案例分享丨隐私计算助力寿险公司数字化营销

在“互联网＋”大数据时代，数据不再是离散的变量，通过全域化数据打通、可视化数据分析，可为寿险公司洞察用户、发现需求、决策营销方案提供信息支持，进而以数据为基础进行内容生产、场景塑造、销售赋能。

寿险公司数字化营销模型与挑战

笔者通过分析整理案例，总结提炼出寿险公司数字化营销模型“S-C-P-DC”模型的概念，即场景Scenario、客户People、产品Product、基于数据的内容DataContent。其核心意思是：用户数据打通是基础，基于数据的内容创新是核心；通过精准的内容激发用户需求，产品服务跟进，通过技术、内容、服务共同去建立一个匹配产品营销的场景。在整个营销过程中，整合有价值的保险内容融入保险产品，用场景激发互动，形成一个闭环价值链。

数字经济时代，寿险公司面对的不再是传统意义上的客户，而是数字产品的用户。利用大数据分析，可有助于将用户从公域流量中有效甄别、导入私域、互动激活、需求激发、服务满足、实现交易转化，进而建立长久关系。

回顾近年监管机构对保险数字化的政策，数据隐私监管处于核心地位。如何有效取得、是否依法取得、取得范围及安全程度是寿险数字化营销面临的重大问题。

隐私计算优化数字化营销流程

隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的一系列技术集合，达到“数据可用不可见”的目的，是面向隐私信息全生命周期保护的有效方法。

研究发现，若寿险公司以隐私计算技术为基础架构，全面优化整个数字化营销流程，能够有效解决数字化营销过程中的隐私保护与合规性问题，创造新的价值增长模式。

以隐私计算为基础架构，寿险公司与合作方的数据可以实现“数据可用不可见”，促进多方数据价值共享。该基础架构能有效协助寿险公司解决数字化营销过程中数据融合、数据流通、数据应用等安全服务问题。

在此优化模型中，寿险公司的数字化营销得到全方位的升级迭代，在产品、核保、销售、理赔、组织管理等营销环节将会实现如下模式创新：

一是赋能创新产品，精准贴合需求。由于数据壁垒能够在隐私计算平台中得到解决，寿险公司能够更全面进行风险评估，产品设计完全基于客户需求，真正向客户提供个性化保险产品，并把个性化产品的营销流程嵌入合作平台场景中。

二是嵌入保前核保，提升营销效率。在隐私计算架构下，寿险公司、医疗机构实现数据融合，避免医疗机构的用户数据及外部数据交互过程中出现隐私泄露风险。寿险公司可提前对投保客户进行保前核实，将平台算法自动与客户信息库进行匹配，并通过建模将符合初筛条件的对象信息和就医数据通过隐私计算节点向前台部门进行反馈，快速决定客户承保概率。

三是预测用户行为，实现营销预判。借助隐私计算平台，寿险公司将合规收集更多维度数据，以此来预测客户行为，推算用户购买能力、风险偏好、承保概率等因素，并对用户进行有针对性触达。

四是参与智慧理赔，优化客户体验。客户进行理赔时，寿险公司通过隐私计算平台发送理赔数据请求，医疗机构、社保局、税务局分别将患者的就诊数据、结算单据、医保结算、电子发票等通过隐私计算节点同寿险公司理赔数据进行计算，全面提升赔案处理效能。

五是建立快速反应小组，管理架构重整。在隐私计算框架下，寿险公司营销中台、数据中台、财务合规中台、运营中台等形成统一平台，整合各职能部门之间的工作流，重塑以客户为中心的寿险服务价值传递链。

六是全景化角度下的大数据风控升级。通过应用隐私计算技术，在利用多维度的数据为客户做更精准的画像同时，可结合其他新兴技术有效解决“信息隐私”和“数据孤岛”问题，全景化提升金融机构的风控技能。

与传统数据使用方式相比，隐私计算的加密机制能够增强对数据的保护、降低数据泄露风险。通过构建隐私计算嵌入的基础架构平台，让寿险公司可以真正以客户为中心，提升“留客”能力，建设以数字化营销为导向的敏捷型组织，使数字化营销成为寿险服务与用户生态圈的安全“连接器”。

文章来源：中国银行保险报网

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