保险业：从“数据”到“信息”再到“知识”

小城不小，大城不大；从“小城”走出，一路向北走向“大城”；希望通过小城故事，一起去感悟所谓我们的“小成”与“大成”。

保险业：从“数据”到“信息”再到“知识”

【2019年，乃至未来，保险业将何去何从，也许只要回到经济学，回到经济学的基本原理，我们才能找到答案。本期聚焦“信息”与“知识”。】

保险业在未来的发展中，难免会遇到“黑天鹅”或者“灰犀牛”的情况，这就要求我们对于“黑天鹅”与“灰犀牛”，要选择正确的应对方式。不能去用应对“黑天鹅”风险的方式去应对“灰犀牛”风险，也不能用应对“灰犀牛”风险的方式去应对“黑天鹅”风险。

无论是“黑天鹅”，还是“灰犀牛”，都与保险的“数据”、“信息”、“知识”密切相关，保险的存在一方面是为了应对“黑天鹅”，另一方面也可以应对“灰犀牛”，解决这二者带来的不确定性。所以，面对风险，保险应该更从容，更从容的应对“信息”与“知识”。

信息是对世界人和事等描述，它比数据更加抽象。信息是隐藏在数据背后的规律，需要人类的挖掘和探索才能够发现。比如地球的面积和质量，物理学中的参数，圆周率等。

数据是信息的载体，从数据到信息不仅是一门技术，也是一门艺术。以胡夫大金字塔为例，该金字塔的周长和高度的比值为大约6.29，金字塔的长为20埃及古尺长，宽为10埃及古尺长，但高度为11.18埃埃及古尺长。为什么不是一个整数？通过考古专家的分析，这是为了保证对角线都是整数，分别是15和25。通过对这些数据处理，我们可以得到在古埃及就懂得了勾股定理。

数据和信息处理以后就会得到知识。而知识是数据和信息的更加高级和抽象的概念。知识具有系统性、规律性和可预测性。信息（数据）是客观的，知识是主观，同样的信息，不同的人有不同的理解。

我们回顾保险的发展、保险的理论，正是由数据、信息和知识构成的，保险原理构建在“数据”基础之上，保险运营构建在“信息”处理之上，保险销售构建在“知识”认知之上。

斯蒂格利茨为代表的信息经济学排除了知识问题，强调信息不对称，把信息问题变成搜寻成本最低的问题，把成本最低问题变成求解函数极值问题。信息经济学没看到市场对知识的利用是以难以函数化的方式实现的。

回顾30年保险的发展，我们不难发现保险公司“人为”的把保险停留在“信息”层面，利用“信息不对称”里运营保险公司，而忽视保险的“知识”，结果是保险消费者和保险公司（包括保险销售人员）对于保险“知识”的理解完全不在一个层面。

我们知道，保险市场是个体（保险消费者）充分利用知识的制度安排，是分散地利用自己以及他人的知识的机制（互助）。

保险的奇妙之处在于，风险信息很多，但保险是一个简化风险信息的机制。保险把大量的风险信息都简化为价格，使个体只要利用相对稀少的风险信息就能进行理性的行动。这是保险的伟大之处。保险是简化选择的机制，它把选择剪裁到人类心智能够处理的尺寸。

可见，真正的保险是利用每个人的知识，生产出保险产品信息（而不是风险信息），又使这种信息为每个人利用。

从数据到信息再到知识，清晰界定各概念的范围，有利于我们重新认识大数据时代的保险，有利于我们重新认识智能时代的保险。从数据到信息，涉及到不同的处理方法，这不仅包括传统的精算方法，还将涉及到机器学习处理技术。不同的技术处理，可能会得到不同的信息。而从信息到知识，更加体现一个人的概括总结能力，同时也体现一个行业的传播培育能力，它直接导致了后期的数据的应用场景和使用价值。

从数据到信息再到知识，基于此对于保险的认知，才能帮助我们到达保险的最高层级，即具有智慧的保险层级。

从数据到信息再到知识，基于此对于保险的认知，不论是“黑天鹅”还是“灰犀牛”，我们都能将其化解于襁褓之中。