发布时间：2016-05-24

 

    冯雪隐 太平财产保险有限公司

 

    摘要：互联网发展的浪潮已经席卷全球，深入到个人、工作和社会的每个角落，这为保险公司带来了新的机遇、也带来了新的挑战。本文从两个方面阐述互联网对保险公司带来的影响。一方面，掌握大量有价值的客户数据及相关信息的公司迫切需要保险公司提供相关产品或服务以规避和预防互联网风险。另一方面，大数据对财产保险公司传统的定价流程也带来了不小的挑战。

 

    互联网时代，部分掌握大量有价值的客户数据及相关信息的行业很容易成为被攻击的目标。一旦互联网导致的相关风险事件发生，不仅影响到公司业务的正常运营，还可能给公司的声誉带来严重影响甚至可能导致公司倒闭。因此，作为风险的承担者和化解者，保险公司特别是财产保险公司能否针对互联网风险设计出合适的保险产品或提供客户所需的风险管理服务，将成为保险公司能否抓住互联网机遇，发掘又一个“蓝海”的关键。除此之外，大数据带来的变化不仅仅是海量数据本身，更带来了对传统保险公司定价思维的挑战。如何调整自身的定价框架、流程、模型，如何有效利用“高频”信息以适应大数据时代的要求，都给国内财产保险公司带来不小的挑战。

 

    一、互联网风险的危害及设计相关保险产品面临的挑战

 

    (一)数据泄露及引发的声誉风险

    互联网目前存在的主要安全威胁有计算机系统自身风险、互联网攻击风险、管理风险等。互联网风险造成的损失，涉及面广，涉及主体复杂，既有有形财产损失，也有无形资产损失，而且损失所导致的第三者赔偿责任可能更大。

 

    部分行业，特别是金融、医疗、教育、能源等行业普遍掌握大量有价值的客户数据及相关资料（如客户的家庭信息、银行账户信息、行为信息以及健康信息等），很容易成为被攻击的目标。其风险隐患主要集中在数据泄露和数据一致性缺失等。

 

    数据泄露会引起公司保密机制、客户信任及监管风险等方面的问题。由于云计算、云存储的普及，核心保密数据已经不仅仅存储在公司的系统中，而越来越多存储在第三方的云端，任何接入公司系统的个人电脑、智能手机或平板电脑都可能成为被攻击的对象。大多数数据泄露事件往往导致声誉风险，失去客户或公众的信任，并带来经济损失。

 

    数据一致性缺失已成为导致网络欺诈的重要原因之一，比如支付时信息改写或者虚构交易。数据一致性缺失同样会带来经济损失和声誉风险。这些风险的发生几率及影响更加难以测量，因为这通常涉及到准备金、资本或者其他会计科目。此外，数据一致性风险往往更难检测到，因为即使风险发生，其他系统依然能够正常运行。对于这类风险，跨系统检查、纠偏及审计是非常有必要的。

 

    对于由数据泄露等引发的声誉风险，应该建立全面的声誉风险管理机制。第一，将声誉风险纳入全面风险管理体系，明确声誉风险容忍度和管理架构。第二，完善信息披露，建立与相关利益方的有效沟通机制。第三，建立舆情监测预警和危机事件应急处置机制，积极化解声誉风险。

 

    （二）财产保险公司能否开发出合适的转嫁互联网风险的保险产品

    保险应该成为规避、转嫁互联网风险的有效手段之一。保险公司可以利用自身的数据和技术优势，整合信息，为需求企业提供风险管理和专业化的保险服务。在美国、欧洲，互联网风险保险市场（主要针对互联网数据泄露所导致的财产损失及第三者责任提供风险保障）从无到有，已逐步成熟。2013年美国、欧洲互联网风险保险的市场规模已分别达10亿美元和1.5亿美元。可以预期，国内的互联网风险保险市场也会逐步发展起来。

 

    目前，国内保险业及相关互联网行业已开始认识到发展互联网风险保险市场的重要性，但开发出有效的产品尚面临一些瓶颈。主要有以下几点。

 

    一是承保风险过度集中的问题。互联网风险累积保险额度大，这对保险公司的承保能力提出了较高的要求。一般需要通过共保、分保等手段分散风险。

 

    二是出险后的损失确定问题。互联网风险损害的对象是广泛的，其中主要表现形式是非物质性的，如知识产权侵权、电子数据、资料、信誉等，这些损害在计量方面与传统风险有较大区别，在损失确定方面存在困难。其次，网络系统受到攻击，其受损的程度，数据被泄露的范围难以勘验，举证也存在困难，这对保险公司的核赔环节提出了挑战。

 

    三是可用于风险定价的数据不足问题。由于缺乏历史精算数据，针对互联网风险的保险产品开发和定价难度较大。

 

    但是随着行业技术能力的不断提升，相信上述问题会逐步得到解决。

 

    二、大数据对传统定价方法产生的挑战

 

    传统上，国内财产保险公司更习惯用自身积累的相关数据开展定价，虽然近年来在外部数据的使用上有所进步，但定价核心数据依然是自身积累数据；且为了保持定价策略的稳定性、持续性，定价数据更新的频率不会太高，一年或半年更新一次数据是比较常见的情形。

 

    大数据时代的到来对国内财产保险公司的上述定价习惯及思维带来了巨大的冲击。首先是更多、且某些情况下质量更高的外部数据变得容易获取，保险公司必须尽快调整自身的定价框架、流程、模型，适应这种变化。固守传统定价管控流程的公司很可能由于不能有效利用外部数据，而在风险选择的竞争中处于劣势。比如，目前UBI的相关服务商已可以提供一些很有价值的驾驶行为数据（如急转弯、急刹车等），如何将该类驾驶行为数据有效融入定价模型，是保险公司亟需解决的问题。

 

    另外，国内财产保险公司底层定价数据的更新频度（多为半年或一年）决定了其系统性的调教个人保险产品定价模型的频率不会太高。而大数据的最大特点之一便是“高频”，相关的客户信息、交易信息可以以日为单位进行更新。定价模型能否及时将此类“高频”信息有效利用，使模型参数的调教、模型结果的输出也变得更加及时（如模型调教频率改为季度或月度），也是国内财产保险公司未来将要面临的挑战。能够有效应对的公司可以使自己的定价策略更有针对性、更灵活，从而更好的应对市场变化。

 

    三、主要建议

    一是提升对于互联网风险的意识，建立风险预防机制以应对随时可能的互联网风险。特别是对于数据泄露风险要建立完善的防范机制，与此同时，也要加强应对危机管理的能力，有效保护公司的声誉。

 

    二是针对易受互联网攻击的特定行业（如医疗、金融、教育、能源等），加强与行业专家合作，开发有针对性的互联网风险保险产品。

 

    三是加强针对大数据的研究，针对公司的定价体系开展长远规划，确保从长远角度公司的定价框架可以有效利用外部数据，特别是大数据环境下的“高频”数据。