完善健全风险管理机制 创建保险公司盈利能力平台

　　盈利能力是保险公司生存和发展的基础，是诸多综合因素与风险相互作用的结果，它涉及到公司的理论模式和指导思想，市场定位选择和政策制度建立，业务经营和财务管理，人员素质和服务水平，业务质量和业务规模，保险产品和保险标的，承保核保与理赔核赔等多个方面和环节，如何围绕这些因素和环节建立科学的综合数据监督考核平台，增强保险企业对经营和管理各个环节的风险控制能力，提高公司盈利能力水平，是一个老而弥新的实践课题。

　　一、建立健全盈利风险预测评估预警系统数据信息平台，加强盈利风险管理，扩大利润空间

　　从某种意义上说，风险是保险业的财富之源。因为风险的客观存在，才有风险管理意识，引发投保人的保险需求，从而形成保险资金的积累。但是这并不意味着所有风险都能带来财富，有些风险能产生财富，这是业内常说的可保风险；而有的风险却不能产生财富，只能暂时收获金钱，其代价是亏损的灾难，甚至是灭顶之灾。所以深入系统地认识风险，并加以有效控制，是保险企业提高盈利能力的前提。

　　(一)盈利风险

　　保险业的盈利风险大致可分为：

　　1、精算风险。保险公司出售保单和承担其他负债所筹集的资金不足以保证其履行保险债务责任的风险。精算风险一个主要的反映就是定价风险，即由于死亡率、发病率、利率、投资收益率和损失发生的频率及严重程度、管理费用、销售费用等影响价格的因素在经营过程中的不确定性所导致的定价过低的风险。 

　　2、系统风险。保险公司资产和负债的价值由于受到系统风险因素变化的影响而产生的风险，所谓系统风险因素包括了利率风险、基差风险和通胀风险，其中最重要的是利率风险，并且系统风险不能通过分散化来完全消除。20世纪90年代后期受泡沫经济破灭，经济萧条的影响 ，高利率保单造成利差损过大，日本经历了保险业的破产风潮，相继有千代田生命、协荣生命等曾位列世界500强的多家大型保险公司宣布破产。　　

　　3、信用风险。保险公司的债务人不能或不愿意偿付债务而导致的保险公司风险，以及由于投保人的不诚实行为而引起的逆选择风险和道德风险。

　　4、流动性风险。保险公司在需要资金周转时所面临的资产无法及时变现的风险，它可能是由新业务大量减少和保单大量退保，或者由短时间内的大量索赔而引起。 

　　5、 违规风险。违规风险也可以说是操作风险。保险公司处理理赔不当、经营管理混乱和违章操作等经营管理方面的问题而导致的风险。

　　6、法律风险。由于对法规的不同理解，法规和管理规定的变化以及法院的判决等引起索赔变化从而导致的保险公司盈利风险。 

　　7、潜在税收风险。近年来，税务局对金融保险业的稽查力度越来越大，主要查补企业所得税、个人所得税，补缴税款金额通常都在百万元以上，对公司当年盈利影响很大。 

　　(二) 建立健全风险预测评估预警系统数据信息平台，加强风险管理

　　保险业盈利风险基本上是属于专业的、可控的、能够分散的风险，应在日常工作中加以规范化、制度化。对七大风险类别在起因、发生、过程、产生的后果及其影响进行认真分析，在各级公司、部门、业务险种以及不同保险标的分布进行个性化分析，进行定级评估，预案模式制作，以备不时之需。
　　  　　　　
　　二、打造盈利平台，进一步扩大利润空间

　　预测和分析要建立在数据归集的基础之上，并且能够灵活地从不同的角度来对相关的指标进行分析。保险公司盈利能力的分析和判断，要基于归集的数据，这需要有一套完善系统的支持。在长期的信息化建设中，保险公司建设了各种不同的系统，比如：处理业务的核心业务系统，对销售人员业绩进行管理的人员管理系统等。这些系统里所包括的数据和指标，是保险公司业务的真实反映。在进行盈利能力分析时，有必要对系统里的数据按照机构、部门、业务系列、险种、渠道、客户分类、成本利润中心等多个纬度进行数据归集。这需要应用系统之间有灵活接口，数据的口径必须一致，参数化的程度要高。险种会有变化，会不断创新，盈利能力平台要对需求变化具有很强的适应性。 

　　除了搭建盈利能力平台之外，日趋激烈的竞争，要求保险公司决策层必须灵活、快速地对客户需求做出响应，同时还要考虑各种潜在风险，从经验决策向科学决策的转变势在必行。然而，在保险业广泛应用的业务系统，只限于解决一些具体的业务处理问题，对数据的统计分析较少，而涉及到多维分析、决策支持及数据挖掘方面的工作则更少，不能对高层决策提供有效支持。各个相互独立的业务系统对科学决策支持不大，整合各个系统，建设商业智能辅助决策系统成为保险公司挖掘内部潜力的重要举措。 

　　商业智能辅助决策是指集中业务系统的生产数据进行数据建模、分析和计算，从而得出对决策有重要意义的结论。国外先进的保险公司不仅拥有雄厚的资金实力、先进的管理理念，还拥有很高的信息化水平，这就为他们的业务发展和决策提供了强大的支持。大多数国内保险公司并不缺少数据，而是受阻于过量的冗余数据和数据不一致，它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持，且数据量正以成倍的速度增长。保险公司信息中心正面临着不断增长的需求，信息化要对决策提供支持。 

　　以泰康人寿为例，它的业务扩张速度很快，已经涉及个人险、团体险和银行险等多个市场，在快速扩张的同时，面临数据分散、决策没有依据的难题。泰康人寿不同险种的数据，及呼叫中心和在线交易系统的数据分散在不同系统中，集团决策层无法从集团一级看到整体数据，也没有合适的数据模型将这些数据组织在一起，因而无法实现科学决策。上马商业智能应用系统后，泰康人寿可以进行保单分析、理赔分析、利润及成本分析、客户忠诚度分析、销售分析、客户服务分析，从而使各级管理层决策有了更准确有效的数据支持。基于商业智能的科学决策替换了以前的经验决策，对保险公司的经营和发展战略的制订具有非常重要的意义。

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