大数据财产保险论文

摘要：我国保险业作为朝阳产业，发展迅速。且随着科学技术水平的不断提高，大数据的热度也在不断攀升，未来保险行业的发展方向也必然要充分拥抱互联网。文章在分析我国保险业现状的基础上，提出了在大数据时代保险行业的新方向。在全球经济领域蓬勃发展的今天，世界信息技术逐步加强，大数据在金融业的应用也在不斷激增。下面是小编整理的《大数据财产保险论文(精选3篇)》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！

大数据财产保险论文 篇1：

浅析大数据金融发展的风险与挑战

摘 要：在金融和科技结合的发展背景下，大数据金融成为近年来备受关注的新兴产品。与大数据技术的结合给金融行业注入了新的活力，但同时发展过程中蕴含的风险也不容忽视。本文将借助文献分析、案例分析、比较分析等方法对大数据金融的概念以及发展现状进行简单的介绍，对其发展过程中可能存在的风险和挑战进行探讨，同时对于风险发生的原因加以分析。在此分析的基础上，对如何规避大数据金融的风险提出相应的对策和建议，以此希望大数据金融能够优化金融市场环境，拥有更宽广的发展空间。

关键词：大数据金融;金融科技;金融风险;机遇;商业银行

本文索引：赵洁汝.浅析大数据金融发展的风险与挑战[J].商展经济，2021（14）：062-065.

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.14.20

由于网络和电子信息技术得到大范围的推广和应用，云计算等技术的快速发展带领我们进入了一个数字化的时代。数据从来没有像现在这样被大量储存并大范围应用。2020年，国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，在意见中数据要素被作为关键生产要素提出，大数据正在逐渐渗入每个行业。而在这种背景下，金融业作为市场经济十分重要的组成部分也受到了不小的冲击，“金融+科技”成为金融业发展的新方向，大数据金融应运而生。大数据的出现，几乎为所有行业提供了新的发展方向，各个细分领域里的许多运作模式和工作方式都被推翻。而在刚刚过去的2020年，突如其来的新冠疫情愈加显示出大力推广技术的重要性，在遭受疫情的冲击过后金融机构开始加快创新的进度。大数据与金融的交融发展要优于传统模式，但发展过程也不可避免地产生了许多新的风险与挑战。要想借助大数据金融的“东风”进行转型，如何规避与应对发展过程中的风险与挑战，也就成为了金融行业必须面对的课题。

大数据金融指的是依托于大量非结构化的数据，利用互联网、云计算等信息化技术对数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融机构的服务相结合，以一个更加创新的方式开展金融工作的统称。与传统金融相比，大数据金融透明度更高。作为一种新兴的金融产品，与传统金融模式相比可以说是不可同日而语。互联网快速且惊人的存储量扩大企业拥有数据库的同时，也让企业缩短与自己用户间的距离，从而更加贴近顾客的需求以期实现个性化的精准服务。

1 大数据金融发展现状

大数据作用于金融行业所产生的影响是全方面、多角度的。由于金融有多个细分领域，包括银行、保险公司、金融科技公司等，而在各个领域内的生态情况和科技赋能阶段无法一概而论，所以它们目前的发展状况也有着一定的差异。

1.1 银行

在过去几年内，互联网金融严重冲击了银行固有的传统业务。一是对于银行理财产品和存款量的冲击。众多的互联网理财销售平台以其便捷度高、智能化程度高的优势，吸引了更多个体散户的存款和理财资金。存款的减少表示着银行可贷资金的减少。除此之外，另一冲击是对于经营环境的冲击，一直以来银行的贷款业务有着十分严格的审批机制，由此造成了中小型企业难以以较低的资金风险从银行获得贷款，限制了其发展。与此同时，互聯网金融的崛起为中小型企业的资金募集提供了新的方式，借助大数据等技术，中小企业和互联网金融机构能够在线进行征信水平的分析，降低了企业筹集资金的门槛，因此受到了越来越多企业的青睐。也正因为如此，银行的业务量进一步缩水，也为维持各项业务的稳定增加了难度。

在普华永道公布的《中国金融科技调研2020》中可以看出，目前金融科技和数字化转型在众多银行内部已经上升到战略级高度，都在此方面加大了资金的投入， 作出了积极踊跃的尝试，以期获得增长的第二曲线。而大部分参与此次调研的银行业从业者表示银行业大数据等技术将成为未来近五年内影响银行业发展的关键因素。

1.2 保险

一直以来，数据对于保险业的重要性不言而喻。无论是险种的开发、保险的销售过程还是后期理赔服务，都会运用到大量的数据且同时也会产生大量的数据。而在经营过程中产生的数据反过来对于客群的锁定和产品的开发也有着十分重要的影响，可以说大数据等技术的兴起前期对于传统保险业的冲击与其他细分领域相比是要小很多。保险行业也是众多细分领域里较早地将业务与技术结合起来的领域。2013年我国首家互联网保险公司众安在线财产保险股份有限公司在上海市揭牌成立。自此之后越来越多的网络信用保证保险公司产品推出，信息技术的发展给许多传统保险机构带来了启发。统计数据显示，在互联网保险崛起的这六年里，互联网财产保险市场经营主体的数量相较于一开始已经翻了一番;开展互联网保险业务的公司数量已经从2014年的33家增长至2020年底的73家。互联网保险的蓬勃兴起也使得越来越多的保险公司将“保险科技”上升到战略级规划的高度，结合保险业对数据敏感的特点，纷纷提出自己的数字化战略，大数据技术也已经在营销渠道、风险管理以及客户服务等方面得到了大范围的应用。

1.3 金融科技公司

2013年6月，余额宝上线，一夜之间互联网金融成为最新的“风口”。其不仅推动传统金融业开始进行转型数字化的进程，许多创业者也抓住机遇进入互联网金融领域。而与此同时，各大互联网公司依靠自己的技术优势，纷纷开设金融科技分公司，进军金融界。目前我国金融科技公司的发展在国际市场的大环境下也位于前列。毕马威公司在2016年首次发布了《2016中国领先金融科技企业50》，名单里几乎所有的公司都运用了大数据强大的数据分析技术，而在这之中，过半数的公司都将大数据及分析技术作为公司的战略级技术。而在刚刚公布的《2020中国领先金融科技企业50》中，科技与数据依然是评选标准核心维度之一，而大数据主要技术分布的占比也超过了70%。可以说，数字技术对金融科技公司的影响是重大而深远的。

2 大数据金融发展面临的挑战

2.1 与传统金融产业的制约平衡

大数据为互联网金融提供了空前绝后的进步，接踵而至的也有一系列有待处置的难题。之前的互联网非金融机构逐渐成立金融类机构，行业的进入门槛降低，引起了传统金融体系的一场“地震”。政府和行业协会大有加强监管力度的趋势，这必定在一定水平上限制了大数据金融业务的开展。如何与传统金融业协调平衡维持住现有的发展态势，将在未来一段时间内成为大数据金融发展必须要面对的问题。

2.2 缺乏数据共享平台

金融机构之间的数据信息都相互保密，缺乏数据共享平台。数据没有得到及时有效的共享，用户的所有业务需求无法得到一次性的满足，为此就要付出更多的金融活动成本，也就增加了许多不必要的风险，增加了工作成本。缺少统一的数据共享平台，使得金融机构很难获得用户的多方面数据进行定制化的服务，这也成为发展过程中的一大阻碍。

2.3 专业人才的匮乏

任何行业要想可持续发展，都不得不依靠大量的人才源源不断地进入行业，大数据金融也不例外。人才的综合能力如果不能得到质的提高，将会极大地限制行业发展。针对大数据金融来说，计算机科学、统计学、数学等学科的专业知识已成为从业人员必不可少的知识，但是金融行业的大部分从业人员这方面的知识储备不甚完善，缺少大数据专业人才，现有人才难以促进行业的稳健持续发展。同时，尽管许多金融机构已经开始数字化转型，而由于金融机构业务人员经验不足，在数据处理和解析过程中经常出现数据失真的情况，进一步影响行业的发展。当前，金融行业缺少能够进行分析和数据探索的复合型人才和管理人员。

3 大数据金融风险以及发生原因的分析

3.1 大数据金融的风险

3.1.1侵犯用户隐私的风险

大数据金融发展迅速，数据的运用有时难免会侵犯用户的个人隐私。个人财务状况、身体健康状况、购物取向喜好、常驻地址以及所在地点等大规模、多方面的数据被收集，还有信用状况、交易习惯以及所持有的资产状况等信息。大数据金融为了能够更好地为客户提供个性化的服务，对客户的信息要进行全方位的分析整理，数据信息不断地被使用，对知识产权、个人隐私和信息安全都构成了威胁，形成了巨大的风险。一旦发生数据泄露事件，引发隐私问题，不仅会引起用户的信用危机，更会引发超过以往任何普通的身份确认风险。

3.1.2监视数据风险

假设对大数据金融收集和使用的信息进行监控，将会对中国的金融安全构成巨大的威胁。监控数据的影响可以从2013年“Prism Door”中看到，大量的高准确度的监控数据，在普通民众看来将是一个巨大的安全威胁，此事件的发生直接导致我国不再和美国共享财务数据。中国的大数据正处于急速开展阶段，但是用于数据收集的软件以及技术服务全部依赖于来自国外的技术，这也加大了数据被监视和泄露的风险。

3.1.3新开发的交易工具对传统的金融监管体系提出挑战

大数据带给金融业的关键创新是高频交易，提升效率的同时也带来诸多的问题。例如大量抛售等，这些都是传统监管系统无法控制的。尽管该行业发展迅速，但相关法律制度和监管方式与该行业的发展并不同步，导致法律规定和监管制度不完善，从而增加了监管风险。而大数据金融几乎影响了金融行业的所有范畴，如果监管体系无法与其有效和紧密的重叠，就会使日常监管流程带来巨大的挑战和大数据金融危机。同时随着互联网金融、在线支付、在线银行和电子货币远超以往高速发展，再加上大数据金融快速便捷的隐藏功能，网络技术也为非法的洗钱活动提供了新的途径。通过使用它，洗钱的技巧和方法变得更加多样化、专业化、高隐蔽化和低成本化。再加上法律体系和监管体系的不完善，若不法分子趁虚而入，犯罪活动就会增加，证据的取得和定罪也会更加艰难，对我们社会的金融安全和社会保障构成了巨大的威胁。

3.1.4传统金融机构面临改革

目前，中国已经对金融行业的监控模式和开放性进行了许多调整，再加上非金融机构无休止地进入金融领域，影响了传统金融机构的市场份额，使得金融市场竞争更加激烈。多方面的因素催化着传统金融机构进行转型化升级和改革。另外，金融业在多年的活动中积累了大量丰富的优质数据资源，这是传统金融机构优于非金融机构的方面，如何灵活地运用数字工具以及如何与其他跨类别数据结合，需要各从业机构不断加强和提升。因此金融机构必须保持开放的观念，使用大数据进行分析的能力正在成为未来金融机构最重要的竞争能力。

3.2 大数据金融风险发生的原因分析

大数据金融作为新兴产业，在运用互联网新兴技术的基础上与金融行业进行了深度的整合，所以大数据金融风险的发生也是由于多种多样的原因相互作用而形成的。目前在大数据金融的发展过程中还有许多欠缺，招致了许多危险的产生。要想大数据金融获得良好的发展，就要从多个方面对其加强监控和治理监管。

首先，目前大数据技术还处于比较低的水平，安全和隐私保护仍然是较为突出的问题。在大数据技术和金融结合的过程中，很重要的一环就是构建金融风险大数据框架，目前互联网金融市场中所拥有的数据是由无数个个人数据组成的，而每个数据都是在数据被收集者的日常金融活动中产生的，因此数据的安全问题就值得引起行业的高度重视。然而在当前的金融市场中，数据被随意地分享，缺乏对个人隐私的有效保护。而造成这种局面的原因主要有制度流程不规范、操作者和被操作者的安全意识薄弱以及缺乏专业人员的技术指导等。各个金融机构也都对此制定了一系列的安全管理方案，但由于金融数据的形式多种多样，行业也还缺少统一规范的管理体系，各个独立的监管标准无法达到高度监管的水平，有关于大数据本身以及经过技术计算剖析所获得数据的维护保护都还有待于进一步的加强和增强。随着相关技术的不断兴起，大眾对于个人金融数据的保护也有了更高的要求，在人民论坛问卷调查中心2015年对网络信息安全状况的调查中，金融数据被受访者列为网络信息化潜在安全问题中仅次于个人隐私的第二大潜在安全问题。与此同时，尽管传统金融业经过了数年的发展，积累了丰富的客户信息管理经验，对于客户的身份认证、资金监管、账户安全有着较为成熟的监管体系。但是大数据金融发展迅猛、覆盖面广泛、管理薄弱、技术操作要求高等一系列特点也在一定程度上为许多非法行为提供了可操作空间，银行客户信息泄露和被利用也是一个很大的安全隐患。

其次，大數据金融风险的原因还有行业尺度以及安全预警系统的不规范，这几乎是所有新兴行业都无法避免的通病。一方面，金融业内部有着许多不同的准则和标准，在大数据金融出现问题时，不同的机构会有不同的判断，容易造成行业的混乱;另一方面，由于大数据金融是金融行业和互联网技术两个领域高度融合后的产物，跨行业结合势必就会造成行业标准不统一的问题;在技术成熟的互联网行业颁布和使用的技术体系标准和数据标准对金融行业是否适用，若不适用，那么修改统一的边界该如何确定，这些问题如果没有办法解决，大数据行业的安全稳定发展也会受到制约。此外，技术操作的熟练度和业务人员的培训效果也是导致大数据金融发展状况不稳定的因素之一。

4 大数据金融发展应对策略

在大数据时代，数据对于世界的价值远超于我们的想象。然而大数据的价值和风险使大数据金融的发展充满了变数，大数据技术不仅为金融业带来了新的发展机遇和快速高质量的发展，也对金融业提出了不同于以往的要求。与此同时，金融业要想取得更加稳健、更加绿色的发展，其与大数据的时代背景是一定要进行结合的，不断创造新的产品，满足发展的需求。

4.1 传统中有所创新

要在利用好传统金融机构长处的同时，寻求开创新兴金融机构的创新之路，以谋取更高档次、更加全面的进步。其次在保证信息及数据安全的同时，以客户端需求作为发展导向，积极致力于构建金融机构自身的大数据规模和程度。

4.2 不断培养大数据金融人才

大数据是帮助金融企业实现更高价值的一个先决性的前提，必须要保证充足的人才输入。金融行业必须要有连续不断高质量的、综合性的人才流入，通过保障足够的人才储备来保证大数据金融发展过程中有充足的、可以随时调用的技术和智力后援。同时对现有员工提供专业培训，提高从业人员的整体素质。

4.3 增强金融数据安全与技术

在大数据技术广泛运用的背景下，各个金融机构之间的协作和联系将愈加密切。在处理大数据过程中，如果非法使用金融数据，连锁反应将很有可能直接影响到金融业的稳定可持续发展。为了提高数据的安全性并顺利地进行相关的金融服务而不受干扰，防火墙技术、身份认证技术和数据加密技术都可以发挥作用。通过借助多样的新兴技术，我们还可以组建起一体化的大数据保险箱，助力金融共享成为现实，客户的个人资料被统一纳入保险箱，使金融机构可以更加高效系统地满足客户的各项需求。

4.4 全方位监管模式的建立

大数据金融要想蓬勃发展就必须要从全方位、多层次巩固监管，在对于监管模式的抉择决定上，可以考虑政府出台相关管理条例加之行业进行自我监督的价值导向，减少不必要的系统性风险。

5 结语

大数据金融行业已经开始加速进步，这不仅是一个行业的发展，更是大数据技术对于传统产业的又一次革命，因而保障其健康稳定发展就成为行业必须要完成的课题。从每一个角度、维度巩固重视，确保大数据金融的危机制约制度以及管理，抓住机遇，积极应对大数据金融发展中的危险和挑战，从而获得科学发展。

参考文献

侯晓玥.大数据金融的风险与挑战分析[J].商场现代化，2019，887（2）：130-131.

张翔鸣.金融科技背景下商业银行转型策略分析[J].现代商业，2021（5）：126-128.

刘昊来，王姝霖.大数据技术背景下金融风险管理研究[J].中国集体经济，2021（4）：97-98.

蒋正艳.金融科技对传统银行业发展的影响[J].商场现代化，2020（24）：117-119.

耿宇宁，燕志鹏，史敏.数字科技进步对中国金融生态环境的机遇与挑战[J].中北大学学报（社会科学版），2020，36（6）：63-70.

刘伟.大数据技术在保险业务中的应用风险分析与对策[J].上海保险，2020（9）：54-55.

唐方杰.大数据金融渐行渐进[J].银行家，2014（3）：18-19.

作者：赵洁汝

大数据财产保险论文 篇2：

浅析大数据背景下保险业发展

摘要：我国保险业作为朝阳产业，发展迅速。且随着科学技术水平的不断提高，大数据的热度也在不断攀升，未来保险行业的发展方向也必然要充分拥抱互联网。文章在分析我国保险业现状的基础上，提出了在大数据时代保险行业的新方向。在全球经济领域蓬勃发展的今天，世界信息技术逐步加强，大数据在金融业的应用也在不斷激增。由于金融业新数据的激增和固有数据的巨大存量，大数据在金融业的地位不言而喻。充分利用大数据是促进保险业发展和进步的重要手段，对每一个保险人来说都是值得思考的。当前，充分利用大数据，优化发展战略，提高保险业发展的科学性和合理性，是保险业发展的重中之重。

一、保险与大数据的关系

保险业的历史也是数据应用的历史。数据的准确性和充分性以及分析技术的发展水平是保险业发展的重要基石。在保险业发展的过程中通过对历史经验的总结，发现了大数定律，在计算保险费率时也会经常使用到大数法则。例如，风险单位越多，预期损失就越接近实际损失，这也是估计风险和确定保险费率的重要依据。在保险业向精细化发展的过程中，应该以当前大数据的快速发展为契机，寻求保险业的发展方向。

伴随着互联网金融时代的到来，大多数互联网公司通过多年的布局，掌握了大量的数据资源，他们通过与保险企业的合作，进入保险行业，并逐步掌握主动权。而保险公司也需要互联网公司的数据资源来支持自身开拓更大的保险市场，保证在当前激烈的市场争夺战中站占据有利位置。比如：阿里巴巴、腾讯两大互联网公司就与中国平安保险公司联合组建了众安互联网保险公司，共同的目的是希望在第一个在互联网金融浪潮到来时掌握主导权。这也体现了大数据和信息技术的改革为保险业的发展带来了机遇。

二、保险的本质

保险的本质是要求保险产品确定尚未发生的风险。在风险预测过程中，往往需要将数据信息与相应的分析技术结合起来，这就需要大数据分析来提高风险预测的准确性。

所有保险产品都有一定的风险，因此利润风险评估是开发新型保险产品的重要依据。在确定利润风险时，有必要进行初步调查以获得相关数据。在海量数据面前，大数据可以进行最科学、最有效的风险分析。

保险业本身就是一个数据产业。在险种开发、销售承保、理赔服务等方面将产生大量数据。这些数据将对今后的优质客户群确定和保险产品的开发产生重要影响。众所周知，金融业的本质就是信息数据的分析测算。而保险业的核心也是预测和把握数据走向。在大数据的支撑下，以前难以衡量和预测的风险将会变得可以衡量和预测，从而更加科学的进行销售与服务。

由此可知，如果能够利用好大数据分析技术，能够更加精准的预测风险隐患，并有望将“有差异的个性化费率定价”发展成保险行业的普遍现象。随着保险公司对消费者的行为记录逐渐增多，风险就更容易暴露，一切都将会变得可分析和可预测。在大数据技术支持下海量信息面前，我们就能够对客户的习惯与喜好进行多维度的数据分析。再通过线上与线下相互配合的方式，对潜在客户进行实时跟踪，精确锁定目标群体，聚焦客户关注点，通过恰当时机、恰当渠道，来销售对应恰当的产品。就可以真正做到为客户制定个性化的保险方案和有差别的费率与保障内容，真正实现主动、高效和具有前瞻性的运营状态。这将改变当前保险市场一味的低价竞争，通过针对不同客户的差异化竞争，将能够推动保险行业良性的完善与发展。

三、目前保险行业普遍面临的问题

（一）与客户触点少

传统保险业的服务中，与客户的接触薄弱，主要体现在只有出险的少量客户体验到了服务，感受到了保险公司的服务。而大部门没有出险的客户，无法感受到买完保险之后保险公司所提供的保障。导致大量客户对保险的不认可，极端的甚至认为保险就是骗人的。但如果开展线上化经营模式，利用大数据技术，扩展保险公司APP的服务项目与内容，为客户推送其经常关注的保险内容，将会使客户获得更好的服务体验，有效改善触点少的问题。

（二）低层次竞争严重

传统的保险行业竞争中，多数的保险公司都是用简单粗暴的低价竞争来吸引客户。而低价竞争是严重不利于行业发展的低层次竞争模式。低价竞争及其容易造成市场混乱，甚至导致在这样的恶性竞争中各个保险公司都会无利可图、经济受创。如果公司不能盈利，必然不能留住优质员工，久而久之，对公司的影响及其重大。所以，把握科技浪潮、创新竞争模式是当前的重中之重。

（三）保险欺诈形式增多

近年来，我国保险业发展迅速，深入到人民生活的各个方面，保险诈骗的数量也在迅速上升，诈骗类型也更加多变。恶意欺骗严重损害正常保险消费者的权益。采用大数据技术能够通过数据分析建立欺诈风险模型，并及时向分支机构发布此类事件可能会出现保险欺诈的风险预警。同时，对各分支机构当前反欺诈手段的实际应用进行改进，以真正提高反欺诈能力。

所以，保险业的“数字化与线上化”是当前急需解决的问题，也符合金融供给侧改革的要求。

四、大数据对保险业的影响

目前，保险业积极研究大数据战略。从当前形势看，影响保险业的大数据主要体现在以下几个方面。

（一）寻找目标客户

保险业是利用精确的营销策略来发现目标客户的保险需求，并进行有针对性的营销;根据客户的实际需要推销相关的险种，而决不能无差别的对所有潜在客户发送雷同信息，那样只会造成信息滋扰和客户反感，不利于提高成交率。

以客户在网络收索引擎中搜索的信息为根据，了解到客户的实际需要，并分析出数据中所蕴藏的客户个性特点，以另一种途径了解客户的需求，全面的与客户建立沟通，定能获得更加良好的效果。

当今社会，微信的使用量也在不断激增。通过客户的微信关注，可以了解客户的爱好与需求，通过此类情况进行合适的产品营销，将是一段时间内的发展趋势。

（二）产品开发

在财产保险方面，主要是为了满足客户规避风险和保障利益的需要。对于人身保险而言，各种保险产品主要是为了满足客户养老、健康、残疾等方面的需要。

发展新型保险产品是所有保险公司争夺更大市场份额、获取更大经济效益的主要手段。新险种研发主要是根据已知数据的潜在风险来预测损害，这就需要通过积累海量数据，已知的风险数据越多，就越有利于开发出完善的保险产品。

（三）保险价格

随着互联网应用的普及，汽车的数字化也成为了一个发展趋势。在互联网和信息技术的时代，汽车的数字化功能会记录下车主的驾驶习惯（例如刹车和加速），并储存起来以供分析和利用。在保护隐私的前提下，汽车数字化所产生的“海量可公开数据”一旦通过互联网存储共享，必将导致汽车保险业务模式的重建。

通过大数据，保险公司可以知道客户车辆的事故率、风险程度等信息。也可以知道客户车辆的使用情况，如是否定期维修、有无潜在车辆危险等。有了这些信息，保险公司就可以预测出客户汽车的风险指数，从而“定制”客户的专属汽车保险费率。

以大数据为依托，保险公司可以为数以万计的客户制定个性化的保险方案，使保险公司能够充分实现差别化风险分析，对于优质客户敢于降低费率，这样才能改变当下保险行业的一味低价竞争，实现保险公司之间的差异化竞争模式。

掌握大数据技术的保险公司将会拥有天然的竞争优势，大数据技术也将增强保险公司的竞争力。随着大数据时代的到来，保险业将会不断进行风险因素的细致化分析。在不远的将来，完全能够利用个人信息系统获取个人风险信息，从而实现对每个客户的个性化定价。

（四）理赔服务与反欺诈

保险公司的理赔服务主要依靠既定标准和工作经验来确定是否存在保险欺诈。事故结果的判定需要理赔人员和公安机关的配合。许多重大案件都是根据理赔工作者的经验和责任心来完成的。然而，经验是无法复制的，很多情况下保险公司和理赔部门都是面对大量的新型保险欺诈调查而疲于奔命。

从本质上讲，欺诈是由双方信息不对称造成的。大数据会削弱一些不对称信息，从而避免保险公司赔偿成本的上升，间接保护所有保单持有人的合法权益。在各部门的合作和经验的积累下，利用大数据建立一个有效的反欺诈识别机制。

（五）保险服务

在大数据时代，保险公司有机会真正了解客户。基于大数据的支持，保险公司可以迅速做到客户需求信息获取、客户需求体验调查、客户满意度反馈等，可以采取“全量”的方式，创新互动方式和观察视角。

当保险业做到充分把握客户需求，并采取客户能够接受的方式，向客户推荐险种或帮助客户解决问题，就能够有效的改变保险公司与客户之间信息不对称所导致的销售、服务方向错误，就可以行之有效的给与客户优质体验，最大限度地提高销售成功率和展现保险业的自身价值。

五、大数据背景下保险业的前景

保险业的宗旨就是满足客户需求。为此，保险业需要不断完善服务手段，才能给保险业带来新的发展。对保险业来说，大数据时代既是机遇，也是挑战。保险业自身需要不断的改革和创新。只有改变旧思想，打破旧模式，才能实现凤凰涅槃式的行业转型。这也衍生出来了以“数据为生，客户为先，服务为王”为宗旨。

保险业未来的服务理念必须以客户为中心，以满足客户需求，注重客户服务为方向，透过大数据挖掘和分析客户需求，并以此为根据服务客户、赢得客户信任，令客户拥有一次满意的保险服务体验。

保险行业需要在云计算和数据挖掘方面充分利用好大数据技术，精准把握客户脉搏，完成保险产品的精准营销，并通过提供優质服务，不断提高客户粘性。大数据时代不仅是数字和算法的时代，更是保险行业发展过程中所经历的一个充满机遇的时代。我国保险业应该顺流而上，不断加强自身实力，完善发展体系，通过优质的产品与服务，真正赢得人民的信任和认可。保证在实现中华民族伟大复兴的路上，起到维护社会稳定和促进经济发展的行业功能，以真正实现我国保险业的社会价值。

六、结语

几乎所有与大数据相关的行业都处于赢者通吃的状态，这种现象将会不断强化顶尖公司的综合力量——数据越多，产品越好;产品越好，吸引的用户就越多;用户越多，数据越多的一个良性循环。这些实力强大的保险公司将会有更多的数据来开发或改善自身的产品与服务。所以，当前我国的保险企业应积极参与到数据资源的争夺战中，以保证自身在此激烈的竞争中站稳脚跟。

参考文献：

[1]尹会岩.论大数据对中国保险业的影响[J].保险职业学院学报，2015（01）.

[2]王琪，鄂海红，宋美娜，黄叒.论大数据技术对保险行业的影响[J].软件，2017（05）.

[3]曾兰迪.大数据技术背景下保险产品创新的途径与举措[J].科技经济导刊，2019（03）.

[4]廖伟革.大数据支撑保险业发展状况研究[J].现代经济信息，2019（04）.

[5]聂尚君，曹际涛.大数据时代保险业的发展[J].中国金融，2017（14）.

（作者单位：中国人民财产保险股份有限公司沈阳市分公司）

作者：李弘熙

大数据财产保险论文 篇3：

基于大数据+AI驱动的浙江非银金融投资策略研究①

摘 要：在现今的金融市场中，大数据获取的便利性使得人工智能技术迅速渗透到投资的各个领域，由此而产生的全新的投资策略、交易模式将会带来诸多机遇与挑战。本文针对基于大数据和人工智能驱动的浙江省非银金融投资策略这一问题展开探讨，论述了基于大数据+AI驱动研究非银金融投资策略的必要性，以及浙江非银金融行业现状。以此为基础，阐述了浙江省几大非银金融行业利用大数据和人工智能辅助投资的策略及思路，以期为该领域的研究与发展提供有益的参考。

关键词：大数据 人工智能 非银金融 投资策略

非银行金融机构是指除商业银行和专业银行以外的所有金融机构[1]，主要包括信托、证券、保险、融资和租赁等机构以及财务公司等。非银行金融机构以发行股票和债券、接受信用委托，以及提供保险等形式筹集资金，并将所筹资金运用于长期性投资。“大数据”是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[2]，而人工智能即指Artificial intelligence（AI），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[3]。

现今金融市场中，大数据获取的便利性使得人工智能技术迅速渗透到投资的各个领域，由此而产生的全新的投资策略、交易模式将会带来诸多机遇与挑战。本文将对基于大数据与AI驱动的浙江省非银金融现状及其投资策略构筑进行探讨。

1 基于大数据+AI驱动研究非银金融投资策略的必要性

2010年左右，美国Betterment和Wealthfront两家公司推出基于互联网技术与算法的资产管理组合建议，包括基金配置、股票配置、股票期权操作、债权配置等，使得这两家公司迅速发展壮大，人工智能投资顾问也以此为契机而兴起。目前，国内也出现了很多智能投顾的初创公司，主要基于组合投资理论，开发算法，利用大量数据进行分析，使得更个性化、实时、优化的投资策略生产成为可能。每个投资者都可以按照其需求定制个性化的投资策略。神经网络、深度学习等算法革新提高了金融的效率。在资产配置领域，智能投顾可以通过模型计算出符合要求的最优投资组合，通过模型控制风险，量化制定策略，智能调仓。从而使智能投资顾问可以替代传统投资顾问，为更多的客户提供高效服务。

以2016年双11全天6亿笔保单，平均每分钟41万单为例，在蚂蚁金服平台参与消费保险的9家保险公司再次刷新全球保险纪录。以大数据以及人工智能为支撑，在几乎零人工干预的情况下，利用各类精算模型，根据买卖双方各自的信用度、退货率、商品类目和消费行为构成的多维计算变量，实现千人千面的消费保险定价和出单。蚂蚁金服旗下的芝麻信用不仅囊括传统征信数据，同时还不断吸纳电商交易数据、用户行为数据等，这些数据通过机器学习算法为其他的交易场景提供了信用查询服务。此外，蚂蚁金服还与其他数据公司合作，不断完善自身的大数据风控能力，如今蚂蚁金服的风控系统对交易从身份、账户、设备、环境、行为、偏好等8个维度进行大数据分析，有数十个模型，上千个风控规则[4]。

基于大数据的人工智能的应用可以显著提高资本市场的深度和宽度，不断在整个“交易机会空间”中以人工操作无法想像的速度、效率和海量计算积极地搜索和学习，迅速纠正自己的错误，捕捉任何可能的交易机会。可以说，大数据和人工智能的兴起能帮助投资者节省时间和资金，作出更明智的投资选择。

2 浙江非银金融行业现状

在浙江，随着金融市场的发展和金融创新的推进，非银行金融机构的作用不断加强。图1为2016年浙江全省社会融资规模增量。

根据人民银行、发改委、证监会等收集的《2016年地区社会融资规模增量统计表》来看，2016年浙江社会融资规模结构上，人民币贷款占比显著下降，其他方式融资数量和占比明显上升，非银行金融机构的增长为实体经济的增长以及金融市场的发展起到了重要的促进作用。在政府“411”重大项目建设计划的引领下，浙江省投资结构不断优化，为经济结构调整拓展了新空间。浙江省以民间投资为主体，2015年的民间投资为16109亿元，同比增长9.2%，占固定资产投资的60.4%。浙江省的融资结构趋于优化，融资主体逐步回归理性。

2.1 证券板块

在国家宏观调控政策的作用和各市场主体的积极应对下，浙江证券市场保持了较好的发展势头，省内证券营业部超过600家，排名全国前列，且每个营业部平均的成交金额也大幅领先，证券行业的发展程度较高。浙江省证券业发展呈现如下特点：投资者积极性提高，证券市场交易量增长较快；证券市场融资增长较快，中小企业板上市取得突破；直接融资略有提高，间接融资仍占主体。目前看来，浙江存款总量不低，但分到各营业部则仅为48亿元，说明浙江居民投资的氛围已经较为浓重，如表1所示。

2.2 保险板块

近年来，浙江省的保险业得到快速发展，业务规模迅速扩大。从增长速度来看，浙江省保费收入从1985年的0.98億元占全国2.96%，增加到2015年的1435.38亿元占全国的5.9%，得到了高于同期国内生产总值的更快增长速度。

从业务规模的省际比较来看，2015年浙江省保费收入全国排名第6，与GDP全国第4位有差距，说明浙江省保险业规模与经济发展水平有些不适应，在国民经济中的地位和作用尚未充分发挥出来，保险市场潜力还很大。

在浙江省，从2015年浙江财产保险分公司业务统计来看（见表2），车险保费收入居首位，且赔付率最高，短期健康保险赔付率也超出平均水平，农保随后。车险费改后，盈利重心放在提高承保能力和加强渠道建设上。与财产保险相比，浙江省人寿保险业一直保持较快势头，在总保费的比重稳步提高。从2015浙江人身保险分公司业务统计来看，个险渠道持续优化，团险渠道业务实现稳定增长，养老险税优政策也将推动寿险加速发力。

根据《2016年1至4月财产保险公司原保险保费收入情况表》来看，人保股份浙分、太保财浙分、平安财浙分等位于前列，与全国保险经营状况相适应。

2.3 多元金融

浙江“十三五”金融发展规划将从原来侧重银行的发展转向多元金融发展。截至2016年末，浙江省有小额贷款公司332家，占全国的3.83%；贷款余额为700.4亿元，占全国的7.55%，充分展现浙江在支持小额贷款公司发展方面所下的决心。

在浙江，网络借贷和网络理财同样蓬勃发展。2017年3月累计P2P平台数量（含问题平台）达525家，全国排名第五，约占全国P2P平台总数的10.93%。据不完全统计，2017年4月浙江地区P2P成交额为287.73亿元，环比上升7.22%，同比增长达91.13%。

总体来看，2016年前5个月成交额波动性发展，5月到12月，成交额呈现单边快速增长的趋势，但随后受春节假期的影响，大部分平台停止发标，3月投资热情回升，导致本月成交额有所上升，预计短期内成交额会持续回升。值得注意的是，2016年8月國家出台了《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》，明确规定P2P平台只能进行点对点借贷业务，并且对P2P的借款额度加以限制，提高了P2P行业准入门槛[5]，促使一些平台转型，是一轮行业内的大洗牌。所以，2017年加快合规的平台建设将是优选项，企业可根据自身的风险承受能力、风险偏好来配比，在资金充裕的情况下，可以把资金分散投资在2～3个网贷平台，实施集约化经营。

信托方面收益不复当年，基础产业类信托项目虽因为收益率和安全性相对更高，是信托投资首选，但也不是绝对的安全港，仍须关注项目自身的还款能力和还款来源，一些经济实力薄弱、债务负担过重地方项目可能会出现延期兑付、处置资产兑付的情况。

资产管理（AMC）方面，据测算，浙江2016年～2018年不良供给维持在2000亿的量级。当前经济下行、供给侧改革推进的大环境下，AMC将迎来行业爆发，具有高盈利特点，利润空间巨大。

3 基于大数据+AI驱动的浙江非银金融投资策略探析

基于以上论述，本文就券商板块、保险板块、多元金融这三大浙江省非银金融核心业务实现基于大数据+AI驱动的投资策略进行阐述。

3.1 券商板块

证券公司可以运用大数据挖掘和AI相关的理论与方法，利用股票价格、外汇和衍生品交易、交易记录、高频交易、无结构化新闻和文本，以及隐含在社会媒体和网络中的消费者信心和商业情绪等金融大数据源，结合智能推荐算法、数据分类与评价算法，以及动态预测与优化模型，为相关企业和个人在智能选股、报表分析、高速证券行情分析、高收益股票组合的投资策略定制，以及最优投资产品组合等方面提供全方位的高性能业智能支持[6]。

3.2 保险板块

在保险板块，首先，需要实现保险类企业数据的云端化、大数据化；其次，实施客户大数据的智能融合，利用深度学习算法细分市场，充分挖掘客户的行为习惯、消费心理和过往用险记录。

以此为基础，进行精准营销，实现数据的动态循环，并在循环过程中分析多元保险需求，提供差异化险种和保险服务。

3.3 多元金融

多元金融主要包括P2P小贷、租赁、担保、保理这四大领域，在多元金融板块，企业最关心的是各类客户的信用等级评估问题，用于实施可靠的投资风险控制。随着大数据时代的到来和发展，可用于评估所投资客户信用的数据越来越丰富，如电商交易数据、社交类数据、网络行为数据等，这些来自互联网的数据将帮助金融机构更充分地了解客户，解决授受双方信息不对称问题，并可根据用户的信用卡数据、开放给平台的电商数据所对应的购买行为、手机运营商的通话情况、登记信息等取得多维信息，结合智能评估模型与算法，如支持向量机、随机森林、逻辑回归等，对获取的客户征信大数据进行多维度、多层次、全过程信用评估，精确评定用户风险等级，降低交易风险，保障企业获得可观利润。

4 结语

本文针对基于大数据和人工智能驱动的浙江省非银金融投资策略这一问题展开探讨，阐述了浙江省几大非银金融行业利用大数据和人工智能辅助投资的策略及思路：券商板块可运用大数据挖掘和AI相关方法提供全方位的高性能业智能支持；保险板块利用大数据化与深度学习进行精准营销，提供有针对性的服务；多元金融应充分利用多方面数据，结合智能评估模型与算法，降低风险保障利润。

参考文献

[1] 谷秀娟，赵晓鹏.河南省非银行金融机构发展研究[J].郑州航空工业管理学院学报，2015，33（2）.

[2] 梁锋.“大数据”（Bigdata）[J].新闻前哨，2013（11）.

[3] 方东菊.人工智能研究[J].信息与电脑，2016（13）.

[4] 冯笑，陈翼.基于互联网金融平台的大数据征信实践与启示——以阿里旗下“蚂蚁金服”为例[J].中国市场，2015（32）.

[5] 李端生，夏伟.基于网络借贷新规的P2P发展研究[J].会计之友，2017（5）.

[6] 方献梅，刘亮龙，高晓波.大数据时代数据挖掘在证券公司客户关系管理中的应用研究[J].信息与电脑，2015（15）.

①基金项目：浙江省自然科学基金项目（LQ17G010003）；浙江农林大学科研训练基金项目（2013200054）。

作者：赵媛媛 徐达宇 丁之桑