曹德云：保险资产全流程存诸多痛点 金融科技将提出更多解决方案

金融界保险频道讯 “金融科技的快速发展给保险资管行业带来机遇的同时也带来挑战，毫无疑问，我们面对的现实挑战是艰巨的，既是压力也是动力。”中国保险资产管理业协会执行副会长兼秘书长曹德云在5月25日晚间举办的《2019清华五道口全球金融论坛“保险之夜”》夜话活动中表示。

曹德云表示，展望未来，金融科技的不断发展将为保险资产全流程的诸多痛点提出更多的解决方案，在投资决策、投资服务、IT服务方面提出更多的深入场景，深入改变资产业态。

图为：中国保险资产管理业协会执行副会长兼秘书长 曹德云

以下为曹德云在“2019清华五道口全球金融论坛“保险之夜””上的演讲实录：

曹德云：今天晚上很高兴能够参加我们清华大学和清华大学五道口金融学院举办的这次保险之夜，以保险科技的全球化浪潮为主题。

大家知道在当今的金融科技浪潮发展迅速，并且深刻影响着整个金融业态和格局的背景下，这个话题是很有意义的。刚才周延礼副主任和姜波先生就应用方面做了深入的阐述，我想他们的阐述也是内涵很丰富，而且信息量大，也具有前瞻性，有很强的指导性和启发性。令我感到受益匪浅，我从保险市场的另外一个侧面，就是刚才主持人提到的保险资产管理。保险资产管理作为保险市场的重要组成部分，在这几年金融科技的应用和探索上也做了一些进步，也取得了一些成果。下面我想结合这些东西跟大家做一个简单的介绍。

保险管理市场运用金融科技 主要涵盖三个领域

当前全球范围内的金融科技正在以迅猛的势头重塑金融产业生态，科技引领金融程度行业共识。在保险公司管理领域与人工智能、云计算、大数据、区块链为代表的新技术应用，已成为保险资产管理机构在激烈的市场竞争中突围的新机遇。近年来，保险管理市场运用金融科技在多个领域开展了各种探索和实践，总的来看主要涵盖三个领域：

一、是人工智能的应用，包括智能投研、智能投资、智能投顾等方面。国寿资产管理公司研发了提升投研效率为目的的智能投研平台。平安公司投资研究领域垂直搜索引擎，帮助投资经理在海量数据终找到所需信息。太平管理公司将人工智能技术应用于业务全流程管理平台。

二、是大数据的应用。信用风险监控、量化投资、精准营销等方面。泰康资产管理公司研发的智能合规系统梳理并存储了400余部涉及公开市场另类投资，保险关联交易、内幕交易诸多维度的法律法规，实现了各类法规实时检索。国寿资产管理公司进行了积累基础数据和模型，从被动响应向主动预防转变。

三、是区块链的应用，包括支付转帐、金融智能合约，金融审计方面。上海保险交易所联合中国资产管理业协会及业内多家机构正在合作推进区块链在资管和养老金方面的探索和应用。

金融科技对保险资管行业九个挑战

金融科技的快速发展给保险资管行业带来机遇的同时也带来挑战，需要我们认真的研究予以应对。总共包括九个挑战：

一、是配套机制和行业规划的缺失。金融科技发展速度明显要快于规章制度的制定，因而金融科技发展缺少行业基础规划和治理模式，这是当前的一个现实情况。

二、是数据存储和安全问题。金融机构数据缺失治理和统筹规划，金融机构各个系统之间不能互联互通，存在数据孤岛化、分隔化的痛点。

三、是信息所有权的问题。由于我国法律对数据本身权利归属及数据搜集、存储、分析和流通、商用的规定不完善，对保护个人信息、所有权立法迫在眉睫。

四、是人才缺失。人才供给与金融科技发展速度失衡，存在严重的人才缺口。

五、是新技术不成熟。部分金融科技新技术尚不成熟，理论相应的转换存在较大障碍。

六、是企业风险可能加大。以金融科技为基础开展的业务，其业务结构设计更加复杂，把控业务风险难度大，以现有的金融机构的管理模式可能无法保证金融科技产品的安全。

七、市场可能的风险会提升，金融科技大范围应用将促进跨地区、跨市场、跨行业、跨机构的相互交叉嵌套，导致市场风险、信用风险、流动性风险等相关风险的外溢效应增强。

八、是风险识别难度加大。科技植入金融体系之后，金融技术和网络风险更容易产生叠加和扩散效应，加上金融科技的业务模式背后是庞大复杂的信息流，客观上提高了识别风险的难度。

九、是监管难度增加。随着金融科技的发展，交易效率、交易量、交易模式和涉及的金融消费节点数量远远超过传统的金融模式，监管者和被监管者之间的信息不对称进一步加剧，存在监管滞后，监管套利、监管空白的可能性。

毫无疑问，我们面对的现实挑战是艰巨的，既是压力也是动力。应充分认识金融科技对未来发展的重要影响，全面聚焦发展需求，从战略层面确立金融与科技融合的方向，制定符合自身优势和战略的金融科技实施规划，科技的高效推动着业务的高效率。

展望未来，金融科技的不断发展将为保险资产全流程的诸多痛点提出更多的解决方案，在投资决策、投资服务、IT服务方面提出更多的深入场景，深入改变资产业态。

在投资决策方面：

一是智能投研，通过深度学习、自然语言处理等人工智能方法，构建金融知识图谱，进行市场数据及基本面的分析，改变投研人员数据获取的方式，大幅提升投研工作效率和投资能力。

二是智能策略，基于大数据分析实现对历史和实时数据的充分挖掘，将行为、看法和感知反馈纳入量化交易，将价格与非价格相关的变量联系起来，构建更广泛的模型，创造优化并改善策略质量。

三是舆情分析，通过挖掘微博等新型社交平台的海量信息，提炼出群体情绪，利用群体情绪来预测市场走向，在某种程度上对预测行业前景、资产未来收益和盈利具有指导意义。四是信用评级与风险控制，借助大数据来构建企业经营全景试图，开展信用评级与风险控制，辅助投资决策。这是在投资决策方面。

在投资运营方面：

随着产品形态的多样化和特色化，为及时应对市场环境和客户需求的快速变化，需要强大的系统来支撑产品和业务体系的快速迭代。

一是年金运营，应用区块链技术解决年金运营中多角色、多机构的管理现状导致的信息交互频繁，业务周期长，管理成本高等痛点。

二是支付转帐，将多种资产类别间交易的清算和结算迁移到区块链上，降低交易成本。

三是资产交易运用智能合约解决合同数据存在的易消逝，易摧毁，易损害等问题。

四是运营机器人。机器人流程自动化可在产品份额等级估值等环节提高精度和效率。

在客户服务方面：

借助金融科技不断丰富，完善资管服务平台，为广大投资者提供更专业、高效、定制的全方位财富管理服务。

　　一、是智能投顾，通过现代投资组合理论定投资分析方法和机器学习，自动地计算并匹配投资风险偏好，满足特定时刻资金需求的组合配置建议。

二、是精准营销，精准匹配能够降低的用户成本，扩大金融产品交易规模，根据大量用户信息分析出客户的需求变化和倾向，定向推送符合其风险承受能力的产品。

三、是智能客服，可以降低人工运营成本，实现7×24小时不间断服务。控制人员成本的增加。

在IT服务方面：

随着资管业务规模的扩大，保险资管机构需要大量的IT系统建设。

一是云计算，利用云计算技术部署资管应用系统，满足系统对IT基础设施灵活性和可拓展性的要求。提高资源利用效率和开发运维效率。

二是运维机器人，利用机器人流程自动化完成系统运维工作中繁琐的重复性工作。

中国保险资产管理业经过近40年的发展，经历了位无到小，有小到大，由稚嫩到成熟的艰难实践里，目前国际国内经济金融环境复杂多边，金融市场格局快速演变，进否科技高速发展，金融新业态不断涌现的形势下又重新站在十字路口上。如何调整优化，转型升级，实现新的发展是中国保险资产管理业面临的重要课题和任务。为此在新技术浪潮下，保险资产管理行业要主动变革，积极创新，拥抱科技，迎接挑战。抓住新技术带来的新机遇，为在下一轮市场激烈竞争中积累力量，实现健康、持续、高质量发展的新目标。

我就讲这些，谢谢大家！

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