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未来年将面临最深远变革的行业有哪些

9月17日 孤行者投稿
  在这个科技大爆炸的时期,所有传统行业均面临生存,还是死亡的拷问,注定要面对无处不在的逆袭者挑战。
  以往,自行车意味着代步、通勤。随着汽车时代的到来,自行车产业日渐式微。然而,当低碳、环保、休闲、健身等绿色风潮逐渐兴起,骑行文化又开始被大众重新审视,其行业亦迎来了重生。
  生活方式的改变,能让夕阳产业摇身变为朝阳产业。那么,哪些行业未来10年将面临最深远的变革?
  一、医疗
  2015年全球医疗行业的前景显得十分的复杂。诊疗技术的进步和政府政策的刺激无疑加速了行业的扩张,但同时缩减成本的压力也在逐渐的加重。
  人口和消费水平的增长增加了对医疗服务消费的需求,但随着老龄化的压力和慢性疾病的增加迫使医疗支付者必须从利益层面上做出艰难的抉择。由此,许多曾经无限风光的商业模式失去了原有的光泽。
  成本问题将会是2015年影响绝大多数国家医疗行业的最大因素。在许多国家,国民医疗支出在国内生产总值(GDP)中所占的百分比不断增长。
  根据世界卫生组织(WHO)的统计数据,显示6个发达国家的医疗支出,其中美国2009年的医疗支出占到其GDP的17左右。另外,其他几个国家(例如:加拿大、法国和德国等)的医疗支出占GDP百分比也都呈现上升趋势。
  控制成本和增加产业附加值的压力正在不断增加。政策的不确定性、持续的经济压力以及许多国家的财政紧缩都给公共医疗资金的可持续性带来了质疑。
  此外,对更好地调配医疗需求所需要的资金数量也出现了疑问和担忧,尤其是怎样兼顾建设好基层医疗服务和不断增加的对急诊、大病医疗服务的需要。
  靶向治疗、个性化医疗、遗传医学以及医疗器材等其他先进设备等高昂的费用,在不断增加医疗成本的同时,也带来了医疗资源的浪费、欺诈性消费和医患关系紧张等不良后果。
  今天,当人们说起疾病和全球医疗保健行业面对的挑战时,大多数人可能首先想到的,是像埃博拉、中东呼吸系统综合征、SARS等诸如此类的疾病。
  当然,这些传染性疾病确实给全球的健康安全带来了威胁,但事实上,对全球健康造成更加长远威胁和影响的,却是以惊人速度增长的非传染性疾病:如癌症、糖尿病和心血管疾病。
  而且不幸的是,这些疾病对中低收入国家的影响极其巨大,在这些国家,这类疾病正呈爆发式的增长,消耗着巨大的社会财富,也为无数人和他们的家庭带来了巨大的痛苦。
  据在瑞士召开的世界经济论坛估计,非传染性疾病的增长将导致发展中经济体在未来二十年中损失超过21万亿美元,几乎相当于它们同期的经济总量。
  因此,有效的预防、控制和治疗此类疾病的方案可以帮助避免这类情况的发生。
  第二个问题是世界老龄人口数量的增长。到2030年,预计全球65岁以上老龄人口比例将从今天的8上升到12,增长50。根据联合国统计数据,在中国,这种人口发展趋势更明显,预计老龄人口将从9增长到16,增长约78。因此不管是个人还是政府,都需要做好迎接老龄化社会的准备。
  尽管今天面临各种医疗保健挑战,由于科技的进步,医疗保健行业也正在发生快速的变化,这些变化带来了新的机遇。当前,技术革新正在快速改变医疗保健行业。
  在面临挑战时,技术革新为未来的医疗行业带来很大的希望。大数据有着巨大的潜力,人们可以利用数据来了解患者的治疗效果和公共医疗系统如何改进。
  更加令人兴奋的是,除了诊断检测结果和治疗信息等结构化数据,在非结构化数据,如医生的诊断和治疗记录的分析等方面也有了巨大的进展。
  信息技术对传染病治疗产生了深远的影响,例如在传染病暴发期间,可快速诊断、跟踪传播、监测病毒变异。目前已实现仅需要1小时就能检测出传染病,并且通过网络来确认该疾病暴发的一些区域或国家。
  对于新出现的病毒,全球的科学家可以协同攻关,强大的信息网络为完成这样的攻关提供了充足的条件。
  例如在埃博拉病毒暴发期间,由于收集了疾病暴发的地域数据、病人的跟踪数据、诊断结果,并将这些数据在不同国家之间相互共享,从而有效避免了一场全球性的传染病危机。
  人类还将不断与诸如艾滋病、肝炎、肺结核、非典、流感的疾病传播进行斗争。
  大数据解决方案在诸如医疗质量、一致性、患者随访次数和隐私等方面已经取得了重大进展。中国近些年也在电子医疗档案、挂号、多个数据源接入等方面做出了明智的决策,并取得了许多成就。
  因此,我们有理由相信,正如此前生物学的进步促进了医疗事业的发展,信息技术的进步是医疗保健行业的未来,必将开启公共健康事业的新篇章。
  科技发展带来的改变,以诊断为例可见一斑。先进的信息技术将帮助医疗工作者做出更快、更好和更准确的决定,并因此获得更好的医疗效果。新的生物标记物不断被发现,使得恶性肿瘤可以被更早地诊断。
  如今新的实验室自动化系统能以前所未有的速度报告诊断结果,从而在最短的时间内进行治疗,在疾病的最早期阶段采取行动抑制或减缓病情的发展。
  新库存管理系统通过电子标签(RFID无线射频识别技术)的应用,帮助医疗工作者更精准和高效地管理耗材库存,降低成本。
  随着技术的进步,个性化医疗的新时代将应运而生,医疗方案可以按照你的基因组成个性化定制。例如,假如感染了肺癌,医生可根据分子诊断结果,提供特定的药物,而不是尝试做各种各样的化疗,这就增加了被治愈的机会。
  二、金融
  金融是另外一个不免迎来很多有趣时刻的万亿行业。全球主要经济体每一次重要的体制变革,往往伴随着重大的金融创新。
  基于大数据(BigData)构建的思维革命,正在悄然改变金融行业原有的竞争格局和生态系统。
  原来有一句很典型的话在互联网上,谁也不知道你是一条狗,但现在经过多元化分析后,不仅知道你是一条狗,还知道你是一条什么样的狗!谈及大数据带来的改变,中国保监会旗下中国保信公司常务副总裁罗胜打趣称。
  什么叫大数据?中科院金融科技中心首席科学家兼副主任刘世平认为,它不是一个突变的过程,而是一个渐进的过程,之所以今天大数据这个概念非常热,一是技术存储的能力加快了,二是新的算法和整个体系架构成立了。
  在某种意义上讲,正是因为互联网的发展,导致了这个数据的产生,反过来促使了互联网今天的发展,在大数据背景下,金融业的也得以重塑与颠覆。刘世平直言。
  众所周知,大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据,它具有4V特征:大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)和价值化(Value),这正是大数据不同于传统数据的最大区别。
  我原来一直不太相信大数据,后来到了金融机构,才有了非常深的体会。中信信托技术部总经理初壮认为,如果从数据的角度理解整个金融机构信息系统,那么你就会发现它有一些内在稳定性的东西。因为,频繁变化的应用的背后,不变的是永恒的数据。
  随着大数据的兴起,传统的金融功能已在基础层面产生了逐渐的融合,这对金融前台和后台都产生了非常深的影响。
  作为工银瑞信基金经理,袁兵兵也非常看好大数据时代的相关公司,如果它拥有了大数据的重要环节,那它再做相关的业务开发时,就会有一个非常重要的优势,例如东方财富基于用户分析,其基金交易量呈现出井喷爆发式增长。
  大数据的价值在什么?就是它把我们对社会、对很多事物的分析重新来依靠逻辑出发,已经转变为一套数据自己的关联性、相关性的分析,来产生我们很多预想不到的好的数据结果。谈及大数据对金融业的颠覆,北京天合万盛科技有限公司董事长、优股网创始人卢常福总结称。
  如何寻找大数据里的金钥匙?李康举例称,互联网网站对投资者的行为有一些数字的统计,他们会开发一些真实的系统,然后对市场上的投资者做情绪统计研究,以此来预测未来的股市或个股趋势,目前已经有很多金融公司和互联网公司合作,发行了一些基于大数据的指数基金。
  华尔街从2012年兴起了机器人理财顾问浪潮,短短两年时间里,机器人顾问所掌握的资产实现了从零到140亿美元的高速增长。时至今日,投资者对机器人顾问服务热情不减,花旗集团今年9月的一份研究报告甚至大胆预测,这种服务形式管理的资产规模在十年内,有望达到5万亿美元规模。
  相比之下,国内财富管理平台模式大多还停留在电商与传统金融机构两大派系竞争阶段。前不久,交通银行在营业网点试点机器人大堂经理服务,通过语言识别、触摸交互、肢体语言等方式,完成迎宾、业务指导、业务查询、堂客分流等多种服务,引发了对于机器人能否取代大堂经理职位的担忧,来自华尔街机器人的威胁又将是一场技术风潮席卷金融业的开端吗?
  对此,外滩云财富总裁许耀旂接受了人民网记者专访,凭借在巴克莱银行(Barclays)、贝莱德资产管理(BlackRock)等多家国际金融机构任职经验,许耀旂评价华尔街近期掀起的机器人服务热潮,其成功的关键在于这种机器人服务的形式完完全全实现了客户与理财顾问的利益零冲突,使投资人感觉自己节省了交易成本,进行了更广泛有效的资产配置。
  据悉,国际金融巨头嘉信理财(CharlesSchwab)、贝莱德集团(BlackRock)和瑞银集团(UBS)等都已经嗅到了被机器人威胁的气息。嘉信理财今年发布了自己的理财管理工具,贝莱德、瑞银集团也通过豪掷重金购买机器人服务技术,在销售环节率先进行内部革命。
  所谓的机器人服务是对传统的理财顾问销售模式有所改变,通过大数据获取,将市场、产品、客户行为等资料进行多向分析,为客户公布客观的收益预期,构建多元化证券投资组合,很好的避免了客户与理财顾问之间的利益冲突,从而有效缩减了财富管理机构在获取客户方面的成本支出,进而通过收益形式再让利于投资人。
  许耀旂指出,虽然从财富管理行业发展进程,以及财富管理机构生长基因来看,国内财富管理平台还在电商与传统金融机构两大派系竞争阶段,但华尔街机器人服务模式很好的揭示了财富管理平台今后的发展趋势,即中间费用不断下行、金融产品透明度不断提升。
  目前,国内以电商模式起家的财富管理平台,以价优、巨量、标准化为优势,以电商平台本身的客户量为基础,将用户资金引流。
  国外普惠金融也经历这一发展阶段,例如成立于上世纪90年代的美国贝宝公司(PayPal),在当时累计了几百亿美金规模,这种高速迅猛的发展势头维持了近7年时间。
  以金融机构基因为依托建立起的财富管理机构,在发展市场和客户资源过程中会受到挑战。尽管平台效应不可小觑,但金融机构的优势在于本身客户信赖度高,专业性强。
  传统金融机构的理财顾问与客户利益之间存在冲突,很多理财顾问希望诱导自己的客户购买产品。因此,诸如美国利普乐金融(LPLFinancialHoldings)的一些创新金融模式极具竞争力,规模和成长速度也非常惊人。
  金融真正的竞争力在于,有人才、有资金、有专业性,否则了解的再透彻也无法拷贝。许耀旂称,金融是高资本、高门槛行业,正如华尔街机器人服务网站的做法,将市场风险、商品风险、交易风险、流动性风险、风控办法公开透明给投资人,才能最大程度消除投资人与金融机构之间的利益冲突。
  如此看来,技术并不是革命的核心,或许揭开那些不能说的秘密才是最本质变革。
  三、保险
  保险业是一个与概率和不完全认知打交道的老行当。但是,在一个完全认知的时代,许多事情正在发生变化。
  中国人保财险执行副总裁王和认为,人类正在逐步揭开1000亿个大脑神经元工作的密码,构建一个类大脑操作系统已为时不远,并将超越生物的人类。
  人工智能技术的突破,将从根本上改变所有已知知识领域,同时,机器自主学习能力也将成为一个无限想象的空间。
  人工智能的微小应用,都将巨大地改变社会和生活。同时,将改变保险经营,特别是营销、承保、理赔和反欺诈环节。
  保险无疑已经站在了一个历史的门槛上,需要意识到一个关键问题是:当下所有的变化,既属于当下,更属于未来,即:现在是正在发生的未来!而未来势必属于:基于新技术创新应用的商业模式创新。
  这种变化具体表现在客户服务和经营管理两个方面,从服务客户的角度看,创新的基本思路是沿着客户的价值链展开,基本思路的提升客户体验,创造客户价值。从经营管理的角度看,创新的基本思路是洞察需求,服务社会,是降低成本,提高效率。
  传统的人身保险的经营基础是基于三差,即死差、费差和利差,而面向未来,这种简单的价差模式是难以为继的,保险要更多地围绕客户的终极需求,通过跨界和整合,为客户提供全方位和全过程的服务。
  一些保险公司已经开展了积极的探索,深度地参与到卫生和医疗改革之中,利用自身的优势,通过开展健康管理、长期护理和养老社区等实践,为客户提供后顾无忧的医疗和养老保险产品和服务。
  传统车辆保险面临的最大诟病是定价的合理性,特别是保额定价时期,因此,高保低赔成为社会关注的焦点,与此同时,零整比问题的披露和社会关注,推动了车辆保险进入了车型定价时代。
  面向未来,车险定价仍然面临在根本性的挑战,既有的定价因子,仍不足以表述风险的实际暴露,特别是驾驶行为风险,而随着车联网技术的出现,车险保险将进入UBI时代,即基于使用的定价时代。
  车联网不仅将重新定义车辆保险,还将重新定义汽车生活,保险需要认识参与其中,为和谐交通和绿色交通做出贡献。
  传统农业保险面临的两大挑战是:一是风险管理,特别是道德风险的管理;二是经营效率,特别是查勘定损的效率。因此,在经营的过程中,不得不投入大量的人力物力,还不得不采用五公开,三到户等模式。
  面向未来,科技将颠覆传统农业保险的经营模式,通过导入网格化管理技术,利用遥感技术,实现天地空一体化的信息采集与利用,最终实现按图承保,按图理赔的商业模式。
  保险理赔一直是社会和消费者关注的焦点,但传统保险经营管理的角度看,理赔是经营的关键环节,也是控制风险,特别是道德风险的关键,因此,保险公司为此制定了一系列的管理措施,包括现场查勘、各种证明材料、规范定损等。
  面向未来,理赔应当脱离传统的纯粹技术的思维,首先,应当通过信用评级,引用授信工具,对被保险人进行差异化的管理,继而从根本上简化理赔手续,甚至是无条件赔付。
  其次,将大数据技术,特别是数据比对技术,引入保险理赔,将查勘和核赔工作完全交给机器实现。第三,反欺诈应当成为保险理赔管理的重点,将极少数的坏人区分并打击,就能够为保险理赔,特别是在提升客户体验和提高经营效率方面,营造良好的环境。
  《奇点临近》的作者库兹韦尔认为人类社会发展的奇点即将出现,并指出奇点是一种可以撕裂人类历史结构的能力,它的一个突出影响是改变人类理解能力的本质。
  《新经济新规则》的作者凯文凯利预言:网络将超越技术范畴,并接管我们的实体世界,同时,统领软世界的基本法则将统治硬世界。
  人们渐渐形成一个共识:以互联网为代表的现代科技将从根本上改变人类社会。在时代变革的大潮面前,每一个行业均面临着再存在的问题,保险业也不例外。
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