[2023]年度课题-9数智化赋能风险减量服务应用研究

摘  要

党的二十大报告提出，“坚持安全第一、预防为主”，“推动公共安全治理模式向事前预防转型”，“提高防灾减灾救灾和重大突发公共事件处置保障能力”。2023年1月，原银保监会发布了《关于财产保险业积极开展风险减量服务的意见》，指出财险业要坚持回归保险本源，始终以服务人民群众、服务实体经济、服务社会稳定作为风险减量的出发点和落脚点，助力维护国家安全和社会稳定。

课题紧扣财险业如何发挥好“经济减震器”和“社会稳定器”作用这一背景，通过如何更好开展防灾减灾救灾工作切入，以太保产险企财险经营实践为基础，围绕财产险灾害风险的识别、评估、预防与处置闭环，将风险信息数字化、风险评估智能化、风险减量服务线上化进行有机结合，形成了企财险的风险减量服务综合性解决方案。

课题研究了企财险主要风险的数智化评估技术路径与模型，形成了一体化的解决方案与示范应用案例探索，有助于财险业积极落实数字化转型、开展风险减量服务等政策要求，有助于为实体经济提升风险管控能力提供“保险方案”，有助于推动行业在更广阔的保险责任范围内建立风险减量服务标准并开展应用示范，研究成果具有较好的现实意义与实践价值。

课题综合采用多种研究方法。一是通过系统性的文献研究，梳理国内外已开展的数智化赋能保险风险管理、风险减量研究等文献，确定研究领域内已有的成果理论和基础数据，明确研究范围边界。二是基于工程技术与经验模型，构建风险查勘-风险字段-风险问卷-风险标签-特征脸谱的一体化评估模型，再通过保险案例实施实证研究，提出数智化赋能财产险风险减量的技术路径和解决方案。三是采用统计验证法，将标的风险状况进行数据化处理，打通“从风险到出险”的大数据评估技术路径，进而判定标的风险字段建模的准确性和有效性，助力实现标的数字化、智能化的风险减量服务解决方案。

研究成果方面，一是首次以保险公司视角，针对实体经济客户面临最普遍的火灾、水灾风险，建立了企财险风险数据标准化字段体系与采集标准，构建风险数据字典，设计风勘字段-模块-行业问卷，为结构化风险数据、抽取风险特征并开展建模分析夯实基础。二是构建可扩展的风险标签集，基于风险工程技术经验、现场勘察经验以及重大案例回溯，预设文字标签对风险特征进行定性描述，并通过研究确定多个风险信息字段集合所表征的风险特征，制定出从风险字段到风险标签的映射规则，构建风险标签体系，该成果解决了风勘字段总量大、单一字段无法体现风险特征等风险信息碎片化问题，实现了将客户风险特征（脸谱）的标签化处理，并形成风险标签数据资产，便于上下游系统分析调用。三是聚合客户风险数据，设计客户风险档案，绘制风险脸谱，形成风险洞见结论，为客户精准、自动化匹配出防汛预防、台风临前走访、防火走访等多样化、适配的风险减量服务，向相似风险特征客户自动推送相关的事故案例。四是实证研究支持研究成果有效可推广，基于数智化技术建立的客户风险特征评估的技术路线，在冷链仓储、轻纺印染等火灾高风险行业进行模型设计并通过出险案例开展实证研究，经验证可实现企财险标的风险信息采集规范、客户风险特征刻画准确、风险减量服务匹配高效的研究目的，在财险行业具有较好的推广应用价值。

关 键 词

企财险、数智化、风险标签、风险评估、风险减量