2C),貼合場景設計產品。
這類2B業務的共性是,產品技術層面大家的競爭差異不大,尋找頭部B端的價值明顯高于長尾小B,但越是頭部,談判難度越大,對接時間越長;合作效率不高的同時,還要面臨「部門負責人更換,大領導更換」帶來的各種風險。
尤其是和頭部效應非常集中的大型保司合作,強大的關系網絡讓很多創業公司疲于應對。
于是又回來尋找2C的機會。
上文提到的一個潛移默化又不可忽視的趨勢是,用戶端的需求正在從以前的被動式購買,開始向主動型的咨詢變化。
事實上,由于「沒有性價比高的產品」,以及「對保險購買知識的長期信息不對稱」,在很長一段時間內抑制了很多用戶的需求,而金融產品和服務的「互聯網+」過程,勢必從借貸擴展到保險、理財等等領域,如果有人有能力解決如上問題,比如擁有更好定價的產品,比如有足夠中立的內容和咨詢服務,來慢慢滲透和教育市場,我們認為存在2C高轉化率的機會。
當然,我們也在重新審視2B的機會:哪些玩家就是可以快速打通行業脈絡;或者是否所有的sector都會被關系捆綁,哪些場景能避開頭部打法,同時又具備獲取數據、易整合易教育的能力;以及能否有更巧妙的產品切入點讓B端機構迫切需要等等。
四、按InsuTech的基礎建設InsurTech和FinTech一樣,是行業發展的創新劑,是基礎設施和通用抓手,就像互聯網之于工業革命。
這一部分,由于國內在保險體系和前沿科技的積累尚有空間,我們需要以更加全球化的視角,去捕捉最前沿的技術和領域應用。
主要可關注幾個方向:1. AI+保險:例如Lemonade、Tractable、Insurify崗位替代:在核保、客服、理賠的環節可借助圖像識別,自然語言處理等技術,代替人力降低成本。
智能保顧:數據和算法可以更準確的向用戶推薦保險產品,實現更高效的咨詢和定制方案。
反欺詐:借助圖像識別、人臉識別等技術。
投資能力:借助數據和深度學習,提高險資的資產配置效率,改善交易策略。
2. 區塊鏈:例如Tradle、Safeshare區塊鏈將從底層結構上改變保險行業的工作原理。
主要關注身份驗證的智能合約、理賠反欺詐、基于共享經濟的實時保險等方向。
3. IOT&數據:如Aviva、RiskGenius基于物聯網的新數據源獲取,協調保險人和被保險人的利益關系,帶來全新的風控能力。
這部分需要時間積累。
承保風險:如慢性病人數據,或UBI收集的車主數據。
核賠理賠風險:人臉識別,圖片篩重防止騙保等等。
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