海外保险科技行业深度研究

1、 海外保险科技行业深度研究 报告梳理了海外保险科技行业的发展历史，并着重分析了影响其发展的 4 个重要因素:技术、资本、监管、需求。同时我们比较了中美保险科技行业的商业模式， 并分析了导致其区别的主要原因。最后，我们分析了美国保险科技公司的估值方 式和估值水平。我们认为这篇报告有助于从更广阔、深远的视角看待中国保险科 技行业，从而提供更长视角的投资参考。海外保险科技行业发展历史：从时间和空间两个维度的观察时间维度：2015 年后迎来爆发期，当前进入初步成熟阶段从时间维度来看，海外保险科技行业的发展分为 3 个阶段： 技术推动的快速发展阶段（2014 之前）：随着互联网、物联网、大数据等技术的成

2、 熟和普及，保险科技公司的数量快速增长。根据 CB Insight，全球新成立的保险科技 公司数量从 2008 年的 46 家增长至 2014 年的 143 家。 资本推动的加速发展阶段（2015-2019）：2015 年后，部分保险科技公司模式逐渐获得了资本认可，资本快速进入保险科技行业（标志性事件为 AXA 于 2015 年初建立 保险科技孵化器），推动行业加速发展。根据 CB Insight，2015 年全球保险科技融资 额从此前的每年 2-4 亿美金的量级跳升至此后的 20-40 亿美金量级。 初步成熟阶段（2020 至今）：今年 5 月份以来，连续有 3 家保险科技公司（Select

3、Quote、 GoHealth、Lemonade）在美股上市，这也使美国上市的本土保险科技公司数量达到 4 家（包括 2018 年上市的 EverQuote），9 月 18 日美国上市保险科技公司合计市值 120 亿美元。同时，新成立的保险科技公司数量从 2017 年开始大幅下降，但融资额 仍快速增长，反映了资本更加青睐已经较为成熟的公司。我们认为这两个现象标志 着行业走向初步成熟。市场区域从市场区域来看，海外保险科技行业的发展有 2 个特点： 大多数保险科技的成立和融资都发生在美国。根据 MILKEN（非盈利性质的经济智库） 统计，19981H2018 美国的保险科技公司的融资额占全球的 6

4、3%，新成立的保险科技公司数量占比 51%。除美国外，中国、英国、印度的保险科技也有不错发展。 早期（2012 年之前）保险科技的发展几乎都在美国，2013 年后其他国家的保险科技 也开始快速增加。影响海外保险科技行业发展的因素：技术、资本、监管、 需求我们分析了影响海外保险科技行业发展的几个重要因素，包括技术、资本、监管、需求。 认为：1）技术进步直接推动了保险科技的新商业模式的出现。成熟度越高、应用场景越 广泛的技术越能推动保险科技的发展。2）资本助力保险科技行业加速爆发。3）保险科 技公司既面临较为严格的监管，同时在合规的前提下也在逐渐得到监管的鼓励。4）解决 客户需求痛点（如低价、便捷

5、等）成为保险科技公司集中的创新方向。技术：持续推动保险科技的发展我们对技术对保险科技的影响有如下判断：1）技术进步直接推动了保险科技的新商业模 式的出现。从历史来看，技术取得重大突破后逐渐与保险领域融合，主要技术包括互联 网、大数据、物联网、人工智能、云计算、区块链等。2）技术的成熟度和应用场景的广 泛程度决定了该技术是否能催生保险科技的大发展。成熟度越高、应用场景越广泛的技 术越能推动保险科技的发展，这体现为当前海外保险科技应用仍然主要依赖于成熟度高+ 应用场景广泛的互联网技术和天生与保险行业契合的大数据、云计算技术。往前看，我 们认为随着物联网、人工智能、区块链等技术的更加成熟，相关的保险

6、科技应用可能实 现较大发展。从基础技术到保险科技应用的映射我们总结了基础技术与海外保险科技应用的映射，解释不同技术推动了什么样的应用， 值得注意的是，相当部分的保险科技应用同时使用多种技术，例如大部分应用都使用了 互联网和大数据。 互联网：互联网技术（20 世纪 90 年代出现，21 世纪初广泛应用）和线上支付技术 （2011）推动线上保险销售平台模式出现。智能手机（2007 年）和移动 APP 则进一 步加深了此类模式的发展。 大数据：Hive（2008 年）降低了大数据技术的使用门槛，2011 年大数据技术开始广 泛应用，保险科技的数据服务提供商大多成立于这一时期。 云计算：2006 年亚

7、马逊推出 Iaas 服务平台 AWS，保险领域的 IT 云服务业务随后快 速发展。 物联网：自动驾驶汽车项目标志着车联网技术的初步成熟（2009 年），两年后，以 车联网技术为基础的按里程付费车险产品出现；2013 年可穿戴技术的出现革命性进 步，一年后可穿戴技术开始应用在健康险领域，帮助被保险人实时监测健康状况。 AI：2016 年人工智能实现里程碑发展（Alpha 打败李世石） ，同年 AI 也开始在保险 领域实现应用，比如 Lemonade 使用 AI 进行部分承保和理赔。 区块链：2015 年区块链在应用层面实现突破，2016 年基于区块链的 PolicyPal 成立。 P2P 保险/

8、网络互助模式也开始与区块链技术结合，比如 Friendsurance 用区块链进行 身份识别、智能合约和自动化理赔等。资本：助力保险科技行业加速爆发资本的助力在保险科技行业的发展中扮演了非常重要的角色。我们看到 2014 年后部分保 险科技公司模式逐渐获得了资本认可，资本快速进入保险科技行业（标志性事件为 AXA 于 2015 年初建立保险科技孵化器），推动行业加速发展。根据 CB Insight，2015 年全球保 险科技融资额从此前的每年 2-4 亿美金的量级跳升至此后的 20-40 亿美金量级。这个期间 也是保险科技行业发展最快的一段时间：2014-16 年平均每年有 181 家新的保险

9、科技公司 成立 vs.2008-10 年为 56 家。监管：严监管和监管鼓励并存海外监管机构对保险科技的监管态度为：整体鼓励技术对保险行业的促进作用、同时保 护消费者权益、营造保险科技公司与传统保险公司间的公平竞争环境。在此态度上，海 外保险科技公司既面临较为严格的监管，同时在合规的前提下也在逐渐得到监管的鼓励。 海外保险科技公司面临的主要监管规则有牌照监管、反折扣法、反歧视性定价、数据隐 私保护、机器咨询资质等。海外保险科技公司受到监管的鼓励主要体现在监管机构下设 专门机构服务保险科技公司和设立沙盒机制。限制性政策海外保险科技公司面临的主要监管规则有牌照监管、反折扣法、反歧视性定价、数据隐

10、私保护、机器咨询资质等。 牌照监管：由于美国各州之间的保险法相对独立，因此企业在任何州开展保险业务 都需要获得该州的牌照。这限制了部分保险科技公司在不同州的展业，比如 Metromile 的车险产品只能在 8 个州进行销售。 反折扣法：反折扣法要求保险营销时不能免费提供其他有价值的服务。这限制了部 分保险科技公司提供一揽子服务，比如 Zenefits 不得不将原有的免费 HR 外包服务转 变为收费服务。 反歧视性定价：指向不同消费者提供相同产品时不能实行不同的价格标准（比如按 照地区区别定价）。这限制了保险科技公司利用大数据区别定价的深度。 数据隐私保护：海外国家非常重视对数据隐私的保护，比如

11、美国在儿童、健康及信 用方面的数据隐私都有明确的规定。这限制了保险科技公司数据获取的数量和维度。 在欧洲，如果公司因数据或隐私泄露造成损失，将最高面临 2000 万欧元或 4%全年 营业额（二者取大）的罚款。 机器咨询资质：部分国家要求提供咨询服务的机器人需要取得与自然人标准等同的 资格认证，这一要求直接提高了机器咨询应用的门槛。鼓励性政策海外保险科技公司受到监管的鼓励主要体现在监管机构下设专门机构服务保险科技公司 和设立沙盒机制。 监管机构下设专门机构服务保险科技公司：2014 年英国监管机构 FCA 下设创新中心， 帮助创新企业了解监管法规。2017 年美国保险监管机构 NAIC 下设 I

12、nnovation and Technology (EX) Task Force，帮助监管了解保险科技发展状况。 设立沙盒机制：沙盒机制即保险科技公司可以向监管申请测试新的技术，而暂时不 受现有监管框架的限制（比如资本金要求等硬性指标）。之后依据测试效果，监管决 定未来的监管措施。2014 年以来，包括英国、美国、新加坡在内的多个国家都设置 了保险科技沙盒。值得注意的是，并不是所有保险科技公司都能成功申请沙盒机制 的保护，一般需要证明对消费者有利。需求：解决客户痛点（如低价、便捷等）成为保险科技公司集中的创新方向客户需求也促进了海外保险科技的发展，这集中体现为客户对低价、便捷的需求，这也 成为

13、保险科技公司集中的创新方向。个人客户对于低价保单的需求催生了比价平台的模 式，如 EverQuote 通过为客户提供比价服务从而提供更具有性价比的产品。企业客户对 于便捷的需求催生了企业商业保险解决方案的模式，如 Zenefits 在其提供的 HR 系统中同 时提供企业员工购买保险的服务，为企业员工提供一站式便利。海外保险科技公司模式：百花齐放，与“中”不同中美保险科技行业发展程度接近，但美国模式多样性略胜根据 Statista，2019 年美国互联网保费占总保费的比例（互联网保险渗透率）为 7.2%， 与中国的 6.3%较为接近。基于此，我们认为中美保险科技行业发展程度接近。我们对比了中美主

14、要的保险科技模式，认为美国独有的保险科技模式略多于中国（美国 5 种 vs. 中国 2 种）。我们认为商业环境、发展阶段和监管政策导致美国的模式多样性略胜，而技术层面的差 异则较小（目前保险科技仍不需要极其复杂的技术）。我们认为中期来看，发展阶段逐渐 成熟、监管政策在特定领域的变化将成为中国弥补与美国的模式多样性差距的主要驱动 力，而商业环境则较难改变。例如我们认为车险综合改革后的费率自由化或将使 UBI 车 险模式在中国成为可能。但 2B 保险科技市场的不同则由于社保模式的不同，我们预期中 期内难以改变。海外保险科技的商业模式按照参与保险经营的环节不同，我们将海外保险科技公司的方向分为销售端

15、创新、产品/ 服务创新、中后台创新。通过分析不同环节、模式和代表公司，我们判断如下：1）当前 创新方向更加集中于销售端和中后台。在 Oliver Wyman2017 年调研的所有公司中，销售 端、产品/服务、中后台的公司数量分别占比 42%、19%、39%。2）不同模式的热度区别 较大，热度高的模式有更多数量的公司参与且代表公司获得较大融资。在销售端中，比 价平台、B2C 在线保险经纪模式更加主流。在产品/服务中，投保后服务创新、场景化产 品模式更加主流。在中后台中，大数据帮助精准定价和控制赔付、技术服务帮助提升运 营效率的模式都非常主流。销售端这个方向的公司数量最多且商业模式较为成熟。这一领

16、域可以根据目标客群的不同分为 两块：个人保险市场和企业保险市场。个人保险市场的保险科技公司主要收入来源均为来自保险公司的佣金，不同模式的主要 区别在于场景和引流方式不同。从公司数量来看，比价平台和 B2C 保险经纪两种模式更 加主流。这类公司的主要模式有： 比价平台：提供比价服务，进而吸引客户。这类模式的热度较高。值得注意的是， 海外监管允许保险比价，因此有大量比价平台，而中国则有较严格限制。典型公司 包括 The Zebra、EverQuote。 B2C 保险经纪：通过线上广告等方式引流。这类模式的热度较高。但由于保险的被 动销售属性、激烈的竞争，这类模式面临获客成本较高的问题。典型公司包括

17、 PolicyPal、GoHealth。这类模式与中国的慧择 To C 业务、小雨伞相似。 D2C：对潜在客户进行精准营销引流，通过全流程服务为消费者提供便利（与 B2C 保险经纪的主要区别），实现高客户留存率，这类模式面临前期获客成本高的问题。 典型公司包括 Ladder、SelectQuote。这类模式与中国的悟空保相似。 理财规划：提供线上金融服务，同时通过交叉销售出售保险产品。对这类公司来说， 保险产品销售只是其金融服务的一部分。典型公司包括 Bank Bazaar。这类模式与中 国的各银行 APP 购买保险相似。海外的雇主一般要为员工购买保险或自保，因此海外的销售端的 To B（企业

18、保险市场） 业务发展程度高于中国。取决于企业对保险类型的需求是商业保险还是自保，企业保险 市场一般有 2 种模式： 企业商业保险解决方案：如果企业需要商业保险，较为流行的模式为保险科技公司 提供人力资源管理系统，而在这个系统中企业可以为员工购买商业保险。出单后， 保险科技公司可以收取保险公司佣金。典型公司包括 Zenefits。这类模式与中国的量 子保相似。 企业自保解决方案：如果企业需要自保，提供商可以帮助企业建立自保方案，进而 收取服务费。典型公司包括 Collective Health。与之相比，中国中小企业自保的需求非常低。产品/服务这个方向可以分为产品创新和服务创新。这个方向的公司数

19、量相对较少，主要由于当前 技术并没有创造出大量的新的产品（更多是模式创新和赋能）。但投保后服务创新的模式 诞生了多个健康领域的独角兽（如 Oscar Health）。产品创新公司的利润来自承保利润，创新主要体现在提高产品灵活度与便捷性、扩展承 保风险范围、降低道德风险。这个方向主要有 5 个模式，从公司数量来看，场景化保险 模式更加主流： 场景化产品：将保险产品嵌入特定场景，大大提升了产品的便捷性和与投保人的互 动。典型公司包括 Trov，提供旅行时相机的财产险。这类模式与中国的退货运费险 相似。 高灵活度产品+风险合伙人：通过高灵活度、低价格产品覆盖对传统保险不具备支付 能力的人群，这部分需

20、求小额、分散，往往不能由成本较为昂贵的线下代理人满足。 典型公司包括 Getsurance，提供月缴、低价格的寿险产品。这类模式与中国的月缴 的百万医疗险相似。 物联网产品：可以使用物联网进行精准定价的产品。典型公司包括 Metromile，提供 按里程和驾驶习惯定价的车险。未来中国 UBI 车险发展也可能遵照这种模式。 基于新风险类型的产品：承保由于新场景产生的新风险类型或曾经由于技术限制难 以承保的风险（如网络安全风险）。典型公司包括 Superscript。这类模式与中国的网 络账户被盗险相似。 P2P 保险/网络互助：通过熟人领袖汇聚优质低风险团体进行小范围内风险分担，利 用奖励机制激

21、励熟人间相互监督从而降低道德风险。典型公司包括 Friendsurance。 这类模式与中国的相互宝相似。服务创新公司通过服务减少保险公司与投保人间的利益冲突，从保险公司获得佣金或服 务费；保险公司则通过这类服务创新提高自己的承保利润。这个方向主要有 2 个模式， 从公司数量来看，投保后服务创新更加主流： 投保后服务创新：在投保后为用户提供远程干预服务（包括：远程医疗服务等），目 的是降低保险的赔付率。其模式可简单理解为互联网化的保险+健康的生态闭环。典 型公司包括 Oscar。这类模式与中国的平安保险+平安好医生联动服务相似。这类模 式诞生了多个独角兽。据我们统计，全球融资额前 5 的保险科

22、技公司中此类公司占 了 3 席。 投保前服务创新：这类公司在投保前阶段为投保人做线上健康测试，帮助投保人获 取较低的保费、帮助保险公司获得较为健康的客户，进而收取保险公司佣金。典型 公司包括 Health IQ。中后台相对国内，海外保险科技公司更注重底层技术，中后台创新是海外保险科技公司的重要 方向。其主要分为 2 个模式：大数据帮助精准定价和控制赔付、技术服务帮助提升运营 效率。这两种模式均较为热门，有相当数量的公司在参加。 大数据帮助精准定价和控制赔付：这类公司通过自身在数据和经验方面的优势在保 险公司定价、风控和理赔方面提供解决方案，服务主要依赖于大数据技术。其收入 来自服务费用。典型公司包括 Shift Technology、ICEYE。这类模式与中国的爱保科技、 栈略数据相似。 技术服务帮助提升运营效率：这类公司以租借或定制的方式提供线上系统，提升保 险公司的运营效率。这类公司按服务收费或定期收取会员费。典型公司包括：Pokitdok。 这类模式与中国的中科软相似。同时，一部分公司提供 AI 服务解决方案，对保险公 司来说收益来自人力成本的降低。通过用 AI 机器人代替人工服务来降低人力成本。 典型公司包括 Lemonade。这类模式与中国的平安开发的 AI 车险查勘定损相似。美国保