『壹』 中国大数据行业发展的机遇有哪些
这是一个新兴起来的词语，目前互联网高速发展，它必定会带动相关产业的发展，那么大数据就是其一，特别是IT行业，目前是比较火的，有没有发现现在不怎么提公务员了，这和互联网发展也是有关系的，私企不一定比国企差
『贰』 大数据对出版行业的发展带来哪些机遇和挑战
参考前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，大数据改变的将是传统出版的流程和模式，从数据生成来源角度，内容出版大数据可以分为专家生成的专业数据（PGC）、用户生成内容（UGC）和设备采集生成内容（DGC），这些内容可以通过信息技术进行融合后创造新的内容。出版机构则需要从作者和编者为中心，转变成以读者为中心，进行内容二次开发和多次增值。作者、编者、读者全线打通，让一本书在众包模式下不断自我更新、自我成长，比如让读者参与来更新部分内容，以完成内容版本的升级，这种协作出版模式又可以建立新的社群，并持续的演变。
此外，随着数字出版的全部数字化流程的推进，其越来越多的数据可以被捕获到，比如选题策划、作者引入、合作创新以及学术示范等出版行为，甚至借此预先把控行业发展的脉搏，直接影响出版、发行、印务等各个环节的升级转型。
『叁』 大数据时代中的大产业，大红利，大变革，大机遇是什么含义啊
转型带来的都是新机遇，空间巨大
『肆』 大数据产业链，大数据的商业机会在哪
围绕数据的整个产业链上，具有以下机会：
1)数据的获得
大量数据的获得，这个机会基本属于新浪微博等这类大企业，大量交易数据的获得，也基本属于京东，淘宝这类企业。小企业基本没机会独立得到这些用户数据。
2)数据的汇集
例如如果要能把各大厂商，各大微博，政府各个部门的数据汇集全，这个机会将是极大的。
但，这个工作，做大了需要政府行为，做中档了，要企业间合作，做小了，也许就是一个联盟或者一个民间组织。
3)数据的存储
汇集了数据后，立即遇到的问题就是存储，这个代价极大，原始数据不能删除，需要保留。因此提供存储设备的公司，执行存储这个角色的公司，都具有巨大的市场机会，但是这也不属于小公司，或者早期创业者。
4)数据的运算
在存储了数据以后，怎么把数据分发是个大问题，各种API，各种开放平台，都是将这些数据发射出去，提供后续的挖掘和分析工作，这个也需要有大资本投入，也不适合小公司。
5)数据的挖掘和分析
数据需要做增值服务，否则数据就没有价值，big也big不到哪里去，是没有价值的big。因此这种数据分析和挖掘工作具有巨大的价值，这个机会属于小公司，小团体。
6)数据的使用和消费
在数据做到了很好的挖掘和分析后，需要把这些结果应用在一个具体的场合上，来获得回报，做数据挖掘和分析的公司，必须得找到这些金主才行，而这些金主肯定也不是小公司。
大数据未来的形态，或者产业链结构一定是分层的，巨大的，价值的体现发生在各个层次，每个层次都是生态链的重要一环，都孕育着巨大的机遇和挑战，能做的唯有努力，做适合的工作。
『伍』 中国大数据 行业发展的机遇有哪些
挑战一：大数据行业发展良莠不济
我国大数据仍处于起步发展阶段，在“万众创新，大众创业”的大环境下，大量的大数据企业不断涌现，但企业发展良莠不济。
挑战二：大数据创新、创业盲目
企业在创新、创业过程，由于缺乏对大数据产业链的认识，出现许多跟风扎堆的情况，没有有效发挥自身优势，造成巨大的资源浪费。创新的时候，我们往往会看到一些标杆出来。通俗来讲，看到人家风光，没有看到人家背后受罪的时候。往往一窝蜂跟去的时候就会发现全是坑，而且
“此去华山一条道”，满满的全是竞争对手。因此我们做这个排行的初衷就是为大家梳理一下，哪些行业、哪些板块、哪些领域是什么样的状况，精确的找到自己的优势方向，去做创新和努力。
挑战三：投资盲目
霍华德.马克思说过“投资者们明确达成的广泛共识差不多都是错的”。究其原因是资本在选择大数据项目、企业的时候，由于没有客观的评价标准，同时也缺乏对产业链的整体认知，导致投资市场追逐热点，存在一定的盲目性，大大降低了资本对大数据行业发展的正向推动力。
挑战四：监管的盲目性
目前，监管层很难对大数据企业和机构进行有效的监管以及正确引导，要为大数据发展打造一个良性的生态环境就比较困难。其核心原因是对大数据企业的识别评价缺乏标准和规范。
挑战五：大数据项目建设盲目
由于人才缺乏、大数据咨询服务还没有发展起来等原因，用户很难对大数据项目有全面的认识，容易受到厂商的左右，导致建设内容的盲目;由于缺乏对产业的整体认识和大数据企业评价标准、方法，所以在大数据服务商选择上也存在一定的盲目性。
『陆』 大数据时代下，保险业迎来了怎样的机遇与挑战
ITjob远标教育
大数据的发展越来越迅速，渗透到各行各业， 保险业也不例外。大数据不仅为保险业的发展提供了新的机遇和视角，也为保险业提出了新的挑战。
首先，我们来了解大数据给保险业带去的机遇。
一、大数据给保险业带来巨大商业价值
信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。
但是,虽然这些年保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索,但是相对于银行和证券公司,保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于相对落后状态。不仅大部分保险公司的内部数据没有完成整合,甚至数据还处于信息孤岛状态,保险公司对内部数据价值认识也不完整,大部分内部数据的价值没有被充分挖掘,大数据价值变现也缺少应用场景。
而现在我们已进入互联网金融时代,所有商业思维正在转向数据思维,保险业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。
众所周知,在没有大数据之前,商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。大数据时代出现之后,海量数据的采集和处理成为可能。大数据通过全局的数据了解事物背后的真相,相对于以过去的样本代替全体的统计方法,其统计出来的结果更为精确,有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。与此同时,利用大数据分析结果归纳和演绎出事物的发展规律,可以帮助人们进行科学决策,帮助保险业进行精准营销。这也就是我们常说的,按照客户需要设计保险产品,依据客户需要推荐保险产品,使更多的群众享受到合理的金融服务。
另外,在新的竞争格局下,传统金融企业必须充分运用大数据的理念和技术改造自身业务和管理流程,监管机构也必须深刻理解新的竞争格局对风险防范、消费者保护等方面的影响,并善于运用大数据来提升监管的针对性和有效性。
保监会副主席王祖继就表示,，大数据时代保险业主要面临四个方面的机遇:一是拓宽行业发展空间。满足客户需求是金融企业生存和发展的前提,大数据和互联网的发展使保险业能够更好地满足客户需求。大数据技术可能突破现有可保风险与不可保风险的界限,使原来不能承保的风险变为可保风险,扩大保险业务经营范围。大数据技术在营销领域的应用将能更有效地发现客户和客户的潜在需求,进行精准营销,特别是财产保险中标准化产品的营销。大数据和互联网的运用也有利于改善保险消费者的用户体验,提高消费者满意度,改善行业形象。二是提高行业风险管理能力。大数据技术在风险管理领域的应用将支持保险业更精准地定价,提高承保风险识别能力和理赔反欺诈能力,提升保险业的风险管理能力和水平。以精算为例,大数据有利于扩大用于估算风险概率的数据样本,从而提升精算的准确度,有利于收集更加多维全面的数据,从而形成更加科学的精算模型,也有利于把整体数据样本进一步细分为子样本,为精准定价提供精算基础。三是提升行业差异化竞争能力。大数据通过对客户消费行为模式的分析,提高客户转化率,开发出不同的产品,满足不同客户的市场需求,实现差异化竞争。四是提升保险业资金运用水平。大数据基于精确量化的承保损失分布,可以提高保险机构资产负债管理水平,可以在资本市场实施更精准的风险投资组合策略,提高保险业在资本市场的投资回报水平。
为了更好地驾驭大数据对保险行业的改良及改革,保险公司需要从数据获取 、应用和组织三大方面构建包括开拓数据来源、建立许可与信任、构建商业应用场景、数据分析与建模、数据存储与整合、组织建设、专注的数据人才、治理和文化在内的八项专业能力。
在被调研公司中,63%的保险公司已将大数据应用于欺诈检测方面,47%的保险公司已在风险评估与定价方面展开实践,对于大数据在交叉销售、防止客户流失方面的实践分别都达到了32%,但在索赔预防和缓解方面,多数公司还处于观望、摸索阶段。波士顿咨询公司(BCG)的研究表明,最重要的“改良效应”发生在风险评估与定价、交叉销售、防止客户流失、理赔欺诈检测及理赔预防与缓解五大环节。大数据对保险行业不但有改良之功,还助力险企突破创新,对此,我们称其为“改革”。目前,大数据作为“催化剂”在车联网、可穿戴设备、智能家居和平台生态圈构建方面起了重要作用。车联网应用受到了较多财产险企业的重视,在被调研的8家财产险公司中,有5家已开展车联网实践,占比达63%;绝大部分险企对于大数据在平台生态圈、智能家居保险与监测服务、穿戴式设备健康服务等领域的尝试尚未开始,仅16%的险企已开始实践平台生态圈,8家财产险公司中仅有1家开展了智能家居领域的实践,而穿戴式设备则尚未有险企予以应用,不过大多数险企都表示,计划在3年内对这些新技术应用予以实践。
有人说: 这是一个最坏的时代,金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击;这是一个最好的时代,金融行业可以利用大数据实现涅盘重生 。现在金融业处在一个全球竞争的时代,发达国家金融业在规则制定、金融文化、技术能力、人才队伍等方面占据着全面的优势,大数据给我国金融业带来一个弯道超车的机会。我们应该珍惜并利用好这个机会。
大数据对保险业有好处，那么应该如果切入呢？
二、 大数据分析在保险业的四大切入点
大数据应用为当今瞬息万变的保险业提供有效支持，也是促使保险公司提升自我市场竞争力的有效手段。数据结构分析及画像经常会涉及众多外部非结构化数据源，如社会媒体类，通过社会媒体大数据可有效帮助保险公司识别潜在保险危机行为用户。
大数据分析在保险业的四大切入点综合大数据分析各项优势，可看出大数据分析在保险业中存在四大主要应用切入点，如在业务结构化、客户视角营销、核保管理以及危机管理上均可体现大数据应用的优势性：
（一） 助力产业结构化
随着保险业竞争越加激烈，保险公司若想脱颖而出，则需提供价格低于竞争对手的保险产品，以及更有效的经营模式，及一流的客户服务来赢得客户青睐。大数据在此能有效助力保险公司行业化能力提升，不仅体现在其经济性上，还体现在其对保险公司将工作流程有效改进上。
（二） 客户视角营销
客户更青睐于选择价格透明的保险公司产品。保险公司可以利用大数据分析进行客户需求变化预测，以此便可提前获取改进客户关系的最佳时机。通过保险公司利用大数据分析客户需求，可有效的帮助呼叫中心进行客户营销，获客将变得更加容易。
（三）核保管理
保险公司可使用大数据预测进行核保活动，以有力的减少不必要的虚假核保信息，主要手段可以是通过在已有的客户数据前提下，再结合其它外部获取数据源，对其进行必要性的甄别，以最终确定是否成功核保。基于社会媒体的大数据可对保险业务及时有效性的进行监督，同时为核保提供有效的保障。
（四）危机管理
保险公司可利用大数据分析进行保费条款业务设计，尤其在诸如融入历史因素、政策变化因素、再保因素等的灾难型险种业务中。保险公司可依据个人住址、消防中心距离等其它因素对灾难保险业务的价位进行区分设计，更利于保险业务收入增长。同时，保险公司也可使用大数据为其现有保险业务模式进行升级，按需可随时进行市场价格策略调整。
大数据可帮助保险公司改进需求规划，促使需求改进及降低运作成本，同时有效支持保险业务规划实施。动态化监测可有效防止无效性成本增加，以及帮助公司的市场决策制定。
通过上面的文字，我们可以大致了解大数据给保险业带来的好处，下面我们将讲解具体的实施方法，分析保险业如何利用大数据健康发展。
保险行业如何利用大数据涅槃重生
三、 保险行业面临的挑战
这是一个最坏的时代，金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击，这是一个最好的时代，金融行业可以利用大数据实现涅槃重生。中国保险行业的渗透率只有3%，大大低于西方发达国家10%左右的渗透率。保险行业分财险和寿险，面对个人的寿险和财险服务主要依靠电话进行销售，电话销售正在面临巨大的挑战，年轻的80后、90后不愿接收来自保险公司的电话，保险行业电话销售率正在逐年下降，已经影响了保险行业未来的发展。
曾在大型寿险公司有过数年产品研发设计经验的专家丘斌斌断言，互联网保险一定会取代传统的保险销售模式 。现在各家互联网保险产品之所以是小打小闹，原因是传统保险还能盈利。但将来未必如此，未来客户都在互联网和微信上，为了获取客户也必须走这条路。传统保险从产品设计到代理人制度销售模式，无法实现站在客户角度销售买险。保险公司九成以上保单的件均保费低于万元，意味大家真正需要的还是保障，特别是价格低、标准化、保障大的产品。
2011年至2013年，国内经营互联网保险的公司从28家上升到60家，年均增长达46%；规模保费从32亿元增长到291亿元，增幅总体达到810%；投保客户数从816万人增长到5437万人，增幅达566%。尽管规模爆发式增长，但目前我国互联网保险在整个保险市场中的占比仍不到3%，与发达国家如美国30%的占比相差还很远。
监管机构对互联网保险持开放态度，互联网保险存在的巨大衍生市场空间，电商平台对此也越来越重视，如 最近拿下保险代理牌照的苏宁，以及一直在航空旅意险细分领域闷声发财的携程、去哪儿等。某第三方平台公司2012年全年的互联网保险佣金收入达900万，毛利率6%，而2013年上半年的保险佣金收入就已经达到900万，毛利率25%。
四、 保险行业大数据价值应用现状
保险行业大数据战略规划刚刚起步，相对于银行和证券公司，保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于落后状态。
大部分保险公司信息化工作没有完成，客户保单信息查询和更改仍然是手工和自动化相结合。保险行业对大数据商业价值应用的敏感度不高，大多数保险公司并没有将大数据列为保险公司基础能力进行建设。很多保险公司还没有建设移动App，即使有了移动App的保险公司，其移动App的功能只是集中在保单的简单查询，并没有将移动App定位为客户入口和主要渠道。保险行业另外一个问题就是内部数据没有完成整合，数据还处于信息孤岛状态，保险公司对内部数据价值认识不完整，大部分内部数据的价值没有被充分挖掘，大数据价值变现缺少应用场景。
保险公司的大数据价值变现处于一个原始阶段，需要进行数据基础建设。保险公司大数据价值变现应该从整合内部数据开始，将具有价值的数据集中在大数据管理平台（DMP），为大数据价值变现提供平台支持。
保险行业的大数据价值变现应该从了解用户入手，借助于用户账号打通各类数据，建立适合于保险行业的标签体系，利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像。
保险公司完成用户画像之后，可以依据用户特点和保险需求，通过数字广告进行精准营销，提高客户渗透力、客户转化率和保险产品转化率。保险行业应重视年轻人消费场景移动化的特点，积极建设移动App，将渠道发展战略向移动端倾斜，将移动端定位为客户导入的入口、保险产品展示和购买的平台。保险公司需要标准化保险产品，依据客户需要设计出简单标准的保险产品，减少客户了解、购买保险产品所需的时间，让保险产品象其他金融产品一样，一目了然、购买简单。
五、 保险行业大数据价值变现三部曲
（一） 整合内部数据，引入外部数据，为客户进行画像
保险行业内部拥有大量具有价值的数据，因此保险行业的大数据战略应该从整合自身数据开始，挖掘已有数据，对用户进行画像。保险公司内部的数据包含客户的个人属性和金融信息，这些数据可用来标签化，为用户画像提供支持。
保险公司拥有业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为等数据，这些数据可以通过用户账号打通，建立用户标签。客户的交易纪录和个人基本信息将用于客户分类，可以将用户分为理财客户，教育保险客户，寿险客户，意外险客户，保障险客户、车险客户、少儿保险、女性保险客户等。
保险公司数据集中在内部的数据，主要包含交易数据和订单数据，由于不含有客户外部行为数据，无法定义客户的特点，例如客户的旅游爱好、教育需求、文化需求、位置轨迹、理财需求、游戏爱好、体育爱好等。这些信息都是描述用户的基本信息，也是客户画像的基本标签。
保险公司可以从外部购买这些数据，结合内部数据，保险公司可以掌握客户多纬度信息，丰富用户信息，形成360度用户画像。360度画像有助于保险公司从不同角度来了解客户，也有助于对客户进行分类管理，依据客户的特点进行精准营销和设计产品。
保险公司需要建立大数据管理平台（DMP），集中保险公司内部的数据，依据商业分析对数据进行标签化，将保险用户账号作为唯一标示符打通整体数据。保险公司还需要引入外部移动互联网数据，借鉴客户外部行为标签数据，丰富保险客户信息，形成360度用户画像。由于客户行为的不确定性，用户画像信息需要及时更新，因此DMP中的标签体系和数据，包括引入的外部数据都应该是动态的，及时进行更新，这样才可以保证数据的时效性。
大数据管理平台（DMP）是保险行业大数据价值变现的基础平台，大数据价值变现很多场景都可以利用DMP的数据进行挖掘，包含客户用户画像、精准营销、新客获取、老客经营、用户体验提升、风险评估等。
（二） 打造移动APP互联网保险平台，标准化保险产品
未来的社会消费主体是80后和90后，保险产品的主要客户群也在转向年轻人。保险公司必须了解这些年轻人的特点，才能够设计出适合客户需要的产品，更好地为客户服务。
年轻人追求快捷舒适的消费方式，移动互联网时代到来之后，大部分消费场景正在移动化，人们的衣食住行以及文化娱乐消费都可以通过移动App来解决。特别是年轻人，他们消费场景移动化趋势更加明显。
保险公司应该关注 消费场景移动化 的趋势，将连接客户的方式从电话和线下转向移动互联网，利用移动App同客户进行连接。保险公司的客户渠道也应该转向移动互联网，逐步降低电话销售获客比例，将获客的主要资源向移动App。
电话销售的一个弊端是信息提供不充分，当保险产品较为复杂时，电话销售将会考验销售人员的表达能力，另外长时间的沟通对客户体验也是一个较大的挑战。年轻人对时间较为敏感，很难耐心听完复杂的产品介绍，保险公司在未来利用电话销售来获取客户的难度将会越来越大。移动互联网时代，电话销售已经成为落后的销售方式，不能适应年轻一代客户的需要。
移动App可以提供丰富的产品信息，既可以提供简明的产品介绍，又可以提供直观的数据和图表。移动App还可以通过炫酷视频和图片向客户转达更多的理念价值。这些丰富的信息不但能够让客户在短时间内了解产品，还可以提高客户体验，提高客户购买产品的可能性。利用移动 App进行产品推荐不但可以提高产品的转化率，还可以降低营销成本，提高客户体验。
保险公司另外的挑战是保险产品不够丰富，无法覆盖客户所有场景的保险需要；保险产品设计过于复杂，客户购买时需要掌握的信息过多，影响客户购买体验。保险公司将产品展示平台转向移动App后，必须对保险产品进行标准化，保险产品介绍一定要简单明了，突出重点和客户利益，并依据客户各种场景需设计产品。简单标准的保险产品迎合了年轻人的需要，有利于快速销售、形成规模，有利于保险公司延续此保险产品的生命周期，降低产品开发成本。
未来保险产品需要同生活场景相结合，满足客户对各种保险产品的需要。例如在车险领域可以增加爆胎险、异物撞击险、自然灾害险、高温险、低温险等。在保障险领域可以增加更多的场景险，例如交通堵塞险、延误险、高空坠物险、天气突变险、暴雨险等。
（三） 利用大数据分析来改变保险行产品定价方式，以客户为中心设计保险产品
互联网金融时代，所有商业思维应该转向数据思维，保险行业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。
保险精算师设计保险产品时，主要依赖于理赔标的发生的概率，大部分数据来源于行业的历史数据和统计数据，这些数据都不是实效数据，并且很多数据统计方式已经过时，小样本数据同真时数据的方差正在变大。依靠误差较大的数据无法设计出接近真实概率的产品，并会影响保险产品的定价方式。设计出来产品风险偏好不准，可能会导致保险产品收益过低，客户不倾向于购买；也可能导致保险产品覆盖不了风险，导致保险产品出现亏损。
过去保险产品在设计时并没有从客户角度出发，主要关注风险和收益，产品设计出来是否满足客户需要，保险公司其实根本就不知道。当保险产品推出后，其是否会被被客户接受，很大程度取决于市场推广力度和销售人员能力。在这种情况下保险公司投入资金较大，产品风险很高。年轻的一代的正在走向分化，很难有一个产品满足大部分客户需要。在新的社会形态下，保险公司需要深入了解客户特点，依据客户的需要来设计保险产品，这样才能保证保险产品的销量，形成一定规模，覆盖风险事件发生概率。
大数据分析技术、标签数据、客户行为数据、全局数据可以帮助保险企业改变保险产品的定价方式。基于大数据技术和全局数据的产品设计模型可以帮助保险公司设计出较高收益、较低风险概率的产品。客户行为数据和标签数据可以帮助保险公司了解客户特点，设计出满足客户需要的保险产品。以数据分析和客户需求为出发点的保险产品设计，将会在产品收益、客户体验、风险管理等方面取得领先。 国外一些领先的保险公司在设计保险产品时，已经利用大数据分析技术进行设计，并取得了较好的市场反馈，产品的盈利可观。大数据将会帮助保险公司设计出风险分析充分、适应客户需要的保险产品。
总结，大数据商业应用是移动互联网时代的趋势，未来时代的特征，任何行业都无法回避。保险行业应该重视大数据技术和价值在本行业的应用，购买外部数据，利用DMP进行用户画像；标准化保险产品，利用移动App进行获客、营销、数据采集；借助于大数据技术改变过保险产品定价方式，以客户为中心来设计保险产品。
保险业可利用大数据涅槃重生。那么，在大数据环境下，保险业也需要适应新保险消费特征，迎接新的挑战，不然，即使重生，也容易灭亡。
六、 大数据环境下的保险营销需适应新保险消费特征
大数据时代的到来改变了数据的采集、传输、存储、处理方式，引起了生活方式和社会经济的变革，也给保险业带来了全面和深刻的影响。保险公司纷纷利用大数据来进行保险营销、保险服务方面的尝试和创新，但目前的保险大数据环境尚不成熟，现有的保险消费方式还处在由传统到新型、由被动到主动的一个变化期，大数据环境下的保险营销需要适应新的保险消费特征。
（一） 保险消费选择多样化
传统保险模式运作下，保险公司评估消费者的风险水平、消费能力、消费意愿的能力不强，导致部分领域保险产品定价过高，部分领域成为剩余市场。大数据环境下，保险业可以获得全量、实时、潜在的数据来进行详细分析，进行保险产品细分和个性化设计，保险公司的风险管理和成本管控可以更加精细化，这为保险产品创新带来了广阔空间，长期困扰保险业的产品和服务同质化问题有望从根本上得到解决。
比如，保险公司根据消费者的网站登录痕迹、朋友圈留言、贷款信用记录等信息，发现不同消费群体保险需求和风险特质，为保险消费者提供诸如户外骑行保险、医疗整形保险、变现借款保证保险等特色险种，保险消费选择更加多样。
（二） 保险消费流程简单化
传统保险经营过程中，保险公司与投保人信息不对称的情况较为突出，保险公司通过要求投保人应当履行如实告知义务，投保时需要填写内容繁多的投保单，出险后需要提出理赔申请和提供繁琐的证明材料。在大数据环境下，风险特征的描述数据极大丰富，保险公司可以通过各种渠道获取更加全面的风险信息，运用个人信息、交易记录、气象信息等社会数据来分析和掌握客户情况，获得与承保理赔相关的信息，在控制风险的前提下进一步减少投保人的告知责任，有效简化承保理赔手续，保险消费流程变得更加简单。
比如，保险公司根据掌握的网络交易数据，研究消费者网购习惯和退货概率，为不同风险的消费者提供不同保费的退货运费险，消费者只需一键购买；对于购买了航班延误险的消费者，无需提供气象证明，甚至不需提出理赔申请，保险公司就能够根据气象信息等大数据资源主动理赔。
（三） 保险消费理念前沿化
大数据环境下，传统保险业在集合大数方面的优势逐渐弱化，保险技术服务壁垒逐步瓦解。通过使用各种搜索引擎和比价平台，消费者消费洞察力不断提高，保险消费理念也变得更加前沿。
一方面，越来越多的保险消费者脱离了传统柜台业务模式，开始使用各种自助终端购买保险业务。通过手机APP应用软件就可以轻松完成保险产品的查询和购买，甚至自助完成车险简易案件的查勘工作。
另一方面，保险消费者出现偏好碎片化、谋求资金收益的消费倾向。在透明公开的渠道选择保险产品时，消费者更加偏好设计简单、投保便捷、费率较低的保险产品。保障项目经过分解、条款说明更加简单、产品保费也大大降低的保险产品，更加适应消费者自行挑选的需要。此外，大数据环境下的保险消费者比较熟悉互联网金融，容易在各类理财产品间进行比较，在购买网上销售的投连、万能型保险产品时更加注重资金收益。
（四） 保险消费体验延伸化
传统的保险服务集中于经济赔偿与给付，保险消费体验也只局限于保险公司履行了赔付责任。 大数据环境下，保险公司与客户的关系不再是一对一的交互沟通，逐渐形成多维网状交互沟通模式，基于客户数据的客户关系管理变得尤为重要。
保险公司可以借助大数据的积累，整合汽车修理、零配件供应、医疗健康服务等供应链，进一步延伸保险产业链边界、维护客户关系，在降低保险经营成本的同时，不断优化保险消费体验。目前，保险公司可以定期为消费者提供包括车辆风险检查、保养维修、交易资讯、健康管理在内的各项服务，未来还有可能基于大数据为消费者提供更加全面的风险管理创新服务。
保险业利用大数据来发展，换而言之，大数据也是为保险业提供了一种新的视角。
七、 大数据为保险业提供另一种视角
在客户需求的精确 锁定方面
大数据给保险业带来了很多便利。以前，对于客户的分类局限于“客户属于哪一类”，而现在，则扩展到“客户是哪一类”。
传统的精算技术只在一定纬度量化风险，很难充分反映风险的复杂性。而在互联网大数据时代，则前所未有的创造了风控每个投保标的的可能，从未有过如此多纬度、低成本的数据，如此系统、新鲜地提供给保险业。
什么星座的人最喜欢买保险？哪个地区的人最喜欢给自己买保险？这些曾经看起来无关乎保费的问题，在互联网大数据时代背景下，也成为了险企定位客户的另一种视角。在泰康人寿的保单中，最喜欢买保险的是天秤座，而最不喜欢买保险的是白羊座；最喜欢给自己买保险的是宁波人，而最不喜欢给自己买保险的则是陕西人。
“ 上述结论没有什么道理，这是泰康人寿的数据分析出来的。以前，对于客户的分类局限于‘客户属于哪一类’，而现在，则扩展到‘客户是哪一类’ 。”泰康人寿首席信息官 刘大为 在日前召开的“互联网大数据与精算创新论坛”上，用几个有趣的结论介绍了大数据时代保险业正在发生的变革。
（一）精准定位
我的客户在这里
“在当前时代背景下，可以运用大数据分析法来整合分析金融保险需求的关联度，在不同方向、专业形式的共同配合下，做好大数据的升级分析整合的系统工程，从客户的角度，综合统筹各种信息，捕捉各种需求，从而寻找潜在的客户，并预测客户的具体需求。” 中国保监会原副主席、中国精算师协会创始人 魏迎宁 在论坛上表示，从保险业来看，在客户需求的精确锁定方面，大数据给我们带来了很多便利。
在大数据背景下，除了对数据的纵向分析之外，可以从横向来分析消费者的需求。客户的具体收入水平、文化程度、价值观念，也会影响其对保险的态度，通过对网络消费的数额、职业、学历等数据所进行的分析，也可以作为保险需求分析的重要部分。还可以通过搜集互联网用户的地域分布，搜索关键词、购物习惯、流览记录和兴趣爱好等一系列的数据，在保险产品消费中实现需求定向、偏好定向，真正做到精准化、个性化营销。
『柒』 基于大数据背景下,物流与电商创新发展新形势对于传统行业的机遇与挑战
使用，三网合一潮流势不可挡，高速宽带互连网将扮演越来越重要的角色，制约电子商务发展的网络瓶颈有望得到缓解和逐步解决。我国电子商务的发展将具备良好的网络平台和运行环境。电子商务的支撑环境逐步趋向规范和完善。个人对电子商务的将从目前点对点的直线方式走向多点的智能式发展。 （二） 电子商务服务个性化发展 个性化定制信息需求将会强劲，个性化商品的深度参与成为必然。互连网的出现，发展和普及本身就是对传统秩序型社会组织中个人的一种解放，使个性的张扬和创造力的发挥有了一个更加有利的平台，也使消费者主权的实现有了更有效的技术基础。在这方面，个性化定制信息需求和个性化商品需求将成为发展方向，消费者把个人的篇好参与到商品的设计和制造过程中去，对所有面向个人消费者的电子商务活动来说，提供多样化的比传统商业更具有个性化的服务，是决定今后成败的关键因素。 （三）向专业化方向发展 面向消费者的垂直型网站和专业化网站前景看好，面向行业的专业电子商务平台发展潜力大。一是面向个人 消费者的专业化趋势。要满足消费者个性化的要求，提供专业化的产品线和专业水准的服务至关重要。今后若干年内我国上网人口仍将是以中高收入水平的人群为猪，他们购买力强，受程度高，消费个性化需求比较强烈。所以相对而言，提供一条龙服务的垂直型网站及某类产品和服务的专业网站发展潜力更大。二是面向企业客户的专业化趋势。对B2B电子商务模式来说，以大的行业为依托的专业电子商务平台前景看好。 （四）我国电子商务将走向世界 中国电子商务必然走向世界，同时也面临着世界电子商务强手的严峻挑战。互连网最大的优势之一就是超越时间，空间的限制，能够有效地打破国家和地区之间各种有形和无形的障碍，这对促进每个国家和地区对外经济，技术，资金，信息等的交流将起到革命年个 的作用。电子商务将有力的刺激对外贸易。因此，我国电子商务企业将随着国际电子商务环境的规范和完善逐步走向世界。我国企业可以由此同发达国家真正站在一个起跑线上，变我国在市场经济轨道上的后发劣势为后发优势。电子商务对我国的中小企业开拓国际市场，利用好国外各种资源是一个千载难逢的有利时机。同时，国外电子商务企业将努力开拓中国市场。随着中国加入WTO，这方面的障碍将逐步得以消除。 （五） 我国电子商务区域化发展 立足中国国情采取有重点的区域化战略是有效扩大网上营销规模和效益的必然途径。中国电子商务的区域由优势与前面强调的国际化优势并不矛盾。区域化优势是就中国独特的国情条件而言的。中国是一个人口众多，幅员辽阔的大过，社会群体在收入，观念，文化水平的很多方面都有不同的特点。我国虽然总体上仍然是一个收入比较低的发展中国 家，但地区经济发展的不平衡所反映出来的经济发展的阶段性，收入结构的层次十分明显。在可以预见的今后相当长的时间内，上网人口仍将以大城市，中等城市和沿海经济发达地区为主，B 2 B的电子商务模式区域性特征非常明显。以这种模式为主的电子商务企业在资源规划，配送体系建设，市场推广等都必须充分考虑这一现实，采取有重点的区域化战略，才能最有效地扩大网上营销的规模和效益。 （六）我国电子商务发展综合化 电资源，品牌，客户规模等诸方面虽然有很大优势，但这毕竟是相对而言的，与国外著名电子商务企业相比不不是一个数量级的。这些具备良好基础和发展前景的网站在扩张的过程中必然采取收购策略，主要的模式将是互补性收购。三是战略联盟。由于个性化，专业化是电子商务发展的两大趋势，每个网站在资源方面总是有限的，客户需求又是全方位的，所以不同类型的网站以战略联盟的形式互相协作必成为必然。电子商务的兴起，对我国来说是挑战大于机遇。我国在电子商务发展过程中遇到的问题，远比一般发达国家多得多，不仅需要解决EDI商务由封闭到开放的转变问题、因特网商务中大宗交易的保密和安全问题，以及电子纳税及其管理问题等等，而且还存在亟待解决的一系列特有的问题。
『捌』 仿真遭遇大数据是挑战还是机遇
25.贵州发展大数据面临的艰巨挑战包括（ A.人才底子薄，候鸟式的发展模式很难形成大数据产业生专态； D.产业基础弱属，产业转移承接能力弱，大数据很难变成大产业） 。 A.人才底子薄，候鸟式的发展模式很难形成大数据产业生态 B.数据中心不能仅仅是耗电中心，大数据如何带动产业链的形成和发展 C.作为国家级大数据综合试验区，可以为大数据标准、立法的制定和技术的实验提供平 台和载体。 D.产业基础弱，产业转移承接能力弱，大数据很难变成大产业
『玖』 在大数据等条件下,会计这个职业上面临的挑战和机遇有哪些能做到那些创新
首先，要提高获取数据、筛选数据和分析数据的能力。因为大数据提供的数内据是海量却价容值密度低的，需要做好筛选、分析，以保证事务所的业务质量。
其次，建立重点客户的共同需求模型，提供个性化服务。一方面可依据行业划分重点客户，另一方面可对重点行而言客户共同的需求形成一个行业需求模型。
第三，加强大型事务所和小型事务所的合作。会计师事务所之间加强合作，旨在降低机会成本，提高整个行业的服务质量。
最后，提供“一条龙”服务，挖掘潜在客户。对此，会计师事务所要整合所有业务，并基于所内拥有完整的业务线进行交叉销售，满足企业真正对“一条龙”服务的需求