应对保险业数智化新挑战

　　来源：《经济日报》 作者：锁凌燕

　　让数智化切实促进保险业高质量发展，不仅需要准确把握消费者需求，做好自身能力建设，还需完善政策制度体系。

　　近日，国务院发布《关于加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意见》，要求行业提升保险保障能力和服务水平，牢固树立服务优先理念，助力筑牢经济安全网、社会保障网和灾害防控网。

　　这份被称为保险“国十条”3.0版的文件，在“国十条”1.0版要求“不断提高服务水平”、2.0版提出“加快发展现代保险服务业”“增强保险产品、服务、管理和技术创新能力”的基础上，明确提出“服务优先”。这就要求保险业不能只将注意力集中在自身问题与改革上，还要从服务经济社会发展全局出发，从自身功能定位入手，专注主责主业，提供更加丰富多样的风险管理与金融服务方案。

　　党的二十届三中全会提出，加强对重大战略、重点领域、薄弱环节的优质金融服务。长期以来，从保险产品配置到后续风险减量、出险理赔等环节，广大消费者普遍存在不够了解、弄不清楚如何操作的痛点堵点，销售误导、理赔难等问题成为行业顽疾。这一方面与行业过去发展模式粗放、专业能力欠缺有关，另一方面也与服务业本身的特点相关。由于每位保险消费者都有不同的特征和需求，很多时候为其提供服务有赖于专业人员“量体裁衣”式劳动，这也导致生产率提高较慢，存在所谓“鲍莫尔病”特征。而研究表明，数智化有望从多个方面推动保险服务业效率提升，对于改善行业服务能力、提升消费者福利起到显著作用。

　　比如近年来，保险公司加大了数字化、智能化技术的投入力度和应用范围。在面向客户一端，通过在网络平台嵌入智能模块、AI客服等，基于大数据基础实现对消费者需求的感知、分析和智能决策，突破了时间、空间和人力限制，以更少资源、更快时效提供投保、咨询、产品组合定制、理赔等服务，提升了保险服务质效；一些机构还拓展生态圈建设，利用大数据研判预警等手段，完善“保险+健康管理服务”“保险+灾害风险减量服务”等模式。在内部经营一端，公司基于数据挖掘、深度学习等技术，提升投研能力和资产负债管理能力，提高运营、管理、合规等全流程各方面的精细化、专业化管理水平。

　　但数智化也带来了新挑战。一方面，在数智化转型升级的过程中，数据成为关键要素，而数据污染、泄露等风险防不胜防，数据孤岛和应用孤岛仍然不同程度存在。建立完善公正、安全的数据共享平台，在有效保护网络安全和数据安全的基础上，对数据要素进行充分整合，从而合规合理使用相关要素，在技术、法律和交易规则上给保险业提出重大挑战。另一方面，伴随数据累积，保险公司会逐步积累有关客户喜好、风险承受能力等信息，进而摆脱传统模式下的信息劣势地位。然而，有条件实现更精准的价格歧视和定向推送，也可能损害消费者的知情权和自主选择权，甚至可能滋生过度拒保问题。如何更好促进数据有效使用同时避免滥用？如何平衡好保险产品的可得性与保险经营的公平性？如何通过有效的监管措施更有效地保护消费者？这些都是数智化转型发展过程中必须直面的问题。

　　可以说，要让数智化切实促进保险业高质量发展，不仅需要准确把握消费者需求和技术发展内涵与趋势，做好自身能力建设，还需要更好完善相应政策和制度体系。一方面，要加速完善数据治理体系，在监管引领下促进行业建立覆盖数据采集、保存、交易、处理、销毁等全生命周期的安全保护机制，协调数据资源提供方、使用方、监管方，合力构建数据安全标准体系，形成体系化的数据治理格局。另一方面，要平衡好监管的一贯性和适应性，关注新的数据资产、新的商业模式变化，并及时动态更新监管范围，避免出现监管死角和盲区。加强监管科技建设，升级优化监管手段，“用科技监管科技”，更好识别、干预数智化转型中可能损害消费者权益的新风险点，构建更加安全、公正、透明的消费环境。

　　（本文来源：经济日报 作者：北京大学经济学院副院长、教授锁凌燕）