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
【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08