時衛(wèi)東

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引言

在信息時代，大數(shù)據(jù)被應(yīng)用到各個行業(yè)當(dāng)中，尤其是對于金融性質(zhì)的行業(yè)來講，應(yīng)用大數(shù)據(jù)做風(fēng)險管理在當(dāng)下來講是十分普遍的。相比于傳統(tǒng)風(fēng)控，大數(shù)據(jù)分析能有效降低風(fēng)險管理的成本，與此同時，大數(shù)據(jù)的使用能夠完成數(shù)據(jù)的實時輸入和實時計算，能夠提高企業(yè)的風(fēng)險識別能力，實現(xiàn)對經(jīng)營過程中風(fēng)險的有效管理控制，而且在龐大的數(shù)據(jù)樣本之上構(gòu)建模型，讓保險的決策更加的準(zhǔn)確，幫助保險行業(yè)更好的發(fā)展，有效提升其在市場環(huán)境中的綜合競爭力。

1 保險風(fēng)險以及傳統(tǒng)管理方法概述

從本質(zhì)上來講，所謂的保險風(fēng)險主要指的是當(dāng)下尚未發(fā)生的、并不確定的損失，這樣的損失具有一定的可能性和偶然性。發(fā)生的事件、地點和大小都是不能確定的。總結(jié)而言，保險風(fēng)險主要有承保風(fēng)險、管理風(fēng)險、投資風(fēng)險以及道德風(fēng)險幾種。但是在過去的很長一段時間內(nèi)，保險風(fēng)險管理都采用傳統(tǒng)的定性分析方法，也就是說先對風(fēng)險進行調(diào)查和研究，然后基于邏輯進行判斷，但是弊端十分明顯，那就是這種評估很容易受到人的主觀與經(jīng)驗的影響，出現(xiàn)同質(zhì)化、線性化的問題[1]。以保單承保之前的風(fēng)險評估工作來講，工作人員很容易依據(jù)已有經(jīng)驗進行主觀判斷，很容易受到自己的主觀影響，所以會導(dǎo)致有潛在的承保風(fēng)險。而保險行業(yè)當(dāng)中還存在著道德風(fēng)險，在傳統(tǒng)風(fēng)險預(yù)防措施當(dāng)中并沒有將不同保人的不同信息融合進去，例如年齡、學(xué)歷、性別和消費方式、征信以及人際關(guān)系等等方面，這些信息都可能影響到保單，因此存在著不同程度的道德風(fēng)險。

2 大數(shù)據(jù)風(fēng)險管理的特征與理論分析

2.1 大數(shù)據(jù)風(fēng)險管理的特征分析

大數(shù)據(jù)風(fēng)險管理是依托大數(shù)據(jù)的技術(shù)，基于海量的數(shù)據(jù)之上構(gòu)建模型來對用戶群體進行精準(zhǔn)畫像與分析，通過整合互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與企業(yè)數(shù)據(jù)來進行量化風(fēng)險控制。融入大數(shù)據(jù)的風(fēng)險管理與風(fēng)險控制的實效性是非常強的，而且其算法也十分的多樣，能夠通過分析社會行為以及人際交往行為等各方面的文字、圖片或者視頻信息對客戶進行主體分析。而客戶的行為數(shù)據(jù)則是風(fēng)險控制的主要數(shù)據(jù)來源，能夠從不同的層次和角度來收集更加細(xì)節(jié)化的數(shù)據(jù)，讓其建立的模型結(jié)果更加真實和精準(zhǔn)，更加接近客戶的真實風(fēng)險水平[2]。從本質(zhì)上來講，雖然大數(shù)據(jù)風(fēng)險管理與傳統(tǒng)風(fēng)險管理是相通的，而且二者都是利用建模的原理與方法論，但是能夠直接對二者造成區(qū)別的就是數(shù)據(jù)量和模型構(gòu)建的數(shù)據(jù)層次存在著很大的差異，另外大數(shù)據(jù)的實際運行邏輯方面也要比傳統(tǒng)模式更強，內(nèi)部具有特殊的因果關(guān)系。況且信息技術(shù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和進步，能夠讓保險風(fēng)險管理不再像過去一樣對于人工分析有很強的依賴性，而是利用智能算法以及大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，通過機器更加客觀的進行分析和決策。

2.2 大數(shù)據(jù)風(fēng)險管理的核心理論概述

保險行業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行風(fēng)險管理，主要涵蓋兩個方面的理論：

第一，長尾理論。所謂的長尾理論，就是能很好地定位并激發(fā)客戶的潛在需求，讓一些比較冷門的產(chǎn)品能被客戶注意到，使之不再冷門。所以就需要精準(zhǔn)的掌握消費者的不同需求與愛好，充分挖掘市場信息，進而給客戶提供更多有參考價值的信息與特色化的產(chǎn)品服務(wù)。這個理論不僅在保險行業(yè)，在其他行業(yè)當(dāng)中也得到了充分的實踐與應(yīng)用，并且取得了不錯的效果[3]。

第二，Logsitic回歸模型理論，要提前通過邏輯模型來分析事件的概率，分析的主要目的就在于找到原是預(yù)測變量的相關(guān)信息，這樣就能夠盡量降低保險行業(yè)當(dāng)中存在的信息不對等的情況，進而讓風(fēng)險控制能力更強。比如，我國當(dāng)下很多銀行都利用大數(shù)據(jù)的風(fēng)險管理技術(shù)來進行業(yè)務(wù)創(chuàng)新與改革，在這個基礎(chǔ)之上還可以建立相應(yīng)的社交信息的數(shù)據(jù)庫，通過大數(shù)據(jù)的算法判定用戶需求。

3 大數(shù)據(jù)分析在保險行業(yè)風(fēng)險管理中的作用分析

如上所述，大數(shù)據(jù)風(fēng)險管理具有傳統(tǒng)風(fēng)險管理所不具備的優(yōu)勢，因此對于保險行業(yè)而言，大數(shù)據(jù)風(fēng)險管理具有非常重要的作用，總結(jié)而言，主要有以下幾方面。

3.1 提升風(fēng)險管理的重視度

相比于西方國家，我國保險行業(yè)雖然起步較晚，但是由于人口眾多且經(jīng)濟發(fā)展較快，因此已經(jīng)位列全球第二大保險市場。分析我國保險業(yè)的經(jīng)營情況就可以看出，保險行業(yè)的每一年保費都呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢，所以從數(shù)據(jù)面上來講，我國保險行業(yè)的發(fā)展前景與發(fā)展?jié)摿κ欠浅４蟮?。但是同樣要承認(rèn)的是，和發(fā)達(dá)國家相比，我國的保險的深度與普及度還比較落后，究其原因主要是因為雖然保險行業(yè)在快速的發(fā)展，但是保險行業(yè)的賠款與給付金的額度也在相應(yīng)的快速增加，因此保險行業(yè)的風(fēng)險管理需要更加有針對性，應(yīng)當(dāng)重視如何針對客戶群體進行風(fēng)險管理，進而實現(xiàn)支出下降，讓保險行業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)更加穩(wěn)定高效的發(fā)展[4]。

將大數(shù)據(jù)技術(shù)以及人工智能等技術(shù)融入保險行業(yè)的風(fēng)險管理當(dāng)中，主要目的是讓保險行業(yè)實現(xiàn)科技創(chuàng)新。但是要實現(xiàn)這一點，就必須弄清楚保險行業(yè)的經(jīng)營原理和特征，同時充分利用多年經(jīng)營之后積攢下來的客戶數(shù)據(jù)。比如說，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠讓保險公司錨定客戶實際需要的險種和服務(wù)，進而有針對性地進行推薦。同時還能夠很好的控制保險產(chǎn)品的研發(fā)過程中可能出現(xiàn)的風(fēng)險成本與承保成本，提供更優(yōu)質(zhì)、差異化的風(fēng)險定價服務(wù)，能夠非常有效的提升營銷的實際效率[5]。另外，從人工成本方面來講，風(fēng)險管理是保險行業(yè)最為核心的業(yè)務(wù)之一，所以大數(shù)據(jù)技術(shù)的融入與使用不但能夠更加科學(xué)的做好風(fēng)險定價與管理，與此同時也能很有效的降低風(fēng)險成本，讓風(fēng)險業(yè)務(wù)的內(nèi)部能夠充分利用風(fēng)險管理的相關(guān)信息。

在經(jīng)濟快速發(fā)展，物質(zhì)生活不斷提升的當(dāng)下，人們的可支配收入也在不斷增加，因此就給了保險業(yè)發(fā)展的空間，所以分析市場和用戶需求就可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)下我國保險業(yè)務(wù)呈現(xiàn)出十分典型的多樣化與智能化的特點。而且用戶個性化的要求同樣促進了各類保險產(chǎn)品的傳播，保險業(yè)對于保險本身的重視程度通過各類型新制度的不斷出臺和完善也可見一斑。所以從實際的企業(yè)發(fā)展過程來進行分析，大數(shù)據(jù)技術(shù)的融入對于保險行業(yè)的風(fēng)險管理而言是顛覆性的改變。相比于傳統(tǒng)的風(fēng)險控制，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過精準(zhǔn)的產(chǎn)品開發(fā)結(jié)果來對客戶的消費習(xí)慣數(shù)據(jù)進行收集和分析，這樣就能夠精準(zhǔn)而敏銳地把握保險市場的需求。在這個基礎(chǔ)上，成本更低、滿足客戶更多需求的產(chǎn)品類型與報價就應(yīng)運而生了。而且通過大數(shù)據(jù)技術(shù)還能精準(zhǔn)篩選不同風(fēng)險的項目，通過營銷有效提升客戶的風(fēng)險意識，進而利用大數(shù)據(jù)思維來做好數(shù)據(jù)話和系統(tǒng)化的管理?？梢哉f，大數(shù)據(jù)技術(shù)的融入讓行業(yè)以及客戶都有效提升了對于風(fēng)險管理的重視程度。

3.2 獲取客戶關(guān)鍵信息

大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要特點之一就是獲取不同來源的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，而保險行業(yè)則可以借助這一特點來進行智能化的評估，比如說醫(yī)療保險就可以通過數(shù)據(jù)庫的相關(guān)工具和信息，將用戶的實際健康情況上傳至保險公司數(shù)據(jù)庫中，進而有針對性地對其提供專業(yè)服務(wù)，提高用戶的體驗感。

另外，對于保險公司來講，可以在合理的范圍內(nèi)對用戶進行行為調(diào)查，這就需要用到客戶曾經(jīng)提出理賠的歷史信息，調(diào)取這些信息并進行分析，能夠很好地規(guī)避潛在的風(fēng)險。比如說，在部分人身保險的投保當(dāng)中，保險公司需要格外關(guān)注下客戶投保的時間與投保的比例，還有就是對于潛在事故的傾向性，進而避免保險欺詐，做好相應(yīng)的信用評價[6]。在投保的環(huán)節(jié)融入大數(shù)據(jù)平臺來建立相應(yīng)的風(fēng)險評估模型，篩選出風(fēng)險過大的客戶，對這部分客戶提供專業(yè)、專項的服務(wù)。同時結(jié)合客戶的實際信息反饋與不同的情況，來選擇人工介入和最后的審查。需要著重注意的是，在部分網(wǎng)絡(luò)場景下，還要兼顧可能存在的健康風(fēng)險與道德風(fēng)險，尤其是對于醫(yī)療機構(gòu)來講，有可能存在投保人隱瞞病情或者是提前進行了信息造假的問題，這些未知的道德風(fēng)險都可以通過大數(shù)據(jù)分析進行規(guī)避，提前篩查好用戶的不良信息，找出風(fēng)險比較高的客戶，避免欺詐問題的發(fā)生。

3.3 利用大數(shù)據(jù)做好風(fēng)控

從以往的情況來看，在保險行業(yè)當(dāng)中騙保、惡意投保等問題屢見不鮮，保險消費欺詐的情況出現(xiàn)，簡單說就是風(fēng)險控制工作的不到位，因此很難對其形成強有力的監(jiān)督和規(guī)范。而相應(yīng)的，基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險控制的主要作用，就在于對保險的整個流程進行監(jiān)督和規(guī)范，避免出現(xiàn)保險消費的欺詐行為，能夠通過模型來提前對客戶進行評估與預(yù)判，最大限度地避免惡意重復(fù)投保、騙取多余保費等亂象發(fā)生。在這方面，阿里巴巴與中國平安等公司早在十年前，也就是2013年就已經(jīng)組建了眾安在線財險保險公司，組建這個公司的主要目的就在于保障互聯(lián)網(wǎng)運行安全，這其中還融合了大數(shù)據(jù)以及網(wǎng)絡(luò)保險的相關(guān)內(nèi)容，對于網(wǎng)絡(luò)投?？蛻舳?，擁有了更加安全的交易環(huán)境的同時，也擁有了更加便捷的服務(wù)和咨詢方式。

從車險層面來講，車聯(lián)網(wǎng)保險系統(tǒng)出現(xiàn)的時間也將近十年，早在2014年人保財險就已經(jīng)開始使用這樣的保險系統(tǒng)，給車主提供免費的SIM卡，然后通過這張卡對車主的駕駛行為和駕駛習(xí)慣的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析，得到數(shù)據(jù)之后可以將這些信息作為影響因素以及風(fēng)險定價模型的參考依據(jù)。阿里巴巴旗下的螞蟻金服車險則能夠利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過對海量的信息以及數(shù)據(jù)進行分析建模，進而實現(xiàn)對每一個用戶做出風(fēng)險畫像分析，風(fēng)險較低的會得到較高的評分，反之評分較低。這種方式與傳統(tǒng)的信息判定相比更加精準(zhǔn)，畢竟利用人工智能的手段對客戶以及潛在消費者進行評估和分析，更加準(zhǔn)確且客觀，而不是像傳統(tǒng)評估一樣對車輛進行評估，這就能夠從根源上掐斷因為理賠規(guī)則不完善、不合理導(dǎo)致的理賠糾紛。除此而外，移動端的投保OCR技術(shù)也能夠?qū)崿F(xiàn)智慧化的解決方案的提供，通過掃描消費者的身份證就可以提取到相應(yīng)的信息，然后通過人臉識別來對客戶的身份進行驗證，這樣的技術(shù)大大地提高了工作效率并且便捷度也更高，降低了人工成本[7]。而且數(shù)千個數(shù)據(jù)源與強大的搜索技術(shù)能夠讓相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘做到覆蓋面更廣，同時兼具數(shù)據(jù)和信息的挖掘與分析深度，最大限度地提升實際數(shù)據(jù)和方案的準(zhǔn)確性，這對于保險行業(yè)的風(fēng)險管理來講是至關(guān)重要的，能夠保障保險行業(yè)以及保險公司實現(xiàn)更穩(wěn)定的發(fā)展。

4 結(jié)束語

綜上所述，我國金融保險市場形勢變化很快，在當(dāng)下經(jīng)濟發(fā)展以及社會意識之下，保險公司的規(guī)模也得到了快速的擴大，但與此同時，其風(fēng)險管理體系的優(yōu)化和建設(shè)需求也十分迫切。因此保險行業(yè)需要充分結(jié)合時代特點，積極利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來精準(zhǔn)、量化的處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)并進行應(yīng)用。尤其是對于保險行業(yè)的風(fēng)險管理，引入大數(shù)據(jù)技術(shù)才能夠提升精準(zhǔn)度和風(fēng)險管理的實際質(zhì)量，提前預(yù)判風(fēng)險因子，對不同的影響因素都建立相應(yīng)的模型，預(yù)測保險行業(yè)可能出現(xiàn)的問題，助力其更好的發(fā)展。