京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据给保险监管带来机遇与挑战
首先,大数据有助于推进监管制度现代化。监管部门可以将现有监管信息管理系统中的监管数据与股东、高管外部背景信息进行大数据关联挖掘,推进公司治理监管制度现代化。依托大数据,保险业信用信息数据库可得以建立,失信联合惩戒机制也可得以建立健全,进而推进市场行为监管制度现代化。同时大数据还可实现保险机构承保、理赔、投资等领域与偿付能力监管指标的关联分析,推进偿付能力监管制度现代化。
其次,大数据有利于推动监管手段现代化。通过开放监管信息、加大信息披露力度,可以有效发挥大数据在增强市场监督约束方面的积极作用。将保险机构经营管理全流程数据纳入非现场监管框架,建立多维大数据分析挖掘体系,为监管部门加强风险预警和防范提供大数据基础。综合运用网络舆情研判、投诉语音识别等非结构化数据分析手段,完善和优化保险公司服务评价体系,进一步促进保险消费者权益保护。
再次,大数据有利于推动监管机制现代化。在大数据背景下,各监管当局之间的信息共享成为可能,通过建立外部协作机制,可以有效防止和规避监管套利。还可依托大数据理念开发建设各类保险监管信息系统,运用大数据思维改造和优化传统监管流程,有助于改善监管资源错配的问题,形成更加合理的内部协作机制。
尽管监管部门在运用信息技术和数据资源推进监管现代化方面已取得显著的进展,但各级监管干部对数据信息的重视程度还有待加强,监管理念需要由过去的经验驱动向数据驱动升级。在大数据背景下,创新型业务监管难度更大,更容易造成风险跨行业传递,在风险防范与发展创新之间求取平衡的难度更高,对现行保险监管模式带来了新的挑战。此外,复合型保险监管人才队伍亟待加强。复合型专业人才的匮乏是制约保险监管机构运用大数据技术进行创新监管的重要因素之一。我国保险监管干部队伍建设起步较晚、基础相对薄弱,特别是与大数据运用相关的非现场监管、保险统计和信息化监管干部队伍建设与其他金融监管部门相比,还存在一定的差距。
加强监管的对策建议
笔者就运用大数据促进保险业改革创新、加强保险监管的对策有以下建议:一是完善组织实施机制。监管部门要承担引领角色,建立保险业大数据发展和应用统筹协调机制,强化行业大数据资源统筹管理。建议设立专门的推进大数据应用领导小组,推动实施一批行业大数据示范应用工程。加强保险信息共享平台建设,使其成为行业重要的公共基础设施,在此基础上实现保险业同其他相关行业开展更加广泛、深入的数据交换和信息共享。从企业层面看,鼓励保险机构设立专门大数据应用机构,密切跟踪大数据前沿技术,拓展行业大数据应用领域和方向,实现大数据资产的价值最大化。
二是建立健全监管制度。监管部门需要顺应大数据时代的发展潮流,以开放包容的心态支持保险机构运用大数据开展产品、服务和管理创新。研究制定大数据、云计算、互联网保险等相关领域监管规则,为创新留有余地。深化保险统计改革,创新统计调查信息采集方式,探索构建大数据监管模型。强化大数据标准化工作,研究制定保险大数据的采集标准、技术标准和质量标准。
三是加快推进信息共享。应推动已建和在建的保险监管信息系统实现互联互通,建立多部门网上项目并联平台,实现跨部门、跨层级行政许可审批、核准、备案的统一受理、同步审查、信息共享和透明公开。并完善车险信息共享平台,研究建立非车险业务信息共享机制,开展保单登记、农险、健康险等行业信息共享平台建设。汇集以客户为逻辑核心的保单级大数据信息,在全行业层面拓展大数据深度应用领域,建立保险业信用信息系统,发挥大数据在信用评价和失信惩戒方面的基础作用,大力推动保险业与银行、征信、公安、交通、医疗、气象等行业外相关机构实现数据共享。
四是重视数据信息安全。应完善IT治理机制,研究制定大数据条件下的保险业信息系统安全规则和数据安全规则,实现大数据资源采集、传输、存储、利用、开放等全流程的规范管理,健全与大数据时代相适应的信息安全保障体系。高度重视大数据时代保险消费者个人隐私保护问题,加强对大数据滥用、侵犯个人隐私等行为的管理和惩戒。监管部门数据开放要坚持风险可控、循序渐进原则,研究建立监管数据安全保障体系,确保监管数据信息安全。
五是加强专业人才培养。要鼓励保险机构与高校及科研机构采取跨机构、跨院系联合培养方式,大力培养兼具经济管理、金融保险、精算统计和数据科学、数据工程复合背景的保险大数据专业人才。还要支持保险机构与互联网等其他机构开展大数据应用深度合作,加大行业外大数据人才引进和培养力度,完善大数据监管人才培养及职业发展机制。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03