“相互保”大賣！簽約者已超過一千萬！
初出茅廬、未見經傳的“相互保”，為什麼會有如此強大的生命力？短時間裡創造的銷售奇蹟，究竟是怎麼做到的？
須知，所有金融產品都是基於一定算法而生成的產品，它發揮的是槓桿作用。作為金融產品的銀行貸款壓縮了時間，對於買房者來說，他用支付貸款的利息撬動了時間。
商業醫保產品也是一種金融產品，它發揮的也是槓桿功能。
一個人看不起病，但是讓大家一起幫著看，就看得起了！
商業醫保是讓一個人的患病風險轉嫁為所有參與者的患病風險。因為，不是每個人的得病概率都一樣。所以，被轉嫁的風險也是被稀釋的。
但是，商業保險要能成功，必須解決兩個問題：
第一，參保人數要足夠多；
第二，參保者並不確切知道自己會不會患病。
所以，理論上來說，保險公司都希望購買保險者越年輕越好！因為，得病率/預期得病率都是隨著年齡的增長而增長。
問題在於，個人的收入是隨著年齡的增長而增長的。所以，年輕人並不願意花很多錢去買保險產品。
“相互保”反其道而行之，沒有動用銷售人員，甚至都沒有投什麼硬廣，就讓一千多萬人參與了！
怎麼做到的？
實質上，是公共服務網絡化所帶來的衍生結果。
須知，保險是基於各種算法生成的產品，其依賴於基礎數據的採集，包括各種醫療數據、信用數據、日常生活數據。
對於保險承保人來說，數據越清晰、越具體，風險越可控。
傳統保險公司在設計保險項目的時候，其收集數據的方式就三種：
政府公佈的官方數據、從特定數據公司購買數據以及公司內部統計部門的數據。
但，三種數據來源各有利弊：
第一種數據編制得太過寬泛，保險方案制定時若依賴的數據過於寬泛，那麼就需要引更多的人參保；
第二種數據編制的成本太高，便宜的就要幾十萬，貴的要上百萬；
第三種數據編制主要依賴於公司內部的積累，所以數據範圍太過狹小，不利於公司新業務的開展。
傳統保險公司通常是多渠道綜合數據，但不同渠道獲得的數據可能因故導致結論相反。所以，數據校正就成了一大難題。
為了克服這個問題，保險公司會確立一個模型，同時分析、處理宏觀、中觀、微觀三個層次的數據，大幅度降低不確定性。
政府部門內部達成的方式是多對多，但政府和支付寶達成的方式是多對一，從多對多模式變成多對一模式，能大幅度降低交易成本，帶來三贏：
一是對於老百姓來說，提高了等待的效率，以前看病掛號、交罰款都需要去窗口排隊，現在只需要網上點擊就可完成；
二是對於政府來說，提高了服務的效率，以前要僱傭大量人員受理表格、敲章，現在網絡實名、指紋、臉部識別等技術替代了簽名；
三是對於支付寶來說，成為了終端，它能綜合分析各種非消費類的數據，這些數據幫助支付寶瞭解社會分層、疾病狀況等。
如果說第一步是測算出了個體的信用能力，第二步就是測算出了個體的抗風險能力。因為前兩步建立起來的評估系統——信用評估系統和抗風險能力評估系統——都是即時的且同時涵蓋了微、中、宏三個層次，外加人群基數足夠大，所以支付寶既不用擔心拉來的投保人是某些特殊的高發病率群體，也不用擔心這些人會臨時退保（因為對於個體來說，最終承擔的費用少於打一次車），進而就順利邁出了第三步，推出了“相互保”。
“相互保”成功的例子給我們的啟示是，行政部門想做一些事卻又因各種限制做不了的時候，或許交給市場來做反而更容易。
道理很簡單：
市場能更有效地配置資源！
摘編自18.11.12出版的《中國經營報》，原標題為“從相互保看公共服務網絡化”，原作者為青年經濟學者 陶力行
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