保险承保金融信用风险 大数据整合提升行业效率

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

券商、银行、信托等金融机构与保险的合作,正跨越以往的“渠道借用”形式,向增信、风控能力共享等领域迈进。业内人士对中国证券报记者表示,信用保险可以为券商在公开市场发行的产品拓宽融资渠道、提高发行效率并降低成本,能够通过与银行在信贷领域的金融创新输出风险管理能力。保险公司在开展汽车金融、消费金融、现金贷款等业务合作的过程中,通过对每一种业态数据的整合,提高对风险的判断能力。

与此同时,围绕大数据、互联网、区块链开展的研究正在触动保险业神经。业内人士认为,互联网的兴起提升了行业效率,未来保险业将从制度化平台走向技术化平台,而区块链技术除了能够缩减交易成本及有效防止欺诈和逆选择,还可以重塑行业信用,使得保险重新回归到保障。

介入金融产品保障业务

保险业正从多个方面寻求承保金融业风险的展业机会。7月22日,阳光渝融信用保证保险股份有限公司总裁张见在接受中国证券报记者专访时表示,信用保险与券商、银行、信托等金融机构都可以进行合作。例如通过提供保险产品为券商公开发行的债券或ABS进行增信,或在银行信贷过程中输出风险管理能力。

张见表示,以券商公开发行ABS为例,一般情况下,投资者对ABS的基础资产不一定了解,而且一些ABS的信用等级未必很高,其在资本市场上募集可能面临投资者少或利率高的问题。这时通过信用保险进行增信,可以使产品募集更加顺利,拓宽融资渠道,提高发行效率,降低发行成本。

而银行与保险的合作正在利用银行渠道销售保险产品之外取得更多进展。5月以来,众安保险、阳光信保等保险公司与区域性商业银行合作推出贷款业务产品,并配以相应的保险服务。

张见表示,与房屋相关的金融服务可以有很多创新,保险参与其中,可以将房产通过金融手段盘活。保险公司与银行合作,优势体现在输出风险管理能力上,核心竞争力在于对风险的判断和对风险的定价。在区域选择上,保险的介入需要考虑业务形态。以房贷业务为例,阳光信保倾向于选择位于一二线、房价相对稳定的城市。另外,农村金融也有拓展机会,与一些城商行的合作可能在未来成型。

在为金融机构提供风险保障的过程中,大数据已经成为保险公司的展业“利器”。张见说,在互联网、大数据时代,获取信息的渠道广泛,收集和获取信息的成本低廉,维护和更新信息的速度更快,这为保险公司的风控管控提供了更多可选择的手段和方式。保险公司在开展房贷、汽车金融、消费金融、现金贷款等业务合作过程中,通过对每种业态数据的整合,可以提高对风险的判断能力。

区块链提升行业效率

与此同时,围绕大数据、互联网、区块链开展的研究正在触动保险业神经。业内人士认为,相应的技术或为行业带来变革。近日,人保财险执行副总裁王和在“保险区块链联盟主题沙龙”上表示,互联网、大数据和区块链三项技术将促进金融业不断进化,走向“自金融”时代。互联网的兴起提升了金融和保险行业的效率,减小了由信息不对称带来的潜在风险,未来保险业将从制度化平台走向技术化平台。

王和表示,大数据技术的发展使得个体及社会被极大的数字化。一旦解决了数据的存储、处理及传输这三个问题,保险业的信息不对称、不确定性、风险预测等一系列的概念都会被改写。算法时代下的保险公司从原有的预测风险转向预知风险,保险的定价会逐渐从前定价走到后定价或者中定价。区块链技术因其去中心化、时间戳记账等特点,在保护了信息隐私的同时有效解决了保险业的逆选择和道德风险问题。

王和称,与区块链伴随而来的是智能合约,后者可以解决基于规则自动执行的问题,减少了道德风险。区块链未来应用可以涉及社会的方方面面,但最先应用的是保险领域,因为区块链跟保险有很多基因上的联系。首先,区块链可以使我们原有的互联网,从一个信息网络,走向一个价值网络。其次,区块链可以建立前后一体化的信任体系,使得未来保险回归互助,回归相互保险。第三,区块链信息透明的特点满足了知情权和选择权。同时,区块链技术创新还有很多复杂的问题需要注意。

中国相互保险五十人论坛秘书长易辉表示,对于相互保险而言,区块链技术最大的好处就是资金流向相对透明且可以保障用户信息安全。如果能建立通行标准,统一运用区块链技术,就可以更好利用大数据的手段预测风险的发生,包括预先设计保险。





====================================分割线================================


本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
6月前
|
存储 JSON 大数据
大数据离线数仓---金融审批数仓
大数据离线数仓---金融审批数仓
557 1
|
21天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 搜索推荐
大数据与金融风控:信用评估的新标准
【10月更文挑战第31天】在数字经济时代,大数据成为金融风控的重要资源,特别是在信用评估领域。本文探讨了大数据在金融风控中的应用,包括多维度数据收集、智能数据分析、动态信用评估和个性化风控策略,以及其优势与挑战,并展望了未来的发展趋势。
ly~
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
大数据在智慧金融中的应用
在智能算法交易中,深度学习揭示价格波动的复杂动力学,强化学习依据市场反馈优化策略,助力投资者获取阿尔法收益。智能监管合规利用自然语言处理精准解读法规,实时追踪监管变化,确保机构紧跟政策。大数据分析监控交易,预警潜在违规行为,变被动防御为主动预防。数智化营销通过多维度数据分析,构建细致客户画像,提供个性化产品推荐。智慧客服借助 AI 技术提升服务质量,增强客户满意度。
ly~
117 2
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 大数据
AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
323 6
|
6月前
|
监控 搜索推荐 大数据
大数据在金融领域的应用有哪些?请举例说明。
大数据在金融领域的应用有哪些?请举例说明。
121 0
|
运维 大数据 数据挖掘
SelectDB x 白鲸开源金融大数据解决方案正式发布!
飞轮科技联合白鲸开源,针对金融行业大数据实时分析的场景共同推出高效实用的解决方案。
|
大数据
《金融级别大数据平台的多租户隔离实践》电子版地址
金融级别大数据平台的多租户隔离实践
92 0
《金融级别大数据平台的多租户隔离实践》电子版地址
|
算法 搜索推荐 大数据
保险大数据的实践与实战
保险大数据的实践与实战
保险大数据的实践与实战
|
存储 运维 Cloud Native
|
SQL 分布式计算 算法
传统金融IT男转型互联网大数据码农,图啥?
传统金融IT男转型互联网大数据码农,图啥?
下一篇
无影云桌面