大數據改良與改革中國保險業_數據分析師考試

大數據可以有效改造與升級傳統保險價值鏈，我們稱之為“改良，而最重要的“改良效應”發生在風險評估與定價、交叉銷售、防止客戶流失、理賠欺詐檢測及理賠預防與緩解五大環節。大數據還助力險企突破創新，我們稱其為“改革”。

    目前，大數據作為“催化劑”在車聯網、可穿戴設備、智能家居和平臺生態圈構建方面起重要作用。為了更好地駕馭大數據對保險行業的改良及改革，保險公司需要從數據獲取、應用和組織三大方面構建包括開拓數據來源、建立許可與信任、構建商業應用場景、數據分析與建模、數據存儲與整合、組織建設、專注的數據人才、治理和文化在內的八項專業能力。

    為保證整個保險行業數據應用的規范和有效，監管機構首先需在數據保護方面起到監督和引導作用，從引導行業自律和引導消費者兩方面入手，推動消費者數據保護，規范商業數據應用行為。保險行業數據依賴性較強，一旦消費者隱私方面出現問題將嚴重制約行業可持續發展，監管機構應積極引導設立行業自愿達成并遵守行業標準，完善信息披露機制，監督行業自律。

    其次，當前信息產業發展愈發迅猛，數據應用愈發復雜，給消費者識別有效信息增添難度。再加上法律體系尚未明確定義數據保護，中國消費者數據保護意識相對薄弱，因此數據獲取、傳遞、應用中存在很多的問題和風險隱患。監管機構應高度重視金融消費者安全教育或培訓，在社會上廣泛宣傳基本金融常識，引導消費者樹立數據保護意識，減少安全隱患。

    再次，監管機構需推動保險行業基礎設施建設，重點在于建立行業級的數據共享平臺，更好支撐風險評估、費率技術、征信、信息體系等。共享的行業數據平臺能為保險行業發展帶來積極作用，有助于整合行業資源、建立更科學的行業定價基準和風險管理數據庫等，進而規范保險市場秩序、真正發揮保險的社會功用。

    值得關注的是，我國保險業已經成立了行業數據公司，即中國保險信息技術管理有限公司，但其定位尚需探索明確。因此建議借鑒國外行業機構推動的保險數據庫公司的運營定位，最終選擇適合自己的發展之路。例如，英國的保險協會ABI為非盈利性機構，定位于積極代表行業影響政府政策，具有很強的行業話語權。ABI可代表90%以上保險商，制定行業規則，并提供數據和分析服務。德國的GDV為德國私人保險公司的聯盟，為非政府機構，但可”軟性“影響政府政策。它主要提供的產品和服務為向德國聯邦金融監管局反映行業觀點和需求、保護消費者權益、提供凈索賠額等統計數據、進行公共關系和教育工作。美國的Verisk Analytics是純商業性質的保險數據公司，業務主要包括以提供數據為主的風險分析，和應用風險模型為主的決策分析，還向所有行業的風險經理人提供信息服務，在保險業之外，Verisk Analytics通過持續的并購進入了醫療保健、抵押貸款等領域，擴大了其產品種類。

    此外，監管機構還需推進立法工作，通過法律保障體系明確責權，建構良好市場環境。目前，美國、歐盟、國際電信聯盟均通過數據保護法或隱私權保護等法案，積極尋求立法手段規范數據使用，印度、馬來西亞、韓國等也在積極討論監管議題。我國法律監管依舊存在空白地帶，如何搭建基礎性法律保護體系、建構長效糾紛解決機制，是監管機構的急需考慮的問題。從發達國家經驗看來，嚴格的數據保護法律可能會對商業應用產生一定副作用，促使消費者不愿共享數據，減緩互聯網信息產業發展。在此背景下，監管機構應在立法之時適度留出發展空間，從實踐中探索監管創新政策。

    監管創新是大數據技術不斷發展深入的必然結果。例如，眾安保險成立于上海，然而業務范圍迅速遍布全國，迅速突破了現有的地域監管框架，甚至我們尚未意識到其他的很多挑戰，例如在業務監管、償付能力等領域。因此，監管機構應正確認識信息化產業創新發展速度，及早迎接大數據時代來臨。監管機構可深入調研行業發展現狀，開展頂層設計，為行業發展掃除技術或制度障礙。再者，適度寬松的產業政策可激勵保險大數據的蓬勃發展，如申報重點項目、設立專項發展資金、支持技術人才培養計劃、引導社會上風險投資機構進行投資等。此外，監管機構可不斷探索數字化監管、跨界監管等創新監管方式，設立風險預警機制，提高監管效率，促進保險產業健康發展。