保险科技时代寿险业的应对策略
○唐金成 刘鲁
广西大学商学院 广西南宁530004
摘要： 随着互联网、人工智能、物联网、区块链、大数据、基因检测和可穿戴便携设备等技术手段在寿险行业的深入应用，保险科技日益拓展了其应用潜能，已成为推动保险业转型升级的主动力。寿险作为保险市场的主要险种，在保险科技时代面临着“基因检测+寿险”“可穿戴设备+寿险”“人工智能+寿险”“多重联合技术+寿险”等新的发展机遇。本文在详细分析了上述新机遇的同时，指出了保险科技的应用给寿险行业带来的挑战，并结合我国寿险行业发展现状，立足于寿险企业、保险监管和行业协会、保险科技服务商三个角度提出了保险科技时代加快寿险发展的一系列应对策略。
关键词： 保险科技；寿险创新；智能投资；大数据；云计算；区块链；人工智能；基因检测；保险监管；监管科技；金融科技；互联网保险；保险业转型升级
一、保险科技时代快步走来，寿险业应用保险科技亟待发力
随着人工智能、物联网、区块链、大数据、云计算、基因检测、可穿戴设备、虚拟现实技术等科技手段的崛起，保险科技已经全面渗透到了寿险产品研发设计、营销、理赔、客服等领域，积极打造科技赋能寿险健康发展新生态，使人身保险能够真正发挥其经济保障和风险管理功能。近年来，高速发展的科学技术对寿险行业产生了巨大影响，寿险科技时代快步走来，势不可挡。
2018 年5 月，“2018中国保险科技高峰论坛”在北京召开，学者普遍认为保险科技是指以大数据、物联网、区块链、人工智能、云计算等新技术为引擎，助力保险产品研发、销售、理赔、服务等环节，以科技力量助推保险行业转型升级，提升服务水平。人工智能、区块链、大数据、物联网、云计算等新科技正在逐渐渗透到社会各领域，包括拥有海量数据资源的保险领域。可以说，保险行业已逐步迈入科技创新驱动发展时代。
保险业统计数据显示，2018年我国人寿保险业务原保险总保费收入2.07万亿元，占保险行业总保费收入的54.51%，由此可见，寿险业务在我国保险行业仍占据主要地位，是保险市场保费收入的主力军，其核心位置不可替代。目前，传统寿险公司的营销和定价方式大都相似，业务营销主要依赖于个险渠道，保险定价则以大数法则为基础，在多年改革发展过程中未产生实质性变化。现代科技的广泛应用将给传统寿险带来新的推动力，寿险+科技将是行业变革的必然趋势。在保险科技时代，无论是传统保险企业还是新兴的保险科技创新公司，都要积极尝试依托保险科技技术手段，充分发挥自身优势精准布局，力求在保险科技市场占据一席之地。同时，相比于财险科技应用密度和深度的大幅提升，尤其是车险科技广泛应用，寿险领域对于保险科技的应用和推广还存在诸多限制，寿险科技全产业链的精准布局还有待完善。
二、保险科技时代我国寿险企业的发展机遇
（一）基因检测+寿险
1.基因指导费率厘定，实现精准差别定价。传统寿险在产品研发定价过程中依托大数法则和收支平衡原则，而大数法则应用的基础是要有大量随机事件的发生使其中的偶然事件相互抵消，因此存在针对性不强、费率制定不灵活等问题。基因检测作为在寿险领域最具应用前景的前沿医疗技术，被视为未来可能改变寿险行业的新兴技术。基因检测是指对携带遗传信息的DNA、RNA、染色体等特定物质序列进行分析，通过SNP基因芯片技术对被保险人的全部基因组或者是多个性状特征进行倾向性检测，进而判断被保险人是否携带某一性状的突变，基于突变的状况对患病率进行精准预测。基因检测的结果必将进一步指导保险公司做出承保和核保决定，此外，保险公司还能根据被保险人的基因检测结果制定专属保险费率，实现“一人一价”的精准定价模式。同时，基因检测技术有助于减弱或消除保险公司和投保人之间的信息不对称问题，在一定程度上避免了投保人带病投保或隐瞒病情的行为，有效规避了投保人的道德风险。
鉴于此,笔者及其技术团队设计了一种针对热电母管制背压机组快速减负荷(Run Back,RB)的自动控制策略及其实施方法。当任一汽机遮断或任一锅炉主要辅机跳闸时,采用相应锅炉自动RB运行、相关系统协同控制的设计理念,使机组能够在短时间内平稳降至安全运行区域,自动维持热网供汽,避免人为操作和影响热网用户生产安全等各类风险的产生。
从图3可以看出，16线108-136点视电阻率值在浅部一般为150—200Ω·m，在深部值较大；视极化率在浅部较弱异常值在1.5-2.0之间，深部反应较强，在埋深=400～1000 m，激电异常值在4—5.6%。总体上看，16线激电测深剖面反映激电异常埋深较大，在300-500 m以下，表现为高极化、相对高阻特征。通过地表槽探揭露，激电异常地段位于北东向断裂破碎带中，探槽中见有钼矿化、硅化、褐铁矿化、绢云母化、绿泥石化等矿化蚀变。
输尿管软镜治疗肾盂旁囊肿合并肾结石,辅之相应的护理干预,能够减少患者围手术期遭受的痛苦和住院时间,缩短患者的康复时间[2]。综合性护理干预从输尿管软镜治疗的术前、术中和术中出发,针对不同阶段的不同治疗或康复情况,予以相应的护理措施,相较于常规护理干预,综合性护理干预对并发症的预防和患者满意度的提升作用更加明显[3]。本文研究结果显示,观察组在并发症发生率和患者的护理满意度方面均要明显优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05),提示综合护理对于输尿管软镜治疗肾盂旁囊肿合并肾结石的效果提升作用更大。
一是利用大数据对投资环境和市场规律指标信息进行收集、处理、分析，将大量无规律的数据集转化为若干具有共同特征的规律集，为人工智能算法技术模型做出科学合理的投资决策提供数据支持。通过对投资市场海量信息数据的分析，对有效信息资源整合处理，精准把握市场规律，挖掘出更多细分市场的投资机会和获利可能，避免了因信息不对称问题导致的投资决策失误。
（二）可穿戴设备+寿险
1.风控效果更高效，寿险回归“风险管理”主线。与财险保险标的相对固定的风险不同，作为寿险标的的“人”处在瞬息万变的环境中，周围环境中任何不安定因素的存在都会引发新风险。在日常生活中，既不能保证每个投保人都具有基础医疗知识，能够即时准确识别其身体情况的变化，也不能要求投保人随时随地向保险公司汇报其身体状况。可穿戴设备借助生物、运动和环境等传感器，将身体指标、运动动作和环境变化等信号转化为电信号；通过常用的Arduino、STM32等数据传输技术对电信号数据进行采集和处理，与无线传播技术相结合，实时记录、反馈用户的个人数据信息，包括心跳、呼吸、体温、血糖和血压等身体健康信息，活动范围、运动规律等行为习惯信息；在征得客户允许的情况下，分析客户身体状况和运动习惯、评估其健康状况、提供专属风险防范措施。可穿戴设备还可与移动设备相连接，根据用户个人身体状况，为其提供科学合理的饮食和运动计划，并将计划完成情况与保险费率相结合，只要用户完成计划目标即可获得优惠费率。
此外，寿险公司还可推出相关增值服务，比如，免费获得观影机会、酒店机票折扣等服务，在激励客户保持良好生活规律的同时，增加与客户的互动频率，优化顾客消费体验，进一步增加客户黏性。2018年9月，美国寿险行业巨头恒康保险公司宣布与科技公司合作，打造“活力健康生活”保险计划，未来将在客户自愿佩戴健康追踪器的情况下进行承保，帮助保险公司及时掌握投保人身体状况，提高投保人的风险防范意识，通过监督使投保人避免自己进行危险活动或行为，这有利于彻底改变传统寿险的经营模式，为我国寿险企业转型升级、提升服务质量带来了新思路。
2.双向信息可对称，自动报警是其新亮点。在寿险经营中，大部分被保险人在投保时不需要进行保前体检，保险公司对被保险人的身体健康状态信息知之甚少，信息来源仅限于投保人的告知和过往住院信息，保险公司和投保人之间存在严重的信息不对称问题，极易引发道德风险和逆向选择。可穿戴技术在用户许可的情况下，通过具有感知能力的生物传感与人体日常穿戴设备相嵌合，实时获取用户的健康检测数据，通过NFC、BLE无线传输技术、云端交互等智能化技术，对用户健康体征信息进行传输反馈，保险公司可以获得全面客观的被保险人个人身体健康信息，减弱或消除了保险公司与投保人之间投保信息不对称问题。
2.助力险种创新，“带病投保”亦可保。寿险公司为了控制损失赔付率，实现企业利润最大化，其承保的对象是身体状况良好的健康体，带病体、治愈体一般不在其承保范围内。运用基因检测技术可以助推保险公司适当开发针对带病体和治愈体的全新险种。通过对带病投保客户进行单个性状的DNA序列症状前检测，使用SNP技术检测特定疾病的发病率，当连锁反应标记的致病基因代谢物过量或不足时，能够显著反映遗传信息突变状况，揭示其所患疾病种类和疾病发病率。针对不同疾病的发病率、治愈率进行分析，制定某一疾病专属疾病保险费率和保障覆盖面，可将发病概率小或潜伏周期长的疾病适当纳入承保范围，扩大寿险保障的覆盖范围，使保险真正回归“保障”本源。
自动报警机制也是可穿戴设备的一个亮点。在相关可穿戴设备上安装一键报警按键，用户如突发疾病或身体不适，可直接按下一键报警，监护中心可及时收到求助信号，可穿戴设备立即开启紧急模式，将自动采集用户即时身体指标数据并快速进行数据分析。若结果显示异常，将通过BLE、ZigBee等无线传输系统，将用户身体状况指标和其所在位置及时反馈给监护中心，由监护中心直接进行医疗援助或拨打120进行救助。在医疗救助过程中，保险公司也可通过可携带设备参与医疗诊治，通过与医疗机构合作掌握被保险人的康复情况，根据其治疗过程中身体指标数据分析，摒弃无效诊疗手段，筛选出效果最佳的治疗方案，从而减少不必要的医疗费用支出，降低了医疗赔付成本。
1) 上海市改建道路大多涉及老路翻挖施工，而部分新建道路涉及建筑物破除等施工，建议在施工过程中对重点路段(特别是临近居民区的路段)采用静音切割工艺(见图1a))代替传统的镐头机破碎工艺。目前应用较多的是钻石金刚链锯切割工艺，该切割工具由液压泵、传动定位滑轮和带有金刚石锯齿的钢绳组合而成，液压电机通过传动滑轮带动钢线围绕被切割物体高速旋转进行切割，具有施工噪声低、振动小等优点。采用静音切割方式之后可大幅降低施工过程中的噪声影响，相比传统的搞头破碎工艺可降低噪声影响约20 dB(A)。
（三）人工智能+寿险
第二，加大科技创新资金投入，在自建自研的基础上融合外部前沿技术，搭建智能寿险服务新平台。支持引导保险科技产品的研发与实践，将保险科技布局寿险产业链的所有环节，推动全产业链的整体有效联动。对产品智能定价、自主核保等应用相对较弱环节，应进一步扩大研发资金和人员投入，补齐产业科技应用的发展短板，完善保险行业创新型全产业链建设。寿险公司内部应该成立保险科技创新应用实验部门或者技术创新实验室，着力开展对人工智能、区块链、云计算、大数据、基因检测、可携带设备等保险科技的研发和政策制定。公司优质资源可以适当向保险科技方面倾斜，在平台、数据、人才层面为保险科技实践及应用打开绿灯，提供更为便捷有效的资源信息，深度挖掘企业潜能，提升保险科技运行水平，打造保险经营2.0时代。目前，中国人保、中国人寿、中国平安、中国太保、泰康等行业巨头都在原有技术部门的基础上，组建了保险科技数据中心和科技应用平台，来迅速提升在保险科技时代的市场影响力，巩固其在保险市场的优势地位。
根据2018《国民健康大数据白皮书》显示，我国目前糖尿病人口达到9000多万人，针对糖尿病人可以推出糖尿病专属保险。通过基因检测确定其患糖尿病基因的性状表达情况，分析其预期基因突变节点、特有基因表达，在智能可穿戴设备对其生活习惯、血糖标准的采集和反馈的基础上，为其定制专属的糖尿病保险。但投保患者需按要求佩戴相关智能检测设备，以便保险人能够及时掌握被保险人血糖控制情况和饮食是否符合医嘱，一旦发现患者出现长时间摄入过量碳水化合物或不按医嘱要求规范饮食，保险公司有权考虑提高费率或终止保险合同。
纤维蛋白原是由肝脏合成的具有凝血功能的蛋白质，研究显示：当血浆纤维蛋白原升高时，静脉血栓疾病发生危险增加4倍[23]。分析2项[17,20]半随机对照试验设定的“每日1次，每次1 h”“每日2次，每次40 min” “每日3次，每次2 h”3种治疗策略对骨科大手术病人纤维蛋白原的影响，Meta分析结果显示：“每日2次，每次40 min”或“每日3次，每次2 h”对降低纤维蛋白原水平有一定作用。但因2项研究样本量均较小，对此结果应持慎重态度，在临床研究和实践中还需做更多原始研究予以验证。
可携带设备信息收集传导技术流程图
资料来源：作者总结绘制。
二是运用人工智能的深度学习能力，提高算法模型的自主投资能力。人工智能技术的算法模型有着很强的机器学习和算法学习能力，根据预先设计好的算法模型自主调整参数、构建合理投资组合，不依赖人的主观意识，无偏见、无喜好地做出最优投资策略。人工智能技术模型在投资过程中可以对投资交易市场进行实时监控，根据投资市场的波动情况及时调整投资决策，尽量减少保险企业的投资损失。
三是人工智能+大数据分析可以规划保险资产配置，实现资产的最优盈利组合。依托智能投资分析策略,通过对寿险企业预期的投资偏好、投资预期、投资期间进行科学合理的分析，结合企业实际情况做出最优的投资组合策略，既能够实现资金运用的收益性，又能保证资金的流动性和安全性。
2.开辟服务理赔新思路，破解寿险痛点、难点问题。我国寿险业面临的痛点问题在不同发展阶段有所不同，但销售误导和理赔繁琐一直是制约保险业健康持续发展的顽疾。步入保险科技新时代，保险销售者素质虽然有了很大提升，但仍有部分从业者基于利益驱使和业务压力，在展业过程中对客户进行误导销售。依托人工智能技术的新型保险科技产品——智能保险顾问，通过算法模型的深度学习，实现了与客户进行有效信息交流沟通，获得客户的保险保障需求，进而为其快速制定或匹配出高符合度的保险产品组合。这既给客户提供了高质量的消费体验，又避免了保险销售员由于个人原因导致的虚假宣传和销售误导等。
保险科技手段目前在车险理赔中广泛应用，对寿险实现科技理赔有重要参考价值。借助图像识别、视频识别和计算机视觉等技术手段开发的智能定损软件，为实现保险事故快速高效定损提供了全新解决方案。用户通过保险公司专属APP对能反应事故现场情况的即时图片、视频证据进行上传，同步完成事故报案和通知保险公司及时理赔，只需几分钟就能完成一起理赔报案，提高了理赔效率，节省了用户的时间成本。随着基因检测、可携带便携设备和智能医疗等技术的不断发展，智能理赔模型对数据的处理更复杂、识别手段更灵敏，不仅能够为车险自助理赔提供技术支持，也将在一定程度上实现根据投保人的身体状况、事故原因及时作出理赔决策，提高理赔的科学性，降低索赔欺诈几率，保障保险公司合法利益，提升保险服务效率和质量。保险科技对风险的控制不限于投保人，对保险公司有效防范道德风险也有创新性突破。人工智能技术由于其算法程序的自我学习、自我完善的特性，正在逐步摆脱人类思维的局限性，在保险索赔中能够及时发现人类所忽视的规律和信息。依托人工智能算法学习技术诞生的智能保险客服，运用机器学习识别和审核模型可以处理简单的承保和理赔服务，通过对大量欺诈索赔案例的学习，能够有效识别理赔欺诈风险，降低了保险经营过程中面临的道德风险。
（四）多重联合技术+寿险
“多重联合技术+寿险”有利于尽快转变传统经营理念，努力打造智能健康管理综合平台。2018年国民健康统计数据显示，我国每三十秒就有一个人罹患癌症、一个人罹患糖尿病、至少一个人死于心脑血管疾病。我国国民身体状况目前处于亚健康体的有70%，处于疾病体的为15%，其中患慢性病死亡的人数占死亡总人数的86%，且未来数据有上升趋势。针对这一情况，传统寿险行业长期以来以卖产品为主的传统发展理念已经不能满足消费者的保障需求。新时代寿险的本质是卖长寿、卖保障，响应国家号召，让寿险回归保障本质，运用云计算、大数据、人工智能、区块链、便携式电子设备等数字技术与基因检测、细胞分析等生命科学技术的深度融合，将寿险经营与科学技术相衔接，构建专属健康医疗管理体系，运用科技手段对投保人身体状况进行实时检测、反馈。通过大数据信息共享平台，为寿险企业建立健康医疗产业链条，减少了数据传递和信息互通成本。保险公司通过大数据共享平台与社保体系、医疗体系实时数据互通，共享医疗信息资源，在用户许可的情况下，从医疗系统获得用户历史诊断资料；医生通过对大量诊疗数据的分析为其制定精准的医疗诊断计划，实现了疾病预防、诊疗、定损理赔一体化服务，提高了寿险健康产业链的服务标准。在此过程中，区块链技术依仗自身分布式储存的不可篡改性和可追溯性等特点，使每个用户都拥有专属签名密钥，确保了用户健康诊疗信息和个人保单信息存储的安全。
作为国内首家互联网保险公司众安科技旗下重点推出的子公司——众安生命，已与美国最大的基因检测技术供应商Orig3n生物科技公司达成合作意向，未来将共同探索基因检测、细胞检测等科技手段在健康管理领域的精准应用，打造一站式智能健康管理服务链。2019年5月16日，横琴人寿保险公司正式与国内数字化健康管理领军者碳云智能签署战略合作协议，双方将围绕健康管理与保险服务升级相融合、共同打造健康管理新业态这一目标，展开全面深入合作，通过建立全面战略合作关系，共同打造智能健康管理综合平台。
三、保险科技时代我国寿险业面临的挑战
（一）类金融、准金融主体增多，跨界嵌合导致金融风险增加
寿险+科技的新型发展模式，是两个领域、两个行业经营管理的交叉融合，融合过程周期跨度长、结果高度不确定，业务管理的边界归属也很难区分。跨领域金融产品往往涉及多方经营主体，在产品融合过程中将金融体系内的系统性风险渗透进保险业，改变了市场总体风险池的结构和数量，频繁复杂的保险交易活动增加，使风险单位被不断地细化为更小、更频繁的体量，科学技术责任风险和风险防控链条复杂化，共同导致了整体风险的加剧和蔓延。产品场景化、在线化、碎片化营销模式的普及，也可能招致定价风险、合规风险、欺诈风险和声誉风险。
式中，ηjk为第j个拥塞评价指标归入第k类客流拥塞风险水平的聚类权；θjk为第j个拥塞评价指标属于第k类客流拥塞风险水平的白化值；n为聚类拥塞评价指标个数，本文中取3.
在人工智能、区块链、大数据、基因检测、可穿戴设备等科技手段与保险经营融合过程中，给保险科技初创企业也带来了不小挑战，新兴的保险科技初创公司属于跨界类金融、准金融活动的参与者，实现了保险与科技产业的跨界融合。该模式下的市场交易活动日益复杂、定位模糊、风险凸显，缺少大量的数据信息资源，定价和风险管控机制不完善，产品设计套用固定的精算模型，以既定的赔付额吸引众多保险消费者，这种行为触及金融市场的底线，也会引发新的金融风险。此外，保险科技创新成果具有不可预知性，可能产生多种结果，不乏违法犯罪分子打着保险科技幌子，以大数据、物联网、人工智能技术进行虚假包装，进行非法集资等金融诈骗行为。
（二）传统寿险经营模式被挑战，监管活动成效微弱
基因检测技术在社会上也引起了很大争议：一是其在实际操作过程中是以遗传学和生物科学技术为基础，由于基因表达与环境之间作用关系的复杂性，使得个体在遗传过程中存在异质性。同时，特殊遗传病在基因表达过程中具有偶然性，加剧了基因检测技术在应用过程中的复杂性。二是该技术手段尚不成熟，处于初级探索阶段。目前针对多基因性状疾病的检测结果显示，大量SNP的积累会对相关疾病性状产生明显的作用，但单独的SNP对性状表达的影响并不显著，某些基因突变位置的发病率甚至低于1.6倍，在这种情况下，不足以判断被保险人是否有患病的可能性，检验结果的准确性有待商榷。三是基因检测的结果中包含大量的个人隐私信息，从个人疾病、健康状况到生活习惯的各个方面，其结果是否可以直接用于寿险产品的核保、承保环节也存在很大争议。国际上尚未就此技术的应用价值达成共识，国内也没有明确的法律法规对此进行统一规范。
其中，为统一趋势后,第i个指标的第j号试验的指标值；yij为第i个指标第j号试验的观察值；为第i个指标的稳定值。其次，计算每组试验综合评分：考虑到3因素对衡量指标的重要程度，以10分作为总“权”，粒距合格率为0.7分，重播率为0.5分，漏播率为2.5分。每组试验综合评分指标为：每号试验的综合加权评分值可由式(2)计算得出,计算结果如表2所示。则
建立在保险科技基础上的保险经营主体，通过基因检测、可携带设备获得用户个人健康状况、活动范围等个人信息，由物联网、云储存等信息传输系统形成用户信息交互平台，进而存储了大量用户的个人私密信息，倘若监管是低效甚至无效的，就在一定程度上阻碍了寿险科技落地应用的进程。同时，针对目前保险科技应用秩序混乱的现状，相应的监管目标不明确、监管方式落后等问题也凸显出来。具体表现在：一是监管目标不明确。目前行业间对于保险科技与传统保险理念之间的侧重界定模糊，市场在给予保险科技一定发展土壤的同时，对保险科技的监管底线要求尚不明晰。二是监管方式落后。由于研究领域间的跨界差异，监管机构不能及时识别新科技、新技术在应用过程中的风险点，使监管决策的科学性、及时性受到质疑；传统的监管手段也缺乏科技含量，方式和手段的滞后及低效性难以对科技赋能产品进行有效监管。
（三）科技落地寿险争议大，用户隐私安全问题突出
在创新驱动战略引领下，我国自主创新能力得到了显著提高，科技创新已经渗透到金融行业的各个领域。尤其是在寿险领域，保险企业纷纷调整自身经营策略以适应保险科技时代的步伐。传统寿险产品定价是以大数法则和生命表为基础，随着基因检测和可穿戴便携设备等技术的发展，疾病的发病率由不确定性逐渐走向必然或不必然，损失发生与否不再是随机的，这将必然影响保险企业传统定价模式。基因检测除了在检测个体患病几率领域有广阔应用前景外，还可通过对长寿群体进行基因检测，发掘长寿性状表达的基因，进而应用于药品或者保健品制作中来延长国民整体寿命水平。国民整体寿命的提高，对寿险公司年金类产品必然产生冲击，尤其是给付型养老保险。通过对人的平均预期寿命进行大量精算统计，制定出合理的年金给付金额。但随着寿命的延长，实际平均寿命将高于预期平均寿命，延长了保险公司年金给付时间，赔付成本将大幅上升，对寿险企业的经营管理带来了极大冲击。
20世纪初，在芭蕾舞演员和好莱坞明星的影响下，化妆品开始兴起。20世纪80年代，国际化妆品品牌开始进入中国市场。此后，全球化妆市场逐步形成较为稳定的格局，整体市场规模保持稳健的增长。2017年全球化妆品行业规模达到4648.35亿美元，同比增长5.25%。其中，化妆品集团占据着较大的市场份额。全球排名前三的化妆品集团分别是欧莱雅、联合利华（化妆品业务）、宝洁（化妆品业务）。化妆品集团具有较清晰地市场细分，每个品牌下都设立子品牌满足不同类型消费者的需要。例如欧莱雅集团旗下主要有护肤、药妆、彩妆、美容仪器、香水、美发等品类。每个品类又细分为顶级、二线以及三线品牌。
（四）新技术的推广遭遇瓶颈，民众认可度不高
基因检测和可穿戴式便携设备是寿险业特有的保险科技手段，在风险防范、产品定价、保险理赔领域有重要推动作用。保险公司与基因技术检测公司合作，对保险消费者的基因信息进行采样分析，为客户提供准确的基因检测结果，可以据此推算预期患病率的大小，保险公司根据不同的患病风险确定保费，有效降低自身经营风险，保险公司相对处于优势地位。消费者对此则可能有以下质疑：一是保险公司是否会为了增加销售业绩而故意给出不利于客户的检测结果，或者对患病率高的客户收取巨额保费甚至拒保，这在某种程度上极易引起道德风险。二是客户隐私信息的安全性，保险公司在获取其基因检测信息后的应用途径和存储安全，也有待保险公司给出具体解决方案。根据一般可携带便携设备的设计逻辑，当我们在智能手机端同步数据信息后，大部分智能终端会把数据信息同步到云端，信息在传输过程中大部分是没有进行加密处理的，相关专业技术人员可以轻易获得用户的个人健康信息，并可同步确认其具体定位，这就极易造成严重数据泄漏事故，威胁用户的个人信息安全。
人工智能、物联网、区块链等技术手段都是最新科技，发展变化速度快、技术更新频繁、操作程序智能化是其主要应用特点。这对于接受新技术、新潮流速度快的年轻人来说，简化、便捷了他们的投保流程，提高了投保、理赔工作效率。但对于年长或者对于新技术接受度低的投保人来说，则要花费大量时间去学习使用方式、熟悉操作流程，这无疑增加了其时间成本，降低了用户的服务体验。
四、我国寿险行业应对保险科技时代的策略
新技术赋能寿险，将推动行业向数字化、立体化、智能化方向演进，这是我国寿险行业健康发展的重要屏障，在此过程中，还面临着诸多挑战和困难，各类寿险公司、相关监管部门和行业协会、科技服务机构等多方主体，需要共同发力、相互协作、把握机遇，全力推动我国寿险全面智能化、科技化发展。
（一）人寿保险企业的应对策略
保险科技发展至今，加速两者深度融合势在必行。在推动保险+科技融合交互过程中，寿险企业作为第一主体，要明确主次，保险为主、科技次之。科学技术只是辅助提升寿险服务质量的一种手段，在发展应用过程中要遵守保险行业准则规范，尊重保险市场内部规律，不能偏离寿险行业的保障本质。同时，寿险行业也要最大限度地为保险科技提供技术发展的沃土，在政策和资源方面大力支持保险科技的研发及应用推广，以积极包容的态度对待保险科技带来的新挑战。针对保险科技新的、复杂的发展环境，兹从大型险企和中小型险企两个角度分析，提出保险企业在寿险科技时代的具体应对策略。
1.大型寿险企业。第一，从根源上转变经营理念，做好“大船也要掉头”的新姿态。大型寿险企业由于经营历史悠久，在资金实力、执行力度、推广效果等层面都优于中小型保险公司，经营管理模式具有一定的标准和制式性。但在保险科技新时代，传统寿险经营理念与新时代的市场需求有所差异，想要及时掉转船头，迎接保险科技新风潮，这就要求大型寿险企业从根源上转变经营理念，摒弃传统企业管理和营销的老旧思想，灵活调整企业管理机制和产品定价模式，由传统营销驱动模式向需求驱动发展模式转变，以消费者的实际保障需求为导向，改变传统寿险以产定销经营方式。在企业战略层面也要给予相关政策支持，正视基因检测、可携带设备、人工智能等技术给寿险行业带来的价值，提升科技创新驱动业务的意识。大型寿险企业在产品研发、应用和推广过程中，要从公司战略布局、内部治理结构、资产配置等方面不断调整，以加深保险科技在寿险领域的应用深度。
1.实现智能投资决策，科学配置保险资金。保险资金运用是指保险企业将其自有资金和外来资金中暂时闲置的部分，进行资金重组以谋求盈利,或者从事某项事业的资金融通行为，这也是其利润的重要来源。通过对中国平安人寿2017年资产结构分析发现，拥有资产总额达到22975亿元，其中投资性金融资产主要包括可供出售金融资产、持有到期投资、应收款项投资，资产规模分别为6091亿元、8154亿元、3109 亿元，占资产总额的比重为26.5%、35.5%、13.5%，合计占比为75.5%。由此可见，资金再投资是保险企业资产运用的主要方式，合理的投资决策有利于提升保险企业盈利能力、积聚资金，更好地发挥损失补偿和经济给付职能。这一点在寿险领域尤其突出，寿险合同大多属于长期保险合同，期限为几年到几十年不等，给保险企业运用资金进行投资提供了多种可能性。运用大数据、区块链、人工智能、云计算等新科技手段参与保险资金运用，在符合监管机构对保险资金运用比例限制的情况下，通过对投资项目进行科学评估，提高投资决策质量，实现资金的高效运作。保险科技手段在保险资金管理领域的具体运用有三方面：
相较于基因检测技术，可穿戴便携设备虽没有引起强烈的争议，但在数据信息安全、芯片衔接整合方面也存在相应的技术局限。用户授权其采集的信息包括了身体健康数据、活动范围、生活习惯等个人私密信息。由于无线传输技术的局限性、加密手段安全系数不高，此类信息在通过无线传输过程中极易遭受黑客攻击，造成用户私人信息泄露。同时，在整合传感芯片、微型传感设备与系统存储、终端显示等交互衔接技术层面，还未能真正做到智能化，无法满足消费者更高的需求。
式中,p(f*|y,X,X*,θ)是两个高斯分布乘积的积分,因此,p(f*|y,X,X*,θ)也服从高斯分布:
第三，在引进掌握保险科技专业技术的新型创新人才的同时，更要注重复合型人才的内部自主培养。大型寿险企业要想保持自身持续的创新能力、成为寿险科技时代的领头羊，就要成立保险科技定向人才培养机制，定期对专业技术人员进行培训。在掌握先进科学技术的同时提升保险专业技能，熟悉寿险行业经营规则，打造拥有计算机、保险、企业管理、医学等多学科研究背景的复合型专业人才，形成自己的人才培训体系，源源不断地为企业输送保险科技复合型人才，实现寿险与保险科技的深度融合。同时，基因检测和可携带设备等技术的应用与探索离不开医学的帮助，寿险公司应着重引进医学研究领域的人才，建立内部技术研发团队，对生物科技、传感技术等前沿技术进行深度研究，培育研发创新能力，争取在保险科技领域占据有利位置，掌握更多话语权。
2.中小寿险企业。中小型寿险企业由于机构组织较小且成立时间短，其灵活性明显优于大型寿险企业，在企业战略制定和经营管理方面变通性和灵活性较强，能够及时转变思路，根据保险科技方向调整自身的发展目标。但中小型寿险企业由于自身实力和影响力相对较弱，资源和实力有限，在保险科技引进、推广和应用过程中往往处于被动地位。因此，要想在保险科技时代掌握主动权，可以采取以下三点策略：
第一，以开放合作的心态联合第三方服务商，与业内领先的保险科技研究机构合作，借助相应技术手段提高科技赋能产品的灵活性，简化操作流程，节省用户时间成本，不断提升其产品和服务在高龄客户群体中的可操作性、便利性。
第二，“抱团取暖”，成立中小寿险企业保险科技联盟。在保险科技的新浪潮下，中小寿险公司既没有自建科技公司的实力，又没有与科技巨头平等对话的机会，因此，资金实力和市场份额较小的中小型寿险企业应该携手联合起来，共同出资，致力于保险科技技术研发、应用和推广试点工作。同时，结合科技联盟优势，成立保险数据共享平台，积累更为多样化的样本数据，为相关技术手段提供不同的训练与设计资源，以便科技产品与寿险企业更好地嵌合。
第三，借助保险科技市场细分，提升保险科技认可度。在国内保险市场垂直细分领域中，还有很多未经开垦的领域。中小寿险企业目前最重要的任务是根据自身定位和细分市场渗透潜力，确定自身的保险科技细分市场，立足于某一区域或领域“做精做强”。借助现代科技手段，抓住经营痛点，将寿险产品和服务做到极致，在满足多样化、多层次消费者需求的同时，整合自身保险科技资源，专注于自身的细分客户群体，建立区别于大型寿险公司的差异化优势，形成自身的保险科技生态圈。
（二）寿险科技服务企业的应对策略
1.善用5G技术助力相关技术手段突破局限，谋求技术发展新高峰。5G技术日益成熟且推广商用的步伐越来越大，依托5G及在此基础上的人工智能、基因检测、可穿戴设备等技术，将为保险行业带来巨大冲击力和推动力。5G通信技术虽不会直接作用于寿险领域，但通过辅助新技术突破技术局限将给寿险行业带来重大变革。针对人工智能、基因检测、可穿戴设备等相关技术水平和安全性，目前还存在的一些局限和争议，5G新一代重要信息基础设施的完善与推广商用，将进一步助推保险科技产业技术的突破和应用覆盖面的扩大。基于超基机制的5G网络信道安全编码技术，借助在数据传输过程中的特殊加密程序，能够抵制黑客攻击、防止数据信息被非法盗取，将保证基因检测、可穿戴设备在应用过程中产生的个人隐私数据在传输、存储过程中的安全，防止个人隐私信息泄露。在应用安全上的提高，也将进一步提高民众对保险科技的认可度，打破技术局限，加深寿险科技在深度和广度层面的推广。5G移动宽带的传输速率是4G的100多倍，时延降低至毫秒级，在智能手环、智能手表、智能服装数据回传过程和预警报警过程中，能够在一定程度上避免由于网络技术原因导致的数据传输混乱和系统故障，不断提升智能设备的精确度和准确性，进而提升可穿戴设备的服务质量。
2.增强识别新风险的能力，严守保险科技应用的法律底线。建立健全科技产品的信息系统管理制度，完善信息管理体系和应用监管机制，提高对跨领域系统性风险进行预判的能力，有利于对保险科技创新产品的相关技术指标进行反复检验，避免因技术误差而引发的系统性风险。例如，为了检验产品定价环节算法定价模型对费率厘定的准确性，要定期对定制保险单进行在线测试，审核其算法导出结果是否在监管政策的合法范围内。通过完善数据积累机制，高效率地收集数据、甄别数据来源，有效提升数据的可信度，进而形成大量有价值的数据流。通过创新产品设计理念，开发以信用价值为基础的定价模型，有效避免不法分子利用产品设计漏洞进行非法集资、欺诈营销等违法犯罪行为。保险科技服务公司也应利用大数据、区块链、物联网等新技术，积极应用到自身风险的防范过程中，在技术层面严格把控风险，做到既提升保险产品的服务质量，也坚守保险科技应用的法律底线。
3.合理优化技术产品结构，提升保险和科技手段的嵌合度。寿险的本质是经济保障，保险科技产品必须始终围绕保险保障提升其服务和业务能力，紧跟客户需求的变化趋势，及时调整战略规划、优化产品结构，提升保险科技的服务质量。例如，可穿戴设备实现了智能生态规模化、突破了场景壁垒，应用场景不断丰富扩展，但在真正应用过程中，仍面临着民众的使用率不高、重视程度不够问题。这就要求产品设计研发单位在满足硬件智能化的同时，兼顾可穿戴设备的舒适度与时尚感，增加民众在应用过程中的便利性，使其应用生态更具有规模性，并在保险科技产品与居民生活深度交融中，提升寿险服务质量和民众对保险科技融合的认可度。同时，在技术不断调整升级的过程中，尽可能简化操作、审批流程，提高设备的兼容性与普适性，避免因不必要的繁琐操作过程而降低顾客的应用热情和兴趣。
（三）针对监管部门及行业协会的政策建议
1.成立专项规划治理部门，严格执行“行业黑名单”制度。大数据、人工智能、云计算、基因检测、可携带设备在应用过程中，不仅是以大量的数据资源为基础，而且会产生大量客户个人信息，客户信息数据的安全应该作为保险监管的主要目标。保险科技监管部门建立数据信息专项治理部门，组织行业数据管理部门、技术信息部门、法律合规部门共同开展规范数据使用途径等专项治理工作，明确保险企业数据管理主要负责人，实行数据安全问责到人。例如，英格兰银行集中金融科技应用领域的专家学者，组建了Community of Interest，来及时跟进金融科技的发展趋势。该组织迄今已经开展了以下三项工作：一是评估目前的监管部门是否足以评估和应对由保险科技带来的新型风险状况，构建保险科技监管框架；二是编写内部文件，将市场报道的发展情况与对被监管部门的监管实践进行比较，明确监管的主要目标；三是研究自动驾驶汽车对保险公司经营的影响。
基因检测和可穿戴设备的应用都涉及用户生命体征信息，出于对个体生命人格的尊重，应该加快立法进程、规范经营主体行为，从根源上杜绝个人隐私泄露。其一，由于基因检测和可穿戴设备应用过程涉及多方主体，在立法过程中，需要食品与药品监督管理局、金融科技管理机构、银保监会三方主体牵头，协同相关领域行业协会，从经营规则、人员资格授权、医疗信息授权、患者隐私信息，到全面健康管理规划的各个方面都要明确其允许和禁止的行为，对于提供基因检测服务的机构和医生，必须取得有关部门的许可。其二，尽快设立“行业黑名单”制度，明确保险公司或第三方科技公司通过智能技术获得用户个人健康信息必须得到合法授权。对未经授权私自窃取用户个人信息并将其用于商业用途的企业，应将其加入行业黑名单，涉事企业即刻剥夺其从业资格，所有涉事人员终身不能从事相关领域工作，且高级管理人员以上职务从业人员不得再担任任何合法企业的董事、监事、高级管理人员等职务。只有在法规制度层面严格规范，才能从源头上杜绝信息泄露，保护个人隐私不受侵犯，最大程度地获得用户的认可和信任，保障保险科技的有序运转。
蔡飞等[12-14]发现，在缺氧条件下，血府逐瘀汤含药血清可以增加人微血管内皮株（HMEC-1）细胞活性，增加内皮细胞迁移、黏附和血管腔形成能力。在非缺氧条件下，血府逐瘀汤含药血清可以促进血管数量的增加。同时不同浓度含药血清均可影响碱性成纤维细胞生长因子（bFGF）的转录水平和浓度，通过对内皮细胞的多环节干预调节，促进血管新生。研究发现不同浓度含药血清可以下调EphB4和EphrinB2基因表达，其促血管新生机制与EphB4/EphrinB2密切相关。
上世纪60年代初，在消化吸收国外援建的中型氮肥厂的基础上，我国建设了多套小型和中型氮肥装置，许多省几乎每县都建有氮肥厂。“心连心1969年建厂，当时没有资金、没有人才、没有技术。建厂的资金是从老百姓的鸡窝里抠出来的，是老百姓用鸡蛋换来的320万元钱。”河南心连心化肥有限公司董事长刘兴旭回忆说。
2.跳出监管的固有规则，盯紧灰色监管盲区。无论创新型寿险的产品定价、服务标准、营销模式、理赔方式随着科技手段的应用如何变化，其保障的本质不能变，保险监管规则的标准也要始终围绕保险风险管理的性质来制定和调整。保险监管的方式是通过构建动态监管体系，用既有规则约束保险经营主体行为，构建公平公正的竞争秩序。在既有保险监管规则的构建过程中，要对保险科技技术应用的核心领域重点标记，避免新技术应用的监管盲区。对于科技赋能的创新型寿险企业，不能因其运用了新技术手段而放低监管的要求；传统寿险和创新型寿险公司应接受统一的监管标准和监管规则的制约，两者在理论和应用上虽有很大区别，但在具体操作过程中还是很难区分，一旦并行两种监管标准，就会出现监管灰色地带和技术套利行为。当然，创新型寿险公司也有其特殊优势，监管机构要根据市场科技水平的发展做出适当的政策调整。应该借鉴国外的金融科技监管经验，制定科学合理的监管框架，在统一监管标准的前提下，明确监管主要目标，有侧重、有主次地规范市场行为。2019年两会期间，中国人民银行金融稳定局建议在我国金融领域试点“监管沙盒”制度，由中国人民银行牵头，联合其他金融监管部门出台相应的“监管沙盒”制度，将创新型金融产品、服务方式、营销渠道、经营管理模式在创新试验区进行试点，通过在一个短周期、小规模的安全环境中进行测试，缓冲金融科技创新对监管制度的冲击。保险监管部门通过对“监管沙盒”试验区的实时监控，在科学评估创新风险的基础上总结监管经验，以寻求政策监管与科技创新之间的平衡协调点。
3.以“科技管科技”，不断创新科技监管手段。随着保险科技的快速发展，国内外监管主体开始探索将区块链、人工智能、物联网、云计算等技术应用于保险监管，以此提升监管工作效率，满足社会对监管广度和深度的要求。这不仅缓冲了保险科技应用给寿险监管带来的冲击，实现了监管手段的与时俱进，也能够在一定程度上防止“监管套利”。以大数据和云计算手段为基础技术，借助保险行业现有保单登记系统、资产运用登记系统等信息数据管理平台，与各个保险经营主体之间的专属传输渠道、数据对接，对保险公司保单条款和保险资金运用数据进行收集、整理、分析，建立保险监督科技的实时监管模式。同时，借助现代科技手段对保险行业进行有效监管，及时发现其风险缺口，完善保险监管体系，不断提高保险公司的合规经营意识。保险监管机构也应在法律政策、技术水平、算法模型等层面，进一步完善保险监管科技相关的基础设施，深入保险科技创新的全过程，以便及时准确地甄别风险，确立合规监管框架，完善相关监管设施建设。
参考文献：
[1]马振涛.保险科技浪潮下的寿险公司核心能力建设[J].中国保险，2018（7）.
[2]白锋.大数据时代的寿险精算[J].中国保险，2014（8）.
[3]许闲，杨宁宁.保险科技初创公司与人工智能[J].中国保险，2018（7）.
[4]唐金成等.中国互联网保险发展研究[J].南方金融，2014（5）.
[5]唐金成，王露浠，周园翔.供给侧改革背景下我国寿险业面临的机遇与挑战[J].西南金融，2017（7）.
[6]李佳.保险科技的风险及国外监管的经验借鉴[J].时代金融，2018（30）.
[7]陈富贵，杜妍妍.基于大数据和人工智能的被保险人行为干预[J].时代金融，2016（29）.
[8]唐金成，杜先培.论区块链技术在保险行业的应用[J].西南金融，2018（9）.
[9]李姿琨.保险科技助力寿险渠道升级[N].中国保险报，2018-11-30.
[10]迟有鹏.可穿戴设备数据安全与隐私保护研究[J].电子技术与软件工程，2019（8）.
[11]刘亚男，丛杉.可穿戴技术在人体健康监测中的应用进展[J].纺织学报，2018，39（10）.
[12]宋占军，郭心洁.保险科技，让健康险“升级”[J].金融博览（财富），2017（9）.
[13]王赵琛.医学情境下基因检测的伦理学探究[D].北京：北京协和医学院博士学位论文，2014.
[14]肖世辉.商业保险领域中基因隐私权与基因知情权的冲突与协调[D].兰州：甘肃政法学院硕士学位论文，2018.
The Response Strategy of Life Insurance Industry in the era of InsuranceTechnology
Abstract: With the in-depth application of technologies such as Internet, artificial intelligence, Internet of Things,blockchain,big data,genetic testing and wearable portable devices in the life insurance industry,insurance technology has increasingly expanded its application potential and has become the main driving force of transformation and upgrading for an insurance industry.As the main product of the insurance market,life insurance faces new development opportunities such as“genetic testing+life insurance”,“wearable equipment+life insurance”,“artificial intelligence + life insurance”,“multiple joint technology + life insurance”in the insurance technology era.While analyzing the above new opportunities in details,this paper points out the challenges brought by the application of insurance technology to the life insurance industry.Combining the development status of China's life insurance industry, from the perspective of life insurance companies, insurance supervision and industry associations,and insurance technology service providers,this paper puts forward a series of strategies to accelerate the development of life insurance in the era of insurance technology
Keywords: Insurance Technology;Life Insurance Innovation;Smart Investment;Big Data;Cloud Computing;Blockchain;Artificial Intelligence;Genetic Testing;Insurance Supervision;Regulatory Technology;Financial Technology;Internet Insurance;Insurance Industry Transformation and Upgrading
中图分类号： F840.32
文献标识码： A
文章编号： 1009-4350-2019（11）-0060-10
作者简介： 唐金成，男，广西大学商学院保险学教授、硕士生导师，研究方向：保险与风险管理；刘鲁，女，广西大学商学院2018级保险硕士研究生，研究方向：保险与风险管理。
责任编辑： 冯晶
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