投保人通过缴纳保费，将个人或家庭面临的风险转移给保险公司，当投保人或被保险人遭受损失时，保险公司提供相应的经济补偿。通过多数人缴纳保费来补偿少数人在未来不确定时间内发生的损失，是一种风险共担的方式。
保险公司将保费用于投资，为被保险人提供一个共同基金，这个基金必须足以覆盖被保险人所遭受的损失，也就是说这个基金必须有足够的资金用于赔付保险期间内所发生的所有赔付金额。因此保险公司需要通过科学的方法即大数法则，较为准确地预测风险群体发生损失的概率，以保持公司的运营稳定。
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什么是大数法则？
大数法则，又叫大数定律，是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。通俗地说讲就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。
大数法则的经典例子就是抛硬币，如果你抛一次硬币，硬币落地时正面和反面朝上的概率各50%，即1:1，如果抛两次则很难得到同样的结果，抛10次依然不能确保得到正面与反面朝上次数相当的结果。但是，当你不断地抛，抛个上千次，甚至上万次，我们会发现，正面或者反面向上的次数都会接近一半，抛掷硬币的次数越多，就越可能出现正面和反面朝上的比例接近相等的结果，类似的还有掷筛子等。
保险的大数法则也称为风险大量原则、大数定律、平均法则，是人们在长期的实践中发现，在随机现象的大量重复中往往出现几乎必然的规律。
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大数法则在保险中的应用
可保风险需满足一系列条件，其中两个条件就是损失是可测定的以及大量有同质风险的保险标的。
损失的测定就是依靠大数法则和概率统计估测出来的：通过对保险集合中的的大量风险单位进行观察，估测出损失发生的概率；随着保险集合中的风险单位数量增多，对损失发生的估测就可能更精确，就可能确定出更合理的保费。
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保险公司通过搜集众多个人的特定信息，以确定这些人的损失模式。例如：一直以来，寿险公司会按性别记录已死亡的被保险人人数，以及他们死亡时的年龄。保险公司也会通过查阅相关的普通人口记录，记录普通人群中不同性别的人死亡的年龄。利用这些统计记录，保险公司就能编制生命表，即列示一个大规模人群中每一年龄可能死亡的人数的表格。生命表列示了死亡率，它是特定人群在特定时间内的死亡发生率。保险公司还编制了一种类似的表格，被称为发病率表，它按年龄列示了特定人群的发病率。通过应用准确的生命表和发病率表，保险公司就可以预测特定被保险人群体的可能损失率。保险公司利用这些预测的损失率来厘定足以支付索赔金额的保险费率。
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大数据时代的大数法则
随着近几年大数据、物联网以及人工智能等新技术的兴起，精准识别风险的手段越发多元，风险出现的可预测性也越来越高。甚至业内出现了一种观点，认为“大数法则”失效了。那么，保险的“大数法则”与精准识别风险之间存在矛盾吗？如何平衡精准定价和损失共担之间的关系？
业内认为“大数法则”重要性逐渐降低的原因，主要体现在如下几个方面：一是保险的定价公平遭遇挑战，二是大数定律作为概率测算方法受到挑战，三是个性化需求开始成为行业重要的发展模式和推动力。
但是，“大数法则”与精准定价事实上并不矛盾。
首先，精准确定个性化特征，包括个体的风险，通常都需要巨大的成本。“大数法则”实则是为保险业测算客观风险提供了一种手段，在大数据时代，保险业应在“大数法则”基础上，结合新的技术寻求精准定价，开创个性化保险业务。
其次，目前的风险测算技术还不会精准到“大数法则”失效的地步，也就是说，尚不能将每个人的风险都测算出来，所以“大数法则”还是有效的。中国人民大学保险学系主任魏丽认为，能够做到风险分级差别定价对于投保人将会更加公平，技术的进步无法改变风险存在的客观性，精准识别风险、精准定价是为了更公平地损失分摊。
再次，科技进步拓展了保险机构的业务领域，也提升保险业在各类风险管理系统中的重要性。“科技快速进步的同时，精准识别风险的手段也促进了人们关于风险的认知、看到自我管理的不足或低效，从而增加保险需求。”中国社会科学院保险与经济发展研究中心副主任王向楠认为，很多类型的事故目前已得到有效控制，但另一些类型的事故随着社会生产生活方式的变化而逐渐凸显出来，如网络安全事件、公共卫生事件、社会安全事件等。
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