
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
t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18