圖/大象保險創始人兼CEO楊喆保險是一個相對傳統的行業，從1805年開始已經有200多年。從中國人壽、中國人保在90年代分家開始，中國的老百姓開始真正接觸到現代保險。傳統的保險模式重視銷售，費用偏高、産品不對位、購買過程不透明構成了人們對保險行業的固有印象。
從2015年開始，我國的互聯網保險逐漸興起。随着互聯網巨頭BAT競相入局，不過幾年時間，互聯網保險竟成浪潮之勢。
中國保險行業協會發布的數據顯示，自2011年以來，互聯網保費規模從32億元增長至2015年的2234億元，4年增長69倍；華興資本甚至大膽預測，2020年，互聯網保險行業規模有望達到4000億到1.75萬億。一時之間，互聯網保險成掘金重地。
大象保險是基于大數據與人工智能的互聯網保險平台，定位于智能保顧平台的大象保險就是這股浪潮之上的一家。
“這裡有很大的可作為空間”
正式創業之前，楊喆曾先後在中國移動、阿裡雲、華為的内部創新項目工作。
學習計算機人工智能方向和保險領域創業看起來非常跨界。楊喆坦言，這更多受到家庭和導師的影響。讀MBA時，他曾跟着導師做了許多保險領域的課題，包括新能源汽車的創新保險、如何将大數據應用到保險領域。而他的母親很早就在做保險相關的業務，從小就聽着保單、理賠等術語長大的他對這個方向充滿興趣。
回憶小時候，母親在中國人壽工作的種種景象，楊喆看到了利用互聯網改善保險行業的機會。在他看來，國内百姓對于保險的偏見完全是因為傳統的銷售和服務模式，保險的本質并沒有問題。
在這個過程中，他逐漸意識到保險的價值并沒有完全發揮出來。
傳統的保險業務是通過以代理人為代表的中介機構完成交易服務閉環。銷售導向的服務模式下，保險代理人、經紀人更在意銷售業績，很多用戶的需求還沒有被完全滿足，比如難以找到合适産品、價格和時間窗口不合适等。保險在西方國家是金融版塊的三大支柱之一，約占資産總額40%；我國政府近年來對商業保險的重視程度越來越高，都說明保險本身是一個很好的金融産品。
楊喆常常思考，保險中銷售與服務各環節的不成熟，也許是互聯網滲透其中的可乘之機。如何通過新方式讓用戶的保險保障需求落地？“這裡有很大的可作為空間”，楊喆充滿信心。
逛淘寶買衣服時，挑選顔色、材質、款式、品牌很容易。但保險作為虛拟類的金融商品，絕大多數用戶面對衆多陌生專業名詞很難做出購買決策。就算是保險公司的從業人員，也很難準确制定出适合用戶的綜合解決方案。
2010年加入支付寶的時候，陳龍還是一個标準的技術宅男，在先後接手過支付寶無線支付、餘額寶等項目之後，陳龍的興趣點轉移到了資産管理上。2014年，他以合夥人的身份加入了荷馬金融創業團隊，專注為中高淨值人群提供全球資産配置和海外金融服務。
短暫的嘗試後，陳龍發現中國人對保險的認識還局限在單一的保障階段，“歐美等西方國家已經形成了成熟的家庭資産管理顧問行業，會針對整個家庭做資産保障方案。但在中國，所謂的資産管理隻是局限在證券等理财端，很少會把保險當成一種資産管理方式。”
彼時楊喆剛從華為離開，倆人曾共同就職于阿裡巴巴，對于保險的認識，楊喆與陳龍不謀而合。分歧在于，陳龍想從車險入手，而楊喆則更關注人的保障。
“說人格魅力有點虛，但我确實覺得他對保險的認識打動了我。”在回憶起為何被楊喆說服時，陳龍如此說道。除了是國内第一批進行保險科技課題研究的人員之外，楊喆因家庭關系（母親從事傳統保險工作）對保險的認知确實比純互聯網出身的陳龍要深入。
2015年10月，大象保險注冊成立，楊喆任CEO，陳龍為CTO，公司定位為大數據與人工智能科技驅動的智能保險顧問平台。
“不做銷售平台，做智能定制”
大象保險是B2C模式，通過自有的App、小程序、微信H5、公衆号等方式觸達用戶。獲客方面，大象保險有50多個流量渠道，并且每月會疊代20家左右，替換衰退的渠道。
獲客渠道的篩選上，大象保險本身也經曆過一輪大疊代，之前會跟一些意外、運動等B端場景合作，推出一些網紅類産品。但後來大象保險發現這類場景帶來的用戶相對低齡化，後期其他保障産品轉化率不高，故而主動調整了獲客渠道。
目前，大象保險用戶規模增長迅速，已經累計300萬交易用戶。這個階段，豐富流量渠道、提升獲客能力對大象保險來說格外重要。
相比傳統保險中介以銷售為主，大象保險在業務環節中參與度更高，包括基于數據的産品精算、營銷、理賠等。理賠環節，大象保險會将所有的理賠案件先通過自身風控系統篩查，并且已經與幾家保險公司合作開發理賠系統，能實現理賠環節全流程的跟蹤。傳統保險中介以銷售為導向，大象保險未來要做的是基于數據對用戶的洞察能力，對保險産品的理解能力，進而為用戶匹配相應的保障方案。在數據不斷豐富、疊代，算法不斷完善的基礎上，未來可以做到保險産品智能匹配。
從用戶的角度來看，保險行業的過度營銷導緻用戶對之抵觸，而用戶本身得到的保障卻是不足的。未來保險産品營銷、定價時，需要基于對用戶需求的洞察提供保障方案，這就需要用戶數據做支撐。大象保險有通過整合自有産品端的數據、合作的健康管理公司以及其他第三方數據源的數據。
通過用戶基本信息、互聯網行為、健康、出行、高風險行為等幾千個維度的數據，大象保險可以構建用戶畫像，對用戶需求、風險進行動态分析，為其提供保障方案并彈性定價，目前大象保險有效數據的用戶達數百萬人。
在對用戶、保險産品有較為成熟畫像，保險産品庫形成一定規模後，大象保險可以為用戶做産品關聯分析，更加用戶所處的時間節點、風險偏好等為其匹配最合适的産品組合，比如健康險壽險組合、短期險長期險搭配等。保險産品的智能匹配能力，未來會成為渠道類公司重要的競争壁壘。
大象保險通過完善用戶畫像的精準度，來提高風險防控和反欺詐能力：在2016年2月與芝麻信用達成戰略合作，“數據共享機制”成為用戶畫像的重要組成部分；除了客觀數據，還對用戶在頁面上的停留時間、搜索信息等主觀偏好進行了解分析，更精準地将真實需求和保險産品、知識匹配起來。
在楊喆看來，特賣的保險對用戶沒價值，不在于保險本身，而是價格驅動下的産品銷售不能匹配用戶的真正需求，這對于用戶來說是很大的傷害。
對于互聯網企業，數據隐私和數據安全是一條紅線。但這個問題在傳統領域并沒有得到重視。楊喆對此也表示，數據的所有權不屬于平台，應該屬于用戶。大象保險在使用數據時會獲取用戶的授權，也不會使用用戶的敏感數據。他們更希望看到數據産生的個性标簽。然後通過底層大數據計算，幫用戶完成保險能力的構建。
“我們處在一個時代的分水嶺，對于保險行業尤為凸顯。保險業發展到現在，銷售的溝通需要電話陌生拜訪。對于現在處于雲計算和大數據領域的企業來說，這簡直不可想象。我們希望去改變這樣的事情。”楊喆說。