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，保险公司会提供相应的经济补偿。通过多数人缴纳保费来补偿多数人在未来不确定时间内可能发生的损失，这是一种风险共担的方式。

保险公司会利用保费进行投资，建立一个共同基金，该基金必须足够覆盖被保险人可能遇到的损失，这意味着这个基金需要有足够的资金来支付保险期间内所有可能产生的赔偿金额。因此，保险公司需要使用科学的方法，比如大数法则，来较为准确地预测风险群体发生损失的概率，以保证公司的稳定运营。

什么是大数法则？

大数法则，也称作大数定律，是用来描述当实验次数很大时所表现出的概率特性的定律。在大量随机事件的重复过程中，通常会出现几乎必然的规律，这就是大数定律。简单来说，就是在实验条件不变的情况下，重复实验多次后，随机事件的发生频率会接近其理论概率。

一个经典的例子就是抛硬币：如果你只抛一次硬币，硬币落地时正面和反面朝上的概率都是50%，即1:1。如果抛两次，很难得到相同的结果；即使抛十次，也不能保证正面和反面出现的次数完全一致。然而，当你持续抛硬币上千次甚至上万次时，你会发现正面或反面朝上的次数会趋向于各占一半，抛掷次数越多，正面和反面朝上的比例越接近相等。类似的还有掷骰子等。

保险中的大数法则

可保风险需要满足一系列条件，其中两项关键条件是损失是可以衡量的，以及存在大量具有同质风险的保险标的。

损失的测量依赖于大数法则和概率统计的估计：通过对保险集合中的大量风险单位进行观察，可以估算出损失发生的概率；随着保险集合中的风险单位数量增加，对损失发生概率的估算就会更加准确，从而可以确定更为合理的保费。

保险公司通过收集众多个人的特定信息来确定这些人的损失模式。例如，长期以来，寿险公司会按性别记录已故被保险人的数量及其死亡时的年龄。保险公司还会查阅相关的人口统计数据，记录一般人群中相同性别的人员死亡年龄。通过这些统计资料，保险公司可以编制生命表，即列出大规模人群中每年龄段可能死亡的人数的表格。生命表显示了死亡率，即特定人群在特定时间段内的死亡概率。保险公司还编制了类似的生命表，称为发病率表，它按年龄列出特定人群的发病率。通过使用准确的生命表和发病率表，保险公司可以预测特定被保险人群体的损失率。保险公司利用这些预测的损失率来设定足以支付索赔金额的保险费率。

大数据时代的大数法则

近年来，随着大数据、物联网及人工智能等新技术的发展，识别风险的方法越来越多样化，风险的预测性也越来越高。甚至有些观点认为“大数法则”已经不再适用。那么，保险中的“大数法则”与精准识别风险之间是否存在矛盾？如何平衡精准定价与风险共担的关系？

业内认为“大数法则”的重要性逐渐降低，主要体现在以下几个方面：一是保险定价的公平性受到挑战，二是传统的概率计算方法面临挑战，三是个性化需求开始成为行业发展的重要推动力。

然而，“大数法则”与精准定价实际上并不矛盾：

首先，精确识别个性化特征，特别是个体的风险，通常需要巨大的成本。“大数法则”实际上是为保险行业提供了客观风险评估的一种手段。在大数据时代，保险公司应该在“大数法则”的基础上，结合新技术实现精准定价，开发个性化的保险产品。

其次，当前的风险预测技术还不足以达到“大数法则”失效的程度，也就是说，还不能精确计算每个人的个人风险，因此“大数法则”仍然是有效的。中国人民大学保险学系主任魏丽认为，通过风险等级差异化定价，对投保人来说更加公平。技术的进步无法改变风险存在的客观性，精准识别风险、精准定价是为了更好地实现损失分担的公平。

最后，科技进步不仅扩展了保险业务的范围，还提升了保险业在各种风险管理中的重要性。“技术的快速发展同时推动了人们对风险的认识，让人们看到了自我管理的不足或低效，从而增加了对保险的需求。”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，许多类型的事故已经得到了有效控制，但随着社会生产和生活方式的变化，一些新的事故类型逐渐显现，如网络安全事件、公共卫生事件和社会安全事件等。