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從《Principles》理念看保險業的未來機遇

「但係假如有一日,我地真繫係路上面偶然咁撞倒,我地會點吓頭,問候一吓,然後 … 就會問:買左保險未?」

平保(SEHK:2318)是為數不多的保險業成功創業例子,主要經營壽險、零售銀行及金融服務,成功之處是不斷滿足客戶需求,通過吸收新業務去稀釋風險,近年更在開發數據化業務模式方面取得理想進展。

但是,合理地推想一下,人的壽命很可能會越來越長,人的未來涉及跨年代(假設是現在及將來兩代 )消費或儲蓄選擇(inter-temporal consumption or saving choice),為了未來所買的保險或所做的儲蓄,需要有特定回報(放棄消費的代價)或保障,用來投資所產生的未來現金流,需要以物價風險折現,換句話說,需要充份滿足兩個條件,第一,在預期風險下,沒有更好方法增加回報或保障,第二,回報或保障可以較低,但風險必須通過其他方法降低。

我們可以嘗試從 Ray Dalio 提出的逆向機會原則,以平保俱備的條件為觸發, 為保險業的未來做一個推想。

投資的逆向機會

Bridgewater Associates  是規模龐大的宏觀策略(macro strategies)對沖基金管理人,創辦人 Ray Dalio  把過去三十年做人、做事、投資經驗歸納成一本員工手冊《Principles》,出版了引起轟動,他的客戶(包括:比爾蓋茨 Bill Gates)紛紛說從書中學到不少道理。

他建議投資者要學會使用量化分析,最重要是找出逆向機會,避免因為「投資心理」關係,在環境好、信心大的時候過份投資,在前景不明朗時候投資太少。

保險業的逆向機會

放在保險業的例子上,傳統的精算定價模型將客戶分為兩組,一組假設具有較高風險,一組較低(或根本沒有),同一款產品設計通過「保險製造」(insurance manufacturing),獲得一定數量客戶把風險降低,保險公司把得到的保費放在一起進行投資,支付兩組客戶的索賠,並收集損失數據、確定償付能力、所需資本、考慮投資回報、重新定價等等。

問題是:風險較高的群體「更會」多買保險,產生的損失會推高保費,導致風險較低群體,認為不符合他們的跨年代消費或儲蓄選擇,因此不買或少買保險,造成保險不足(或稱:保險滲透偏低  low insurance penetration )。所以,保險業要想辦法解決這個逆向問題,因為越多人加入保險範圍,每筆交易的風險就會越小。

現在,保險公司有條件通過開發數據化業務,讓更多低風險群體加入保險範圍,增加保險容量。

數據化模式更容易收集及處理更多與損失經驗相關數據(例如:年齡、教育背景、收入和生活方式等),改善數據質量(data integrity),除了出於定價目的,保險公司更可以通過客戶參與提供的「其他服務」程度,把客戶細分。

這些「其他服務」在壽險領域可以包括:訂製醫療服務、降低生活模式造成的風險等,也可以考慮客戶特別要求的儲蓄需求,指定產品的期限,甚至是為了保障資金回報的一些宏觀因素,例如: 支持保險責任的收益率、對應的地區物價風險、利率等;在產險領域更可以包括:任何為了資產安全的維護、保養服務。

保險業的數據化未來

儘管意外是無法準確預測,但大多數損失是可以通過一定程度的防備來減少,為客戶提供其他保障性服務,將會為保險業發掘更多機會,提供更多收入。

數據化保險業務模式除了有助建立更大的業務容量,降低每筆交易的風險,交易過程變得更流暢外,最重要是可以提供更多個性化選擇,加強客戶聯繫(customer engagement) 。當客戶知道自己更準確的風險等級,他們更傾向購買合適的保險,尤其是「訂製」(bespoke)保險或保障性產品 。

保險業將繼續面對創新科技、投資回報等考驗,但科技發展會加快訂製產品的普及,導致高水平的保險經紀人會變得更重要。事實上,很多「富裕人士」及企業客戶的保險業務已經由經紀人主導,特別是Marsh,Aon和Willis等大型保險經紀商,他們為客戶選擇保險公司,甚至決定保險公司應該怎樣提供服務。

高水平的保險經紀將隨著保險市場一同成長,他們將更有能力與客戶建立信任,減少信息超載,促進客戶保險需求,與保險公司協調索賠及續保,最重要的是減少保險交易的不確定性。

每個故事都有另外一面,科技發展除了可以取代人手,也會起了協調作用 。逆向機會不容易找,但要跟上大時代,逆向就是同步。


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本文所提供的信息僅供一般參考之用,並不構成任何個人化的投資勸誘或建議。Dessie Cheung沒持有以上提及的股票。