乔晨晨，山晓梅

（中国人寿保险股份有限公司，北京 100033）

一、数字经济时代全面来临

（一）发展数字经济成为国家的战略选择

数字经济是指以数据资源作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动［1］。以习近平同志为核心的党中央高度重视数字经济发展，党的十八大以来，我国将发展数字经济上升为国家战略，党的十九大提出推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，建设数字中国、智慧社会。党的十九届五中全会提出发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确打造数字经济新优势，提出充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级。《“十四五”数字经济发展规划》明确“十四五”时期我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段，进一步提出全面系统推进企业经营管理、销售服务等业务数字化转型，形成数据驱动的智能决策能力，加快企业数字化转型升级。发展数字经济已经成为我国的战略选择，数字经济成为高质量发展的新引擎［2］。

（二）数据作为生产要素参与市场分配

根据国际权威机构Statista 的统计和预测，2025年全球数据产生量将达到175ZB［3］，国家信息中心主任刘宇南预计2025年中国数据总量居世界第一，全球占比有望达到27%以上［4］。大数据已经成为国家关键战略性基础资源［5］，党的十九届四中全会首次将数据纳入生产要素，提出健全数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。2020年4月，中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提出，加快培育数据要素市场，提升社会数据资源价值，培育数字经济新产业、新业态和新模式。数据作为生产要素，同土地、劳动力、资本、技术一样参与市场化配置，为数字经济的纵深发展奠定了坚实基础。

（三）数据要素推动企业转型升级

复旦大学黄丽华教授指出，企业的数据价值通过数据反馈回路实现，企业获得更多客户及回报即为数据的“一次价值”，当数据以生产要素进行流通而被赋予市场价值，即为“二次价值”［6］。复旦大学刘杰教授［7］认为数据已经成为企业很有价值的资产之一，数据要素将在三个层面促进企业发展：一是业务流程数字化提高运营效率，降低成本；二是产品与服务数字化为客户提供精准的产品、服务，稳定企业运营及效益；三是现实世界的数字化，拓展企业服务边界，通过平台、生态系统满足客户的动态需求，形成产业互联。数据作为生产要素的价值不仅在于其市场价格，还在于数据与产业深度融合所产生的价值，数据要素将为企业转型升级注入新动力。

二、数据是保险业的安身立命之本，贯穿保险业的整个价值链

（一）数据是保险业存在、发展的基础

保险本质上是一种转嫁风险的手段，其利用大数法则对损失进行精密预测，将风险从某个个体转移到团体，由团体中的所有成员来分担少数人损失。保险的基本要素之一是风险现实可测算，保险公司能够根据既有及可获取的数据推算发生损失的可能性和损失规模进而研发产品和定价，也就是基于观察大量样本数据后测算损失概率。大数法则提高了测算概率的准确性，例如以人的寿命和身体为标的的人身保险，因个体寿命和身体影响因素繁杂，发生损失时无法像财产类标的进行市场评估定价，所以银保监会和中国精算师协会在收集、分析大量样本数据后制作中国保险业生命表和人身保险重大疾病发生率表，为保险公司测算、定价提供参考依据，为人身保险的经营奠定数理基础。在寿险公司团险业务的费率测算上，近几年风险损失数据也是个性化定价的重要依据。

（二）数据贯穿保险产品、营销、两核、风控等核心价值链

数据是保险业至关重要的基础［8］，时刻影响着保险产品设计、精算定价、营销策划、核保核赔、再保险分摊、风险防控等核心业务环节。在产品设计方面，保险公司需要通过数据分析捕捉客户的保障需求，结合不同业务场景创新设计产品，例如运费险便是基于客户线上购物数据分析而创新设计的互联网场景化保险产品。在精算定价方面，保险公司采用概率论和数理统计进行数据分析、完成产品定价，近年来大数据技术使得全量数据处理简易便捷，促使风险评估更加全面，保险产品费率厘定更加精准。在营销策划方面，保险公司通过收集、处理大量数据构建立体客户画像，通过评估客户需求特征、分级分类实施精准营销和交叉销售，提供更能满足需求的产品与服务。在核保核赔方面，保险公司核保人员收集、分析客户的健康、职业等数据信息，进行风险评估从而做出承保与否的决定，核赔环节通过客户数据验证、出险数据分析等进行保险责任认定及金额理算。在再保险分摊方面，保险公司通过分析既有数据对客户进行风险评估，拦截高风险客户，提高承保质量，降低再保险成本。在风险管控方面，投保前的风险排查、承保中的风险管控以及理赔时的风险识别和反欺诈都离不开数据支持，利用大数据搭建风险评估模型已经成为保险风控的重要手段。

三、数据要素已成为保险业运营服务高质量发展的首要驱动力

（一）数据要素的特点

与传统生产要素相比，数据作为新型生产要素具有显著的特殊性。一是总量无限性，机构、个人随时随地产生数据，总量不断增加，将趋近于无限。二是可复制性，不同于土地、劳动力等传统要素因使用而减少或排他，数据可以复制并同时供不同主体使用。三是非均质性，数据不断迭代更新，致使每个数据具有独特标签，例如在进行算法训练时，相同单位的数据不一定能产生相同结果。四是价值聚合性，少量数据可能有价值，但是大量数据聚合，辅以科学的运算分析往往能够创造更大的价值。五是分散性，包括数据来源分散和数据存储分散，只有关联分散的数据才能还原完整性。

数据要素的特殊性使其能够提供大量、丰富的信息，然而，数据无法单独创造价值，必须进入经济系统里与其他生产要素相结合并进行互动和循环才能创造价值［9］，所以数据要素化和要素数据化共同成为数字经济发展的基础。保险业作为数据密集型产业，数据依赖程度高，数据要素显然将对保险业高质量发展起着至关重要的作用。

（二）数据要素在运营服务高质量发展中的典型场景及作用

保险业早已步入数字时代，银保监会2020年发布的《关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见》要求保险机构做好技术、数据和人才储备，充分运用大数据等新兴技术，改进服务质量，降低服务成本；2022年发布的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》要求全面推动银行保险机构转变经营理念，以数字化转型驱动金融生产方式和治理方式变革，提高数据应用能力，激发数据要素潜能，支持高质量发展。数据要素在保险业的深度应用大大促进了保险运营服务的高质量发展。

1.畅通数据流转，提升运营服务能力

传统保险理赔服务通常需要客户主动发起，保险公司人工多轮审核确认后对客户已经产生的医疗费用进行赔付，导致“理赔难”“理赔慢”。近年来，保险公司依托互联网和大数据技术，打通内外部数据流通渠道，将大量医疗数据与保险理赔申请、受理、处理等服务场景深度融合，通过数据连接，实现医疗数据快速流转，客户免报案、免申请、免资料、免临柜、免等待即可领取赔款。“一站式”理赔直付将在医院实时结算的赔款直接抵扣医疗费，主动完成理赔服务，缓解客户医疗费用压力，同时为合作医疗机构获客引流。理赔直付受到各方认可，国内头部险企——中国人寿保险股份有限公司（以下简称中国人寿）目前已通过理赔直付服务1500余万人次［10］，理赔服务能力显著提升。

2.应用数据风控，增加运营服务价值

随着保险消费者的个人价值观和行为特征趋向个性化和多样化，保险运营面临的风险形势越来越复杂，传统、单一的系统规则已经无法满足当前风控需求，依托机器学习、神经网络等技术深度挖掘存量数据、搭建智能模型成为保险运营风控的“首选项”。保险公司利用内外部数据建立智能风控模型，嵌入承保、理赔作业流程，对异常因素进行定位、分析。从中国人寿的运营实践来看，在新单核保环节，公司利用重疾短期出险保单相关风险特征数据，训练形成重疾风险智能识别模型，智能预测带病投保的风险概率，上线以来风险识别阳性率超过90%；利用人工核保后标准体保单相关数据搭建标准体智能评估模型，对原来需人工核保的业务进行智能评估，将可标准体承保的低风险业务直接承保，不再进入人工审核，承保时间缩短至秒级，上线以来，模型目标保单人工核保量降低了25%以上［11］。在理赔调查环节，公司深挖既往重疾险赔案数据，提炼赔案相关保单、客户、销售、机构等多维度风险特征数据进行近百次训练和深度学习，建成重疾险智能风控模型，嵌入生产作业环节，实现对重疾险赔案风险快速评估，根据赔案风险评估结果提供具体作业指导，提高理赔查勘的精准性。

四、数据要素在保险业运营服务应用中存在的问题

尽管保险业全面推进数字化转型，但是仍然存在对数据应用认识不够全面、数据管理能力限制挖掘深度、数据来源渠道不够广泛等问题。

（一）对数据应用的认识不够全面

在数字化转型过程中，保险公司在风险防控、运营分析、客户管理等重要环节纷纷搭建信息系统实现业务线上化，将业务与数据紧密结合。尽管信息化、线上化是应用数据要素的前提，但是部分公司陷入数字化误区，过多投入资源引入前沿技术，过度聚焦于个别业务流程、个别系统的改造，未能整体统筹规划，造成数据应用效果有限，无法满足保险公司整体经营需求和运营管理需求，数据要素无法真正内生为企业生产力。

（二）数据管理能力限制挖掘深度

数据价值的实现需要强大的算力、算法——技术能力做支撑，保险各业务单元所需数据及采集标准不同，导致企业积累了大量视频、音频、文档、图片等非结构化数据，随着保险业务线上化，非结构化数据每年将以PB级增长［12］，各类数据分散在不同系统中，面对格式多样、分散存储、总量巨大并仍快速增长的数据，保险公司受限于自身技术能力而无法高效集中统一管理和运维应用，数据挖掘的深度、广度尚有不足。

（三）数据来源渠道不够广泛

企业数字化运营服务是运用数据对客户需求进行采集、分析并提供个性化的服务，受业务重心的影响，保险公司积累的数据主要来源于承保、缴费、保全、理赔等环节，虽然可用于客户身份识别，但无法关联个性化特征。相较于其他行业，保险公司与客户互动相对低频，数据不能实时更新，导致其活性和丰富性较差，单纯依靠保险公司的数据无法形成完整的客户画像。行业壁垒、数据孤岛又使得保险公司无法顺畅应用外部高质量数据。

五、数据要素全面应用于运营服务高质量发展的建议

未来在运营服务中全面深度应用数据要素、激发数据要素活力需要企业形成数据思维、具备相应数据管理能力并提供数字生态保障。

（一）培养企业数据思维，形成全员数据意识

科学技术的发展使得保险数据价值得到进一步挖掘，为此保险公司需要转换经营决策理念，培养数据思维，统筹规划前中后台，用数据解决问题、推动创新，例如通过分析既往理赔业务数据辅助定位业务风险、检验公司战略运行效果、支持管理层科学决策。同时，建立保险公司内部“数据文化”，使管理层和员工习惯运用数据进行管理与作业，全员形成数据意识。

（二）提高数据管理能力，强化运营服务数据的收集、存储、应用

由于数据结构的不规则和不完备，部分数据常常被闲置，例如保险公司客户体检报告因体检机构不同而千差万别，传统核保员人工审核使用后仅做存档保留。2021年，中国人寿尝试对既往存储的百万件体检报告影像进行加工、深挖，通过系统梳理体检项目数据和医学同义词，搭建体检报告数据库，实现了体检报告的智能解析。

随着数据量的飞速增长，越来越多的企业需要借助数据来管理、作业，充分利用数据、敏锐洞察数据并加以明辨将变得愈加重要，数据价值将随着科学技术的发展和数据挖掘能力的提升而逐渐增加，甚至一些曾被认为没有价值的数据可能通过应用新技术挖掘分析而具有价值。因此，保险公司需要加强数据管理工作，全面提高运营服务数据的采集、存储、挖掘、分析和整合应用能力。

（三）参与数字生态建设，促进多方互联互通

运营服务数字生态需要巨大的互联关系网络做支撑，保险公司则需要加强与各方的连接。一是要增加与人的连接，也就是保险公司通过增加服务触点加强与保险消费者的连接，充分利用APP、小程序、互联网平台等提供线上服务触点，打通线上、线下服务。二是增加与外部机构的连接，在依法合规的前提下，加强与外部医疗机构、科技公司的合作，例如保险公司与医疗机构进行数据交互，提供在线理赔服务；对接中国银行保险信息技术管理有限公司数据平台，应用行业数据识别重复理赔等风险。三是增加与其他行业的连接，数据的可复制性使得各类主体独立采集、存储、使用数据，造成“数据孤岛”。未来保险公司需要跨越行业限制，积极寻求医疗、卫生等行业数据的连接、应用，主动参与行业内外部数据共享，打破“数据孤岛”，促进各方数据互联互通。