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justify;">数据科学在保险产品的实施和应用</h2> <h4 style="text-align: justify;">（一）数据驱动赋能保险产品</h4>       一般而言，在美国传统的保险公司，申请保险时需要填很多表格，以前的产品里需要问150多个问题，例如是否养狗、房屋里是否有游泳池等等，由此评估申请人风险，最后进行保费的收取。这种情况下耗时就比较长，一般需要进行15到30分钟的填表，然后再开始定价。而目前的产品是完全数据驱动的，故目前到网站上只要进来填写地址等信息，只需要几秒钟的时间就可以完成定价，即在客户来到公司查询自己的保费是多少钱，后台已经将保费计算完毕。同时，在推广到全国的目标下，这个产品已经从六千万的保费到现有的2.5亿保费，在3年间翻了两倍。 <h4 style="text-align: justify;">（二）数据科学在产品客户生命周期中有重要应用</h4>       1、潜在客户       如果要针对房屋出售保险，就要对每一个房屋建立模型，计算其潜在风险，而这种风险不向监督机构报备，因为这是非约束下的风险，即根据机器学习、深度学习等各种模型得到的风险不需要报备。此外还有一个定价模型，而定价模型则需要向银保监会报备。这种定价模型与之前的模型也不太一样，因为这些模型有时使用的变量较少，或者模型是线性的，这是由于报备时必须解释每一个变量，要解释每一个变量的区间。这样就需要有很多的模型。此外，还要考量谁会对产品产生兴趣，这就需要响应模型。而在响应模型上，有一般的商业模型，也有直邮的响应模型，还有数字的响应模型，在各种渠道都有模型来支持。同时，对于房屋还要研究竞争者的可能定价，这也有很多的模型支持。       2、客户投保与产品定价       在投保的时候，也需要针对客户优化的模型。       3、客户管理       客户管理主要包括两个部分，首先是投资，因为收取的保费，除了银保监会规定的预留金，都需要进行投资。受限于公司规模，投资上是委托其他人进行。但是在理赔、欺诈索赔、代偿这些方面，都有相应的模型支持。       4、客户续签       最后，从生命周期的角度，当客户最后达到一年时，肯定要考虑续约。此时就需要客户流失的模型来进行估计，谁有可能不续约，有多大可能不续约？以及在续约时，由于对客户了解更多，此时会再建一个风险模型。根据新的模型，就可以分辨出适合续约的客户。在这种情况下，公司的损失率大体在10%，而对于能收回部分基本上是没有取得成本（acquisition cost）的。而且续约相比新的保单，一般而言更加有盈利能力。 <h4 style="text-align: justify;">（三）目标群体的寻求方向</h4>       目标群体的选择主要有三个方向：一是盈利性。如何确定盈利性？公司收入主要来源于保费，而定价模型是通过银保监会报备的。报备的模型需要的变量相对较少，且需要可解释性。而要考虑风险和费用时，风险需要单独建立模型，即所谓真正的风险（True risk）。       二是竞争力。只有盈利性也不行，例如对客户都收取1万保费就可以保证盈利性，但相对的没人会选择投保。所以还要考虑和竞争对手比较时，价格上是否有竞争力，而价格的比较就涉及定价模型的比较。       三是预算的承受能力。尽管客户具有可盈利性，也可能有竞争力，但客户也可能第二年就不再续约。而获客成本很高，平均一个保单，可能需要五六百美元，而一年的保费也就一千多美元，如果只带一年则肯定亏本。 <h4 style="text-align: justify;">（四）数据源与模型预测性改进</h4>       模型起着十分重要的作用。如果盈利性预测做的不对，就对客户选择产生了直接误导，而在竞争力等方面也是类似的。因此，类似生存曲线的一系列模型都要考虑预测的准确性，并且一定要不停地改进。改进中非常重要的就是数据源。数据科学，数据是基础。 <h4 style="text-align: justify;">（五）新的方法、平台与工具</h4>       语言的种类不重要，必需的是效率。员工写的代码一定要可复用，即可以下次再用，所以需要建各种不同的包。在语言上非常重要的是三个方面：变量的选择与处理、建模的选择与评估，以及可再用性。 <h4 style="text-align: justify;">（六）多样的数据分析方法</h4>       1、学习目标       在这方面，实验设计较为常用。       2、描述性分析       在描述性分析上，即对数据进行描述时，常用的方法有因子分析、聚类分析等等。       3、预测性分析       模型使用最多的还是预测性分析，例如线性回归、逻辑回归，保险用的比较多的有严重性、频率等模型要件，这都是线性回归；而后是是否出现风险，客户对我是否有兴趣等等，这都是逻辑回归方面的问题。此外，也有生存分析，即客户持续多久，即前面提到的预测生存曲线，计算现金流，使用NPV的方法进行决策等。另外一个相对使用较多的就是决策树，例如Gradient Boost Model、extreme GBM、随机森林等，这些也是较为成熟的方法。 <h4 style="text-align: justify;">（七）产品业务团队的配合</h4>       数据科学的市场上目前的问题是市场较为热门，所以人员流动比较多。这时我们就需要将我们的项目标准化，即获得的成果是公司的而不是个人的，不能因为人员流动就无法运营。正如中国的一句老话，“铁打的营盘流水的兵”。公司需要变成一个铁打的营盘，进来的“兵”马上就可以工作，完成后员工可以离开，但成果都还在，所以基本上所有的流程都是很标准的。       因此，项目设计是最关键的。例如，样板应该如何设计？需要每个人工作的流程一致，但项目可能不一样。具体而言，样本如何设计？目标变量是什么？预测指标是哪些？这都是需要设计的。设计完成后就需要建模，建模以后就可以产生新变量。对此也有不同的代码，将不同的数据源进行结合，这都是流程化的工作。       来源：TGES2020前沿讲座系列-12 ：保险公司与风险管理《数据科学在保险产品的实施和应用》演讲文稿整理 ', 'elegant' => array(array('src' => '/files/expert/expert_1609748613.png')), 'userId' => '240', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1604892944', 'updatedTime' => '1636524720', 'body' => '      金祖胜，现任Bunker Hill保险公司分析部负责人，毕业于中国科大数学系和美国普渡大学统计系。曾任美库尔(Merkle)咨询有限公司分析主管，Targetbase咨询有限公司资深分析主管，麦肯锡分析专家和美国国际集团(AIG)高级分析总监。有20多年在金融服务、通讯、药厂和零售方面的商务决策、预测建模和实施的经验。在大数据应用于风险分析、客户生命周期管理和产品营销等方面有比较深刻的理解。 ', 'type' => 'senior', 'opened' => '1', 'followed' => '0'), array('id' => '225', 'name' => '邹江平', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-12/15382959ce8f172575.png', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-12/15383060c58d849114.png', 'description' => '前中邮人寿保险股份有限公司党委委员、纪委书记、合规负责人', 'about' => '前中邮人寿保险股份有限公司党委委员、纪委书记、合规负责人、高级经济师，有十五年银行从业经验。2011年加入中邮保险，一直分管风控、法律、合规等部门。十年间，始终坚持“审慎稳健、风险可控”的风险政策，公司资产从20亿增加到2600亿，未发生一起资金案件、无一笔不良资产，未发生一起重大风险事件。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '   ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '   ', 'elegant' => array(), 'userId' => '326', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1605166780', 'updatedTime' => '1636598208', 'body' => '      邹江平，前中邮人寿保险股份有限公司党委委员、纪委书记、合规负责人、高级经济师，有十五年银行从业经验。2011年加入中邮保险，一直分管风控、法律、合规等部门。十年间，始终坚持“审慎稳健、风险可控”的风险政策，公司资产从20亿增加到2600亿，未发生一起资金案件、无一笔不良资产，未发生一起重大风险事件，牢牢守住了风险防控底线。 ', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '141', 'name' => '李春萌', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-09/140014e8079e686204.png', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-09/140014edb8a5631824.png', 'description' => '阳光人寿保险股份有限公司数据管理部总经理', 'about' => '现担任阳光人寿保险股份有限公司数据管理部总经理。曾任Teradata技术顾问、IBM咨询顾问、搜狐畅游商业智能总监。致力于保险行业以及金融行业的大数据整合、大数据应用等工作，在大数据反欺诈、大数据营销、大数据精准定价方面有着自己独特的见解与方法论。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '   ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2>一、关于传统保险行业的风险管控</h2>       论文《大数据助力保险风险管控》（2018）指出保险业传统的风险管理工作受限于行业经验、数据质量、风险成因及相关技术的客观和现实条件，工作模式和内涵长期没有实质性的改变。同时强调，如何提高保险业的风险管理水平、转变发展方式，健全完善风险识别、计量和应对能力，是当前形势下保险业亟待突破的瓶颈。       来源：《审计观察》2018年01期   <h2>二、保险科技的发展</h2>       《大数据助力保险公司价值转型——阳光人寿在大数据、人工智能的实践与探索》（2020）一文中指出自2016年“保险科技”被提出以来，在近几年保险科技这一领域，投入的人员、资金、以及产生的价值已经逐步被释放出来。并且保险科技也越来越被广泛关注，尤其受到新创公司（孵化器）的青睐。与此同时，保险科技的发展也正在颠覆传统保险行业，典型的是寿险和财产险。而寿险和财险又有很大不同，因为寿险的标的是人，需要有效地收集人的数据，国内也有类似业务，即通过健身追踪服务，收集客户健身、健康状况，以此来给予不同程度的保费优惠政策。       来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理——李春萌《大数据在保险行业的应用——大数据助力保险公司价值转型》   <h2>三、关于大数据下的保险风险管控</h2>       李春萌专家表示，随着大数据时代的来临，相关技术和条件得到了比较大的改善。数据基础以及分析基础等因素共同促进，为传统风险管理提供了创新突破的手段，这将助力保险公司的风险管控从风险识别、风险评估、风险监控三个环节得到全方位的提升。其中，李春萌专家指出，识别工作是风险管理最基础，也是最难做的一步。风险识别的好坏将决定风险管理工作的广度、宽度和深度，需要不断探索和尝试。此外，结合大数据及相关技术，可以区别利用数据，根据不同数据的属性去评估风险，评估风险对于公司的正常运营情况、运作模式的影响，以及具体的风险因素，分析归纳风险概率、触发条件。再者，利用大数据和相关技术，在制定出风险识别规则和风险量化规则后，即可基于风险规则、风险因子对所管辖的风险进行定量化、实时的监控，满足日常的查阅、跟踪。同时根据量化和监控数据，定期更新风险规则、迭代风险因子与目标风险的关联性，进而不断扩大监控范围，建立起对于衍生风险的监控能力。       对此，李春萌专家进一步提出基于大数据的风险管理方案，为亟须建立基于大数据的保险公司风险管控架构提供借鉴。整体方案包括数据、规则、平台和管控四个层级，层级关系相互递进，由数据准备开始，通过规则确立、平台搭建和配套管控措施的制定，落地基于大数据的风险管控方案。这将有助于传统保险风险管控的能力的升级和跨越。第一是数据层面，需要建立完备的与风险相关的数据基础，关键是拓展外部数据合作获取渠道，收集、存储和处理来自多个来源的大量不同数据，并与内部数据相结合，产生“数据合力”。第二是规则层面，需要对已有业务风险管理的经验和规则进行充分的梳理和提炼，关键是通过对大量数据指标的分析，归纳得到风险与风险因子集合，辅助风险识别的量化规则的制定。第三是平台层面，需要搭建配套的信息化或数据平台，为整体解决方案中数据、规则、识别、监控、应对提供自动化和智能化的支撑，关键是让业务一线真正体会到数据释放出的价值，整体上包括三部分，即外部数据接入平台、风险分析平台和风险监控平台。第四是管控层面，关键是建立全面的风险视图，全面监控已发生风险和潜在新风险，以实现对风险识别、分析评估、应对全过程的监视和控制，辅以进行风险影响评估和风险溯源，不断迭代优化。       但是在大数据风控的应用过程中，李春萌专家强调仍面临诸多问题、困难和挑战，主要体现在数据数量、数据质量和场景落地应用三个方面。首先是数据数量问题，金融公司普遍缺乏统一的信息规划，各系统之间相对独立，存在数据孤岛现象。其次是数据质量问题，大数据允许不够精确的混杂数据“噪音”存在，但数据量迅速扩大时，“噪音数据”占比会进一步扩大，最终影响决策的准确性。最后是数据与金融风险场景结合问题，尽管有了风险大数据处理手段，仍需要将风险数据分析结果与金融行业风险需求场景、风险管控流程和体系结合，才能真正发挥大数据风险管控的价值。       来源：《审计观察》2018年01期   <h2>四、关于大数据下保险公司的价值转型</h2>       李春萌专家在《大数据助力保险公司价值转型——阳光人寿在大数据、人工智能的实践与探索》（2020）一文中表示，保险行业在高速增长的背景下仍然存在诸多问题，比如产品定价模式非常单一；销售模式仍通过加大营销费用的投入来扩大规模；行业整体诚信水平有待提高；不实告知情况存在、欺诈风险高；服务时效慢、纠纷多；数字化范围虽广，但应用浅等。针对这些问题，保险科技也不能够全部解决，但是却可以在重点领域中加大投入，由易到难去做。       此外，文章《大数据在保险行业的应用——大数据助力保险公司价值转型》（2020）进一步指出保险科技助力保险公司价值转型的具体方向。保险科技可以给保险业务价值链整体赋能。大数据和人工智能这两项技术，可以赋能产品，销售，承保，理赔，服务整个流程，到目前已经积累了很多相关的应用案例，比如说现在产品的差异化定价，销售的精准营销，承保的模型识别，理赔的反欺诈，服务时效提升减少客户的投诉等等。实际上现在保险的各个流程领域很多都在通过科技来实现赋能，改变，甚至是颠覆。最终助力保险公司转型就是使得产品更加简单，费率更加公平，流程更加透明，服务更加便捷。       来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理——李春萌《大数据在保险行业的应用——大数据助力保险公司价值转型》，《风险管理》2020年04期   <h2>五、关于大数据下寿险业务模式的展望</h2>       李春萌专家指出，保险科技下，从定价到渠道到服务到风控整个流程形成闭环。第一，从风控和定价开始，基于大数据的风险量化管理将成为必然。核保核赔，销售误导，非法集资等内外部风险逐渐可控，实现精准风控，基于客户真实需求的非标和个性化产品将越来越多，产品创新，一人一价，实现精准定价。第二，渠道方面，销售渠道多线并举，线上线下高度融合，渠道费用合理化。渠道费用理性化，基于产品创新和客户洞察的营销活动深度开展，实现精准营销。第三，服务方面，基于客户洞察的个性化、场景化服务成为趋势，基于衣食住行的投保，理赔，保全和客服等自动化和智能化保险服务能力逐渐提升，实现精准服务。       来源：《风险管理》2020年04期 ', 'elegant' => array(), 'userId' => '242', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1604901686', 'updatedTime' => '1636524870', 'body' => '      李春萌，现担任阳光人寿保险股份有限公司数据管理部总经理。曾任Teradata技术顾问、IBM咨询顾问、搜狐畅游商业智能总监。致力于保险行业以及金融行业的大数据整合、大数据应用等工作，在大数据反欺诈、大数据营销、大数据精准定价方面有着自己独特的见解与方法论。 ', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '208', 'name' => '于进科', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-12/115731b7c8df724635.png', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-12/115731bd7633489398.png', 'description' => '中信保诚人寿保险有限公司风险管理部总监', 'about' => '中信保诚人寿保险有限公司风险管理部总监，英国精算师协会与中国精算师协会正式会员。拥有超过15年的保险行业从业经验，曾任职于阳光保险集团、韬睿惠悦（中国）、耆卫集团、瑞泰人寿等公司，工作职责涉及风险管理、法律合规、保险业务咨询、欧洲偿二代、中国CROSS、产品开发以及精算评估等领域。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '   ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '   ', 'elegant' => array(), 'userId' => '309', 'status' => 'unpublish', 'createdTime' => '1605153867', 'updatedTime' => '1636596587', 'body' => '于进科，中信保诚人寿保险有限公司风险管理部总监，英国精算师协会与中国精算师协会正式会员；毕业于英国Ｈeriot-Watt University，获得精算学硕士学位。2015年4月加入中信保诚人寿保险有限公司，担任风险管理部总监，负责统筹公司偿二代实施与全面风险管理工作。拥有超过15年的保险行业从业经验，加入中信保诚人寿保险有限公司之前，曾任职于阳光保险集团、韬睿惠悦（中国）、耆卫集团（北欧区、欧洲及拉丁美洲区）、瑞泰人寿等公司，工作职责涉及风险管理、法律合规、保险业务咨询、欧洲偿二代、中国CROSS、产品开发以及精算评估等领域。 ', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '222', 'name' => '朱建林', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-12/153339329b2b102494.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-12/1533393c6d9c628640.jpg', 'description' => '泰康人寿保险有限公司科技创新中心数据智能部数据分析与挖掘方向负责人', 'about' => '中国人民大学计算机博士，金融学博士后。现任泰康人寿保险有限公司科技创新中心数据智能部数据分析与挖掘方向负责人，主要工作包括：客户精准营销、代理人赋能、智能核保核赔、健康控费、人力财务智能决策等。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '   ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '   ', 'elegant' => array(), 'userId' => '323', 'status' => 'unpublish', 'createdTime' => '1605166469', 'updatedTime' => '1612871836', 'body' => '朱建林，中国人民大学计算机博士，金融学博士后。现任泰康人寿保险有限公司科技创新中心数据智能部数据分析与挖掘方向负责人，主要工作包括：客户精准营销、代理人赋能、智能核保核赔、健康控费、人力财务智能决策等。 ', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '49', 'name' => '袁先智', 'thumb' => 'public://expert/2019/07-16/101956c74b40844068.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2019/07-16/101956c9a60b365918.jpg', 'description' => '数联铭品科技有限公司（BBD）高级副总裁兼首席风险官', 'about' => '数联铭品科技有限公司（BBD）高级副总裁兼首席风险官，中山大学管理学院和苏州大学金融工程研究中心讲座教授，上海市和四川省在金融工程和金融科技方面的特聘专家。曾任美国毕马威风险管理咨询负责人、中国/香港德勤财务咨询负责人、美国德州能源交易公司总监和加拿大蒙特利尔银行集团总部风险管理部经理。', 'sticky' => 'index', 'weight' => '0', 'achievement' => '             <div style="border-left: 5px solid rgb(255, 114, 0); padding-left: 20px;">论文</div> <div style="height: 12px; float: left;"> </div> <div style="height: 12px; float: left;"> </div> 2020，在金融科技中基于人工智能算法的风险特征因子筛选框架的建立和在期货价格趋势预测相关的特征因子刻画的应用《安徽工程大学学报》 2020年04期。 2019，基于LM检验的小型工业企业债信评级模型及实证《管理工程学报》2019年01期。 2016，大数据架构下企业内部信用评级的实证研究《系统工程学报》2016年06期。 2016，银行操作风险计量、预警、溯源关键技术开发与应用科技成果。 2014，中国资产管理行业风险管理现状与建议《中国市场》2014年41期。 2012，<a href="https://www.yunzhan365.com/19534066.html">如何开展风险管理咨询</a>《中国期货业协会会议论文集》。 2011，<a href="https://www.yunzhan365.com/99934817.html">大宗商品价格风险管理的问题和挑战</a>《中国期货业协会会议论文集》。 2009，<a href="https://www.yunzhan365.com/13746374.html">金融风险管理的新挑战及次贷危机的启示</a>《管理评论》2009年03期。 ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;">一、关于普惠金融支持小微企业服务线的产品创新与风险管理</h2> <h4 style="text-align: justify;">（一）关于支持小微普惠金融业务创新线上发展的全息画像工具的建立</h4>       文章《普惠金融在支持小微企业服务线的产品创新与风险管理方法与案例分享》提到，互联网的核心竞争力在于征信环节。案例公司在金融科技创新的本质和核心点在于三个方面。首先是异构异源数据的融合。异构异源数据的融合指融合政府“小数据”，促进“大数据”的小而美。其关键步骤为数据采集、数据集市、数据清洗、数据挖掘、数据分析及数据可视化。并且，有以下六大优势：第一，分布式，平台能够方便快捷地得到部署；第二，私有性，BBD自身拥有多达500台的私有服务器；第三，API接口丰富，可接入多种类型数据；第四，挖掘能力，平台能够自动挖掘数据的内在属性；第五，复杂网络，平台能够找到属性之间的时空关系；第六，动态性，平台能够捕捉数据实时变化。其次是全息画像图谱的建立。企业全息画像由全面新鲜适用于企业的数据构建，包含2000多个非结构性相关联性数据源。企业关联方指与目标企业发生投资及管理行为关系的自然人（公司），任何2个公司可能产生的关系有4种，由此形成了网络图谱。由此，我们可以得到基于大数据的动态全面信用风险全息画像。BBD也在此基础上进行了创新，建立信用风险的X光片到核磁共振图谱，这也是变革的关键一步。最后是基于风险基因指标解读。基于异构异源数据的融合、全息画像图谱的建立及基于风险基因指标的解读，BBD建立了全息画像（HIGGS）平台，其功能主要有信用报告、企业画像、云信监控及关系探寻。 <h4 style="text-align: justify;">（二）关于支持小微企业风险基因解读的“U-型现象”新理论的建立</h4>       袁先智专家通过对U型现象模型和创新理论的介绍，总结了两点结论：一是，在小微企业的发展过程中，如果投资者太少或者太多，这对小微企业的成长演变都不好，这种现象称为“U形现象”；二是股权有极大差异化的公司是好的公司，反之是不好的公司（比如具有等量股权的公司不会形成比较好的激励机制）。 <h4 style="text-align: justify;">（三）关于支持小微普惠金融业务创新线上风险管理动态信用评估体系的建设</h4>       袁先智专家提出，第一是大数据风险决策模型的建立，其具有全面和动态的特征，包括准入模型、评分模型、决策模型及贷后预警模型。第二是BBD动态信用评估体系框架的建立，其核心模型主要包含以下三部分：首先，财务指标评分模型结合传统的信用评估方法，基于企业的高纬度财务指标，分行业对基础的因子模型进行指标筛选和评分，从而构建完善的财务评分模型；其次，财务欺诈识别模型通过金融大数据方法对基础财务指标进行风险特征的多维度分析，构建了财务异常指标识别体系，建立了对应财务指标的财务欺诈识别模型；最后，智能企业征信模型基于BBD公司全息画像（HIGGS）系统为工具的风险基金提取方法对企业进行全方位动态指标检测体系，以全量企业数据为基础建立。       来源：《风险管理》杂志2020年第5期   <h2 style="text-align: justify;">二、关于人工智能算法针对刻画企业财务欺诈风险特征的筛选框架</h2>       文章《基于人工智能算法针对刻画企业财务欺诈风险特征的筛选框架的建立和应用》从金融科技的大数据思维出发，结合人工智能（AI）中的吉布斯抽样（Gibbs Sampling）算法分享如何建立针对刻画企业财务欺诈风险特征的筛选框架。 <h4 style="text-align: justify;">（一）基于吉布斯抽样的随机搜索方法——风险特征提取</h4>       袁先智专家指出，非结构化特征的提取首要问题是解决坏样本不够的问题。其次，在介绍工具时，重点介绍了吉布斯算法，并强调使用此方法要注意的两点：第一，在理想上要求有无穷多的坏样本的样本来得出特征结论。若没有足够的坏样本可以用足够有限的部分样本代替，每一个样本中有一个OR值，反推无穷大的样本中，通过aic或者bic的一个标准保证这个样本在标准误差比较两倍的标准误差小于5%。第二，非结构化推断特征推断的时候，传统的统计学的方法用不上，很多国内外的文章用统计学的方法把非结构化的变量当成一个因子放在统计学里面，用统计学的方法会丢掉很多信息。此外，袁先智专家还介绍了支持吉布斯算法的标准，即AIC & BIC，以及CAFÉ体系——刻画欺诈的非结构化特征的高度关联的风险特征提取。 <h4 style="text-align: justify;">（二）关于建立刻画企业财务欺诈风险特征的筛选框架</h4>       文章提到，针对 “（财务）欺诈”进行甄别和预防的预警解决方案，至少从下面三个维度进行分析和处理：一是公司本身的财务指标（公司的商务运营），二是公司的董监高（公司的治理框架），三是支持日程管理的内外审计管理和执行功能。袁先智专家通过对完善的治理框架的解读提出，模型的结果是高度关联且有敏感性的，这是一个区间的概念，不是某一个点，且股权结构是影响公司财务欺诈风险的最重要的原因。此外，袁先智专家还表示，内外审计的治理框架和整个运营效率中的许多数据通常是不可得的。如果做一个很好的审计，可以发现作假，但外部审计和内部审计的数据非常有限。因此欺诈公司的欺诈永远存在，公司的好坏和董事会有没有完善的治理框架没有关系。       来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.11：智能风控——袁先智《基于人工智能算法针对刻画企业财务欺诈风险特征的筛选框架的建立和应用》 ', 'elegant' => array(array('src' => '/files/expert/expert_1611655309.png'), array('src' => '/files/expert/expert_1611655322.png')), 'userId' => '31', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1558918686', 'updatedTime' => '1636597467', 'body' => '      袁先智，数联铭品科技有限公司（BBD）高级副总裁兼首席风险官。同济大学风险管理研究所金融工程教授、博士生导师，中山大学管理学院和苏州大学金融工程研究中心讲座教授，上海和四川“千人计划”项目金融工程和金融科技方面特聘专家。曾任美国毕马威风险管理咨询负责人、中国 / 香港德勤财务咨询负责人、美国德州能源交易公司总监和加拿大蒙特利尔银行集团总部风险管理部经理。多家学术专业杂志编委。任中国系统工程学会金融系统专业委员会副主任委员等职。 ', 'type' => 'senior', 'opened' => '1', 'followed' => '0'), array('id' => '41', 'name' => '杨一民', 'thumb' => 'public://expert/2019/07-16/134119fd5f2d258527.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2019/07-16/13412000612a817987.jpg', 'description' => '美国Loyal Trust Bank（鼎信银行）创始合伙人，代理CEO，首席风险官和信用官', 'about' => '美国Loyal Trust Bank（鼎信银行）创始合伙人，代理CEO，首席风险官和信用官。曾任Protiviti高级总监合伙人，为美国PNC银行，SunTrust银行创建并领导风险分析部门多年。毕业于北京大学，获芝加哥大学数学博士，卡内基梅隆大学网络硕士和中科院数学所硕士。任明尼苏达大学任终身教授，现兼任香港科技大学实践教授。', 'sticky' => 'index', 'weight' => '99', 'achievement' => '<div style="border-left:5px solid #ff7200;padding-left:20px;">图书</div> <div style="height:12px; float:left"> </div> 2017，Weidong Tian (Editor), Yimin Yang, et al, Commercial Banking Risk Management - Regulation in the Wake of the Financial Crisis; the Chapter of Modern Risk Management Tools and Applications, Palgrave Macmillan US <div style="border-left:5px solid #ff7200;padding-left:20px;">论文</div> <div style="height:12px; float:left"> </div> Yimin Yang:<a href="https://book.yunzhan365.com/qpwi/mmec/mobile/index.html" style="text-decoration:none"> An Overview of Anti-Money Laundering and Counter-Terrorist Financing Programs and Quantitative Methodologies; </a>Private Equity Review, Nov. 2015 <div style="height:12px; float:left"> </div> Yimin Yang:<a href="https://book.yunzhan365.com/qpwi/ccez/mobile/index.html" style="text-decoration:none"> A Setting Financial Transaction Threshold for Anti-Money Laundering Monitoring; </a>Private Equity Review, Nov. 2015 <div style="height:12px; float:left"> </div> Yimin Yang:<a href="https://book.yunzhan365.com/qpwi/lkre/mobile/index.html" style="text-decoration:none"> Uniqueness of concentration index; </a>Journal of Financial Engineering; June 2014 <div style="height:12px; float:left"> </div> Yimin Yang:<a href="https://book.yunzhan365.com/qpwi/apkm/mobile/index.html" style="text-decoration:none"> A methodology for allocating allowance for loan and lease losses (ALLL) under new regulatory environment; </a>Journal of Financial Engineering; April 12, 2014 <div style="height:12px; float:left"> </div> Yimin Yang:<a href="javascript:;" style="text-decoration:none"> Practical methods for aggregating bank's economic capital; </a>ERM Symposium April 24, 2013 <div style="height:12px; float:left"> </div> Yimin Yang:<a href="https://book.yunzhan365.com/qpwi/lkdz/mobile/index.html" style="text-decoration:none"> A Practical Method for Aggregating Economic Capital using a Gumbel Copula; </a>GARP Quant Perspectives December 31, 2012 <div style="height:12px; float:left"> </div> Yimin Yang:<a href="javascript:;" style="text-decoration:none"> Diagonal Copulas of Archimedean Class; </a>Communications in Statistics – Theory and Methods; 25 (7); 1659-1676 (1996); <div style="border-left:5px solid #ff7200;padding-left:20px;">其他成果</div> Quantifying Credit Risk Rating Systems Keynote Speaker to 2018 IRFRC-APRIA Joint Conference at Nanyang Technological University of Singapore，新加坡南洋理工, 2018 Bank Loan Pricing under Market Interest Rate Belk College of Business, University of North Carolina, Charlotte, 2017 Model Risk Management, Society of Actuaries, Annual Meeting & Exhibit, Boston, 2017 Bitcoin and Blockchain Payment System Federal Reserve Bank, Atlanta, 2017 Anti-Money Laundering & Anti-Fraud Quantitative Modeling Economics in the Era of Natural Computationalism and Big Data Duke Forest Conference 2016 at Duke University, 2016 Identifying Techniques to Assembly a Consistent Model Validation Process by Setting Standards and Establishing Governance Model Risk Management for Insurers Conference, New York, 2016 HAM: Hierarchical Allocation Method for Economic Capital International Symposium on Financial Engineering and Risk Management, 广州中山大学管理学院, 2016 Are Banks’Credit Losses Pro- or Counter-cyclical? - a new way of thinking ICFE中国金融工程与金融创新会议, 深圳清华大学研究院, 2016 Bank Loan Pricing under Market Interest Rate 第四届国际智能金融会议，中科院重庆分院绿色智能技术研究所, 2015 Normed Space for Model Errors 13届中国金融系统工程和风险管理年会, 2015 Alternative Modeling Quant Europe, London, 2015 Quantification of Risk Rating Systems: Keynote Speaker 国际金融工程和金融创新会议, 成都, 2015 Anti-Money Laundering (AML) Transaction Monitoring National University of Singapore – 3rd NUS Workshop on Risk & Regulation, 新加坡国立大学, 2015 Model Risk Management Society of Actuaries SOA 2014 Annual Meeting & Exhibit, Orlando, 2014 Energy Lending from Bank's Perspective Symposium on Building Energy Uncertainty and Risk Analysis at Georgia Institute of Techology, 2014 Loan Allowance: New regulations, New Methodologies, and New Challenges 国际金融工程和金融创新会议，同济大学, 2014 US Financial Regulation Overhaul 2013国际金融工程会议，苏州大学, 2013 Compliance-driven Risk Quantification and Management National University of Singapore - Stanford University Workshop, Singapore, 2012 ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;">一、关于信用评级的理论和方法</h2>       今天的金融业界（包括银行和专业评级机构）和学术界关于信用评级有几个很大的误区和痛点。一是把违约率等同于评级；二是没有意识到每个人口中的“信用”其实各有不同的定义；三是对评级的迁移重视不足，没有想到这才是导致大家对信用定义不一的主要原因之一；四是对评级在不同时间的一致性（比如评级机构在金融危机前后的评级是否一致）没有深刻的理论论述和和有效的检测方法；五是各个银行，评级机构的评级都是离散的，而不是连续的，使得它们之间的转换和比较变得困难且不准确；六是评级只关注信贷损失计算，没有意识到信用评级代表的是一种短期利益（信贷损失）和长期利益（资本适足率）的交换；七是如何把有关各方包括政府监管机构的观点反映到信用评级的理论和实践中。当然，最根本的问题是各家的评级（包括金融行业的实际评级和学术界的Merton结构型模型评级）是不是能够统一到一个完整的信用理论中。       杨一民博士提出的通用信用评级理论，对上述各个问题提供了完整的理论答案和具体的算法。特别是为银行，评级机构和学术研究提供了一个统一的信用等级评定理论和方法，得到的等级不但与各家的等级所一致，而且具有非常好的时间一致性，特别是具有“万有”的特性：评级是一个连续的数值，同样的数值表示同样的信用风险，所以再也不需要在各家之间相互转换（不像现在的评级，一家银行的第8级可能等同于另外一家银行的第7.5级）。这个理论的实用性非常强，其独特的算法，可以和现在金融业的信用评级无缝衔接，并且能把现有的评级完美转换成万有信用评级，可以预见，这必将很快成为金融业评级的新标准。       这个理论还有其他重要的应用。比如，我们可以用它来精准计算，一个公司的股价里，有多少是与信用有关的，有多少是与信用无关的。有多少是与长期信用有关的，有多少是与短期趋势有关的，还有多少是与市场风险价格有关的等等。   <h2 style="text-align: justify;">二、市场风险测度Expected Shortfall（ES）的问题</h2>       巴塞尔协议修改引入ES来代替Value-at-Risk（VaR）作为市场风险极端值的测度，也就是资本率的计算，其目的是为了强调所谓的Diversification Benefit（多样化利益）。但是这恐怕是出于某种形式的一厢情愿（要求所谓的成为Coherent Risk Measure）。杨一民博士从来不认为在任何情况下都可以假定有Diversification Benefit。看看AOL和Warner Bro.的合并结果，就知道现实世界里有时不但没有Diversification Benefit，还有可能是负值（即反的）。而且ES的计算必须对整个的分布尾部做统计假设（这比VaR的假设要强的多），且计算结果远不如Expected Median等统计量稳定。更糟糕的是，现在最强调的模型风险认证要求做back-test，而ES是不能back-test的。其实这个问题的核心是如何计算两个组合合并之后的资本。真正的解决方法是通过资本率与置信区间的关系入手。   <h2 style="text-align: justify;">三、银行巴塞尔协议信用风险经济资本匹配的方法</h2>       银行在落实巴塞尔协议经济资本计算中最常见的问题是资本的匹配（Allocation）问题，它是所谓的Top-down（自上而下，或者是从整体到个体）的办法。但通常的几个方法（如 Euler方法/Marginal Contribution等）都会产生零或负的资本率。这对银行使用经济资本来衡量效益（Performance Measurement），特别是在单个产品层面上，是个巨大的障碍。解决这个问题的关键，其实与解决Coherent Risk Measure 的问题是一样的，只不过方向相反（Coherent Risk Measure是Bottom-up，自下而上）。杨一民博士的Hierarchical Allocation Method of Capital（HAM）利用实际中信用风险与评级的关系，很好地解决了任何形式（零/负/正）的Diversification Benefit的问题，而且这个方法对ES、VaR，或其他资本计算方法（无论是不是Coherent Risk Measure）都适用。   <h2 style="text-align: justify;">四、信贷储备金IFR9/CECL的计算中，两个周期性问题</h2>       新的会计准则IFR9（在美国是CECL），要求银行对信贷损失用前瞻性的方法，计算未来的预期损失，及时调整储备金的水准。事实上，这个计算涉及到两个周期的问题。一个是经济环境的周期，另外一个是信贷本身的周期（一笔贷款，它的起始违约率是很低的，然后逐渐升高，高点过后，再缓慢下降至零）。这两个周期，对数据和建模方法产生了很大的影响。压力测试的建模方法，只解决了经济周期的问题。杨一民博士的信用风险评级理论，正好提供了一个完整的的理论框架来处理这两个周期问题。比如这个理论，不但可以产生跨周期的评级，更可以产生两个违约率：跨周期的违约率（具有时间一致性）和即时违约率（具有前瞻性），而且这些违约率都随信贷周期的变化而改变。   <h2 style="text-align: justify;">五、大数据的四个问题</h2>       很多人认为数据越多，结果越好。学术上而言，数据多反而是头痛的事情。比如，信息多不等于有用的信息多。象棋的棋谱再多也提取不出围棋的信息。所以第一个问题是如何得知这些数据中含有有效的信息，就好比挖金矿前先要确定这里面有足够的含金量。第二个问题是如何把有用的信息提取出来，也就是常说的降维。这是个非常难的学术问题，近年来杨一民博士所了解到的比较有意义的工作之一是用拓扑不变量来降维（这正好是杨一民博士的专业方向）。不过拓扑降维不但方法复杂，而且不见得每次能有效。第三个问题是如何避免过度拟合（Overfitting）的问题。过度拟合是预测类模型的最大敌人。杨一民博士的银行生涯做过的和见过的模型，应该有数百。但是基本上很少有预测类模型用超过10个以上的变量的。多了模型就不稳定，就容易发生过度拟合。现在的神经网络等动不动就用上百个变量，它们的预测效果不见得能长久。最后，因为数据量大的缘故，常常只能先局部了解，所以第四个的问题是如何把各个局部结果拼接成整体结果。这常常是个难题（比如地球上每个局部都是平面，但整体是圆的），而且局部结果之间有可能是不一致的。       这几个问题的解决，有一个根本的方法，就是专业知识。特别是当机器学习等变得很普及时，区别就是专业知识的深浅。   <h2 style="text-align: justify;">六、区块链（Blockchain）、加密币（Cryptocurrency）与信用问题</h2>       区块链的主要技术特点之一是分布式（Distributed），以便实现点对点（Peer-to-Peer）的操作。区块链的本质是一个分布式数据库，其数据的一致性通过一个共识算法来完成。这个算法可以是简单的（比如投票机制，票多的最受信赖，就是共识），也可以是复杂的（比如解方程机制，最先解出方程的，也就是运算力最强的，就可以最受信赖）。区块链的技术源头不是新的，杨一民博士在Carnegie Mellon University 学习分布式操作系统（Distributed Operating System）课程时，就学过其共识算法。       比特币（bitcoin）是一个区块链（所以是一个数据库），它的共识是用一个叫拜占庭容错算法（通过解某类Hash函数方程的解）来达成。运行这个算法的过程俗称“挖矿”，因为这个要有强大的运算力（消耗大量的电力），但有可能得到回报（现在是12个半的比特币）。比特币又叫加密币，因为很多人把它与传统货币相比较。现在还有非常多的其他加密币（比如以太币Ethereum），它们又常常叫做通证（Token）。由于加密币的价格波动太大，2017年以来，出现了所谓的稳定币(Stablecoin)。这些稳定币后面一般都有一定数目的资产抵押（极个别是用所谓的算法支持），这样价格可以相对稳定。       那么，稳定币到底是不是货币呢？杨一民博士的观点是：如果抵押的资产价值与稳定币价格比例正好是1比1，那么这是支付系统；如果比例大于1，那么这是投资抵押。如果比例小于1，这个加密币的价格必须还要有其他东西来抵押，这个东西可以是其他资产（包括知识产权等），也可以是信用，比如国家或机构的信用。用信用抵押就具有货币的性质。从这个角度来讲，JPMorgan 的JPCoin 是一个支付系统，Facebook的Libra是个有支付功能的投资系统（因为它的比例是正变化的，但应该保持大于1）。Libra能否成功，不取决于技术因素，而是它的加盟成员能否在世界各地满足各国资本监管比如反洗钱等要求。       信用的引入对区块链去中心化是个破坏，但可以大幅降低共识成本，提高效率。杨一民博士建议考虑引入有限信用，也就是当额度低于一定数目时，可以完全信任（或有银行等的支持）。信用的引入，不但可以极大地提高效率，也可以达成支付的功能。这样的区块链可以有多中心，所以不是完全去中心化，比较合适用来替代未来银行的信贷和支付功能。 ', 'elegant' => array(), 'userId' => '23', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1558707512', 'updatedTime' => '1639097417', 'body' => '杨一民博士，男，出生于江苏省常州市。 教育经历： 1992年芝加哥大学  数学博士 1989年卡内基梅隆大学  计算机网络硕士 1986年中国科学院数学研究所  数学硕士 1983年北京大学数学系  数学学士 工作经历：           创始合伙人，资深执董，首席风险官，首席信用官  美国鼎信银行(Loyal Trust Bank)         鼎信银行是美国佐治亚州第一家以华人为主导的银行，也是美国过去十几年中批准成立的少数几家银行之一。多元文化，多元服务，立足科技，立足亚裔社区，面向全球。 高级总监  美国第六大风险管理咨询公司        杨博士担任公司第一个合伙人级别的高级总监，负责信用风险、市场风险和资本管理，以及金融科技中的大数据和机器学习，主要客户是前50大银行和保险公司。过去曾为美国十大银行中的PNC和SunTrust银行建立并领导了风险分析部门，在对冲基金公司 EBF & Associates 做过投资分析。毕业于北京大学，获芝加哥大学数学博士，卡内基梅隆大学计算机网络硕士和中国科学院数学研究所硕士。进入银行之前，在明尼苏达大学Morris校园任终身教授tenure-track assistant professor。他所服务的咨询公司在全球20多个国家设立超过80家分支机构，为超过60%的财富1000 强及35%的全球 500 强企业提供咨询服务。 Group VP 以及First VP美国SunTrust 银行信用风险分析部门和资本市场投资风险分析部门        美国SunTrust银行为全美十大银行之一，在任期间杨博士组建并主持了信用风险管理部门和市场风险管理部门，负责信用风险分析与市场风险管理相关的工作。主要为银行建立了全面的信用评级系统，经济资本计算及应用系统，CCAR压力测试系统，银行资产债务风险和市场利率风险管理，投资组合风险管理，股市，债券，衍生产品和房贷证券化定价，交易对手风险管理等 VP兼高级经理  美国PNC 银行        美国PNC为全美第六大银行，它旗下的贝莱德（Blackrock）是世界最大的资产管理公司。在任期间，杨博士组建并主持了该银行的信用风险分析部门，落实巴塞尔协议，建立风险预警系统，资本经济和储备金的压力测试，银行资产债务表的管理，和风险参数模型。另外，他还负责建立银行资本市场的CDS交易部门，管理信贷资产的风险对冲，并且直接对公司CFO和CRO负责。 Analyst, EBF & Associates 对冲基金         杨一民博士是负责股票交易的数据和策略的定量分析师。 美国鼎信银行(Loyal Trust Bank) 创始合伙人，资深执董         鼎信银行是美国佐治亚州第一家以华人为主导的银行，也是美国过去十几年中批准成立的少数几家银行之一。多元文化，多元服务，立足科技，立足亚裔社区，面向全球。 专业领域：        作为美国第六大风险管理咨询公司的首个高级总监，杨博士负责为大型金融机构客户提供专业风险咨询，服务对象包含商业和零售银行、保险公司、资产管理公司、投资银行和证交所等。杨博士有丰富的信用风险、市场风险、反洗钱和运营风险管理经验，特别是商业信贷风险和投资风险的联结，他既有多年的实践，又有深入的理论研究。同时，他也参与共同领导公司的大数据和机器学习领域的发展。他在以下一些方面发挥了主导作用：        1、大型风控合规的实施：帮助银行实现CCAR/DFA压力测试、巴塞尔协议II/III、ORSA，Solvency II、反洗钱、模型风险管理和认证。        2、风险模型构建：包括风险评级、损失预测、风险参数估计、经济资本、资产负债流动性管理、投资和证券化分析、衍生品交易定价及交易对手信用风险模型等。        3、信用风险评价系统的建立：包括消费，商业信用风险的双重评级系统。        4、CDS信用互换资产的交易：包括CDS和证券化定价，信贷的对冲和信用风险的预警。 ', 'type' => 'senior', 'opened' => '1', 'followed' => '0'), array('id' => '183', 'name' => '王剑', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-11/120035387a44543102.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-11/120037545086391770.jpg', 'description' => '长江养老保险股份有限公司合规负责人、首席风险管理执行官', 'about' => '长江养老保险股份有限公司合规负责人、首席风险管理执行官，硕士，拥有FRM、CIA等资格，先后于中国银行从事国际业务，于中国太平洋保险（集团）股份有限公司任审计部资深审计师、风险监控部总经理，对保险集团的内控、风险、内部审计有较为丰富的管理实践经验。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '    ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2>一、关于外部输入性风险</h2>       文章《输入性风险、存量风险及处置次生风险-保险公司经营视角的观察与分析》（2019）指出我国当前面临的外部输入性风险包括全球经济增长率放缓、中美贸易争端、美国政策与外汇收支效应。在此基础上，文章进一步阐述了外部输入性风险传导路径及影响。一是金融市场波动放大。过去几年美国货币政策正常化对新兴市场经济体的负面溢出效应，中美贸易摩擦扰乱全球主要商品供应链体系，扭曲投资者预期，进而放大全球金融市场波动，2019年世界主要经济体包括美国增速均放缓。此外，我国正处于经济转型期，中美贸易摩擦冲击出口效应显现，输美商品遇到较大障碍，产业结构发生向外的转移，金融杠杆压制及房地产调控持续。二是全球产业价值链重塑。在全球贸易紧张局势加剧的背景下，企业为了降低关税成本、规避政策风险，开始寻求以供应链上的其他国家替代，甚至重新布局整条供应链。三是核心技术遭到遏制。多项信息技术关键领域的核心技术受制于美国，包括保险机构在内的金融企业需要防范信息安全领域的风险以及相关软硬件可持续性风险。最后是金融开放加速。但从国际经验教训看，开放范围、次序、力度、时机如选择不当，会导致金融风险增加。如果短期资本过快流动，会对货币体系带来冲击，也会导致金融行业出现较大的系统性风险。       来源：《风险管理》2019年第06期   <h2>二、存量风险、处置及次生风险</h2>       《输入性风险、存量风险及处置次生风险-保险公司经营视角的观察与分析》（2019）一文指出我国对存量风险的处置稳步推进且初具成效。自2016年去杠杆政策实施以来，2017年我国开启了防风险、治乱象、促进服务实体经济以及补短板的一揽子金融防控和化解工作，稳妥处置金融领域风险。2018年宏观杠杆率首次出现下降1.5个百分点，同时杠杆结构优化，金融空转的问题得到了有效遏制，稳杠杆的目标初步实现，各种金融乱象也得到了有效治理。       同时列举安邦、包商银行和P2P平台的案例，从案例中总结存量风险处置的措施和影响。（1）安邦被保险监管部门接管后的处置过程中，动用保险保障基金，夯实股本，防范偿付能力不足风险；特批售卖速反型产品，并通过致函安慰各交易对手，稳定投保人和交易对手预期，防止负债的非预期现金性流出；保障资产有序处置，防止交易挤压造成交易价格非理性下跌，防范资产减值风险。（2）接管包商银行过程中，为应对打破同业业务的刚兑预期造成的市场风险偏好快速下行、中小银行及非银机构融资困难，央行迅速采取对中小银行实行较低存款准备金率、增加再贴现和短期贷款便利（SLF）额度等精准调控措施，才有效缓解流动性分层，帮助市场风险偏好的恢复。（3）P2P风险防范重点在于保障社会稳定，防控重大案件，防范声誉风险，管理承保风险。       来源：《风险管理》2019年第06期   <h2>三、信托型养老保险风险管理的挑战</h2>       王剑专家在信托型养老保险的业务特点中梳理出风险管理目前面临的三大挑战。第一是适用监管规则体系复杂。在监管机构方面，其功能监管和机构监管分属人社部和银保监会，所以适用的业务规则是比较复杂的。第二是经营业务类型众多。在从事每一项业务或者是投资的时候，在风险管控的这个方面都有其特点，都需要分门别类地有针对性地去建立相应的风险体系或是指标。第三是资金来源广泛和独特性强，包括：基本养老保险基金和企业职业年金；保险资金、机构投资、银行专户；个人养老保障产品和团体养老保障产品。       来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理——王剑《信托型养老保险公司的风险管理限额体系实践》   <h2>四、风险偏好及风险限额</h2>       王剑专家指出，在设计风险限额时，第一是严格落实监管规定，以合规为前提，严格落实监管部门各项风控指标要求；第二是满足委托人的要求；第三是兼顾集团的风险偏好和公司风控能力，符合集团整体风险偏好和限额管控要求，适应公司业务发展和能力实际；第四是责任到位，精细化管理。同时，基于以上原则，王剑专家阐述了从战略层面、经营层面、监管风险层面、业务层面自上而下地设立风险偏好体系框架，给出公司的风险偏好描述，并建议从监管指标和内部控制指标两个方面去设置风险限额指标。       在风险限额的执行方面，主要分为正常情况和预警、超限情况的处理，并在风险监控平台方面将其分为事前、事中和事后这三个部分，最后定期形成一些风险分析报告，自动生成监控报表。       此外，王剑专家还提出，风险限额不是一成不变的，实际上在日常的管理要求中，每年末都有总体评估，对上一年的情况进行梳理和分析，回顾公司整体风险水平，和当年风险限额实施情况，来确定下一年度的公司风险偏好目标、各维度风险容忍度、风险限额调整。       来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理——王剑《信托型养老保险公司的风险管理限额体系实践》 ', 'elegant' => array(), 'userId' => '284', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1605067300', 'updatedTime' => '1636536693', 'body' => '      王剑，长江养老保险股份有限公司合规负责人、首席风险管理执行官，硕士，拥有FRM、CIA等资格，先后于中国银行从事国际业务，于中国太平洋保险（集团）股份有限公司任审计部资深审计师、风险监控部总经理，对保险集团的内控、风险、内部审计有较为丰富的管理实践经验。 ', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '239', 'name' => '李文斌', 'thumb' => 'public://expert/2020/12-27/214255f2209f233681.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2020/12-27/214255f4e5df621468.jpg', 'description' => '京东集团CFO办公室总监', 'about' => '京东集团财务体系保险板块总监，原君康人寿保险股份有限公司首席风险官及合规负责人。中国保险资管协会内控专委员成员、保险保障基金行业风险评估专家委员会成员。此前曾在普华永道工作近12年，任风险控制咨询部门高级经理。他在风险管理、资产负债管理、公司治理及内控合规咨询等领域有近15年的专业经验。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '     ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '     ', 'elegant' => array(), 'userId' => '335', 'status' => 'unpublish', 'createdTime' => '1609076624', 'updatedTime' => '1636526517', 'body' => '李文斌，京东集团财务体系保险板块总监，原君康人寿保险股份有限公司首席风险官及合规负责人。中国保险资管协会内控专委员成员、保险保障基金行业风险评估专家委员会成员。此前曾在普华永道工作近12年，任风险控制咨询部门高级经理。他在风险管理、资产负债管理、公司治理及内控合规咨询等领域有近15年的专业经验。   <div> </div> ', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '36', 'name' => '汤洪洋', 'thumb' => 'public://expert/2019/07-16/105645d59528458228.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2019/07-16/105645d7b8c3235986.jpg', 'description' => '中华联合保险风险管理部总经理', 'about' => '中华联合保险风险管理部总经理。中国金融风险50人论坛成员，FRM。曾任中意人寿首席风险官，保监会资产证券化专家委员。参与保监会多项风险管理制度的起草和研究，在多种期刊报纸发表过多篇文章。主要研究方向有经济资本、保险公司偿付能力、投资的市场风险和信用风险和操作风险。', 'sticky' => 'index', 'weight' => '94', 'achievement' => '<div style="border-left:5px solid #ff7200;padding-left:20px;">论文</div> <div style="height:12px; float:left"> </div> <div style="height:12px; float:left"> </div> 2006，<a href="https://www.yunzhan365.com/57775742.html">运用经济资本强化保险业风险管理</a>，《上海证券报》第B09版。 <div style="height:12px; float:left"> </div> 2006，经济资本——保险业风险管理新趋势，《保险研究》。 <div style="height:12px; float:left"> </div> 新会计准则对保险公司的影响，汤洪洋。 <div style="height:12px; float:left"> </div> 资产证券化风险浅析，汤洪洋。 风险管理考核体系，汤洪洋。 市场风险，汤洪洋。 ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;">一、关于新会计准则实施的机遇与保险业的发展</h2>       新会计准则充分借鉴国际最新研究成果，也考虑到我国现行实务做法。它适当分离会计规定与监管要求，让保险合同准备金计量从监管精算规定回归公认会计原则，可以向投资者等提供更加具有决策有用性的会计信息；另外保费收入确认和保险合同准备金负债计量等内容实现了与其他会计准则的内在逻辑一致性。但是，新准则在实施中还存在不少挑战，例如在准备金计量方面考虑流动性风险、税收效应和信用风险缺乏科学的依据；中国目前的资本市场很难反映流动性溢价；信用评级开展时间短，较难做到独立客观的评级，保险公司信用特征的反映；税收效应对于不同阶段的保险公司起到的作用不一致，所以也很难确定和计量。另外，像分红险具体如何处理、风险边际的计量方法、是否执行税收递延等都有待具体研究解决。       来源：《风险管理》杂志2010年第1期。   <h2 style="text-align: justify;">二、关于城投债的信用风险</h2>       城投债并非因为有政府的信用担保而具有低风险的特性。我国目前的行政体制会间接诱使政府支出增长具有刚性，债务长期滚雪球式的积累会最终导致政府信用水平下降。随着企业债逐步完全市场化运作，城投债违约风险将会逐渐显露。同时，由于城市基础设施建设项目投融资规模较大，贷款往往来自多家银行，一旦发生违约，波及面较广。在此情况下，保险机构应当关注地方融资平台的负债风险，理性分析城投债的投资价值和风险收益，充分考虑宏观政策和经济发展对其债券还本付息能力的影响，重点关注发行人负债规模和主营业务现金流等财务状况、偿债资金来源的充分性、担保的有效性，切实防范城投债信用风险。       来源：《风险管理》杂志2010年第2期。   <h2 style="text-align: justify;">三、关于全面风险管理实践和挑战</h2>       所谓全面风险管理，是指企业围绕总体经营目标，通过在企业管理的各个环节和经营过程中执行风险管理的基本流程，培育良好的风险管理文化，建立健全全面风险管理体系，包括风险管理策略、风险管理措施、风险管理的组织职能体系、风险管理信息系统和内部控制系统，从而为实现风险管理的总体目标提供合理保证的过程和方法。       中国全面风险管理所面临的挑战主要是，风险管理的治理结构还很不完善，现在很多公司虽然已成立了风险管理部门，但是风险管理部门的职责、内容、以及地位还是很不明确的，很多公司都处于摸索阶段。风险管理的发展趋势是一个从定性到定量的过程，关于定量方面，国内还处于起步阶段，已建立起完整的经济资本量化体系的公司更是凤毛麟角，因此，风险定量模型的建立从长期来看还处于一个逐步探索的阶段。       来源：《风险管理》杂志2011年第3期。     <h2 style="text-align: justify;">四、关于IFRS9对保险资金运用的影响</h2>       IFRS9金融工具的主要内容包括分类和计量、套期会计和减值的“预期信用损失模型”。IFRS9对金融资产的分类采用的是合同现金流量测试和业务模式测试标准，需要先判断是否满足合同现金流特征，在满足的基础上再根据业务模式进行划分。而IFRS9中对重分类的规定更加严格，公允价值计量类别与以摊余成本计量类别之间进行重分类的前提是主体有关金融资产的业务模式发生改变，从而之前的模式不再适用，并且IFRS9中对于可以重分类的金融资产也作了严格的规定，即以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产一经指定就不可重分类为其他类别，并且后续变动计入当期损益的金融资产与后续变动计入其他综合收益的金融资产之间也不可相互重分类。       由于资产分类严格、重分类要求更高、计提预期减值甚至全生命周期的减值、以及估值方法的合理性等原因，IFRS9对投资业绩会产生一定的影响。由于会计准则制度发生了变化，整个内控体系也相应发生了变化，IAS39下的交易相对较随意，下单之后计入哪一分类均可。但是IFRS9下单之后需要做测试，只有检验通过测试才能选择具体放入哪一类，若通不过则只能放到以公允价值计量且其变动计入损益类，因此，需要给前台操作人员提供相关模板。同时整个流程也变得更加复杂，对系统建设要求更高。IFRS9对资产配置的影响很大。IFRS9下资产减值后实际资本相应减少，所以会降低保险公司的偿付能力，对投资决策的影响非常大。IFRS9对信用风险管理技术提出了更高的要求与挑战。在IFRS9下，对投资风格进行调剂的手段和空间比较小。鉴于保险公司的资金运用强调安全性，所以保险资金的投资风格很可能会趋于更加保守。另外，保险资管公司的投资业绩考核也会发生巨大的变化。       来源：《风险管理》杂志2019年第2期。   <h2 style="text-align: justify;">六、关于保险公司信用风险管理</h2>       目前保险公司面临的主要风险是市场风险，例如权益价格风险，利率风险（狭义的资产负债管理），但是随着经济社会的发展，信用风险也应当得到足够重视。       从风险结构上来说，产险公司的信用风险占35%，寿险公司的信用风险占12%，其市场风险占66%。       目前的偿二代在评估信用风险类似的问题也存在于信用风险的计量上。目前的计量仍以利差风险和违约风险为整体框架，但相应的标准存在一些不足。新推出的IFRS9在计量方面更加科学，但是它只针对预期损失。       信用风险的管理有着十分重要的地位。保险公司不能因为风险的存在而因噎废食，所以要以管理为主，对信用风险具有一定的容忍度。总的来说，保险公司对于风险偏好会有一定的态度，如保守或中性等。       来源：《风险管理》杂志2020年第4期。   <h2 style="text-align: justify;">七、关于市场风险和限额管理</h2>       根据监管规定，市场风险是指由于利率、权益价格、房地产价格、汇率等不利变动，导致保险公司遭受非预期损失的风险。在保险公司风险管理中最重要的一个问题是资产负债管理，因为保险公司的风险管理不仅仅是要考虑资产，还要考虑负债。       风险偏好体系受到多维度因素的影响，包括流动性、ALM、盈利、偿付能力、合规、声誉等。对保险公司来说，风险偏好体系一般包括三个层面：第一是风险偏好，第二是风险容忍度，第三是风险限额，它们三者是不同层级关系。       如果假设我们的偿付能力要达到200%，根据公司发展预测的盈利加上现有的资本金可以得到一个分子，然后根据最低资本要求，就可以大致计算出风险资本的限额。当然计算风险限额也要将业务发展考虑进去，因为保险公司对于三年规划、五年规划，都是有明确的要求的。然后再把这个限额分解下去，根据一定的标准，我们就可以把它分解成为市场风险的风险限额，保险风险的风险限额和金融风险的风险限额等，然后再通过各种情景模拟、业务发展战略配置规划等等，对风险限额进行细分。       来源：《风险管理》杂志2020年第5期。 ', 'elegant' => array(array('src' => '/files/expert/expert_1564049086.jpg'), array('src' => '/files/expert/expert_1564049092.jpg')), 'userId' => '13', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1558704596', 'updatedTime' => '1636535849', 'body' => '      汤洪洋，中华联合保险风险管理部总经理。中国金融风险50人论坛成员，FRM。曾任中意人寿首席风险官，保监会资产证券化专家委员。曾在瑞士丰泰和意大利圣保罗银行工作学习。中科院、人民大学和河北大学研究生企业导师，参与保监会多项风险管理制度的起草和研究，在《保险研究》《风险管理》和上海证券报发表多篇文章。主要研究方向有经济资本、保险公司偿付能力、投资的市场风险和信用风险和操作风险。 ', 'type' => 'senior', 'opened' => '1', 'followed' => '0'), array('id' => '219', 'name' => '周俊', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-12/152549d91a21336043.png', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-12/152550e098cc067114.png', 'description' => '中国人寿再保险公司风险管理部/法律合规部总经理', 'about' => '中国人寿再保险公司风险管理部/法律合规部总经理、纪委办公室主任，中国再保险（香港）股份有限公司风险管理与法律合规总监，北京大学理学博士。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '   ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;">一、关于金融科技下的数据法</h2> <h4 style="text-align: justify;">（一）数据法基本理念</h4>       周俊在题为《金融科技下的数据保护思考——从数据法谈起》演讲中指出，数据法的特点包括五点。第一，数据法并不属于传统的基本法律部门，是一个典型的领域法，即该法律并不是特别成熟，不具有很强的理论背景。第二，数据法的研究对象广泛，包括兼具人格权益与财产权益的个人信息（数据）、财产权的“非个人信息的数据”、人格权的“隐私”。第三，数据法的研究内容主要是数据在其全生命周期中不可回避并且日益突出的隐私及安全等问题。第四，数据法的研究特色主要是数据分级分类保护制度。       此外，数据法中的关键概念——个人信息与数据是有区别的。个人信息即个人数据，个人信息与个人数据两个概念的出现是各地法律传统和使用习惯所致，并无本质区别，只是表述方式的差异，可以相互替换使用。个人信息与数据存在区别，个人信息是从属于人格权的，而数据是匿名化的不具可识别特征的信息，数据形成了无形财产权。 <h4 style="text-align: justify;">（二）金融数据立法及监管</h4>       在国内，在立法层面，金融数据的法律规定主要体现在金融监管部门的政策性文件和部门规章层面，已经形成了初步的规范体系，但层级不高并分布于各部门法中，较为分散。在监管层面，并没有专门的金融立法。 <h4 style="text-align: justify;">（三）金融数据保护的问题与应对</h4>       中国金融数据保护主要问题有六点。第一，数据共享与金融控股公司问题。第二，金融数据的出境监管，包括个人金融数据出境问题、重要数据出境问题、金融数据出境的评估和审批，在国际业务中提出了较大的挑战。第三，金融机构与第三方机构的数据共享和交易，包括金融机构向外部机构共享数据、金融机构服务外包、大型互联网平台对金融机构的数据开放。第四，金融机构使用外部数据的合规问题。如何规范网络爬虫和大数据风控、数据来源合法性审查、三重授权原则。第五，金融数据保护与金融科技。持牌金融机构开展金融数据类业务、金融科技企业开展需要持牌的金融业务。第六，金融数据保护与征信。如何规范数据收集、数据共享、数据使用，目前立法供给不足导致个人征信数据归集无法实现。       金融企业应对举措可以有以下几点。第一，开展企业数据治理顶层设计。第二，梳理所在行业数据保护相关的法律法规、监管规定、国家标准，即外部约束的边界，着重研究本行业数据保护的特点及特殊监管要求。第三，对数据进行全生命周期的合规管控，包括收集、使用、传输、存储等，制定制度机制、出台数据保护指引、制作数据安全标准条款及合同范本。第四，将数据保护工作前置，强化法律人员在数据合作前端的支持作用。第五，培育业务员工数据保护合规文化，数据来源依法合规、数据处理符合授权。第六，加强法律合规人员对数字经济业务的认知，熟悉基本业态、了解行业趋势。       来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛系列12：科技在金融业务中应用——周俊《金融科技下的数据保护思考——从数据法谈起》演讲实录整理 <h2 style="text-align: justify;">二、关于保险公司全球化过程中的风险管理</h2>        周俊在《保险公司全球化过程中的风险管理的思考》指出关于全球化环境下风险管理工作的重点思考有两点：第一，明确“业务”与“机构”的区别；第二，明确风险管理面临的挑战。 <h4>（一）全球化中的“业务”与“机构”的区别</h4>        在最早的理解中，全球化、国际化是指把业务做到全球范围。中国人寿再保险公司很早就将做到了全世界，虽然没在境外各地设机构，但也可以说很早就实现全球化了。但是现如今我们大多数理解的全球化，包括我们再保险自身的理解，都认为全球化、国际化是需要把机构设出去的，也就是把经营实体设在境外的叫才称为全球化，这其中则有很大的挑战。如果只做业务，当地的监管部门是不会对公司有太多的要求；而如果在当地设机构之后则完全不一样。这其中需要仔细权衡风险管理的因素。 <h4>（二）全球化中风险管理面临的挑战</h4>        主要应从几个利益相关方来考虑风险管理面临的挑战。        第一，当地监管机构的要求与内地的区别。例如，内地做风险管理随着偿二代的推出，银保监会经常会有所动作，这样我们也有具体的工作可以对标去开展；而香港对风险管理的要求可能会更高一些，新设机构每天都要向保监会上报，保监会会一直进行监控。此外，随着业务开展，也可能每周、每月、每季度上报，现在是每季度报一次。同时监管的关注度很高，包括业务规划，业务规划的变化，业务规模的进展，利润情况，都是通过风险条线来对接的。香港的监管部门以及新加坡的监管部门，审查非常认真仔细，这给我们的风险管理，包括我们日常经营管理的精细化都提出了更高的要求。这是境内走出去会面临的一个挑战。        第二，来自母公司或股东方的挑战。以中再为例，现在集团公司对中再寿险都有风险合规条线的考核，把三级子公司的风控合规考核都对接在中再寿险。因此怎么去设定它的偏好，怎么对它进行管理，都有很多的重新思考。出海之后，首先要面临的就是法律法规方面的风险，这是一个很大的风险。        第三，在跟客户端展业过程中面临的挑战。一些境外监管要求非常明确，比如反洗钱，尽职调查等。虽然业务早在过去就做到了当地，但当真正在当地设机构时感受和要求又不同了。        第四，与其他合作方在业务合作中面临的挑战。        来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛系列15：保险公司风险管理——周俊《保险公司全球化过程中的风险管理思考》演讲实录整理 ', 'elegant' => array(), 'userId' => '320', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1605166091', 'updatedTime' => '1636597954', 'body' => '<div>       周俊，中国人寿再保险公司风险管理部 / 法律合规部总经理、纪委办公室主任，中国再保险（香港）股份有限公司风险管理与法律合规总监，理学博士，先后毕业于华东师范大学（理学学士）、中国人民大学（经济学硕士）和北京大学（理学博士）。2003年加入中国再保险公司，先后从事再保险定价、再保险业务管理、转分保安排、风险管理、内控合规管理等工作；2019年起，还兼任中再香港公司风险总监和合规负责人。</div> ', 'type' => 'senior', 'opened' => '1', 'followed' => '0'), array('id' => '15', 'name' => '于晓东', 'thumb' => 'public://expert/2019/07-16/101855fb68da894453.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2019/07-16/101855fd5de3797235.jpg', 'description' => '中国太平保险（英国）有限公司董事、总经理、北美精算师、中国精算师（非寿险方向）、美国寿险管理师、国际注册内部审计师', 'about' => '中国太平保险（英国）有限公司董事、总经理。北美精算师、中国精算师（非寿险方向）、美国寿险管理师、国际注册内部审计师。曾任太平再保险有限公司副总经理，复星集团风险管理部总经理兼复星保险板块首席风险官，中国太平保险集团合规负责人、业务管理部、企划精算部、风险管理及合规部总经理。', 'sticky' => 'index', 'weight' => '90', 'achievement' => '<div style="border-left:5px solid #ff7200;padding-left:20px;">论文</div> 2019，<a href="https://new.qq.com/omn/20190513/20190513A077SA.html" style="text-decoration:none">再保险公司的边界与破界</a>，《保险文化》5月刊 2013，人身保险费率市场化改革的影响及应对，《风险管理》2013年第3辑 2012，精算在产险公司中的应用，复旦大学出版社，2012年10月 2012，精算学-评估与研究风险的科学，复旦大学出版社，2012年10月 2012，<a href="http://www.financialnews.com.cn/bx/ft_102/201207/t20120704_10974.html" style="text-decoration:none">第二代偿付能力建设不宜照搬国外做法</a>，《金融时报》2012-07-04刊第010版 2011，从风险管理的视角解读银保新政，《风险管理》2011年综合第1辑 2006，关于在寿险公司建立基于内含价值的高管人员长期激励计划的思考，《中国保险业的机遇与挑战—精算师看未来》，复旦大学出版社，2006年12月（获2005年上海市保险学会、瑞士再保险和复旦-瑞士再保险研究基金主题征文最佳论文奖） 2002，上海投资型个人寿险市场分析，《上海-香港-台北精算研讨会会议文集》，后转载于《上海保险》2001年第10期和《上海改革》2001年第10期 <div style="border-left:5px solid #ff7200;padding-left:20px;">其他成果</div> 2019，《天鸽山竹灾后思考—应对粤港澳大湾区下一个超强台风》，英国精算师协会2019年亚太年会，成都 2018，《金融科技时代保险公司的风险管理》，2018中国金融风险经理年度论坛，北京 2017，《欧盟保险业偿二代下的资产负债管理及其启示》，2017（第十三届）中国金融风险经理年度总论坛专题论坛四—资产负债管理与流动性风险管理 2016，《“大健康”在保险行业的战略布局与实践》，2016年第四届中国保险产业国际峰会，上海 2016，《我国保险业风险新特点及其应对》，2016（第十二届）中国金融风险经理年度总论坛，北京 2016，《向左走，向右走—保险业偿二代下的资产负债管理》，2016（第十二届）中国金融风险经理年度总论坛分论坛三—资产负债与全面风险管理，北京 2015，《偿二代下保险公司的资本管理》，2015年中国金融风险经理年度论坛，北京 2014，《稳固险企风险管理的重要环节》，第二届中国保险产业国际峰会，上海 2013，《利率市场化下的流动性风险管理》，2013年中国金融风险经理年度论坛、第六届保险公司风险管理论坛 2012，《太平集团对全球偿付能力监管要求变化的应对》，中国保险行业协会“第二代偿付能力监管制度体系建设”专题研讨会，北京 2011，《偿付能力约束下的保险公司资本管理》，2010年中国金融风险经理年度论坛、第三届保险公司风险管理论坛，北京 2019，《战略风险管理》、《流动性风险管理》，中国保险行业协会保险公司风险管理系列培训（第四期）— 难以量化风险专题培训班，北京 ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;">一、关于财产保险公司的风险偏好体系建设</h2> <h4 style="text-align: justify;">（一）风险偏好体系的概念、意义和作用</h4>       风险偏好（Risk Appetite）是公司为了达到既定目标，愿意承担的风险种类及水平，是管理层经营风险的边界。风险偏好阐明了公司对风险的基本态度，包括愿意以何种方式承担何种风险、多少风险，以及为了增加盈利愿意多承担多少风险等。风险偏好体系在公司经营管理中具有指令性的引导作用和框架性的约束作用，既规范了公司内部管理和经营行为，又向公司各利益相关者呈现了整个公司的概况。 <h4 style="text-align: justify;">（二）风险偏好体系的书面载体——风险偏好陈述书</h4>       风险偏好陈述书是公司风险偏好体系的核心内容和行动指南，是公司风险偏好体系的书面载体。一个体系完善、表达清晰的风险偏好陈述书有利于形成公司上下一致的风险语言，便于公司风险偏好体系的建设、评价和监控，在公司经营中扮演了一个连接战略决策和风险管理的桥梁角色。 <h4 style="text-align: justify;">（三）风险偏好体系的治理架构和构建方法</h4>       风险偏好体系的建立需要包括公司董事会、管理层、风险管理部门、各业务单位及职能部门的共同参与才能完成，在全面风险管理体系下，形成由公司董事会决策批准、管理层向董事会解释报告、风险管理部门组织实施、各职能部门和业务单位执行反馈，内部审计部门监督检查的风险偏好工作组织体系。       构建风险偏好体系的基本方法有两种，自上而下法和自下而上法。自上而下法是指风险偏好由公司董事会确定，逐级分解至各职能部门、业务单位和分支机构。自下而上法是指风险偏好由基层职能部门、业务单位和分支机构分别制定，并逐级合并，最终确定公司总体风险偏好。 <h4 style="text-align: justify;">（四）风险偏好在财险公司经营管理中的主要应用</h4>       指导公司战略规划和业务预算的编制，指导资产配置的制定，通过风险量化完善公司的资本管理，完善公司流动性管理，和绩效评估结合，形成风险文化。       来源：《风险管理》2013年第1期   <h2 style="text-align: justify;">二、关于集团并表和资本管理——欧盟对金融集团监管的几点启示</h2> <h4 style="text-align: justify;">（一）金融集团（financial conglomerate）的判定条件</h4>       欧盟现有监管规定对金融集团的判定条件主要有两个：至少有一家子公司注册在欧盟且接受监管；母公司及其子公司和参股公司（持有20%或以上股份或投票权）已构成综合金融集团，其中综合金融集团的判定条件有两条，第一条是该集团的金融板块的总资产之和>集团总资产的40%，第二条是集团拥有至少一家保险公司和一家银行（或投资服务业，包括投资公司）。 （二）对金融集团的补充监管要求       比照金融集团的要求提出以下五方面的补充监管要求：自有资本的充足性（偿付能力）、风险集中度、集团内部交易、风险管理流程、内控政策。目标集团需定期按照金融集团的口径进行测算并就测算结果与监管进行沟通。       此外，欧盟监管机构也可能提出其他潜在要求，以确保对综合金融集团的适当监督，包括：1）要求目标集团在欧盟境内注册成立一家混合金控或金融控股公司，用于管理在欧盟投资的金融企业，便于欧盟监管当局实施监管。2）目标集团管理层和其子公司可能也需要符合监管要求，如职业行为和合规要求等。 <h4 style="text-align: justify;">（三）对中国的几点启示</h4>       首先，清晰理解金融集团（混合金控）的判定标准是关键。针对不同类型的金融集团实施差异化监管；金融集团架构中的银行、保险、投资服务业务及其组织架构严格分开，避免交叉持股；系统梳理欧盟内各金融主体间可能发生的内部交易事项、风险集中的可能领域，尤其是IT系统的设计；融资安排需要精心设计，做实受监管主体的资本金，避免出现不足；明确牵头监管机构（欧盟内牵头监管的国家），不同监管机构的监管松紧程度不同。       其次，合理应对补充监管要求。基于资本充足率的测算，金融集团应尽可能争取将补充监管范围局限在欧盟层面；在组织架构、合规报告和配套的风险管理及内控支持体系方面研究相应安排。       来源：《风险管理》2019年第6期   <h2 style="text-align: justify;">三、关于中国保险行业开放与风险管理的应对</h2> <h4 style="text-align: justify;">（一）中国保险公司在经营能力和风险管理能力方面的发展</h4>       以偿付能力管理为核心的全面风险管理体系建设将保险公司经营管理提升到一个新高度，保险资产负债管理的“硬约束”实质性落地，逐步增强了保险业整体风险管理能力，降低了系统性风险。但是总体而言，我国保险业高速发展过程中，保险主体在短时间内大量增加，很多保险公司基础薄弱，经营策略雷同，创新能力和盈利能力不强，加上市场上保险专业人才和管理人员供给不足，存在降格以求、拔苗助长的情形，与国际成熟市场和优秀公司相比，在一些方面还需要学习借鉴，进一步提升能力和水平。 <h4 style="text-align: justify;">（二）外资寿险公司的优势领域</h4>       与中资产险公司相比，外资产险公司在承保管理、产品开发、验险查勘、防灾防损等方面具有优势，特别是在特殊险业务领域努力满足市场需求，特色突出。在外资保险中介机构的合作与支持下，外资财险公司专注于产品开发、核保、精算、风险管理等业务价值链的核心环节，将销售、理赔等职能交由保险中介机构承担。通过深化分工，外资产险公司的经营效率有望进一步提升，在非车险领域的市场份额逐步提高，进而推动整体财险市场的转型升级和承保效益的提升。 <h4 style="text-align: justify;">（三）中国保险业的开放与应对</h4>       进一步加大对外开放，既可以促进行业经营效率和效益的改善，也必将带来一定挑战。竞争主体不断增加，市场主体成分也更为复杂，对保险监管机构必然提出更高的要求。这就要求保险业的开放与保险监管能力的提升相辅相成，保险监管水平需与市场开放程度相适应。我认为保险公司系统开展战略风险管理非常重要。战略风险管理的目的在于促进和保障保险公司持续完善发展战略、强化战略执行、提升战略成效，助力保险公司在激烈市场竞争中形成可持续的、差异化的竞争优势。战略风险管理，意味着识别和管理风险应当成为战略规划整体过程的一部分。       来源：《风险杂志》2020年第2期   <h2 style="text-align: justify;">四、关于财产保险公司全面风险管理体系建设</h2> <h4 style="text-align: justify;">（一）财产保险公司全面风险管理体系框架</h4>       该全面风险管理体系框架主要由四个模块构成，分别是风险文化、风险治理体系、风险管理机制以及风险管理基础设施。 <h4 style="text-align: justify;">（二）财产保险公司全面风险管理体系主要模块分析</h4>       1、风险治理体系实际上很大程度上决定了一个公司全面风险管理体系建设成功与否以及质量高低的关键。财产保险公司的风险治理体系可以分为三个层面，第一是决策层，第二是执行层，第三是监督层。       2、风险管理机制实际上是说明日常的风险管理工作如何开展，涉及到公司战略目标的确定、风险评估与控制框架的构建以及风险管理平台的搭建等。       3、对于风险管理基础设施的建设，可用“人、武器、弹药”这5个字进行概括。“人”对应风险管理团队的建设。“武器”对应风险管理系统的建设。“武器”对应风险管理系统的建设。“人” “武器”以及“弹药”的结合，就决定公司日常风险管理水平的高低，但最后是否能够发挥作用，还取决于风险治理体系。       4、风险文化就是公司如何看待风险，这些理念如何指导业务的日常决策、如何在风险评估中发挥作用等具体工作。 <h4 style="text-align: justify;">（三）财产保险公司全面风险管理体系建设思路</h4>       第一，建立风险管理团队。第二，搭建组织架构。第三，制定风险管理基本政策制度。第四，明确风险偏好和关键风险指标。第五，建立风险报告制度。第六，开展风险管理培训。第七，开发管理信息系统。以上七项工作基本上是构成了财产保险公司全面风险管理体系持续有效地运作，并进一步成熟的基础。 <h4 style="text-align: justify;">（四）财产保险公司全面风险管理体系建设难点分析</h4> <h4 style="text-align: justify;">      1、难点一：风险管理团队的搭建</h4> <h4 style="text-align: justify;">      2、难点二：风险管理的定位和角色发挥</h4> <h4 style="text-align: justify;">      3、难点三：风险偏好体系</h4>       来源：TGES2020前沿讲座系列-12：保险公司与风险管理——于晓东《财产保险公司全面风险管理体系建设》 ', 'elegant' => array(array('src' => '/files/expert/expert_1565661597.jpg'), array('src' => '/files/expert/expert_1565661603.jpg')), 'userId' => '5', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1556174205', 'updatedTime' => '1636596676', 'body' => '       于晓东先生现任中国太平保险（英国）有限公司董事、总经理，曾任太平再保险有限公司副总经理（2018年5月起），分管寿险业务发展部、寿险精算部以及公司资产管理工作，兼任公司寿险精算管控要员、寿险委任精算师（2018年11月起），以及中国太平保险(新加坡)有限公司董事、审计与风险管理委员会委员（2019年6月起）。        于先生拥有20年大型金融保险集团和保险公司企划、精算和风险管理经验。加入太平再保险前，曾任复星国际有限公司风险管理部总经理兼复星保险板块首席风险官，同时担任葡萄牙忠诚保险公司非执行董事、鼎睿再保险有限公司非执行董事、风险管理委员会主任。在复星工作期间，从无到有负责建立起复星集团独立的风险管理部门、工作机制和专业团队，从无到有领导建立了复星保险板块（涵盖葡萄牙、美国、德国、中国、香港的8家保险公司）层面的偿付能力管理、资产负债管理体系和工作机制。在此之前，于先生在中国太平保险集团香港总部服务近15年，曾担任集团业务管理部总经理、企划精算部总经理、集团合规负责人、风险管理及合规部总经理、风险管理及精算部总经理等，负责建立并实施集团企划、精算、全面风险管理体系；亦曾兼任中国太平人寿保险(香港)有限公司第一任委任精算师、太平再保险有限公司委任精算师、太平养老保险股份有限公司总精算师，以及太平财产保险有限公司监事长、太平养老保险股份有限公司监事长、太平人寿保险有限公司监事、中国太平保险(澳门)有限公司董事、中国太平保险服务(日本)有限公司董事等。        于先生在太平集团工作期间，于2009年获中国保监会系统第五届青年五四奖章。加入中国太平前，任职于友邦保险中国区总部精算部，从事保险产品开发、定价、经验分析和代理人薪酬福利研究工作。        于先生2000年毕业于复旦大学数学研究所，应用数学专业，获理学硕士学位；1997年毕业于复旦大学数学系，控制科学专业，获理学学士学位，是中国少有的寿险、非寿险双料精算师，目前是北美精算学会会员（FSA，2003）、香港精算学会资深会员（2003）、中国精算师协会常务理事、创始会员和中国精算师（非寿险方向，2007），亦拥有美国寿险管理师（FLMI，2003）、国际注册内部审计师（CIA，2005）资格。目前还是中国银保监会偿付能力监管专家咨询委员会第一届咨询专家（2017年12月起）、中国金融风险五十人论坛（CFR50）专家委员会委员（2017年1月起）。 ', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '240', 'name' => '汪强', 'thumb' => 'public://expert/2020/12-27/21445795e3ae593686.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2020/12-27/21445798d441736117.jpg', 'description' => '万达信息股份有限公司资本运营部副总经理', 'about' => '万达信息股份有限公司资本运营部副总经理，原横琴人寿保险有限公司风险管理部负责人，曾任职中国人寿、中再集团等，具有十几年保险行业风险管理工作经验。近期亦作为协办单位的成员参与保监会偿二代二期工程相关研究。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '      ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '      ', 'elegant' => array(), 'userId' => '337', 'status' => 'unpublish', 'createdTime' => '1609076833', 'updatedTime' => '1612872004', 'body' => '汪强，万达信息股份有限公司资本运营部副总经理，原横琴人寿保险有限公司风险管理部负责人，曾任职中国人寿、中再集团等，具有十几年保险行业风险管理工作经验。近期亦作为协办单位的成员参与保监会偿二代二期工程相关研究。 ', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '295', 'name' => '汪健兵', 'thumb' => 'public://expert/2022/02-23/18011282fbc0245197.png', 'originalThumb' => 'public://article/2022/02-23/180112861980065714.png', 'description' => '中国太平洋人寿保险股份有限公司风险管理部总经理', 'about' => '中国太平洋人寿保险股份有限公司风险管理部总经理，中国精算师，曾有精算、财务、战略部门工作经历。华东师范大学统计系硕士，研究成果多次获上海青年金融创新奖和中国保险的优秀论文等。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '     ', 'attachachieve' => '      ', 'viewpoint' => '     ', 'elegant' => array(), 'userId' => '5126', 'status' => 'unpublish', 'createdTime' => '1645609961', 'updatedTime' => '1645610475', 'body' => '       中国太平洋人寿保险股份有限公司风险管理部总经理，中国精算师，曾有精算、财务、战略部门工作经历。华东师范大学统计系硕士，研究成果多次获上海青年金融创新奖和中国保险的优秀论文等。 ', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '148', 'name' => '刘刚健', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-09/143930257723708735.png', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-09/1439302b2b1c431855.png', 'description' => '中国太平洋保险香港公司副总', 'about' => '中国太平洋保险香港公司副总。1992年加入人保总公司再保险部，2002起在中国再保险公司伦敦工作了15年，创建了中再劳合社辛迪加。在中国政法大学和伦敦城市大学分别获得法学硕士学位，具有中国律师资格和英国特许保险学会FCII资格。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '   ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;">一、关于公司治理</h2>       刘刚健专家在《保险公司治理与风险控制》（2020）一文中从公司治理的概念出发，认为公司治理的核心是规范保险公司利益相关方之间关系的框架，并可透过这种机制厘定、落实和监测公司的经营目标。同时，刘刚健专家指出公司治理的目标有三个（首要目标是经营业绩要良好，第二是对利益相关方要负责，第三是减少利益冲突）；公司治理所依赖的原则支柱有四个（第一是公平，第二是责任，第三是独立，第四是透明）；所涵盖的要素有五个方面（忠诚的董事会、良好的规则、有效的管理、充分的披露和明确的股东权利）。他认为，公司治理是调和各方面关系，风控的目标就是平衡风险和回报，最关键的就是要适度。       来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理——刘刚健《保险公司治理与风险控制》   <h2 style="text-align: justify;">二、关于公司治理与风控</h2>       刘刚健专家在《保险公司治理与风险控制》（2020）一文认为，公司治理与风控的关系是，风控是公司治理的优先项，是首要选项，董事会要制定风险偏好、制定风险政策，提供三道防线和全面风险管理的框架。风控能够提高和完善公司自身的治理水平，两者相伴相生，紧密结合。良好的公司治理和风控文化会提升公司的价值、产生溢价。但是治理的关键和核心是建立一个适度的风险文化，即在风险边界内，公司治理必须能够确保发展和盈利，把握好风险和回报的平衡       此外，刘刚健专家进一步提出，公司治理和风控会受到外部约束。其主要包括四个方面：第一是监管，着重指出英国是双峰监管；第二是评级，强调最近ESG有单独的不同的评级机构；第三是审计，第四是精算。       来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理——刘刚健《保险公司治理与风险控制》   <h2 style="text-align: justify;">三、关于环境污染索赔</h2>       刘刚健专家介绍到，美国责任险主要有三类赔案，习惯称APMclaims，它涵盖了环境污染、健康损害等三种索赔。论文《美国责任险一瞥》（1997）提到，美国环境污染案与美国国会1980年一项被称为Superfund的立法有密切的关系。这项立法有两个特点，一是此项立法具有追溯力；二是规定了连带责任。其显然有别于美国一般的民商法立法原则和普通法的传统，目的就是要确定对环境污染应负责的对象，并强制他们履行清理污染的义务，以保护美国公共利益。       刘刚健专家还详细总结了环境污染索赔对行业的影响。针对责任险索赔案，美国国内多数公司都采取了积极的态度。一旦出现赔案，马上参与调查处理，明确损失是否在保单的承保范围之内，在责任明确后，对损失金额进行精确的评估，通过各种努力争取降低索赔金额。在组织管理方面，有的公司是由内部的一个或几个部门来处理，有的是把公司一分为二。也有一些公司采取了出售或倒闭的办法来减轻或逃避责任。在国际市场，英国劳合社成立了名为Equitas的专门管理机构来集中处理包括美国责任险在内的老业务；慕尼黑再保险公司则由公司内部部门处理，他们建立了严格的帐务管理制度和有关的电脑系统；除公司内部大多数有关职员受过专业法律训练或从事过法律实践外，还聘请当地和美国的职业律师协助处理赔案；对比例业务定期到分出公司进行审核和查帐，对超赔分保业务。       论文《美国责任险一瞥》（1997）通过对美国环境污染案的分析，提出三点解决方案：第一，应根据情况的变化不断完善保险条款，以适应海洋货物运输行业的变化和保险市场的需要。第二，保险公司在处理这些赔案过程中，应认真分析事故原因，对装卸、运输、仓储以及包装等方面存在的问题，会同被保险人一道研究对策，开展防灾防损工作，以减少社会物质财富的损失。第三，为更好发挥保险防灾防损的职能，保险人应沟通政府、行业管理部门和行业协会制定相关的法律、法规和规则来规范行业管理，规范承运人的责任与义务，限制他们的免责权利，以保护托运人与收货人等方面的利益。       来源：《保险研究》1997年09期   <h2 style="text-align: justify;">四、关于承保权外包方式</h2>       刘刚健专家通过对美国责任险案例的分析，针对承保权外包方式提出了一些思考和建议：第一是在公司风险政策方面，要对这种让渡和外包进行严格的审慎管控；第二是在具体承保人操作方面，至少应该有几个原则的把握，首先是不能把它让渡给经纪人搞的承保代理，其次是对于新的承保代理公司要慎之又慎，最后在授权前必须对相关的承保人进行面试，在授权后还要进行年度的审核，同时要观察他有没有得到市场上有名的和大多数公司的授权。       来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理——刘刚健《保险公司治理与风险控制》   <h2 style="text-align: justify;">五、关于危机</h2>       刘刚健专家指出，他从业多年关于经历过的五次危机的感受：失衡的风险文化和不到位的外部约束造成的一些公司倒闭或者行业危机。刘刚健专家在美国责任险危机的案例中提到，将承保权让渡给第三方的行为，虽然开始时就有很多人反对，但是这种让渡方式有一个巨大的好处，就是能够提高生产率、提高效率。同时，由于责任险中，许多业务是法定业务，有时100万美元的责任，保费能够达到10万美元，使得在危机中也产生了一些生机，有些人借此获得不少盈利。因此，刘刚健专家认为，危机是危中有机，百慕大和另类保险市场的兴起正是因为之前的危机。疫情也可以作为一个行业进步的推动力，目前看特别是保险业和金融业的远程办公发展迅速，这对提高生产效率有很大帮助。       来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理——刘刚健《保险公司治理与风险控制》 ', 'elegant' => array(), 'userId' => '249', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1604904045', 'updatedTime' => '1636527246', 'body' => '      刘刚健，中国太平洋保险香港公司副总。1992年加入人保总公司再保险部，2002起在中国再保险公司伦敦工作了15年，创建了中再劳合社辛迪加。在中国政法大学和伦敦城市大学分别获得法学硕士学位，具有中国律师资格和英国特许保险学会FCII资格。 ', 'type' => 'senior', 'opened' => '1', 'followed' => '0'), array('id' => '218', 'name' => '周瑾', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-12/152350677f59889080.png', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-12/1523506e3b90232313.png', 'description' => '普华永道金融行业管理咨询合伙人', 'about' => '普华永道金融行业管理咨询合伙人，金融风险管理师（FRM），擅长于战略规划、组织管控、风险管理、公司治理、运营与流程、资产负债管理和投资管理，兼职担任多项职务，包括中国金融风险五十人论坛（CFR50）成员、中国保险资产管理业协会资产负债管理专委会专家委员、中国保险保障基金特聘保险行业风险评估专家等。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '<div style="border-left: 5px solid rgb(255, 114, 0); padding-left: 20px;">论文</div> <div style="height: 12px; float: left;"> </div> <div style="height: 12px; float: left;"> </div> 2012，风险偏好体系：框架、方法和领先实践，《风险管理》第2期 <div style="height: 12px; float: left;"> </div> 2013，业务连续性管理（BCM）——金融机构如何防患于未然并在危机中求得生存，《风险管理》第1期 ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2>一、关于风险偏好体系</h2>        在《风险偏好体系：框架、方法和领先实践》（2012）中，周瑾提出：风险偏好是建立于全公司层面的反映了董事会和高管层愿意承受的风险程度的总体观点，反映公司对风险的基本态度。对于金融机构而言，风险偏好必须实现盈利、风险和资本的有效平衡。        风险偏好体系应包括三大机制：形成机制、传导机制和跟踪调整机制。       在风险偏好形成过程中，最重要的工作就是对利益相关方期望进行分析。在分析过程中，通常采用“自上而下”和“自下而上”相结合的方法。金融机构一般采用基于定量模型基础之上的界定方式，而对于无法或难以用经济资本方式描述的风险类型，一般用定性的方式进行描述，并通过一定的软限额或定性标准，设定风险容忍度水平。对风险容忍度和目标风险轮廓的界定还要制定风险偏好陈述书并进行动态调整。        在进行风险偏好传导时，定量的容忍度指标需要进行分解，可以通过量化的分析和模型计算进行分解。盈利类指标的分解就是预算管理的内容，但需要充分考虑到资本和偿付能力对盈利能力的约束条件；对于非盈利类定量指标，若从资本角度设立，仍采用经济资本或风险价值的理念进行分解，若从其他角度设立，则采用诸如敞口/头寸限额、流动性比率、敏感性限额等方式进行传导。对于定性的容忍度指标，常常用到关键风险指标来实现日常管理，更多从监管要求的角度或基于管理经验来设定。        风险偏好指标在执行实施一段时间后，需要进行重检。通常，这项工作与公司的预算管理及业绩考核一并进行。在遇到突发事件和市场或监管巨变时，也需要及时对风险偏好陈述的适当性和合理性进行重检，必要时进行调整。        来源：《风险管理》杂志2012年第2期   <h2>二、关于业务连续性管理</h2>        周瑾就金融机构如何进行业务连续性管理、保持业务连续性，在《业务连续性管理（BCM）——金融机构如何防患于未然并在危机中求得生存》（2013）中提出：近年来，保持业务连续性已成为各国金融机构关注的重点，而中国广大金融机构的业务连续性管理还存在很多问题，主要体现在：基础制度不健全；缺乏业务影响分析、风险评估等业务连续性管理的有效工具；未建立完整的业务连续性计划和应急预案体系；未建立常态化的业务连续性演练机制；在制度、人员和流程方面的安排和演练不够。        完整的业务连续性管理解决方案，应全面涵盖业务连续性管理组织架构、政策制度体系、管理方法和工具等各项内容。        业务连续性管理组织架构需要从日常管理及应急处置两个维度进行明确，前者主要包含董事会、高级管理层及各相关部门三个层次，后者主要包括应急决策层、应急指挥层、应急执行层和应急保障层四个部分。        业务连续性管理的工具和方法包括业务影响分析及风险评估、业务连续性计划及应急预案、业务连续性演练。        业务影响分析及风险评估通过对机构业务活动和关键资源的系统性分析，从而有效帮助机构明确业务连续性管理的重点，主要包含三个方面：识别重要业务、重要业务影响分析及风险评估。        业务连续性计划包括：应急处置组织架构；突发事件等级定义；业务及风险信息；备份资源说明；业务连续性计划维护记录；对剩余风险的评估和说明等；应急预案内容包括：涉及的事件类型或风险类型；该预案中涉及的应急组织架构和架构中各部门、人员在计划中的角色、权限；信息传递路径和方式；事件处置机制和具体操作步骤等。        一个合理详尽的演练计划有助于参与人员更好的理解和执行演练事项，达到良好的演练效果。同时，基于演练计划内容有序组织业务连续性演练实施工作，也是演练成功的重要基础。        来源：《风险管理》杂志2013年第1期   <h2>三、关于打造数字化时代的智能风险管理平台</h2>        关于保险行业风险管理数字化和智能化的趋势及数据平台，周瑾提出：保险行业的风险管理能力发展完善可以归结为三个阶段。第一是规范化阶段，以满足监管合规要求为主要目标，建章立制，重点是建立风险管理的组织、制度和流程体系，分析与管控以手工或excel工具为主。第二阶段是自动化，以改变纯手工操作，建立风险管理信息系统为主要标志，并实现定期的风险自评估、指标监测分析以及风险管理报告等。第三阶段是智能化，以实现主动风险管理为目标，积极引入ABCD等新兴技术，注重数据分析与决策支持的价值，探索风险管理前置的模式。而保险行业进一步推动智能风控体系和能力，需要围绕着应用场景、算法模型、数据驱动和文化变革四个角度来推进。        第一是应用场景。保险行业的风控应用分为十大场景。在选择智能风控应用场景和投资领域上，保险公司需要基于不同技术的成熟性和其带来的现实价值，考虑优先排序。要从投入-产出和价值回报最大化的角度去进行取舍。        第二是算法模型。智能风险管理平台未来需要不同类型算法模型支撑，首先是常规的统计分析，尤其以回归分析为主。其次是机器学习和深度学习，一些线上的产品与业务模式，因为有大量的数据去训练，且有很明显的回报价值，所以可能也会运用这些复杂的模型算法。算法模型的选择，更多要考虑的是算法是否匹配数据基础和应用场景，并以实际效果作为判断标准。         第三是数据驱动。数据对风控、对客户价值挖掘和营销价值重大，因此数据基础工作必须要有持续而坚定的投入，需要科学地看待数据工作的底层性和长期价值。在具体的处理方式上，可以基于分阶段的数据库和平台的搭建，实现一些短期成效，看到速赢效果，才可以展现给管理层以信心。        第四是文化变革。保险公司应将风险文化融入到内部的各层面和环节中，将其融入员工的行为准则与行为习惯，贯彻到公司各种实际工作中。需从保险公司战略转型和业务创新的目标出发，先整合第一、二和三道防线的数据，统一数据标准，然后推动第二道防线的作业前移，致力于构建风险管理部门与业务前线部门新型的合作伙伴关系，打造获客风控一体化的模式。        风险管理的进阶发展需从以上方面入手，解决数据滞后、信息孤岛、指标静态、管控被动等问题，搭建新一代的智能风险管理平台，实现内部风险管理的智能化升级，并真正实现风险管理的价值。        来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛（11月）   ', 'elegant' => array(), 'userId' => '319', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1605165888', 'updatedTime' => '1639730639', 'body' => '       周瑾先生是普华永道金融行业管理咨询合伙人，拥有近20年的专业服务经验，擅长于战略规划、组织管控、风险管理、绩效提升、运营与流程、投资管理、以及科技驱动的数字化变革等，服务的客户覆盖60多家保险机构、20多家银行、近20家资管机构，以及超过10家金控集团。        周先生深入参与保险行业监管研究与规则制定，主题包括：偿二代（负责风险管理要求和评估监管标准制定课题，参与集团监管、投资风险最低资本计量等课题）、系统重要性保险机构（联合负责规则制定和行业数据测算）、资金运用（参与中资协若干研究课题，编写并出版报告）、资产负债管理（负责保险资产负债管理内审标准制定）、公司治理、大数据合规（作为副主编参与编写报告并出版）。周先生曾全程参与某国有银行历时4年的股改、引战和上市的全过程，积累了丰富的现代金融改革与资本市场的经验。        近年来，周先生关注科技驱动的金融机构的战略转型、组织管控、数字化、客户画像、交叉销售、大数据风控、国际化战略等主题，为互联网企业、保险和资管机构等提供相关咨询建议，于2018年参与主编《保险公司合规管理与大数据应用》，近期主导编写发布了《中国保险中介行业发展趋势白皮书》、《中国家庭保险账户白皮书》、《寻找创新变革之路，实现长期价值增长——人身保险公司转型突围的战略路径》、《战略转型中的险企如何御“风”前行：风险管理的新定位、新策略和新模式》、《中台思维下的险企核心能力重塑》、《突围升级，数字化助推后疫情时代保险行业渠道转型》、《谋定后动，顺势而为，金控监管新时代的应对之策》等系列研究报告。        周先生曾公开发表约30篇专业论文和研究报告，多次应邀为银保监会、中国保险资管业协会、中保协及各大金融机构提供培训服务，并受邀经常在大型会议上发表演讲和分享观点。   专业资格 • 金融风险管理师（FRM） • 中资协资产负债管理专委会专家委员 • 中保协中国保险网络大学特聘课程研发专家 • 中国金融风险五十人论坛（CFR50）专家成员 • 中国保险保障基金保险行业风险评估专家 ', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '109', 'name' => '张贵宾', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-05/1328182293c0379283.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-05/13281827e825616735.jpg', 'description' => '太平资产管理有限公司首席风险管理执行官、合规负责人', 'about' => '太平资产管理有限公司首席风险管理执行官、合规负责人，中国保险资产管理协会内控专委会秘书长。曾任职于华泰资产管理有限公司、长江养老、澳大利亚超级年金管理机构、中信银行。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '         <div style="border-left: 5px solid rgb(255, 114, 0); padding-left: 20px;">论文</div> <div style="height: 12px; float: left;"> </div> <div style="height: 12px; float: left;"> </div> 2016 ，基于多维时间序列的ETC短时交通流量预测模型.《交通运输系统工程与信息》2016年04期 2016，多维时间序列的组合预测模型《中国科学院大学学报》2016年06期 2015，基于复杂网络理论的担保网络风险传播模式研究《中国科学院大学学报》2015年06期 2015，基于复杂网络理论的担保网络研究《复杂系统与复杂性科学》2014年02期 2013， XML Data Cube Based on Tree Structure. 《Journal of Convergence Information Technology.》 Vol.2 (4): 21-30, 2013. 2011， pXCube云模型的任务划分技术Task Partition Technology of pXCube Cloud Model. 《中国通信》 2011年06期 2010， Research on Index Technology for Group-by Aggregation Query in XML Cube. 《Information Technology Journal》Vol. 9 (1): 116-123. (EI检索) 2008，基于J2EE的集成开源框架研究与应用，《微计算机信息》 2008年15期 2008，贷款组合信用风险模拟的简化方法，《计算机仿真》 2008年05期 2008，商业银行安全保障体系设计，《计算机技术与发展》 2008年03期 2006 ，A workload algorithm in Agent organization.《电子信息学术前沿》（中国博士后制度20周年纪念系列），北京：电子工业出版社, pp. 465-470, 2006. 2003，基于Agent的协同关系模型研究.《系统仿真学报》. Vol.15(11):1529-1532, 2003 2003，一种新的混合式身份认证技术.《计算机工程》2003年11期 2003，基于粗糙集的决策规则约简.《计算机工程》2003年12期 2003 ，CSCW环境中动态信息感知技术《计算机应用》2003年04期 2002，数字工程图签名技术研究. 《计算机工程与应用》 2002年16期 2002，用EJB开发J2EE应用. 《计算机应用》 2002年04期 2001，面向对象技术在信息融合系统设计中的应用.《仪器仪表学报》 2001年S1期 ', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;">一、新形势下保险资产管理公司风险管理实务</h2> <h4 style="text-align: justify;">（一）风险预期与实际的偏差</h4>       在进行投资和风险管理时，宏观分析都是一个很重要的过程，因为宏观分析可以让我们对经济的基本面有一个了解。在对2020年1-6月的宏观经济进行分析时，我们可以看到许多宏观经济指标都出现了预期与实际的偏差。       从历史看，中国经济增长开始减速以来，市场预期多数时间要低于实际值，但二者趋势基本一致，预期对拐点判断也较好。       对疫情防控期间中国经济的预测进行复盘之后，我们也可以看出实际与预期偏差的内在原因。2020年一季度，疫情爆发，市场分歧大，实际值弱于预期。由于中国GDP增速长期以来窄幅波动，加上市场对疫情冲击影响缺乏评估的锚定。       对A股整体净利润的预期增速而言，机构预测总体增速下调，但疫情冲击后增速会渐进修复。机构对2020年全A净利润从2019年的12.1%下调至1.8%，对2021年净利润增速预测为20.7%，和2017年的全A净利润增速的实际值相当。2020年只要不出现黑天鹅事件，当年的净利润增速实际值应该会高于预期值。但从分析师目前对2022年权益市场的净利润增速的分析而言，可能会发生一次反转，出现新的拐点。       1、预期偏差之于固定收益市场       目前保险资金的运用中，有70%-80%是投入了固定收益类产品，所以固定收益市场的全年走势就基本决定了保险资管公司的总体表现（如图3）。就2020年3月和4月的数据来看，除CPI和PPI以外，市场对于宏观经济的预期整体持续低于实际情况，即经济基本面实际情况好于市场预期。事实上，3月、4月的预期都低于实际值，并且偏差的绝对值还比较大，这就已经给了机构一个强烈的风险提示信号，即拐点可能即将到来。到了5月份起中国债券市场大幅回落，部分原因就是对于基本面预期的纠偏。因此，对于疫情等冲击出现时，对预期偏差和拐点的判断就十分重要。       2、预期偏差之于权益市场       从1927到2019年美股的历史数据来看，低市净率的股票年平均收益率为16.51%，高于高市净率的股票平均收益率11.29%。       Piotroski & So （2012）发表于Review of Financial Studies上的文章，第一次提出了权益市场的预期差（Expectation Errors）概念，指出价值股战胜成长股背后的原因是错误定价，即市场参与者低估了前者、高估了后者。这里的高估和低估都是价格相对于其内在价值而言，价格反映了投资者对于股票的市场预期，而内在价值反映了股票本身的基本面预期，高、低估说明这两个预期之间存在差异。当预期差出现时，预期差的修正是市场的必然行为也反映了价值股跑赢成长股的内在逻辑。因此投资经理在构建投资组合时，就可以把组合中的价值股和成长股进行分类后，判断其中是否有预期差的存在。 <h4 style="text-align: justify;">（二）大类资产配置</h4>       1、大类资产配置存在一定的路径依赖       路径依赖指的是大类资产当年的配置会受前一年的影响。从全行业增量资金的配置来看，上一年度市场情况对下一年度的配置决策的确有较大的影响。因此我们可以根据上一年的行业配置情况来解释下一年的配置情况，也可以对冲击的影响做出稍微前瞻性的预判和安排。       2、宏观突发事件对大类资产配置的影响       对于公共卫生事件的冲击，根据其发展阶段可以将其分为扩散期、处理期和后处理期。这种事件的爆发是一个突然性的脉冲，人们很难对其进行预测，但对随后的扩散期、处理期和后处理期还是有能力对其进行判断。 <h4 style="text-align: justify;">（三）权益价格风险</h4>       1、关注回撤控制       收益率较好的组合也是回撤控制做得较好的。       2、权益类投资的趋势       由于市场预计长期处于较低利率水平，以及新国际会计准则IFRS9实施，越来越多险资考虑涉足或增加长期股权投资。 （四）利率风险       1、保险资金的利率风险管理难度日益增大       2、衍生品的运用       衍生品放开为保险资金利率风险对冲提供了工具。       来源：2020TGES系列论坛-10：资产管理与投资风险管理，《首席风险官机制设立的背景、设计和利弊分析》演讲文稿整理   <h2 style="text-align: justify;">二、当前资管行业风险管理挑战</h2> <h4 style="text-align: justify;">（一）重视下侧风险管理，忽视了上侧风险</h4>       风险管理的核心是对于不确定性的管理，这个不确定性一定是既有上侧不确定性，也有下侧不确定性，对于下侧不确定性和上侧不确定性的重视程度应该一致。但是，金融机构和监管整体往往更关注下侧不确定性，忽视了上侧不确定性。       金融机构风险偏好中更重视下侧不确定性。在各种风险因素指标中，包括在险价值、风险准备金、内部评级、压力测试结果、增长率、尾部风险、收益波动率等，大部分指标侧重下侧不确定性，只有少部分指标侧重上侧不确定性的管理，这是一种失衡。       忽视上侧风险给金融机构带来风险和挑战。一是盲目乐观：忽略了业绩快速增长带来的风险，可能会承受过多的风险暴露；二是财务波动：经营、财务指标过大的波动；三是大额损失：上侧风险过大意味着长期大额损失。 <h4 style="text-align: justify;">（二）监管政策变化带来了更多合规内控挑战</h4>       现阶段中国金融监管体系经历了重要改革，其构建和趋势逐渐向巴塞尔III监管体系靠拢。巴赛尔III是国际金融危机后全球金融改革的重要成果，在监管框架上区分了微观审慎监管和宏观审慎监管，注重单个金融机构风险的同时关注系统性风险。       资管行业格局重塑过程中存在过渡期风险，过渡期意味着投资者理念的转变、业务形态的转变、组织运作的转变，转变的过程中存在速度不一致、认知不一致的风险，同时也存在转变不完全、不及时、不合规的风险。 <h4 style="text-align: justify;">（三）金融机构集团化发展趋势下，并表风险管理重要性日益提升</h4>       未来对子公司层面的管理和原来传统的存贷款管理在思路上要做很大的调整。其面临的挑战，一是在业务发展和盈利模式上；二是风险管理组织、体系和机制，包括有效的信息沟通、风险管理和监控工具的引入和实施；三是成熟的风险监控技术；四是母子公司、各子公司间的风险隔离，因为集团化有个特征，即本身的管理要集中化，但是由于子公司都是独立的法人，而且可能受制于不同的监管，监管在一些敏感信息上有隔离的要求。 <h4 style="text-align: justify;">（四）金融行业顺周期风险对经营稳健性的挑战</h4>       金融顺周期性主要归于四方面原因：一是资本监管的顺周期性，即以风险为基础的资本监管方法，在经济繁荣时资本充足率的设定往往较为宽松，信贷供给限制较弱，经济萧条时则相反；二是机构对风险的认知、风险承受意愿和偏好随着经济波动而变化；三是在整个资产管理行业，遵循“公允价值”原则的会计方法本身也会强化顺周期的趋势；四是金融机构薪酬激励机制。金融机构要做到基业长青，就要强化抵御顺周期风险的能力。       来源：2019TGES保险公司风险管理高级研讨会：偿二代与全面风险管理《资产管理公司的视角》演讲文稿整理   ', 'elegant' => array(array('src' => '/files/expert/expert_1611656675.jpg')), 'userId' => '208', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1604554153', 'updatedTime' => '1636597518', 'body' => '      张贵宾，太平资产管理有限公司首席风险管理执行官、合规负责人，中国保险资产管理协会内控专委会秘书长。曾任职于华泰资产管理有限公司、长江养老、澳大利亚超级年金管理机构、中信银行。 ', 'type' => 'senior', 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in plugins/MeetingPlugin/Controller/GroupController.php at line 1311
1. 0,
2. 1
3. );
4. $checkcontent = $checkcontents['0'];
5. $checkexpert = $this->getMeetingGuestService()->getGuest($checkcontent['guestId']);
6. $about = '';
7. $about1 = explode('。',$checkexpert['about']);
at GroupController ->activityAction (object(Request), '22')
at call_user_func_array (array(object(GroupController), 'activityAction'), array(object(Request), '22'))
in vendor/symfony/symfony/src/Symfony/Component/HttpKernel/HttpKernel.php at line 144
1. $arguments = $this->resolver->getArguments($request, $controller);
3. // call controller
4. $response = call_user_func_array($controller, $arguments);
6. // view
7. if (!$response instanceof Response) {
at HttpKernel ->handleRaw (object(Request), '1')
in vendor/symfony/symfony/src/Symfony/Component/HttpKernel/HttpKernel.php at line 64
1. $request->headers->set('X-Php-Ob-Level', ob_get_level());
3. try {
4. return $this->handleRaw($request, $type);
5. } catch (\Exception $e) {
6. if ($e instanceof ConflictingHeadersException) {
7. $e = new BadRequestHttpException('The request headers contain conflicting information regarding the origin of this request.', $e);
at HttpKernel ->handle (object(Request), '1', true)
in vendor/symfony/symfony/src/Symfony/Component/HttpKernel/DependencyInjection/ContainerAwareHttpKernel.php at line 69
1. $this->container->set('request', $request, 'request');
3. try {
4. $response = parent::handle($request, $type, $catch);
5. } catch (\Exception $e) {
6. $this->container->set('request', null, 'request');
7. $this->container->leaveScope('request');
at ContainerAwareHttpKernel ->handle (object(Request), '1', true)
in vendor/symfony/symfony/src/Symfony/Component/HttpKernel/Kernel.php at line 185
1. $this->boot();
2. }
4. return $this->getHttpKernel()->handle($request, $type, $catch);
5. }
7. /**
at Kernel ->handle (object(Request))
in web/app_dev.php at line 40
1. $kernel->loadClassCache();
2. $request = Request::createFromGlobals();
3. $kernel->setRequest($request);
4. $response = $kernel->handle($request);
5. $response->send();
6. $kernel->terminate($request, $response);

Stack Trace (Plain Text)

[1] Symfony\Component\Debug\Exception\ContextErrorException: Notice: Undefined offset: 0
    at n/a
        in /www/wwwroot/www.cfrisk.org/plugins/MeetingPlugin/Controller/GroupController.php line 1311

    at Symfony\Component\Debug\ErrorHandler->handleError('8', 'Undefined offset: 0', '/www/wwwroot/www.cfrisk.org/plugins/MeetingPlugin/Controller/GroupController.php', '1311', array('request' => object(Request), 'id' => '22', 'group' => array('id' => '22', 'title' => '保险与风险管理', 'about' => '<table style="height:33px;border-collapse:collapse;width:430.52pt;border:none;" width="574"><colgroup><col style="width:430.55pt;" width="574" /></colgroup><tbody><tr style="height:25pt;"><td class="et2" height="33" style="border:none;height:25pt;width:430.55pt;padding-top:1px;padding-left:1px;padding-right:1px;vertical-align:middle;white-space:nowrap;" width="574"><span style="font-size:10pt;"><span style="font-family:'等线';"><span style="color:#000000;"><span style="font-weight:400;"><span style="font-style:normal;"><span style="text-decoration:none;">探讨保险公司业务与风险管理，含业务创新、偿付能力新规、公司治理、合规管理等多方面内容。</span></span></span></span></span></span></td>
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<div style="border-left: 5px solid rgb(255, 114, 0); padding-left: 20px;"><span style="color: rgb(0, 0, 0);"><span style="font-size: 16px; font-weight: bold;">论文</span></span></div>

<div style="height: 12px; float: left;">&nbsp;</div>

<div style="height: 12px; float: left;">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">1992，线性模型回归系数的自适应估计，硕士论文。</span></span></p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>数据科学在保险产品的实施和应用</strong></span></h2>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（一）</strong><strong>数据驱动赋能保险产品</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 一般而言，在美国传统的保险公司，申请保险时需要填很多表格，以前的产品里需要问150多个问题，例如是否养狗、房屋里是否有游泳池等等，由此评估申请人风险，最后进行保费的收取。这种情况下耗时就比较长，一般需要进行15到30分钟的填表，然后再开始定价。而目前的产品是完全数据驱动的，故目前到网站上只要进来填写地址等信息，只需要几秒钟的时间就可以完成定价，即在客户来到公司查询自己的保费是多少钱，后台已经将保费计算完毕。同时，在推广到全国的目标下，这个产品已经从六千万的保费到现有的2.5亿保费，在3年间翻了两倍。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（二）数据科学在产品客户生命周期中有重要应用</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; <strong>1、</strong></span><strong>潜在客户</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>如果要针对房屋出售保险，就要对每一个房屋建立模型，计算其潜在风险，而这种风险不向监督机构报备，因为这是非约束下的风险，即根据机器学习、深度学习等各种模型得到的风险不需要报备。此外还有一个定价模型，而定价模型则需要向银保监会报备。这种定价模型与之前的模型也不太一样，因为这些模型有时使用的变量较少，或者模型是线性的，这是由于报备时必须解释每一个变量，要解释每一个变量的区间。这样就需要有很多的模型。此外，还要考量谁会对产品产生兴趣，这就需要响应模型。而在响应模型上，有一般的商业模型，也有直邮的响应模型，还有数字的响应模型，在各种渠道都有模型来支持。同时，对于房屋还要研究竞争者的可能定价，这也有很多的模型支持。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;<strong> 2、</strong></span><strong><strong>客</strong>户投保与产品定价</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>在投保的时候，也需要针对客户优化的模型。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; <strong>3、</strong></span><strong>客户管理</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>客户管理主要包括两个部分，首先是投资，因为收取的保费，除了银保监会规定的预留金，都需要进行投资。受限于公司规模，投资上是委托其他人进行。但是在理赔、欺诈索赔、代偿这些方面，都有相应的模型支持。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; <strong>4、</strong></span><strong>客户续签</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>最后，从生命周期的角度，当客户最后达到一年时，肯定要考虑续约。此时就需要客户流失的模型来进行估计，谁有可能不续约，有多大可能不续约？以及在续约时，由于对客户了解更多，此时会再建一个风险模型。根据新的模型，就可以分辨出适合续约的客户。在这种情况下，公司的损失率大体在10%，而对于能收回部分基本上是没有取得成本（acquisition cost）的。而且续约相比新的保单，一般而言更加有盈利能力。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（三）目标群体的寻求方向</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>目标群体的选择主要有三个方向：一是盈利性。如何确定盈利性？公司收入主要来源于保费，而定价模型是通过银保监会报备的。报备的模型需要的变量相对较少，且需要可解释性。而要考虑风险和费用时，风险需要单独建立模型，即所谓真正的风险（True&nbsp;risk）。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>二是竞争力。只有盈利性也不行，例如对客户都收取1万保费就可以保证盈利性，但相对的没人会选择投保。所以还要考虑和竞争对手比较时，价格上是否有竞争力，而价格的比较就涉及定价模型的比较。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>三是预算的承受能力。尽管客户具有可盈利性，也可能有竞争力，但客户也可能第二年就不再续约。而获客成本很高，平均一个保单，可能需要五六百美元，而一年的保费也就一千多美元，如果只带一年则肯定亏本。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（四）数据源与模型预测性改进</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>模型起着十分重要的作用。如果盈利性预测做的不对，就对客户选择产生了直接误导，而在竞争力等方面也是类似的。因此，类似生存曲线的一系列模型都要考虑预测的准确性，并且一定要不停地改进。改进中非常重要的就是数据源。数据科学，数据是基础。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（五）新的方法、平台与工具</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>语言的种类不重要，必需的是效率。员工写的代码一定要可复用，即可以下次再用，所以需要建各种不同的包。在语言上非常重要的是三个方面：变量的选择与处理、建模的选择与评估，以及可再用性。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（六）多样的数据分析方法</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;<strong> 1、</strong></span><strong>学习目标</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>在这方面，实验设计较为常用。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; <strong>2、</strong></span><strong>描述性分析</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>在描述性分析上，即对数据进行描述时，常用的方法有因子分析、聚类分析等等。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; <strong>3、</strong></span><strong>预测性分析</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>模型使用最多的还是预测性分析，例如线性回归、逻辑回归，保险用的比较多的有严重性、频率等模型要件，这都是线性回归；而后是是否出现风险，客户对我是否有兴趣等等，这都是逻辑回归方面的问题。此外，也有生存分析，即客户持续多久，即前面提到的预测生存曲线，计算现金流，使用NPV的方法进行决策等。另外一个相对使用较多的就是决策树，例如Gradient&nbsp;Boost&nbsp;Model、extreme&nbsp;GBM、随机森林等，这些也是较为成熟的方法。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（七）产品业务团队的配合</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>数据科学的市场上目前的问题是市场较为热门，所以人员流动比较多。这时我们就需要将我们的项目标准化，即获得的成果是公司的而不是个人的，不能因为人员流动就无法运营。正如中国的一句老话，&ldquo;铁打的营盘流水的兵&rdquo;。公司需要变成一个铁打的营盘，进来的&ldquo;兵&rdquo;马上就可以工作，完成后员工可以离开，但成果都还在，所以基本上所有的流程都是很标准的。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>因此，项目设计是最关键的。例如，样板应该如何设计？需要每个人工作的流程一致，但项目可能不一样。具体而言，样本如何设计？目标变量是什么？预测指标是哪些？这都是需要设计的。设计完成后就需要建模，建模以后就可以产生新变量。对此也有不同的代码，将不同的数据源进行结合，这都是流程化的工作。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：TGES2020前沿讲座系列-12 ：保险公司与风险管理《数据科学在保险产品的实施和应用》演讲文稿整理</span></p>
', 'elegant' => array(array('src' => '/files/expert/expert_1609748613.png')), 'userId' => '240', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1604892944', 'updatedTime' => '1636524720', 'body' => '<p style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 金祖胜，现任Bunker Hill保险公司分析部负责人，毕业于中国科大数学系和美国普渡大学统计系。曾任美库尔(Merkle)咨询有限公司分析主管，Targetbase咨询有限公司资深分析主管，麦肯锡分析专家和美国国际集团(AIG)高级分析总监。有20多年在金融服务、通讯、药厂和零售方面的商务决策、预测建模和实施的经验。在大数据应用于风险分析、客户生命周期管理和产品营销等方面有比较深刻的理解。</p>
', 'type' => 'senior', 'opened' => '1', 'followed' => '0'), array('id' => '225', 'name' => '邹江平', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-12/15382959ce8f172575.png', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-12/15383060c58d849114.png', 'description' => '前中邮人寿保险股份有限公司党委委员、纪委书记、合规负责人', 'about' => '前中邮人寿保险股份有限公司党委委员、纪委书记、合规负责人、高级经济师，有十五年银行从业经验。2011年加入中邮保险，一直分管风控、法律、合规等部门。十年间，始终坚持“审慎稳健、风险可控”的风险政策，公司资产从20亿增加到2600亿，未发生一起资金案件、无一笔不良资产，未发生一起重大风险事件。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '<p>&nbsp;&nbsp;</p>
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', 'elegant' => array(), 'userId' => '326', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1605166780', 'updatedTime' => '1636598208', 'body' => '<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;邹江平，前中邮人寿保险股份有限公司党委委员、纪委书记、合规负责人、高级经济师，有十五年银行从业经验。2011年加入中邮保险，一直分管风控、法律、合规等部门。十年间，始终坚持&ldquo;审慎稳健、风险可控&rdquo;的风险政策，公司资产从20亿增加到2600亿，未发生一起资金案件、无一笔不良资产，未发生一起重大风险事件，牢牢守住了风险防控底线。</p>
', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '141', 'name' => '李春萌', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-09/140014e8079e686204.png', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-09/140014edb8a5631824.png', 'description' => '阳光人寿保险股份有限公司数据管理部总经理', 'about' => '现担任阳光人寿保险股份有限公司数据管理部总经理。曾任Teradata技术顾问、IBM咨询顾问、搜狐畅游商业智能总监。致力于保险行业以及金融行业的大数据整合、大数据应用等工作，在大数据反欺诈、大数据营销、大数据精准定价方面有着自己独特的见解与方法论。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '<p>&nbsp;&nbsp;</p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2><span style="color:#000000;"><strong>一、</strong><strong>关于传统保险行业的风险管控</strong></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 论文《大数据助力保险风险管控》（2018）指出保险业传统的风险管理工作受限于行业经验、数据质量、风险成因及相关技术的客观和现实条件，工作模式和内涵长期没有实质性的改变。同时强调，如何提高保险业的风险管理水平、转变发展方式，健全完善风险识别、计量和应对能力，是当前形势下保险业亟待突破的瓶颈。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;来源：《审计观察》2018年01期</span></p>

<p>&nbsp;</p>

<h2><span style="color:#000000;"><strong>二、</strong><strong>保险科技的发展</strong></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 《大数据助力保险公司价值转型&mdash;&mdash;阳光人寿在大数据、人工智能的实践与探索》（2020）一文中指出自2016年&ldquo;保险科技&rdquo;被提出以来，在近几年保险科技这一领域，投入的人员、资金、以及产生的价值已经逐步被释放出来。并且保险科技也越来越被广泛关注，尤其受到新创公司（孵化器）的青睐。与此同时，保险科技的发展也正在颠覆传统保险行业，典型的是寿险和财产险。而寿险和财险又有很大不同，因为寿险的标的是人，需要有效地收集人的数据，国内也有类似业务，即通过健身追踪服务，收集客户健身、健康状况，以此来给予不同程度的保费优惠政策。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理&mdash;&mdash;李春萌《大数据在保险行业的应用&mdash;&mdash;大数据助力保险公司价值转型》</span></p>

<p>&nbsp;</p>

<h2><span style="color:#000000;"><strong>三、</strong><strong>关于大数据下的保险风险管控</strong></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 李春萌专家表示，随着大数据时代的来临，相关技术和条件得到了比较大的改善。数据基础以及分析基础等因素共同促进，为传统风险管理提供了创新突破的手段，这将助力保险公司的风险管控从风险识别、风险评估、风险监控三个环节得到全方位的提升。其中，李春萌专家指出，识别工作是风险管理最基础，也是最难做的一步。风险识别的好坏将决定风险管理工作的广度、宽度和深度，需要不断探索和尝试。此外，结合大数据及相关技术，可以区别利用数据，根据不同数据的属性去评估风险，评估风险对于公司的正常运营情况、运作模式的影响，以及具体的风险因素，分析归纳风险概率、触发条件。再者，利用大数据和相关技术，在制定出风险识别规则和风险量化规则后，即可基于风险规则、风险因子对所管辖的风险进行定量化、实时的监控，满足日常的查阅、跟踪。同时根据量化和监控数据，定期更新风险规则、迭代风险因子与目标风险的关联性，进而不断扩大监控范围，建立起对于衍生风险的监控能力。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;对此，李春萌专家进一步提出基于大数据的风险管理方案，为亟须建立基于大数据的保险公司风险管控架构提供借鉴。整体方案包括数据、规则、平台和管控四个层级，层级关系相互递进，由数据准备开始，通过规则确立、平台搭建和配套管控措施的制定，落地基于大数据的风险管控方案。这将有助于传统保险风险管控的能力的升级和跨越。第一是数据层面，需要建立完备的与风险相关的数据基础，关键是拓展外部数据合作获取渠道，收集、存储和处理来自多个来源的大量不同数据，并与内部数据相结合，产生&ldquo;数据合力&rdquo;。第二是规则层面，需要对已有业务风险管理的经验和规则进行充分的梳理和提炼，关键是通过对大量数据指标的分析，归纳得到风险与风险因子集合，辅助风险识别的量化规则的制定。第三是平台层面，需要搭建配套的信息化或数据平台，为整体解决方案中数据、规则、识别、监控、应对提供自动化和智能化的支撑，关键是让业务一线真正体会到数据释放出的价值，整体上包括三部分，即外部数据接入平台、风险分析平台和风险监控平台。第四是管控层面，关键是建立全面的风险视图，全面监控已发生风险和潜在新风险，以实现对风险识别、分析评估、应对全过程的监视和控制，辅以进行风险影响评估和风险溯源，不断迭代优化。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;但是在大数据风控的应用过程中，李春萌专家强调仍面临诸多问题、困难和挑战，主要体现在数据数量、数据质量和场景落地应用三个方面。首先是数据数量问题，金融公司普遍缺乏统一的信息规划，各系统之间相对独立，存在数据孤岛现象。其次是数据质量问题，大数据允许不够精确的混杂数据&ldquo;噪音&rdquo;存在，但数据量迅速扩大时，&ldquo;噪音数据&rdquo;占比会进一步扩大，最终影响决策的准确性。最后是数据与金融风险场景结合问题，尽管有了风险大数据处理手段，仍需要将风险数据分析结果与金融行业风险需求场景、风险管控流程和体系结合，才能真正发挥大数据风险管控的价值。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;来源：《审计观察》2018年01期</span></p>

<p>&nbsp;</p>

<h2><span style="color:#000000;"><strong>四、</strong><strong>关于大数据下保险公司的价值转型</strong></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;李春萌专家在《大数据助力保险公司价值转型&mdash;&mdash;阳光人寿在大数据、人工智能的实践与探索》（2020）一文中表示，保险行业在高速增长的背景下仍然存在诸多问题，比如产品定价模式非常单一；销售模式仍通过加大营销费用的投入来扩大规模；行业整体诚信水平有待提高；不实告知情况存在、欺诈风险高；服务时效慢、纠纷多；数字化范围虽广，但应用浅等。针对这些问题，保险科技也不能够全部解决，但是却可以在重点领域中加大投入，由易到难去做。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;此外，文章《大数据在保险行业的应用&mdash;&mdash;大数据助力保险公司价值转型》（2020）进一步指出保险科技助力保险公司价值转型的具体方向。保险科技可以给保险业务价值链整体赋能。大数据和人工智能这两项技术，可以赋能产品，销售，承保，理赔，服务整个流程，到目前已经积累了很多相关的应用案例，比如说现在产品的差异化定价，销售的精准营销，承保的模型识别，理赔的反欺诈，服务时效提升减少客户的投诉等等。实际上现在保险的各个流程领域很多都在通过科技来实现赋能，改变，甚至是颠覆。最终助力保险公司转型就是使得产品更加简单，费率更加公平，流程更加透明，服务更加便捷。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理&mdash;&mdash;李春萌《大数据在保险行业的应用&mdash;&mdash;大数据助力保险公司价值转型》，《风险管理》2020年04期</span></p>

<p>&nbsp;</p>

<h2><span style="color:#000000;"><strong>五、</strong><strong>关于大数据下寿险业务模式的展望</strong></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;李春萌专家指出，保险科技下，从定价到渠道到服务到风控整个流程形成闭环。第一，从风控和定价开始，基于大数据的风险量化管理将成为必然。核保核赔，销售误导，非法集资等内外部风险逐渐可控，实现精准风控，基于客户真实需求的非标和个性化产品将越来越多，产品创新，一人一价，实现精准定价。第二，渠道方面，销售渠道多线并举，线上线下高度融合，渠道费用合理化。渠道费用理性化，基于产品创新和客户洞察的营销活动深度开展，实现精准营销。第三，服务方面，基于客户洞察的个性化、场景化服务成为趋势，基于衣食住行的投保，理赔，保全和客服等自动化和智能化保险服务能力逐渐提升，实现精准服务。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;来源：《风险管理》2020年04期</span></p>
', 'elegant' => array(), 'userId' => '242', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1604901686', 'updatedTime' => '1636524870', 'body' => '<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; 李春萌，现担任阳光人寿保险股份有限公司数据管理部总经理。曾任Teradata技术顾问、IBM咨询顾问、搜狐畅游商业智能总监。致力于保险行业以及金融行业的大数据整合、大数据应用等工作，在大数据反欺诈、大数据营销、大数据精准定价方面有着自己独特的见解与方法论。</p>
', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '208', 'name' => '于进科', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-12/115731b7c8df724635.png', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-12/115731bd7633489398.png', 'description' => '中信保诚人寿保险有限公司风险管理部总监', 'about' => '中信保诚人寿保险有限公司风险管理部总监，英国精算师协会与中国精算师协会正式会员。拥有超过15年的保险行业从业经验，曾任职于阳光保险集团、韬睿惠悦（中国）、耆卫集团、瑞泰人寿等公司，工作职责涉及风险管理、法律合规、保险业务咨询、欧洲偿二代、中国CROSS、产品开发以及精算评估等领域。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '<p>&nbsp;&nbsp;</p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<p>&nbsp;&nbsp;</p>
', 'elegant' => array(), 'userId' => '309', 'status' => 'unpublish', 'createdTime' => '1605153867', 'updatedTime' => '1636596587', 'body' => '<p>于进科，中信保诚人寿保险有限公司风险管理部总监，英国精算师协会与中国精算师协会正式会员；毕业于英国 Ｈeriot-Watt University，获得精算学硕士学位。2015年4月加入中信保诚人寿保险有限公司，担任风险管理部总监，负责统筹公司偿二代实施与全面风险管理工作。拥有超过15年的保险行业从业经验，加入中信保诚人寿保险有限公司之前，曾任职于阳光保险集团、韬睿惠悦（中国）、耆卫集团（北欧区、欧洲及拉丁美洲区）、瑞泰人寿等公司，工作职责涉及风险管理、法律合规、保险业务咨询、欧洲偿二代、中国CROSS、产品开发以及精算评估等领域。</p>
', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '222', 'name' => '朱建林', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-12/153339329b2b102494.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-12/1533393c6d9c628640.jpg', 'description' => '泰康人寿保险有限公司科技创新中心数据智能部数据分析与挖掘方向负责人', 'about' => '中国人民大学计算机博士，金融学博士后。现任泰康人寿保险有限公司科技创新中心数据智能部数据分析与挖掘方向负责人，主要工作包括：客户精准营销、代理人赋能、智能核保核赔、健康控费、人力财务智能决策等。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '<p>&nbsp;&nbsp;</p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<p>&nbsp;&nbsp;</p>
', 'elegant' => array(), 'userId' => '323', 'status' => 'unpublish', 'createdTime' => '1605166469', 'updatedTime' => '1612871836', 'body' => '<p>朱建林，中国人民大学计算机博士，金融学博士后。现任泰康人寿保险有限公司科技创新中心数据智能部数据分析与挖掘方向负责人，主要工作包括：客户精准营销、代理人赋能、智能核保核赔、健康控费、人力财务智能决策等。</p>
', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '49', 'name' => '袁先智', 'thumb' => 'public://expert/2019/07-16/101956c74b40844068.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2019/07-16/101956c9a60b365918.jpg', 'description' => '数联铭品科技有限公司（BBD）高级副总裁兼首席风险官', 'about' => '数联铭品科技有限公司（BBD）高级副总裁兼首席风险官，中山大学管理学院和苏州大学金融工程研究中心讲座教授，上海市和四川省在金融工程和金融科技方面的特聘专家。曾任美国毕马威风险管理咨询负责人、中国/香港德勤财务咨询负责人、美国德州能源交易公司总监和加拿大蒙特利尔银行集团总部风险管理部经理。', 'sticky' => 'index', 'weight' => '0', 'achievement' => '<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</p>

<div style="border-left: 5px solid rgb(255, 114, 0); padding-left: 20px;"><span style="color: rgb(0, 0, 0);"><span style="font-size: 16px; font-weight: bold;">论文</span></span></div>

<div style="height: 12px; float: left;">&nbsp;</div>

<div style="height: 12px; float: left;">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">2020，在金融科技中基于人工智能算法的风险特征因子筛选框架的建立和在期货价格趋势预测相关的特征因子刻画的应用 《安徽工程大学学报》 2020年04期。</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2019，基于LM检验的小型工业企业债信评级模型及实证《管理工程学报》2019年01期。</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2016，大数据架构下企业内部信用评级的实证研究《系统工程学报》2016年06期。</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2016，银行操作风险计量、预警、溯源关键技术开发与应用 科技成果。</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2014，中国资产管理行业风险管理现状与建议《中国市场》2014年41期。</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2012，<a href="https://www.yunzhan365.com/19534066.html">如何开展风险管理咨询</a>《中国期货业协会会议论文集》。</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2011，<a href="https://www.yunzhan365.com/99934817.html">大宗商品价格风险管理的问题和挑战</a>《中国期货业协会会议论文集》。</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2009，<a href="https://www.yunzhan365.com/13746374.html">金融风险管理的新挑战及次贷危机的启示</a>《管理评论》2009年03期。</span></span></p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>一、关于普惠金融支持小微企业服务线的产品创新与风险管理</strong></span></h2>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（一）</strong><strong>关于</strong><strong>支持小微普惠金融业务创新线上发展的全息画像工具的建立</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 文章《普惠金融在支持小微企业服务线的产品创新与风险管理方法与案例分享》提到，互联网的核心竞争力在于征信环节。案例公司在金融科技创新的本质和核心点在于三个方面。首先是异构异源数据的融合。异构异源数据的融合指融合政府&ldquo;小数据&rdquo;，促进&ldquo;大数据&rdquo;的小而美。其关键步骤为数据采集、数据集市、数据清洗、数据挖掘、数据分析及数据可视化。并且，有以下六大优势：第一，分布式，平台能够方便快捷地得到部署；第二，私有性，BBD自身拥有多达500台的私有服务器；第三，API接口丰富，可接入多种类型数据；第四，挖掘能力，平台能够自动挖掘数据的内在属性；第五，复杂网络，平台能够找到属性之间的时空关系；第六，动态性，平台能够捕捉数据实时变化。其次是全息画像图谱的建立。企业全息画像由全面新鲜适用于企业的数据构建，包含2000多个非结构性相关联性数据源。企业关联方指与目标企业发生投资及管理行为关系的自然人（公司），任何2个公司可能产生的关系有4种，由此形成了网络图谱。由此，我们可以得到基于大数据的动态全面信用风险全息画像。BBD也在此基础上进行了创新，建立信用风险的X光片到核磁共振图谱，这也是变革的关键一步。最后是基于风险基因指标解读。基于异构异源数据的融合、全息画像图谱的建立及基于风险基因指标的解读，BBD建立了全息画像（HIGGS）平台，其功能主要有信用报告、企业画像、云信监控及关系探寻。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（二）</strong><strong>关于</strong><strong>支持小微企业风险基因解读的&ldquo;U-型现象&rdquo;新理论的建立</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>袁先智专家通过对U型现象模型和创新理论的介绍，总结了两点结论：一是，在小微企业的发展过程中，如果投资者太少或者太多，这对小微企业的成长演变都不好，这种现象称为&ldquo;U形现象&rdquo;；二是股权有极大差异化的公司是好的公司，反之是不好的公司（比如具有等量股权的公司不会形成比较好的激励机制）。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（三）</strong><strong>关于</strong><strong>支持小微普惠金融业务创新线上风险管理动态信用评估体系的建设</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>袁先智专家提出，第一是大数据风险决策模型的建立，其具有全面和动态的特征，包括准入模型、评分模型、决策模型及贷后预警模型。第二是BBD动态信用评估体系框架的建立，其核心模型主要包含以下三部分：首先，财务指标评分模型结合传统的信用评估方法，基于企业的高纬度财务指标，分行业对基础的因子模型进行指标筛选和评分，从而构建完善的财务评分模型；其次，财务欺诈识别模型通过金融大数据方法对基础财务指标进行风险特征的多维度分析，构建了财务异常指标识别体系，建立了对应财务指标的财务欺诈识别模型；最后，智能企业征信模型基于BBD公司全息画像（HIGGS）系统为工具的风险基金提取方法对企业进行全方位动态指标检测体系，以全量企业数据为基础建立。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：《风险管理》杂志2020年第5期</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>二、关于人工智能算法针对刻画企业财务欺诈风险特征的筛选框架</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>文章《基于人工智能算法针对刻画企业财务欺诈风险特征的筛选框架的建立和应用》从金融科技的大数据思维出发，结合人工智能 （AI） 中的吉布斯抽样 （Gibbs Sampling）算法分享如何建立针对刻画企业财务欺诈风险特征的筛选框架。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（一）基于吉布斯抽样的随机搜索方法&mdash;&mdash;风险特征提取</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>袁先智专家指出，非结构化特征的提取首要问题是解决坏样本不够的问题。其次，在介绍工具时，重点介绍了吉布斯算法，并强调使用此方法要注意的两点：第一，在理想上要求有无穷多的坏样本的样本来得出特征结论。若没有足够的坏样本可以用足够有限的部分样本代替，每一个样本中有一个OR值，反推无穷大的样本中，通过aic或者bic的一个标准保证这个样本在标准误差比较两倍的标准误差小于5%。第二，非结构化推断特征推断的时候，传统的统计学的方法用不上，很多国内外的文章用统计学的方法把非结构化的变量当成一个因子放在统计学里面，用统计学的方法会丢掉很多信息。此外，袁先智专家还介绍了支持吉布斯算法的标准，即AIC &amp; BIC，以及CAFÉ体系&mdash;&mdash;刻画欺诈的非结构化特征的高度关联的风险特征提取。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（二）关于建立刻画企业财务欺诈风险特征的筛选框架</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>文章提到，针对 &ldquo;（财务）欺诈&rdquo;进行甄别和预防的预警解决方案，至少从下面三个维度进行分析和处理：一是公司本身的财务指标（公司的商务运营），二是公司的董监高（公司的治理框架），三是支持日程管理的内外审计管理和执行功能。袁先智专家通过对完善的治理框架的解读提出，模型的结果是高度关联且有敏感性的，这是一个区间的概念，不是某一个点，且股权结构是影响公司财务欺诈风险的最重要的原因。此外，袁先智专家还表示，内外审计的治理框架和整个运营效率中的许多数据通常是不可得的。如果做一个很好的审计，可以发现作假，但外部审计和内部审计的数据非常有限。因此欺诈公司的欺诈永远存在，公司的好坏和董事会有没有完善的治理框架没有关系。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.11：智能风控&mdash;&mdash;袁先智《基于人工智能算法针对刻画企业财务欺诈风险特征的筛选框架的建立和应用》</span></p>
', 'elegant' => array(array('src' => '/files/expert/expert_1611655309.png'), array('src' => '/files/expert/expert_1611655322.png')), 'userId' => '31', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1558918686', 'updatedTime' => '1636597467', 'body' => '<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; 袁先智，数联铭品科技有限公司（BBD）高级副总裁兼首席风险官。同济大学风险管理研究所金融工程教授、博士生导师，中山大学管理学院和苏州大学金融工程研究中心讲座教授，上海和四川&ldquo;千人计划&rdquo;项目金融工程和金融科技方面特聘专家。曾任美国毕马威风 险管理咨询负责人、中国 / 香港德勤财务咨询负责人、美国德州能源交易公司总监和加拿大蒙特利尔银行集团总部风险管理部经理。多家学术专业杂志编委。任中国系统工程学会金融系统专业委员会副主任委员等职。</p>
', 'type' => 'senior', 'opened' => '1', 'followed' => '0'), array('id' => '41', 'name' => '杨一民', 'thumb' => 'public://expert/2019/07-16/134119fd5f2d258527.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2019/07-16/13412000612a817987.jpg', 'description' => '美国Loyal Trust Bank（鼎信银行）创始合伙人，代理CEO，首席风险官和信用官', 'about' => '美国Loyal Trust Bank（鼎信银行）创始合伙人，代理CEO，首席风险官和信用官。曾任Protiviti高级总监合伙人，为美国PNC银行，SunTrust银行创建并领导风险分析部门多年。毕业于北京大学，获芝加哥大学数学博士，卡内基梅隆大学网络硕士和中科院数学所硕士。任明尼苏达大学任终身教授，现兼任香港科技大学实践教授。', 'sticky' => 'index', 'weight' => '99', 'achievement' => '<div style="border-left:5px solid #ff7200;padding-left:20px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;font-weight:bold;">图书</span></span></div>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2017，Weidong Tian (Editor), Yimin Yang, et al, <em>Commercial Banking Risk Management - Regulation in the Wake of the Financial Crisis</em>; the Chapter of Modern Risk Management Tools and Applications, Palgrave Macmillan US</span></span></p>

<div style="border-left:5px solid #ff7200;padding-left:20px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;font-weight:bold;">论文</span></span></div>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="font-size:16px;"><span style="color:#000000;">Yimin Yang:</span><a href="https://book.yunzhan365.com/qpwi/mmec/mobile/index.html" style="text-decoration:none"><span style="color:#000000;"> </span><strong><em>An Overview of Anti-Money Laundering and Counter-Terrorist Financing Programs and Quantitative Methodologies; </em></strong></a><span style="color:#000000;">Private Equity Review, Nov. 2015</span></span></p>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="font-size:16px;"><span style="color:#000000;">Yimin Yang:</span><strong><a href="https://book.yunzhan365.com/qpwi/ccez/mobile/index.html" style="text-decoration:none"><span style="color:#000000;"> </span><em>A Setting Financial Transaction Threshold for Anti-Money Laundering Monitoring; </em></a></strong><span style="color:#000000;">Private Equity Review, Nov. 2015</span></span></p>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="font-size:16px;"><span style="color:#000000;">Yimin Yang:</span><a href="https://book.yunzhan365.com/qpwi/lkre/mobile/index.html" style="text-decoration:none"><span style="color:#000000;"> </span><strong><em>Uniqueness of concentration index;</em></strong><span style="color:#000000;"><strong><em> </em></strong></span></a><span style="color:#000000;">Journal of Financial Engineering; June 2014</span></span></p>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="font-size:16px;"><span style="color:#000000;">Yimin Yang:</span><a href="https://book.yunzhan365.com/qpwi/apkm/mobile/index.html" style="text-decoration:none"> <strong><em>A methodology for allocating allowance for loan and lease losses (ALLL) under new regulatory environment; </em></strong></a><span style="color:#000000;">Journal of Financial Engineering; April 12, 2014</span></span></p>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="font-size:16px;"><span style="color:#000000;">Yimin Yang:</span><a href="javascript:;" style="text-decoration:none"><span style="color:#000000;"> <strong><em>Practical methods for aggregating bank&#39;s economic capital; </em></strong></span></a><span style="color:#000000;">ERM Symposium April 24, 2013</span></span></p>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="font-size:16px;"><span style="color:#000000;">Yimin Yang:</span><a href="https://book.yunzhan365.com/qpwi/lkdz/mobile/index.html" style="text-decoration:none"><span style="color:#000000;"> </span><strong><em>A Practical Method for Aggregating Economic Capital using a Gumbel Copula; </em></strong></a><span style="color:#000000;">GARP Quant Perspectives December 31, 2012</span></span></p>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="font-size:16px;"><span style="color:#000000;">Yimin Yang:</span><a href="javascript:;" style="text-decoration:none"><span style="color:#000000;"> <strong><em>Diagonal Copulas of Archimedean Class; </em></strong></span></a><span style="color:#000000;">Communications in Statistics &ndash; Theory and Methods; 25 (7); 1659-1676 (1996);</span></span></p>

<div style="border-left:5px solid #ff7200;padding-left:20px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;font-weight:bold;">其他成果</span></span></div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;"><strong>Quantifying Credit Risk Rating Systems</strong></span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">Keynote Speaker&nbsp;to 2018 IRFRC-APRIA Joint Conference at Nanyang Technological University of Singapore，新加坡南洋理工,&nbsp;2018</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Bank Loan Pricing under Market Interest Rate</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">Belk College of Business, University of North Carolina, Charlotte, 2017</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Model Risk Management,</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">Society of Actuaries, Annual Meeting &amp; Exhibit, Boston, 2017</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Bitcoin and Blockchain Payment System </strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">Federal Reserve Bank, Atlanta, 2017</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Anti-Money Laundering &amp; Anti-Fraud Quantitative Modeling </strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">Economics in the Era of Natural Computationalism and Big Data&nbsp;Duke Forest Conference 2016 at Duke University, 2016</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Identifying Techniques to Assembly a Consistent Model Validation Process by Setting Standards and Establishing Governance</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">Model Risk Management for Insurers Conference, New York, 2016</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>HAM:</strong>&nbsp;<strong>Hierarchical Allocation Method for Economic Capital</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">International Symposium on Financial Engineering and Risk Management, 广州中山大学管理学院, 2016</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Are Banks&rsquo;Credit Losses Pro- or Counter-cyclical? - a new way of thinking </strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">ICFE中国金融工程与金融创新会议,&nbsp;深圳清华大学研究院, 2016</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Bank Loan Pricing under Market Interest Rate</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">第四届国际智能金融会议，中科院重庆分院绿色智能技术研究所,&nbsp;2015</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Normed Space for Model Errors</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">13届中国金融系统工程和风险管理年会,&nbsp;2015</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Alternative Modeling</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">Quant Europe, London, 2015</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Quantification of Risk Rating Systems: Keynote Speaker </strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">国际金融工程和金融创新会议,&nbsp;成都,&nbsp;2015</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Anti-Money Laundering (AML) Transaction Monitoring</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">National University of Singapore &ndash; 3rd NUS Workshop on Risk &amp; Regulation,&nbsp;新加坡国立大学,&nbsp;2015</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Model Risk Management</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">Society of Actuaries SOA 2014 Annual Meeting &amp; Exhibit, Orlando, 2014</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Energy Lending from Bank&#39;s Perspective</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">Symposium on Building Energy Uncertainty and Risk Analysis at Georgia Institute of Techology, 2014</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Loan Allowance: New regulations, New Methodologies, and New Challenges</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">国际金融工程和金融创新会议，同济大学, 2014</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>US Financial Regulation Overhaul </strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">2013国际金融工程会议，苏州大学, 2013</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Compliance-driven Risk Quantification and Management</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">National University of Singapore - Stanford University Workshop, Singapore, 2012</span></p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>一、关于信用评级的理论和方法</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 今天的金融业界（包括银行和专业评级机构）和学术界关于信用评级有几个很大的误区和痛点。一是把违约率等同于评级；二是没有意识到每个人口中的&ldquo;信用&rdquo;其实各有不同的定义；三是对评级的迁移重视不足，没有想到这才是导致大家对信用定义不一的主要原因之一；四是对评级在不同时间的一致性（比如评级机构在金融危机前后的评级是否一致）没有深刻的理论论述和和有效的检测方法；五是各个银行，评级机构的评级都是离散的，而不是连续的，使得它们之间的转换和比较变得困难且不准确；六是评级只关注信贷损失计算，没有意识到信用评级代表的是一种短期利益（信贷损失）和长期利益（资本适足率）的交换；七是如何把有关各方包括政府监管机构的观点反映到信用评级的理论和实践中。当然，最根本的问题是各家的评级（包括金融行业的实际评级和学术界的Merton结构型模型评级）是不是能够统一到一个完整的信用理论中。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(0, 0, 0); text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span><span style="color:#000000;">杨一民博士提出的通用信用评级理论，对上述各个问题提供了完整的理论答案和具体的算法。特别是为银行，评级机构和学术研究提供了一个统一的信用等级评定理论和方法，得到的等级不但与各家的等级所一致，而且具有非常好的时间一致性，特别是具有&ldquo;万有&rdquo;的特性：评级是一个连续的数值，同样的数值表示同样的信用风险，所以再也不需要在各家之间相互转换（不像现在的评级，一家银行的第8级可能等同于另外一家银行的第7.5级）。这个理论的实用性非常强，其独特的算法，可以和现在金融业的信用评级无缝衔接，并且能把现有的评级完美转换成万有信用评级，可以预见，这必将很快成为金融业评级的新标准。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(0, 0, 0); text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span><span style="color:#000000;">这个理论还有其他重要的应用。比如，我们可以用它来精准计算，一个公司的股价里，有多少是与信用有关的，有多少是与信用无关的。有多少是与长期信用有关的，有多少是与短期趋势有关的，还有多少是与市场风险价格有关的等等。</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>二、</strong></span><span style="color:#000000;"><strong>市场风险测度Expected Shortfall（ES）的问题</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(0, 0, 0); text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span><span style="color:#000000;">巴塞尔协议修改引入ES来代替Value-at-Risk（VaR）作为市场风险极端值的测度，也就是资本率的计算，其目的是为了强调所谓的Diversification Benefit（多样化利益）。但是这恐怕是出于某种形式的一厢情愿（要求所谓的成为Coherent Risk Measure）。杨一民博士从来不认为在任何情况下都可以假定有Diversification Benefit。看看AOL和Warner Bro.的合并结果，就知道现实世界里有时不但没有Diversification Benefit，还有可能是负值（即反的）。而且ES的计算必须对整个的分布尾部做统计假设（这比VaR的假设要强的多），且计算结果远不如Expected Median等统计量稳定。更糟糕的是，现在最强调的模型风险认证要求做back-test，而ES是不能back-test的。其实这个问题的核心是如何计算两个组合合并之后的资本。真正的解决方法是通过资本率与置信区间的关系入手。</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>三、银行巴塞尔协议信用风险经济资本匹配的方法</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(0, 0, 0); text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span><span style="color:#000000;">银行在落实巴塞尔协议经济资本计算中最常见的问题是资本的匹配（Allocation）问题，它是所谓的Top-down（自上而下，或者是从整体到个体）的办法。但通常的几个方法（如 Euler方法/Marginal Contribution等）都会产生零或负的资本率。这对银行使用经济资本来衡量效益（Performance Measurement），特别是在单个产品层面上，是个巨大的障碍。解决这个问题的关键，其实与解决Coherent Risk Measure 的问题是一样的，只不过方向相反（Coherent Risk Measure是Bottom-up，自下而上）。杨一民博士的Hierarchical Allocation Method of Capital（HAM）利用实际中信用风险与评级的关系，很好地解决了任何形式（零/负/正）的Diversification Benefit的问题，而且这个方法对ES、VaR，或其他资本计算方法（无论是不是Coherent Risk Measure）都适用。</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>四、信贷储备金IFR9/CECL的计算中，两个周期性问题</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(0, 0, 0); text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span><span style="color:#000000;">新的会计准则IFR9（在美国是CECL），要求银行对信贷损失用前瞻性的方法，计算未来的预期损失，及时调整储备金的水准。事实上，这个计算涉及到两个周期的问题。一个是经济环境的周期，另外一个是信贷本身的周期（一笔贷款，它的起始违约率是很低的，然后逐渐升高，高点过后，再缓慢下降至零）。这两个周期，对数据和建模方法产生了很大的影响。压力测试的建模方法，只解决了经济周期的问题。杨一民博士的信用风险评级理论，正好提供了一个完整的的理论框架来处理这两个周期问题。比如这个理论，不但可以产生跨周期的评级，更可以产生两个违约率：跨周期的违约率（具有时间一致性）和即时违约率（具有前瞻性），而且这些违约率都随信贷周期的变化而改变。</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>五、大数据的四个问题</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(0, 0, 0); text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span><span style="color:#000000;">很多人认为数据越多，结果越好。学术上而言，数据多反而是头痛的事情。比如，信息多不等于有用的信息多。象棋的棋谱再多也提取不出围棋的信息。所以第一个问题是如何得知这些数据中含有有效的信息，就好比挖金矿前先要确定这里面有足够的含金量。第二个问题是如何把有用的信息提取出来，也就是常说的降维。这是个非常难的学术问题，近年来杨一民博士所了解到的比较有意义的工作之一是用拓扑不变量来降维（这正好是杨一民博士的专业方向）。不过拓扑降维不但方法复杂，而且不见得每次能有效。第三个问题是如何避免过度拟合（Overfitting）的问题。过度拟合是预测类模型的最大敌人。杨一民博士的银行生涯做过的和见过的模型，应该有数百。但是基本上很少有预测类模型用超过10个以上的变量的。多了模型就不稳定，就容易发生过度拟合。现在的神经网络等动不动就用上百个变量，它们的预测效果不见得能长久。最后，因为数据量大的缘故，常常只能先局部了解，所以第四个的问题是如何把各个局部结果拼接成整体结果。这常常是个难题（比如地球上每个局部都是平面，但整体是圆的），而且局部结果之间有可能是不一致的。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(0, 0, 0); text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span><span style="color:#000000;">这几个问题的解决，有一个根本的方法，就是专业知识。特别是当机器学习等变得很普及时，区别就是专业知识的深浅。</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>六、区块链（Blockchain）、加密币（Cryptocurrency）与信用问题</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(0, 0, 0); text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span><span style="color:#000000;">区块链的主要技术特点之一是分布式（Distributed），以便实现点对点（Peer-to-Peer）的操作。区块链的本质是一个分布式数据库，其数据的一致性通过一个共识算法来完成。这个算法可以是简单的（比如投票机制，票多的最受信赖，就是共识），也可以是复杂的（比如解方程机制，最先解出方程的，也就是运算力最强的，就可以最受信赖）。区块链的技术源头不是新的，杨一民博士在Carnegie Mellon University 学习分布式操作系统（Distributed Operating System）课程时，就学过其共识算法。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(0, 0, 0); text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span><span style="color:#000000;">比特币（bitcoin）是一个区块链（所以是一个数据库），它的共识是用一个叫拜占庭容错算法（通过解某类Hash函数方程的解）来达成。运行这个算法的过程俗称&ldquo;挖矿&rdquo;，因为这个要有强大的运算力（消耗大量的电力），但有可能得到回报（现在是12个半的比特币）。比特币又叫加密币，因为很多人把它与传统货币相比较。现在还有非常多的其他加密币（比如以太币Ethereum），它们又常常叫做通证（Token）。由于加密币的价格波动太大，2017年以来，出现了所谓的稳定币(Stablecoin)。这些稳定币后面一般都有一定数目的资产抵押（极个别是用所谓的算法支持），这样价格可以相对稳定。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(0, 0, 0); text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span><span style="color:#000000;">那么，稳定币到底是不是货币呢？杨一民博士的观点是：如果抵押的资产价值与稳定币价格比例正好是1比1，那么这是支付系统；如果比例大于1，那么这是投资抵押。如果比例小于1，这个加密币的价格必须还要有其他东西来抵押，这个东西可以是其他资产（包括知识产权等），也可以是信用，比如国家或机构的信用。用信用抵押就具有货币的性质。从这个角度来讲，JPMorgan 的JPCoin 是一个支付系统，Facebook的Libra是个有支付功能的投资系统（因为它的比例是正变化的，但应该保持大于1）。Libra能否成功，不取决于技术因素，而是它的加盟成员能否在世界各地满足各国资本监管比如反洗钱等要求。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color: rgb(0, 0, 0); text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span><span style="color:#000000;">信用的引入对区块链去中心化是个破坏，但可以大幅降低共识成本，提高效率。杨一民博士建议考虑引入有限信用，也就是当额度低于一定数目时，可以完全信任（或有银行等的支持）。信用的引入，不但可以极大地提高效率，也可以达成支付的功能。这样的区块链可以有多中心，所以不是完全去中心化，比较合适用来替代未来银行的信贷和支付功能。</span></p>
', 'elegant' => array(), 'userId' => '23', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1558707512', 'updatedTime' => '1639097417', 'body' => '<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">杨一民博士，男，出生于江苏省常州市。</span></p>

<p><span style="color:#000000;"><strong>教育经历：</strong></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">1992年 芝加哥大学 &nbsp;数学博士</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">1989年 卡内基梅隆大学 &nbsp;计算机网络硕士</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">1986年 中国科学院数学研究所 &nbsp;数学硕士</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;">1983年 北京大学数学系 &nbsp;数学学士</span></p>

<p><span style="color:#000000;"><strong>工作经历：</strong></span></p>

<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;<span style="color:#000000;"><strong> 创始合伙人，资深执董，首席风险官，首席信用官&nbsp;&nbsp;美国鼎信银行(Loyal Trust Bank)&nbsp;</strong></span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;鼎信银行是美国佐治亚州第一家以华人为主导的银行，也是美国过去十几年中批准成立的少数几家银行之一。多元文化，多元服务，立足科技，立足亚裔社区，面向全球。</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>高级总监 &nbsp;美国第六大风险管理咨询公司</strong></span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;杨博士担任公司第一个合伙人级别的高级总监，负责信用风险、市场风险和资本管理，以及金融科技中的大数据和机器学习，主要客户是前50大银行和保险公司。过去曾为美国十大银行中的PNC和SunTrust银行建立并领导了风险分析部门，在对冲基金公司 EBF &amp; Associates 做过投资分析。毕业于北京大学，获芝加哥大学数学博士，卡内基梅隆大学计算机网络硕士和中国科学院数学研究所硕士。进入银行之前，在明尼苏达大学Morris校园任终身教授tenure-track assistant professor。他所服务的咨询公司在全球20多个国家设立超过80家分支机构，为超过60%的财富1000 强及35%的全球 500 强企业提供咨询服务。</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Group VP 以及First VP美国SunTrust 银行信用风险分析部门和资本市场投资风险分析部门</strong></span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;美国SunTrust银行为全美十大银行之一，在任期间杨博士组建并主持了信用风险管理部门和市场风险管理部门，负责信用风险分析与市场风险管理相关的工作。主要为银行建立了全面的信用评级系统，经济资本计算及应用系统，CCAR压力测试系统，银行资产债务风险和市场利率风险管理，投资组合风险管理，股市，债券，衍生产品和房贷证券化定价，交易对手风险管理等</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>VP兼高级经理 &nbsp;美国PNC 银行</strong></span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;美国PNC为全美第六大银行，它旗下的贝莱德（Blackrock）是世界最大的资产管理公司。在任期间，杨博士组建并主持了该银行的信用风险分析部门，落实巴塞尔协议，建立风险预警系统，资本经济和储备金的压力测试，银行资产债务表的管理，和风险参数模型。另外，他还负责建立银行资本市场的CDS交易部门，管理信贷资产的风险对冲，并且直接对公司CFO和CRO负责。</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>Analyst, EBF &amp; Associates 对冲基金</strong></span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 杨一民博士是负责股票交易的数据和策略的定量分析师。</span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><strong>美国鼎信银行(Loyal Trust Bank) 创始合伙人，资深执董</strong></span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 鼎信银行是美国佐治亚州第一家以华人为主导的银行，也是美国过去十几年中批准成立的少数几家银行之一。多元文化，多元服务，立足科技，立足亚裔社区，面向全球。</span></p>

<p><span style="color:#000000;"><strong>专业领域：</strong></span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;作为美国第六大风险管理咨询公司的首个高级总监，杨博士负责为大型金融机构客户提供专业风险咨询，服务对象包含商业和零售银行、保险公司、资产管理公司、投资银行和证交所等。杨博士有丰富的信用风险、市场风险、反洗钱和运营风险管理经验，特别是商业信贷风险和投资风险的联结，他既有多年的实践，又有深入的理论研究。同时，他也参与共同领导公司的大数据和机器学习领域的发展。他在以下一些方面发挥了主导作用：</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、大型风控合规的实施：帮助银行实现CCAR/DFA压力测试、巴塞尔协议II/III、ORSA，Solvency II、反洗钱、模型风险管理和认证。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、风险模型构建：包括风险评级、损失预测、风险参数估计、经济资本、资产负债流动性管理、投资和证券化分析、衍生品交易定价及交易对手信用风险模型等。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;3、信用风险评价系统的建立：包括消费，商业信用风险的双重评级系统。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;4、CDS信用互换资产的交易：包括CDS和证券化定价，信贷的对冲和信用风险的预警。</span></p>
', 'type' => 'senior', 'opened' => '1', 'followed' => '0'), array('id' => '183', 'name' => '王剑', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-11/120035387a44543102.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-11/120037545086391770.jpg', 'description' => '长江养老保险股份有限公司合规负责人、首席风险管理执行官', 'about' => '长江养老保险股份有限公司合规负责人、首席风险管理执行官，硕士，拥有FRM、CIA等资格，先后于中国银行从事国际业务，于中国太平洋保险（集团）股份有限公司任审计部资深审计师、风险监控部总经理，对保险集团的内控、风险、内部审计有较为丰富的管理实践经验。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '<p>&nbsp; &nbsp;</p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2><span style="color:#000000;"><strong>一、关于外部输入性风险</strong></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 文章《输入性风险、存量风险及处置次生风险-保险公司经营视角的观察与分析》（2019）指出我国当前面临的外部输入性风险包括全球经济增长率放缓、中美贸易争端、美国政策与外汇收支效应。在此基础上，文章进一步阐述了外部输入性风险传导路径及影响。一是金融市场波动放大。过去几年美国货币政策正常化对新兴市场经济体的负面溢出效应，中美贸易摩擦扰乱全球主要商品供应链体系，扭曲投资者预期，进而放大全球金融市场波动，2019年世界主要经济体包括美国增速均放缓。此外，我国正处于经济转型期，中美贸易摩擦冲击出口效应显现，输美商品遇到较大障碍，产业结构发生向外的转移，金融杠杆压制及房地产调控持续。二是全球产业价值链重塑。在全球贸易紧张局势加剧的背景下，企业为了降低关税成本、规避政策风险，开始寻求以供应链上的其他国家替代，甚至重新布局整条供应链。三是核心技术遭到遏制。多项信息技术关键领域的核心技术受制于美国，包括保险机构在内的金融企业需要防范信息安全领域的风险以及相关软硬件可持续性风险。最后是金融开放加速。但从国际经验教训看，开放范围、次序、力度、时机如选择不当，会导致金融风险增加。如果短期资本过快流动，会对货币体系带来冲击，也会导致金融行业出现较大的系统性风险。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;来源：《风险管理》2019年第06期</span></p>

<p>&nbsp;</p>

<h2><span style="color:#000000;"><strong>二、存量风险、处置及次生风险</strong></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;《输入性风险、存量风险及处置次生风险-保险公司经营视角的观察与分析》（2019）一文指出我国对存量风险的处置稳步推进且初具成效。自2016年去杠杆政策实施以来，2017年我国开启了防风险、治乱象、促进服务实体经济以及补短板的一揽子金融防控和化解工作，稳妥处置金融领域风险。2018年宏观杠杆率首次出现下降1.5个百分点，同时杠杆结构优化，金融空转的问题得到了有效遏制，稳杠杆的目标初步实现，各种金融乱象也得到了有效治理。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;同时列举安邦、包商银行和P2P平台的案例，从案例中总结存量风险处置的措施和影响。（1）安邦被保险监管部门接管后的处置过程中，动用保险保障基金，夯实股本，防范偿付能力不足风险；特批售卖速反型产品，并通过致函安慰各交易对手，稳定投保人和交易对手预期，防止负债的非预期现金性流出；保障资产有序处置，防止交易挤压造成交易价格非理性下跌，防范资产减值风险。（2）接管包商银行过程中，为应对打破同业业务的刚兑预期造成的市场风险偏好快速下行、中小银行及非银机构融资困难，央行迅速采取对中小银行实行较低存款准备金率、增加再贴现和短期贷款便利（SLF）额度等精准调控措施，才有效缓解流动性分层，帮助市场风险偏好的恢复。（3）P2P风险防范重点在于保障社会稳定，防控重大案件，防范声誉风险，管理承保风险。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;来源：《风险管理》2019年第06期</span></p>

<p>&nbsp;</p>

<h2><span style="color:#000000;"><strong>三、信托型养老保险风险管理的挑战</strong></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;王剑专家在信托型养老保险的业务特点中梳理出风险管理目前面临的三大挑战。第一是适用监管规则体系复杂。在监管机构方面，其功能监管和机构监管分属人社部和银保监会，所以适用的业务规则是比较复杂的。第二是经营业务类型众多。在从事每一项业务或者是投资的时候，在风险管控的这个方面都有其特点，都需要分门别类地有针对性地去建立相应的风险体系或是指标。第三是资金来源广泛和独特性强，包括：基本养老保险基金和企业职业年金；保险资金、机构投资、银行专户；个人养老保障产品和团体养老保障产品。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理&mdash;&mdash;王剑《信托型养老保险公司的风险管理限额体系实践》</span></p>

<p>&nbsp;</p>

<h2><span style="color:#000000;"><strong>四、风险偏好及风险限额</strong></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;王剑专家指出，在设计风险限额时，第一是严格落实监管规定，以合规为前提，严格落实监管部门各项风控指标要求；第二是满足委托人的要求；第三是兼顾集团的风险偏好和公司风控能力，符合集团整体风险偏好和限额管控要求，适应公司业务发展和能力实际；第四是责任到位，精细化管理。同时，基于以上原则，王剑专家阐述了从战略层面、经营层面、监管风险层面、业务层面自上而下地设立风险偏好体系框架，给出公司的风险偏好描述，并建议从监管指标和内部控制指标两个方面去设置风险限额指标。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;在风险限额的执行方面，主要分为正常情况和预警、超限情况的处理，并在风险监控平台方面将其分为事前、事中和事后这三个部分，最后定期形成一些风险分析报告，自动生成监控报表。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;此外，王剑专家还提出，风险限额不是一成不变的，实际上在日常的管理要求中，每年末都有总体评估，对上一年的情况进行梳理和分析，回顾公司整体风险水平，和当年风险限额实施情况，来确定下一年度的公司风险偏好目标、各维度风险容忍度、风险限额调整。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理&mdash;&mdash;王剑《信托型养老保险公司的风险管理限额体系实践》</span></p>
', 'elegant' => array(), 'userId' => '284', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1605067300', 'updatedTime' => '1636536693', 'body' => '<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; 王剑，长江养老保险股份有限公司合规负责人、首席风险管理执行官，硕士，拥有FRM、CIA等资格，先后于中国银行从事国际业务，于中国太平洋保险（集团）股份有限公司任审计部资深审计师、风险监控部总经理，对保险集团的内控、风险、内部审计有较为丰富的管理实践经验。</p>
', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '239', 'name' => '李文斌', 'thumb' => 'public://expert/2020/12-27/214255f2209f233681.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2020/12-27/214255f4e5df621468.jpg', 'description' => '京东集团CFO办公室总监', 'about' => '京东集团财务体系保险板块总监，原君康人寿保险股份有限公司首席风险官及合规负责人。中国保险资管协会内控专委员成员、保险保障基金行业风险评估专家委员会成员。此前曾在普华永道工作近12年，任风险控制咨询部门高级经理。他在风险管理、资产负债管理、公司治理及内控合规咨询等领域有近15年的专业经验。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '<p>&nbsp; &nbsp;&nbsp;</p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<p>&nbsp; &nbsp;&nbsp;</p>
', 'elegant' => array(), 'userId' => '335', 'status' => 'unpublish', 'createdTime' => '1609076624', 'updatedTime' => '1636526517', 'body' => '<p style="text-align: justify;">李文斌，京东集团财务体系保险板块总监，原君康人寿保险股份有限公司首席风险官及合规负责人。中国保险资管协会内控专委员成员、保险保障基金行业风险评估专家委员会成员。此前曾在普华永道工作近12年，任风险控制咨询部门高级经理。他在风险管理、资产负债管理、公司治理及内控合规咨询等领域有近15年的专业经验。</p>

<p>&nbsp;</p>

<div>&nbsp;</div>
', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '36', 'name' => '汤洪洋', 'thumb' => 'public://expert/2019/07-16/105645d59528458228.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2019/07-16/105645d7b8c3235986.jpg', 'description' => '中华联合保险风险管理部总经理', 'about' => '中华联合保险风险管理部总经理。中国金融风险50人论坛成员，FRM。曾任中意人寿首席风险官，保监会资产证券化专家委员。参与保监会多项风险管理制度的起草和研究，在多种期刊报纸发表过多篇文章。主要研究方向有经济资本、保险公司偿付能力、投资的市场风险和信用风险和操作风险。', 'sticky' => 'index', 'weight' => '94', 'achievement' => '<div style="border-left:5px solid #ff7200;padding-left:20px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;font-weight:bold;">论文</span></span></div>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2006，<a href="https://www.yunzhan365.com/57775742.html">运用经济资本 强化保险业风险管理</a>，《上海证券报》第B09版。</span></span></p>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-size: 16px;">2006，</span><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">经济资本&mdash;&mdash;保险业风险管理新趋势，《保险研究》。</span></span></p>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">新会计准则对保险公司的影响，汤洪洋。</span></span></p>

<div style="height:12px; float:left">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">资产证券化风险浅析，汤洪洋。</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size: 16px;">风险管理考核体系，汤洪</span><span style="font-size: 16px;">洋。</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size: 16px;">市场风险，汤洪</span><span style="font-size: 16px;">洋。</span></span></p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>一、关于新会计准则实施的机遇与保险业的发展</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 新会计准则充分借鉴国际最新研究成果，也考虑到我国现行实务做法。它适当分离会计规定与监管要求，让保险合同准备金计量从监管精算规定回归公认会计原则，可以向投资者等提供更加具有决策有用性的会计信息；另外保费收入确认和保险合同准备金负债计量等内容实现了与其他会计准则的内在逻辑一致性。但是，新准则在实施中还存在不少挑战，例如在准备金计量方面考虑流动性风险、税收效应和信用风险缺乏科学的依据；中国目前的资本市场很难反映流动性溢价；信用评级开展时间短，较难做到独立客观的评级，保险公司信用特征的反映；税收效应对于不同阶段的保险公司起到的作用不一致，所以也很难确定和计量。另外，像分红险具体如何处理、风险边际的计量方法、是否执行税收递延等都有待具体研究解决。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：《风险管理》杂志2010年第1期。</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>二、关于城投债的信用风险</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>城投债并非因为有政府的信用担保而具有低风险的特性。我国目前的行政体制会间接诱使政府支出增长具有刚性，债务长期滚雪球式的积累会最终导致政府信用水平下降。随着企业债逐步完全市场化运作，城投债违约风险将会逐渐显露。同时，由于城市基础设施建设项目投融资规模较大，贷款往往来自多家银行，一旦发生违约，波及面较广。在此情况下，保险机构应当关注地方融资平台的负债风险，理性分析城投债的投资价值和风险收益，充分考虑宏观政策和经济发展对其债券还本付息能力的影响，重点关注发行人负债规模和主营业务现金流等财务状况、偿债资金来源的充分性、担保的有效性，切实防范城投债信用风险。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：《风险管理》杂志2010年第2期。</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>三、关于全面风险管理实践和挑战</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>所谓全面风险管理，是指企业围绕总体经营目标，通过在企业管理的各个环节和经营过程中执行风险管理的基本流程，培育良好的风险管理文化，建立健全全面风险管理体系，包括风险管理策略、风险管理措施、风险管理的组织职能体系、风险管理信息系统和内部控制系统，从而为实现风险管理的总体目标提供合理保证的过程和方法。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>中国全面风险管理所面临的挑战主要是，风险管理的治理结构还很不完善，现在很多公司虽然已成立了风险管理部门，但是风险管理部门的职责、内容、以及地位还是很不明确的，很多公司都处于摸索阶段。风险管理的发展趋势是一个从定性到定量的过程，关于定量方面，国内还处于起步阶段，已建立起完整的经济资本量化体系的公司更是凤毛麟角，因此，风险定量模型的建立从长期来看还处于一个逐步探索的阶段。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：《风险管理》杂志2011年第3期。</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>四、关于IFRS9对保险资金运用的影响</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>IFRS9金融工具的主要内容包括分类和计量、套期会计和减值的&ldquo;预期信用损失模型&rdquo;。IFRS9对金融资产的分类采用的是合同现金流量测试和业务模式测试标准，需要先判断是否满足合同现金流特征，在满足的基础上再根据业务模式进行划分。而IFRS9中对重分类的规定更加严格，公允价值计量类别与以摊余成本计量类别之间进行重分类的前提是主体有关金融资产的业务模式发生改变，从而之前的模式不再适用，并且IFRS9中对于可以重分类的金融资产也作了严格的规定，即以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产一经指定就不可重分类为其他类别，并且后续变动计入当期损益的金融资产与后续变动计入其他综合收益的金融资产之间也不可相互重分类。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>由于资产分类严格、重分类要求更高、计提预期减值甚至全生命周期的减值、以及估值方法的合理性等原因，IFRS9对投资业绩会产生一定的影响。由于会计准则制度发生了变化，整个内控体系也相应发生了变化，IAS39下的交易相对较随意，下单之后计入哪一分类均可。但是IFRS9下单之后需要做测试，只有检验通过测试才能选择具体放入哪一类，若通不过则只能放到以公允价值计量且其变动计入损益类，因此，需要给前台操作人员提供相关模板。同时整个流程也变得更加复杂，对系统建设要求更高。IFRS9对资产配置的影响很大。IFRS9下资产减值后实际资本相应减少，所以会降低保险公司的偿付能力，对投资决策的影响非常大。IFRS9对信用风险管理技术提出了更高的要求与挑战。在IFRS9下，对投资风格进行调剂的手段和空间比较小。鉴于保险公司的资金运用强调安全性，所以保险资金的投资风格很可能会趋于更加保守。另外，保险资管公司的投资业绩考核也会发生巨大的变化。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：《风险管理》杂志2019年第2期。</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>六、关于保险公司信用风险管理</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>目前保险公司面临的主要风险是市场风险，例如权益价格风险，利率风险（狭义的资产负债管理），但是随着经济社会的发展，信用风险也应当得到足够重视。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>从风险结构上来说，产险公司的信用风险占35%，寿险公司的信用风险占12%，其市场风险占66%。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>目前的偿二代在评估信用风险类似的问题也存在于信用风险的计量上。目前的计量仍以利差风险和违约风险为整体框架，但相应的标准存在一些不足。新推出的IFRS9在计量方面更加科学，但是它只针对预期损失。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>信用风险的管理有着十分重要的地位。保险公司不能因为风险的存在而因噎废食，所以要以管理为主，对信用风险具有一定的容忍度。总的来说，保险公司对于风险偏好会有一定的态度，如保守或中性等。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：《风险管理》杂志2020年第4期。</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>七、关于市场风险和限额管理</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>根据监管规定，市场风险是指由于利率、权益价格、房地产价格、汇率等不利变动，导致保险公司遭受非预期损失的风险。在保险公司风险管理中最重要的一个问题是资产负债管理，因为保险公司的风险管理不仅仅是要考虑资产，还要考虑负债。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>风险偏好体系受到多维度因素的影响，包括流动性、ALM、盈利、偿付能力、合规、声誉等。对保险公司来说，风险偏好体系一般包括三个层面：第一是风险偏好，第二是风险容忍度，第三是风险限额，它们三者是不同层级关系。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>如果假设我们的偿付能力要达到200%，根据公司发展预测的盈利加上现有的资本金可以得到一个分子，然后根据最低资本要求，就可以大致计算出风险资本的限额。当然计算风险限额也要将业务发展考虑进去，因为保险公司对于三年规划、五年规划，都是有明确的要求的。然后再把这个限额分解下去，根据一定的标准，我们就可以把它分解成为市场风险的风险限额，保险风险的风险限额和金融风险的风险限额等，然后再通过各种情景模拟、业务发展战略配置规划等等，对风险限额进行细分。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：《风险管理》杂志2020年第5期。</span></p>
', 'elegant' => array(array('src' => '/files/expert/expert_1564049086.jpg'), array('src' => '/files/expert/expert_1564049092.jpg')), 'userId' => '13', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1558704596', 'updatedTime' => '1636535849', 'body' => '<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp;<span style="color:#000000;"> 汤洪洋，<span style="font-family: &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, &quot;PingFang SC&quot;, &quot;Hiragino Sans GB&quot;, &quot;Microsoft YaHei&quot;, sans-serif; text-align: justify; text-indent: 28px;">中华联合保险风险管理部总经理。中国金融风险50人论坛成员，FRM。曾任中意人寿首席风险官，保监会资产证券化专家委员。</span>曾在瑞士丰泰和意大利圣保罗银行工作学习。中科院、人民大学和河北大学研究生企业导师，参与保监会多项风险管理制度的起草和研究，在《保险研究》《风险管理》和上海证券报发表多篇文章。主要研究方向有经济资本、保险公司偿付能力、投资的市场风险和信用风险和操作风险。</span></p>
', 'type' => 'senior', 'opened' => '1', 'followed' => '0'), array('id' => '219', 'name' => '周俊', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-12/152549d91a21336043.png', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-12/152550e098cc067114.png', 'description' => '中国人寿再保险公司风险管理部/法律合规部总经理', 'about' => '中国人寿再保险公司风险管理部/法律合规部总经理、纪委办公室主任，中国再保险（香港）股份有限公司风险管理与法律合规总监，北京大学理学博士。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '<p>&nbsp;&nbsp;</p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>一、关于金融科技下的数据法</strong></span></h2>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（一）数据法基本理念</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 周俊在题为《<span style="text-align: justify;">金融科技下的数据保护思考&mdash;&mdash;从数据法谈起</span>》演讲中指出，数据法的特点包括五点。第一，数据法并不属于传统的基本法律部门，是一个典型的领域法，即该法律并不是特别成熟，不具有很强的理论背景。第二，数据法的研究对象广泛，包括兼具人格权益与财产权益的个人信息（数据）、财产权的&ldquo;非个人信息的数据&rdquo;、人格权的&ldquo;隐私&rdquo;。第三，数据法的研究内容主要是数据在其全生命周期中不可回避并且日益突出的隐私及安全等问题。第四，数据法的研究特色主要是数据分级分类保护制度。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>此外，数据法中的关键概念&mdash;&mdash;个人信息与数据是有区别的。个人信息即个人数据，个人信息与个人数据两个概念的出现是各地法律传统和使用习惯所致，并无本质区别，只是表述方式的差异，可以相互替换使用。个人信息与数据存在区别，个人信息是从属于人格权的，而数据是匿名化的不具可识别特征的信息，数据形成了无形财产权。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（二）金融数据立法及监管</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>在国内，在立法层面，金融数据的法律规定主要体现在金融监管部门的政策性文件和部门规章层面，已经形成了初步的规范体系，但层级不高并分布于各部门法中，较为分散。在监管层面，并没有专门的金融立法。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（三）金融数据保护的问题与应对</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>中国金融数据保护主要问题有六点。第一，数据共享与金融控股公司问题。第二，金融数据的出境监管，包括个人金融数据出境问题、重要数据出境问题、金融数据出境的评估和审批，在国际业务中提出了较大的挑战。第三，金融机构与第三方机构的数据共享和交易，包括金融机构向外部机构共享数据、金融机构服务外包、大型互联网平台对金融机构的数据开放。第四，金融机构使用外部数据的合规问题。如何规范网络爬虫和大数据风控、数据来源合法性审查、三重授权原则。第五，金融数据保护与金融科技。持牌金融机构开展金融数据类业务、金融科技企业开展需要持牌的金融业务。第六，金融数据保护与征信。如何规范数据收集、数据共享、数据使用，目前立法供给不足导致个人征信数据归集无法实现。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>金融企业应对举措可以有以下几点。第一，开展企业数据治理顶层设计。第二，梳理所在行业数据保护相关的法律法规、监管规定、国家标准，即外部约束的边界，着重研究本行业数据保护的特点及特殊监管要求。第三，对数据进行全生命周期的合规管控，包括收集、使用、传输、存储等，制定制度机制、出台数据保护指引、制作数据安全标准条款及合同范本。第四，将数据保护工作前置，强化法律人员在数据合作前端的支持作用。第五，培育业务员工数据保护合规文化，数据来源依法合规、数据处理符合授权。第六，加强法律合规人员对数字经济业务的认知，熟悉基本业态、了解行业趋势。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛系列12：科技在金融业务中应用&mdash;&mdash;周俊《金融科技下的数据保护思考&mdash;&mdash;从数据法谈起》演讲实录整理</span></p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>二、关于</strong><span style="box-sizing: border-box; font-weight: 700;">保险公司全球化过程中的风险管理</span></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;周俊在《保险公司全球化过程中的风险管理的思考》指出关于全球化环境下风险管理工作的重点思考有两点：第一，明确&ldquo;业务&rdquo;与&ldquo;机构&rdquo;的区别；第二，明确风险管理面临的挑战。</span></p>

<h4><span style="color:#000000;"><strong>（一）全球化中的&ldquo;业务&rdquo;与&ldquo;机构&rdquo;的区别</strong></span></h4>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;在最早的理解中，全球化、国际化是指把业务做到全球范围。中国人寿再保险公司很早就将做到了全世界，虽然没在境外各地设机构，但也可以说很早就实现全球化了。但是现如今我们大多数理解的全球化，包括我们再保险自身的理解，都认为全球化、国际化是需要把机构设出去的，也就是把经营实体设在境外的叫才称为全球化，这其中则有很大的挑战。如果只做业务，当地的监管部门是不会对公司有太多的要求；而如果在当地设机构之后则完全不一样。这其中需要仔细权衡风险管理的因素。</span></p>

<h4><span style="color:#000000;"><strong>（二）全球化中风险管理面临的挑战</strong></span></h4>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp; 主要应从几个利益相关方来考虑风险管理面临的挑战。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;第一，当地监管机构的要求与内地的区别。例如，内地做风险管理随着偿二代的推出，银保监会经常会有所动作，这样我们也有具体的工作可以对标去开展；而香港对风险管理的要求可能会更高一些，新设机构每天都要向保监会上报，保监会会一直进行监控。此外，随着业务开展，也可能每周、每月、每季度上报，现在是每季度报一次。同时监管的关注度很高，包括业务规划，业务规划的变化，业务规模的进展，利润情况，都是通过风险条线来对接的。香港的监管部门以及新加坡的监管部门，审查非常认真仔细，这给我们的风险管理，包括我们日常经营管理的精细化都提出了更高的要求。这是境内走出去会面临的一个挑战。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;第二，来自母公司或股东方的挑战。以中再为例，现在集团公司对中再寿险都有风险合规条线的考核，把三级子公司的风控合规考核都对接在中再寿险。因此怎么去设定它的偏好，怎么对它进行管理，都有很多的重新思考。出海之后，首先要面临的就是法律法规方面的风险，这是一个很大的风险。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;第三，在跟客户端展业过程中面临的挑战。一些境外监管要求非常明确，比如反洗钱，尽职调查等。虽然业务早在过去就做到了当地，但当真正在当地设机构时感受和要求又不同了。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;第四，与其他合作方在业务合作中面临的挑战。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;来源：<span style="text-align: justify;">2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛系列15：</span>保险公司风险管理&mdash;&mdash;周俊《保险公司全球化过程中的风险管理思考》<span style="text-align: justify;">演讲实录整理</span></span></p>
', 'elegant' => array(), 'userId' => '320', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1605166091', 'updatedTime' => '1636597954', 'body' => '<div>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;周俊，中国人寿再保险公司风险管理部 / 法律合规部总经理、纪委办公室主任，中国再保险（香港）股份有限公司风险管理与法律合规总监，理学博士，先后毕业于华东师范大学（理学学士）、中国人民大学（经济学硕士）和北京大学（理学博士）。2003年加入中国再保险公司，先后从事再保险定价、再保险业务管理、转分保安排、风险管理、内控合规管理等工作；2019年起，还兼任中再香港公司风险总监和合规负责人。</div>
', 'type' => 'senior', 'opened' => '1', 'followed' => '0'), array('id' => '15', 'name' => '于晓东', 'thumb' => 'public://expert/2019/07-16/101855fb68da894453.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2019/07-16/101855fd5de3797235.jpg', 'description' => '中国太平保险（英国）有限公司董事、总经理、北美精算师、中国精算师（非寿险方向）、美国寿险管理师、国际注册内部审计师', 'about' => '中国太平保险（英国）有限公司董事、总经理。北美精算师、中国精算师（非寿险方向）、美国寿险管理师、国际注册内部审计师。曾任太平再保险有限公司副总经理，复星集团风险管理部总经理兼复星保险板块首席风险官，中国太平保险集团合规负责人、业务管理部、企划精算部、风险管理及合规部总经理。', 'sticky' => 'index', 'weight' => '90', 'achievement' => '<div style="border-left:5px solid #ff7200;padding-left:20px;"><font color="#000000"><span style="font-size: 16px;"><b>论文</b></span></font></div>

<p style="margin-left: 40px;">2019，<a href="https://new.qq.com/omn/20190513/20190513A077SA.html" style="text-decoration:none">再保险公司的边界与破界</a>，《保险文化》5月刊</p>

<p style="margin-left: 40px;">2013，人身保险费率市场化改革的影响及应对，《风险管理》2013年第3辑</p>

<p style="margin-left: 40px;">2012，精算在产险公司中的应用，复旦大学出版社，2012年10月</p>

<p style="margin-left: 40px;">2012，精算学-评估与研究风险的科学，复旦大学出版社，2012年10月</p>

<p style="margin-left: 40px;">2012，<a href="http://www.financialnews.com.cn/bx/ft_102/201207/t20120704_10974.html" style="text-decoration:none">第二代偿付能力建设不宜照搬国外做法</a>，《金融时报》2012-07-04刊第010版</p>

<p style="margin-left: 40px;">2011，从风险管理的视角解读银保新政，《风险管理》2011年综合第1辑</p>

<p style="margin-left: 40px;">2006，关于在寿险公司建立基于内含价值的高管人员长期激励计划的思考，《中国保险业的机遇与挑战&mdash;精算师看未来》，复旦大学出版社，2006年12月（获2005年上海市保险学会、瑞士再保险和复旦-瑞士再保险研究基金主题征文最佳论文奖）</p>

<p style="margin-left: 40px;">2002，上海投资型个人寿险市场分析，《上海-香港-台北精算研讨会会议文集》，后转载于《上海保险》2001年第10期和《上海改革》2001年第10期</p>

<div style="border-left:5px solid #ff7200;padding-left:20px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;font-weight:bold;">其他成果</span></span></div>

<p style="margin-left: 40px;">2019，《天鸽山竹灾后思考&mdash;应对粤港澳大湾区下一个超强台风》，英国精算师协会2019年亚太年会，成都</p>

<p style="margin-left: 40px;">2018，《金融科技时代保险公司的风险管理》，2018中国金融风险经理年度论坛，北京</p>

<p style="margin-left: 40px;">2017，《欧盟保险业偿二代下的资产负债管理及其启示》，2017（第十三届）中国金融风险经理年度总论坛专题论坛四&mdash;资产负债管理与流动性风险管理</p>

<p style="margin-left: 40px;">2016，《&ldquo;大健康&rdquo;在保险行业的战略布局与实践 》，2016年第四届中国保险产业国际峰会，上海</p>

<p style="margin-left: 40px;">2016，《我国保险业风险新特点及其应对》，2016（第十二届）中国金融风险经理年度总论坛，北京</p>

<p style="margin-left: 40px;">2016，《向左走，向右走&mdash;保险业偿二代下的资产负债管理 》，2016（第十二届）中国金融风险经理年度总论坛分论坛三&mdash;资产负债与全面风险管理，北京</p>

<p style="margin-left: 40px;">2015，《偿二代下保险公司的资本管理》，2015年中国金融风险经理年度论坛，北京</p>

<p style="margin-left: 40px;">2014，《稳固险企风险管理的重要环节》，第二届中国保险产业国际峰会，上海</p>

<p style="margin-left: 40px;">2013，《利率市场化下的流动性风险管理》，2013年中国金融风险经理年度论坛、第六届保险公司风险管理论坛</p>

<p style="margin-left: 40px;">2012，《太平集团对全球偿付能力监管要求变化的应对》，中国保险行业协会&ldquo;第二代偿付能力监管制度体系建设&rdquo;专题研讨会，北京</p>

<p style="margin-left: 40px;">2011，《偿付能力约束下的保险公司资本管理》，2010年中国金融风险经理年度论坛、第三届保险公司风险管理论坛，北京</p>

<p style="margin-left: 40px;">2019，《战略风险管理》、《流动性风险管理》，中国保险行业协会保险公司风险管理系列培训（第四期）&mdash; 难以量化风险专题培训班，北京</p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>一、关于财产保险公司的风险偏好体系建设</strong></span></h2>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（一）风险偏好体系的概念、意义和作用</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>风险偏好（Risk Appetite）是公司为了达到既定目标，愿意承担的风险种类及水平，是管理层经营风险的边界。风险偏好阐明了公司对风险的基本态度，包括愿意以何种方式承担何种风险、多少风险，以及为了增加盈利愿意多承担多少风险等。风险偏好体系在公司经营管理中具有指令性的引导作用和框架性的约束作用，既规范了公司内部管理和经营行为，又向公司各利益相关者呈现了整个公司的概况。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（二）风险偏好体系的书面载体&mdash;&mdash;风</strong><strong>险偏好陈述书</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>风险偏好陈述书是公司风险偏好体系的核心内容和行动指南，是公司风险偏好体系的书面载体。一个体系完善、表达清晰的风险偏好陈述书有利于形成公司上下一致的风险语言，便于公司风险偏好体系的建设、评价和监控，在公司经营中扮演了一个连接战略决策和风险管理的桥梁角色。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（三）风险偏好体系的治理架构和构建方法</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>风险偏好体系的建立需要包括公司董事会、管理层、风险管理部门、各业务单位及职能部门的共同参与才能完成，在全面风险管理体系下，形成由公司董事会决策批准、管理层向董事会解释报告、风险管理部门组织实施、各职能部门和业务单位执行反馈，内部审计部门监督检查的风险偏好工作组织体系。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>构建风险偏好体系的基本方法有两种，自上而下法和自下而上法。自上而下法是指风险偏好由公司董事会确定，逐级分解至各职能部门、业务单位和分支机构。自下而上法是指风险偏好由基层职能部门、业务单位和分支机构分别制定，并逐级合并，最终确定公司总体风险偏好。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（四）风险偏好在财险公司经营管理中的主要应用</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>指导公司战略规划和业务预算的编制，指导资产配置的制定，通过风险量化完善公司的资本管理，完善公司流动性管理，和绩效评估结合，形成风险文化。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源<strong>：</strong>《风险管理》2013年第1期</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>二、关于集团并表和资本管理&mdash;&mdash;欧盟对金融集团监管的几点启示</strong></span></h2>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（一）金融集团（</strong><strong>financial</strong>&nbsp;<strong>conglomerate</strong><strong>）的判定条件</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>欧盟现有监管规定对金融集团的判定条件主要有两个：至少有一家子公司注册在欧盟且接受监管；母公司及其子公司和参股公司（持有20%或以上股份或投票权）已构成综合金融集团，其中综合金融集团的判定条件有两条，第一条是该集团的金融板块的总资产之和&gt;集团总资产的40%，第二条是集团拥有至少一家保险公司和一家银行（或投资服务业，包括投资公司）。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（二）对金融集团的补充监管要求</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>比照金融集团的要求提出以下五方面的补充监管要求：自有资本的充足性（偿付能力）、风险集中度、集团内部交易、风险管理流程、内控政策。目标集团需定期按照金融集团的口径进行测算并就测算结果与监管进行沟通。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>此外，欧盟监管机构也可能提出其他潜在要求，以确保对综合金融集团的适当监督，包括：1）要求目标集团在欧盟境内注册成立一家混合金控或金融控股公司，用于管理在欧盟投资的金融企业，便于欧盟监管当局实施监管。2）目标集团管理层和其子公司可能也需要符合监管要求，如职业行为和合规要求等。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（三）对中国的几点启示</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>首先，清晰理解金融集团（混合金控）的判定标准是关键。针对不同类型的金融集团实施差异化监管；金融集团架构中的银行、保险、投资服务业务及其组织架构严格分开，避免交叉持股；系统梳理欧盟内各金融主体间可能发生的内部交易事项、风险集中的可能领域，尤其是IT系统的设计；融资安排需要精心设计，做实受监管主体的资本金，避免出现不足；明确牵头监管机构（欧盟内牵头监管的国家），不同监管机构的监管松紧程度不同。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>其次，合理应对补充监管要求。基于资本充足率的测算，金融集团应尽可能争取将补充监管范围局限在欧盟层面；在组织架构、合规报告和配套的风险管理及内控支持体系方面研究相应安排。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：《风险管理》2019年第6期</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>三、关于中国保险行业开放与风险管理的应对</strong></span></h2>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（一）中国保险公司在经营能力和风险管理能力方面的发展</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>以偿付能力管理为核心的全面风险管理体系建设将保险公司经营管理提升到一个新高度，保险资产负债管理的&ldquo;硬约束&rdquo;实质性落地，逐步增强了保险业整体风险管理能力，降低了系统性风险。但是总体而言，我国保险业高速发展过程中，保险主体在短时间内大量增加，很多保险公司基础薄弱，经营策略雷同，创新能力和盈利能力不强，加上市场上保险专业人才和管理人员供给不足，存在降格以求、拔苗助长的情形，与国际成熟市场和优秀公司相比，在一些方面还需要学习借鉴，进一步提升能力和水平。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（二）外资寿险公司的优势领域</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>与中资产险公司相比，外资产险公司在承保管理、产品开发、验险查勘、防灾防损等方面具有优势，特别是在特殊险业务领域努力满足市场需求，特色突出。在外资保险中介机构的合作与支持下，外资财险公司专注于产品开发、核保、精算、风险管理等业务价值链的核心环节，将销售、理赔等职能交由保险中介机构承担。通过深化分工，外资产险公司的经营效率有望进一步提升，在非车险领域的市场份额逐步提高，进而推动整体财险市场的转型升级和承保效益的提升。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（三）中国保险业的开放与应对</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>进一步加大对外开放，既可以促进行业经营效率和效益的改善，也必将带来一定挑战。竞争主体不断增加，市场主体成分也更为复杂，对保险监管机构必然提出更高的要求。这就要求保险业的开放与保险监管能力的提升相辅相成，保险监管水平需与市场开放程度相适应。我认为保险公司系统开展战略风险管理非常重要。战略风险管理的目的在于促进和保障保险公司持续完善发展战略、强化战略执行、提升战略成效，助力保险公司在激烈市场竞争中形成可持续的、差异化的竞争优势。战略风险管理，意味着识别和管理风险应当成为战略规划整体过程的一部分。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：《风险杂志》2020年第2期</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>四、关于财产保险公司全面风险管理体系建设</strong></span></h2>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（一）财产保险公司全面风险管理体系框架</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>该全面风险管理体系框架主要由四个模块构成，分别是风险文化、风险治理体系、风险管理机制以及风险管理基础设施。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（二）财产保险公司全面风险管理体系主要模块分析</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>1、风险治理体系实际上很大程度上决定了一个公司全面风险管理体系建设成功与否以及质量高低的关键。财产保险公司的风险治理体系可以分为三个层面，第一是决策层，第二是执行层，第三是监督层。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>2、风险管理机制实际上是说明日常的风险管理工作如何开展，涉及到公司战略目标的确定、风险评估与控制框架的构建以及风险管理平台的搭建等。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>3、对于风险管理基础设施的建设，可用&ldquo;人、武器、弹药&rdquo;这5个字进行概括。&ldquo;人&rdquo;对应风险管理团队的建设。&ldquo;武器&rdquo;对应风险管理系统的建设。&ldquo;武器&rdquo;对应风险管理系统的建设。&ldquo;人&rdquo; &ldquo;武器&rdquo;以及&ldquo;弹药&rdquo;的结合，就决定公司日常风险管理水平的高低，但最后是否能够发挥作用，还取决于风险治理体系。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>4、风险文化就是公司如何看待风险，这些理念如何指导业务的日常决策、如何在风险评估中发挥作用等具体工作。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（三）财产保险公司全面风险管理体系建设思路</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>第一，建立风险管理团队。第二，搭建组织架构。第三，制定风险管理基本政策制度。第四，明确风险偏好和关键风险指标。第五，建立风险报告制度。第六，开展风险管理培训。第七，开发管理信息系统。以上七项工作基本上是构成了财产保险公司全面风险管理体系持续有效地运作，并进一步成熟的基础。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（四）财产保险公司全面风险管理体系建设难点分析</strong></span></h4>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>1、难点一：风险管理团队的搭建</span></h4>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>2、难点二：风险管理的定位和角色发挥</span></h4>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>3、难点三：风险偏好体系</span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源<strong>：</strong>TGES2020前沿讲座系列-12：保险公司与风险管理&mdash;&mdash;于晓东《财产保险公司全面风险管理体系建设》</span></p>
', 'elegant' => array(array('src' => '/files/expert/expert_1565661597.jpg'), array('src' => '/files/expert/expert_1565661603.jpg')), 'userId' => '5', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1556174205', 'updatedTime' => '1636596676', 'body' => '<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;于晓东先生现任中国太平保险（英国）有限公司董事、总经理，曾任太平再保险有限公司副总经理（2018年5月起），分管寿险业务发展部、寿险精算部以及公司资产管理工作，兼任公司寿险精算管控要员、寿险委任精算师（2018年11月起），以及中国太平保险(新加坡)有限公司董事、审计与风险管理委员会委员（2019年6月起）。</p>

<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;于先生拥有20年大型金融保险集团和保险公司企划、精算和风险管理经验。加入太平再保险前，曾任复星国际有限公司风险管理部总经理兼复星保险板块首席风险官，同时担任葡萄牙忠诚保险公司非执行董事、鼎睿再保险有限公司非执行董事、风险管理委员会主任。在复星工作期间，从无到有负责建立起复星集团独立的风险管理部门、工作机制和专业团队，从无到有领导建立了复星保险板块（涵盖葡萄牙、美国、德国、中国、香港的8家保险公司）层面的偿付能力管理、资产负债管理体系和工作机制。在此之前，于先生在中国太平保险集团香港总部服务近15年，曾担任集团业务管理部总经理、企划精算部总经理、集团合规负责人、风险管理及合规部总经理、风险管理及精算部总经理等，负责建立并实施集团企划、精算、全面风险管理体系；亦曾兼任中国太平人寿保险(香港)有限公司第一任委任精算师、太平再保险有限公司委任精算师、太平养老保险股份有限公司总精算师，以及太平财产保险有限公司监事长、太平养老保险股份有限公司监事长、太平人寿保险有限公司监事、中国太平保险(澳门)有限公司董事、中国太平保险服务(日本)有限公司董事等。</p>

<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;于先生在太平集团工作期间，于2009年获中国保监会系统第五届青年五四奖章。加入中国太平前，任职于友邦保险中国区总部精算部，从事保险产品开发、定价、经验分析和代理人薪酬福利研究工作。</p>

<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;于先生2000年毕业于复旦大学数学研究所，应用数学专业，获理学硕士学位；1997年毕业于复旦大学数学系，控制科学专业，获理学学士学位，是中国少有的寿险、非寿险双料精算师，目前是北美精算学会会员（FSA，2003）、香港精算学会资深会员（2003）、中国精算师协会常务理事、创始会员和中国精算师（非寿险方向，2007），亦拥有美国寿险管理师（FLMI，2003）、国际注册内部审计师（CIA，2005）资格。目前还是中国银保监会偿付能力监管专家咨询委员会第一届咨询专家（2017年12月起）、中国金融风险五十人论坛（CFR50）专家委员会委员（2017年1月起）。</p>
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', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '148', 'name' => '刘刚健', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-09/143930257723708735.png', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-09/1439302b2b1c431855.png', 'description' => '中国太平洋保险香港公司副总', 'about' => '中国太平洋保险香港公司副总。1992年加入人保总公司再保险部，2002起在中国再保险公司伦敦工作了15年，创建了中再劳合社辛迪加。在中国政法大学和伦敦城市大学分别获得法学硕士学位，具有中国律师资格和英国特许保险学会FCII资格。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '<p>&nbsp;&nbsp;</p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>一、关于公司治理</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 刘刚健专家在《保险公司治理与风险控制》（2020）一文中从公司治理的概念出发，认为公司治理的核心是规范保险公司利益相关方之间关系的框架，并可透过这种机制厘定、落实和监测公司的经营目标。同时，刘刚健专家指出公司治理的目标有三个（首要目标是经营业绩要良好，第二是对利益相关方要负责，第三是减少利益冲突）；公司治理所依赖的原则支柱有四个（第一是公平，第二是责任，第三是独立，第四是透明）；所涵盖的要素有五个方面（忠诚的董事会、良好的规则、有效的管理、充分的披露和明确的股东权利）。他认为，公司治理是调和各方面关系，风控的目标就是平衡风险和回报，最关键的就是要适度。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理&mdash;&mdash;刘刚健《保险公司治理与风险控制》</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>二、关于公司治理与风控</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>刘刚健专家在《保险公司治理与风险控制》（2020）一文认为，公司治理与风控的关系是，风控是公司治理的优先项，是首要选项，董事会要制定风险偏好、制定风险政策，提供三道防线和全面风险管理的框架。风控能够提高和完善公司自身的治理水平，两者相伴相生，紧密结合。良好的公司治理和风控文化会提升公司的价值、产生溢价。但是治理的关键和核心是建立一个适度的风险文化，即在风险边界内，公司治理必须能够确保发展和盈利，把握好风险和回报的平衡</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>此外，刘刚健专家进一步提出，公司治理和风控会受到外部约束。其主要包括四个方面：第一是监管，着重指出英国是双峰监管；第二是评级，强调最近ESG有单独的不同的评级机构；第三是审计，第四是精算。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理&mdash;&mdash;刘刚健《保险公司治理与风险控制》</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>三、关于环境污染索赔</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>刘刚健专家介绍到，美国责任险主要有三类赔案，习惯称APMclaims，它涵盖了环境污染、健康损害等三种索赔。论文《美国责任险一瞥》（1997）提到，美国环境污染案与美国国会1980年一项被称为Superfund的立法有密切的关系。这项立法有两个特点，一是此项立法具有追溯力；二是规定了连带责任。其显然有别于美国一般的民商法立法原则和普通法的传统，目的就是要确定对环境污染应负责的对象，并强制他们履行清理污染的义务，以保护美国公共利益。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>刘刚健专家还详细总结了环境污染索赔对行业的影响。针对责任险索赔案，美国国内多数公司都采取了积极的态度。一旦出现赔案，马上参与调查处理，明确损失是否在保单的承保范围之内，在责任明确后，对损失金额进行精确的评估，通过各种努力争取降低索赔金额。在组织管理方面，有的公司是由内部的一个或几个部门来处理，有的是把公司一分为二。也有一些公司采取了出售或倒闭的办法来减轻或逃避责任。在国际市场，英国劳合社成立了名为Equitas的专门管理机构来集中处理包括美国责任险在内的老业务；慕尼黑再保险公司则由公司内部部门处理，他们建立了严格的帐务管理制度和有关的电脑系统；除公司内部大多数有关职员受过专业法律训练或从事过法律实践外，还聘请当地和美国的职业律师协助处理赔案；对比例业务定期到分出公司进行审核和查帐，对超赔分保业务。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>论文《美国责任险一瞥》（1997）通过对美国环境污染案的分析，提出三点解决方案：第一，应根据情况的变化不断完善保险条款，以适应海洋货物运输行业的变化和保险市场的需要。第二，保险公司在处理这些赔案过程中，应认真分析事故原因，对装卸、运输、仓储以及包装等方面存在的问题，会同被保险人一道研究对策，开展防灾防损工作，以减少社会物质财富的损失。第三，为更好发挥保险防灾防损的职能，保险人应沟通政府、行业管理部门和行业协会制定相关的法律、法规和规则来规范行业管理，规范承运人的责任与义务，限制他们的免责权利，以保护托运人与收货人等方面的利益。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：《保险研究》1997年09期</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>四、关于承保权外包方式</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>刘刚健专家通过对美国责任险案例的分析，针对承保权外包方式提出了一些思考和建议：第一是在公司风险政策方面，要对这种让渡和外包进行严格的审慎管控；第二是在具体承保人操作方面，至少应该有几个原则的把握，首先是不能把它让渡给经纪人搞的承保代理，其次是对于新的承保代理公司要慎之又慎，最后在授权前必须对相关的承保人进行面试，在授权后还要进行年度的审核，同时要观察他有没有得到市场上有名的和大多数公司的授权。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理&mdash;&mdash;刘刚健《保险公司治理与风险控制》</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>五、关于危机</strong></span></h2>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>刘刚健专家指出，他从业多年关于经历过的五次危机的感受：失衡的风险文化和不到位的外部约束造成的一些公司倒闭或者行业危机。刘刚健专家在美国责任险危机的案例中提到，将承保权让渡给第三方的行为，虽然开始时就有很多人反对，但是这种让渡方式有一个巨大的好处，就是能够提高生产率、提高效率。同时，由于责任险中，许多业务是法定业务，有时100万美元的责任，保费能够达到10万美元，使得在危机中也产生了一些生机，有些人借此获得不少盈利。因此，刘刚健专家认为，危机是危中有机，百慕大和另类保险市场的兴起正是因为之前的危机。疫情也可以作为一个行业进步的推动力，目前看特别是保险业和金融业的远程办公发展迅速，这对提高生产效率有很大帮助。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛NO.15：保险公司风险管理&mdash;&mdash;刘刚健《保险公司治理与风险控制》</span></p>
', 'elegant' => array(), 'userId' => '249', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1604904045', 'updatedTime' => '1636527246', 'body' => '<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; 刘刚健，中国太平洋保险香港公司副总。1992年加入人保总公司再保险部，2002起在中国再保险公司伦敦工作了15年，创建了中再劳合社辛迪加。在中国政法大学和伦敦城市大学分别获得法学硕士学位，具有中国律师资格和英国特许保险学会FCII资格。</p>
', 'type' => 'senior', 'opened' => '1', 'followed' => '0'), array('id' => '218', 'name' => '周瑾', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-12/152350677f59889080.png', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-12/1523506e3b90232313.png', 'description' => '普华永道金融行业管理咨询合伙人', 'about' => '普华永道金融行业管理咨询合伙人，金融风险管理师（FRM），擅长于战略规划、组织管控、风险管理、公司治理、运营与流程、资产负债管理和投资管理，兼职担任多项职务，包括中国金融风险五十人论坛（CFR50）成员、中国保险资产管理业协会资产负债管理专委会专家委员、中国保险保障基金特聘保险行业风险评估专家等。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '<div style="border-left: 5px solid rgb(255, 114, 0); padding-left: 20px;"><span style="color: rgb(0, 0, 0);"><span style="font-size: 16px; font-weight: bold;">论文</span></span></div>

<div style="height: 12px; float: left;">&nbsp;</div>

<div style="height: 12px; float: left;">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color: rgb(0, 0, 0);"><span style="font-size: 16px;">2012，风险偏好体系：框架、方法和领先实践，《风险管理》第2期</span></span></p>

<div style="height: 12px; float: left;">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color: rgb(0, 0, 0);"><span style="font-size: 16px;">2013，业务连续性管理（BCM）&mdash;&mdash;金融机构如何防患于未然并在危机中求得生存，《风险管理》第1期</span></span></p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2><span style="color:#000000;"><strong>一、关于风险偏好体系</strong></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;在《风险偏好体系：框架、方法和领先实践》（2012）中，周瑾提出：风险偏好是建立于全公司层面的反映了董事会和高管层愿意承受的风险程度的总体观点，反映公司对风险的基本态度。对于金融机构而言，风险偏好必须实现盈利、风险和资本的有效平衡。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;风险偏好体系应包括三大机制：形成机制、传导机制和跟踪调整机制。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 在风险偏好形成过程中，最重要的工作就是对利益相关方期望进行分析。在分析过程中，通常采用&ldquo;自上而下&rdquo;和&ldquo;自下而上&rdquo;相结合的方法。金融机构一般采用基于定量模型基础之上的界定方式，而对于无法或难以用经济资本方式描述的风险类型，一般用定性的方式进行描述，并通过一定的软限额或定性标准，设定风险容忍度水平。对风险容忍度和目标风险轮廓的界定还要制定风险偏好陈述书并进行动态调整。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;在进行风险偏好传导时，定量的容忍度指标需要进行分解，可以通过量化的分析和模型计算进行分解。盈利类指标的分解就是预算管理的内容，但需要充分考虑到资本和偿付能力对盈利能力的约束条件；对于非盈利类定量指标，若从资本角度设立，仍采用经济资本或风险价值的理念进行分解，若从其他角度设立，则采用诸如敞口/头寸限额、流动性比率、敏感性限额等方式进行传导。对于定性的容忍度指标，常常用到关键风险指标来实现日常管理，更多从监管要求的角度或基于管理经验来设定。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;风险偏好指标在执行实施一段时间后，需要进行重检。通常，这项工作与公司的预算管理及业绩考核一并进行。在遇到突发事件和市场或监管巨变时，也需要及时对风险偏好陈述的适当性和合理性进行重检，必要时进行调整。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;来源：《风险管理》杂志2012年第2期</span></p>

<p>&nbsp;</p>

<h2><span style="color:#000000;"><strong>二、关于业务连续性管理</strong></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;周瑾就金融机构如何进行业务连续性管理、保持业务连续性，在《业务连续性管理（BCM）&mdash;&mdash;金融机构如何防患于未然并在危机中求得生存》（2013）中提出：近年来，保持业务连续性已成为各国金融机构关注的重点，而中国广大金融机构的业务连续性管理还存在很多问题，主要体现在：基础制度不健全；缺乏业务影响分析、风险评估等业务连续性管理的有效工具；未建立完整的业务连续性计划和应急预案体系；未建立常态化的业务连续性演练机制；在制度、人员和流程方面的安排和演练不够。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;完整的业务连续性管理解决方案，应全面涵盖业务连续性管理组织架构、政策制度体系、管理方法和工具等各项内容。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;业务连续性管理组织架构需要从日常管理及应急处置两个维度进行明确，前者主要包含董事会、高级管理层及各相关部门三个层次，后者主要包括应急决策层、应急指挥层、应急执行层和应急保障层四个部分。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;业务连续性管理的工具和方法包括业务影响分析及风险评估、业务连续性计划及应急预案、业务连续性演练。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;业务影响分析及风险评估通过对机构业务活动和关键资源的系统性分析，从而有效帮助机构明确业务连续性管理的重点，主要包含三个方面：识别重要业务、重要业务影响分析及风险评估。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;业务连续性计划包括：应急处置组织架构；突发事件等级定义；业务及风险信息；备份资源说明；业务连续性计划维护记录；对剩余风险的评估和说明等；应急预案内容包括：涉及的事件类型或风险类型；该预案中涉及的应急组织架构和架构中各部门、人员在计划中的角色、权限；信息传递路径和方式；事件处置机制和具体操作步骤等。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;一个合理详尽的演练计划有助于参与人员更好的理解和执行演练事项，达到良好的演练效果。同时，基于演练计划内容有序组织业务连续性演练实施工作，也是演练成功的重要基础。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;来源：《风险管理》杂志2013年第1期</span></p>

<p>&nbsp;</p>

<h2><span style="color:#000000;"><strong>三、关于打造数字化时代的智能风险管理平台</strong></span></h2>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;关于保险行业风险管理数字化和智能化的趋势及数据平台，周瑾提出：保险行业的风险管理能力发展完善可以归结为三个阶段。第一是规范化阶段，以满足监管合规要求为主要目标，建章立制，重点是建立风险管理的组织、制度和流程体系，分析与管控以手工或excel工具为主。第二阶段是自动化，以改变纯手工操作，建立风险管理信息系统为主要标志，并实现定期的风险自评估、指标监测分析以及风险管理报告等。第三阶段是智能化，以实现主动风险管理为目标，积极引入ABCD等新兴技术，注重数据分析与决策支持的价值，探索风险管理前置的模式。而保险行业进一步推动智能风控体系和能力，需要围绕着应用场景、算法模型、数据驱动和文化变革四个角度来推进。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;第一是应用场景。保险行业的风控应用分为十大场景。在选择智能风控应用场景和投资领域上，保险公司需要基于不同技术的成熟性和其带来的现实价值，考虑优先排序。要从投入-产出和价值回报最大化的角度去进行取舍。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;第二是算法模型。智能风险管理平台未来需要不同类型算法模型支撑，首先是常规的统计分析，尤其以回归分析为主。其次是机器学习和深度学习，一些线上的产品与业务模式，因为有大量的数据去训练，且有很明显的回报价值，所以可能也会运用这些复杂的模型算法。算法模型的选择，更多要考虑的是算法是否匹配数据基础和应用场景，并以实际效果作为判断标准。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 第三是数据驱动。数据对风控、对客户价值挖掘和营销价值重大，因此数据基础工作必须要有持续而坚定的投入，需要科学地看待数据工作的底层性和长期价值。在具体的处理方式上，可以基于分阶段的数据库和平台的搭建，实现一些短期成效，看到速赢效果，才可以展现给管理层以信心。 </span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;第四是文化变革。保险公司应将风险文化融入到内部的各层面和环节中，将其融入员工的行为准则与行为习惯，贯彻到公司各种实际工作中。需从保险公司战略转型和业务创新的目标出发，先整合第一、二和三道防线的数据，统一数据标准，然后推动第二道防线的作业前移，致力于构建风险管理部门与业务前线部门新型的合作伙伴关系，打造获客风控一体化的模式。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;风险管理的进阶发展需从以上方面入手，解决数据滞后、信息孤岛、指标静态、管控被动等问题，搭建新一代的智能风险管理平台，实现内部风险管理的智能化升级，并真正实现风险管理的价值。</span></p>

<p><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛（11月）</span></p>

<p>&nbsp;</p>
', 'elegant' => array(), 'userId' => '319', 'status' => 'published', 'createdTime' => '1605165888', 'updatedTime' => '1639730639', 'body' => '<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;周瑾先生是普华永道金融行业管理咨询合伙人，拥有近20年的专业服务经验，擅长于战略规划、组织管控、风险管理、绩效提升、运营与流程、投资管理、以及科技驱动的数字化变革等，服务的客户覆盖60多家保险机构、20多家银行、近20家资管机构，以及超过10家金控集团。</p>

<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;周先生深入参与保险行业监管研究与规则制定，主题包括：偿二代（负责风险管理要求和评估监管标准制定课题，参与集团监管、投资风险最低资本计量等课题）、系统重要性保险机构（联合负责规则制定和行业数据测算）、资金运用（参与中资协若干研究课题，编写并出版报告）、资产负债管理（负责保险资产负债管理内审标准制定）、公司治理、大数据合规（作为副主编参与编写报告并出版）。周先生曾全程参与某国有银行历时4年的股改、引战和上市的全过程，积累了丰富的现代金融改革与资本市场的经验。</p>

<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;近年来，周先生关注科技驱动的金融机构的战略转型、组织管控、数字化、客户画像、交叉销售、大数据风控、国际化战略等主题，为互联网企业、保险和资管机构等提供相关咨询建议，于2018年参与主编《保险公司合规管理与大数据应用》，近期主导编写发布了《中国保险中介行业发展趋势白皮书》、《中国家庭保险账户白皮书》、 《寻找创新变革之路，实现长期价值增长&mdash;&mdash;人身保险公司转型突围的战略路径》、 《战略转型中的险企如何御&ldquo;风&rdquo;前行：风险管理的新定位、新策略和新模式》、 《中台思维下的险企核心能力重塑》、《突围升级，数字化助推后疫情时代保险行业渠道转型》、《谋定后动，顺势而为，金控监管新时代的应对之策》等系列研究报告。</p>

<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;周先生曾公开发表约30篇专业论文和研究报告，多次应邀为银保监会、中国保险资管业协会、中保协及各大金融机构提供培训服务，并受邀经常在大型会议上发表演讲和分享观点。</p>

<p>&nbsp;</p>

<p><strong>专业资格</strong><br />
&bull; 金融风险管理师（FRM） &bull; 中资协资产负债管理专委会专家委员<br />
&bull; 中保协中国保险网络大学特聘课程研发专家<br />
&bull; 中国金融风险五十人论坛（CFR50）专家成员<br />
&bull; 中国保险保障基金保险行业风险评估专家</p>
', 'type' => 'interflow', 'opened' => '0', 'followed' => '0'), array('id' => '109', 'name' => '张贵宾', 'thumb' => 'public://expert/2020/11-05/1328182293c0379283.jpg', 'originalThumb' => 'public://article/2020/11-05/13281827e825616735.jpg', 'description' => '太平资产管理有限公司首席风险管理执行官、合规负责人', 'about' => '太平资产管理有限公司首席风险管理执行官、合规负责人，中国保险资产管理协会内控专委会秘书长。曾任职于华泰资产管理有限公司、长江养老、澳大利亚超级年金管理机构、中信银行。', 'sticky' => null, 'weight' => '0', 'achievement' => '<p>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</p>

<div style="border-left: 5px solid rgb(255, 114, 0); padding-left: 20px;"><span style="color: rgb(0, 0, 0);"><span style="font-size: 16px; font-weight: bold;">论文</span></span></div>

<div style="height: 12px; float: left;">&nbsp;</div>

<div style="height: 12px; float: left;">&nbsp;</div>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2016 ，基于多维时间序列的ETC短时交通流量预测模型.《交通运输系统工程与信息》2016年04期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2016，多维时间序列的组合预测模型《中国科学院大学学报》2016年06期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2015，基于复杂网络理论的担保网络风险传播模式研究《中国科学院大学学报》2015年06期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2015，基于复杂网络理论的担保网络研究 《复杂系统与复杂性科学》2014年02期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2013， XML Data Cube Based on Tree Structure. 《Journal of Convergence Information Technology.》 Vol.2 (4): 21-30, 2013.</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2011， pXCube云模型的任务划分技术Task Partition Technology of pXCube Cloud Model. 《中国通信》 2011年06期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2010， Research on Index Technology for Group-by Aggregation Query in XML Cube. 《Information Technology Journal》Vol. 9 (1): 116-123. (EI检索)</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2008，基于J2EE的集成开源框架研究与应用，《微计算机信息》 2008年15期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2008，贷款组合信用风险模拟的简化方法，《计算机仿真》 2008年05期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2008，商业银行安全保障体系设计，《计算机技术与发展》 2008年03期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2006 ，A workload algorithm in Agent organization.《电子信息学术前沿》（中国博士后制度20周年纪念系列），北京：电子工业出版社, pp. 465-470, 2006.</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2003，基于Agent的协同关系模型研究.《系统仿真学报》. Vol.15(11):1529-1532, 2003</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2003，一种新的混合式身份认证技术.《计算机工程》2003年11期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2003，基于粗糙集的决策规则约简.《计算机工程》2003年12期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2003 ，CSCW环境中动态信息感知技术《计算机应用》2003年04期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2002，数字工程图签名技术研究. 《计算机工程与应用》 2002年16期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2002，用EJB开发J2EE应用. 《计算机应用》 2002年04期</span></span></p>

<p style="margin-left: 40px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;">2001，面向对象技术在信息融合系统设计中的应用.《仪器仪表学报》 2001年S1期</span></span></p>
', 'attachachieve' => '', 'viewpoint' => '<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>一、新形势下保险资产管理公司风险管理实务</strong></span></h2>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;">（一）<strong>风险预期与实际的偏差</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; 在进行投资和风险管理时，宏观分析都是一个很重要的过程，因为宏观分析可以让我们对经济的基本面有一个了解。在对2020年1-6月的宏观经济进行分析时，我们可以看到许多宏观经济指标都出现了预期与实际的偏差。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>从历史看，中国经济增长开始减速以来，市场预期多数时间要低于实际值，但二者趋势基本一致，预期对拐点判断也较好。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>对疫情防控期间中国经济的预测进行复盘之后，我们也可以看出实际与预期偏差的内在原因。2020年一季度，疫情爆发，市场分歧大，实际值弱于预期。由于中国GDP增速长期以来窄幅波动，加上市场对疫情冲击影响缺乏评估的锚定。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>对A股整体净利润的预期增速而言，机构预测总体增速下调，但疫情冲击后增速会渐进修复。机构对2020年全A净利润从2019年的12.1%下调至1.8%，对2021年净利润增速预测为20.7%，和2017年的全A净利润增速的实际值相当。2020年只要不出现黑天鹅事件，当年的净利润增速实际值应该会高于预期值。但从分析师目前对2022年权益市场的净利润增速的分析而言，可能会发生一次反转，出现新的拐点。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; <strong>1、</strong></span><strong><strong>预期偏</strong>差</strong><strong>之于</strong><strong>固定收益市场</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>目前保险资金的运用中，有70%-80%是投入了固定收益类产品，所以固定收益市场的全年走势就基本决定了保险资管公司的总体表现（如图3）。就2020年3月和4月的数据来看，除CPI和PPI以外，市场对于宏观经济的预期整体持续低于实际情况，即经济基本面实际情况好于市场预期。事实上，3月、4月的预期都低于实际值，并且偏差的绝对值还比较大，这就已经给了机构一个强烈的风险提示信号，即拐点可能即将到来。到了5月份起中国债券市场大幅回落，部分原因就是对于基本面预期的纠偏。因此，对于疫情等冲击出现时，对预期偏差和拐点的判断就十分重要。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; <strong>2、</strong></span><strong><strong>预期偏</strong>差之于权益市场</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>从1927到2019年美股的历史数据来看，低市净率的股票年平均收益率为16.51%，高于高市净率的股票平均收益率11.29%。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>Piotroski &amp; So （2012）发表于Review of Financial Studies上的文章，第一次提出了权益市场的预期差（Expectation Errors）概念，指出价值股战胜成长股背后的原因是错误定价，即市场参与者低估了前者、高估了后者。这里的高估和低估都是价格相对于其内在价值而言，价格反映了投资者对于股票的市场预期，而内在价值反映了股票本身的基本面预期，高、低估说明这两个预期之间存在差异。当预期差出现时，预期差的修正是市场的必然行为也反映了价值股跑赢成长股的内在逻辑。因此投资经理在构建投资组合时，就可以把组合中的价值股和成长股进行分类后，判断其中是否有预期差的存在。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（二）大类资产配置</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;<strong> 1、</strong></span><strong>大类资产配置存在一定的路径依赖</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>路径依赖指的是大类资产当年的配置会受前一年的影响。从全行业增量资金的配置来看，上一年度市场情况对下一年度的配置决策的确有较大的影响。因此我们可以根据上一年的行业配置情况来解释下一年的配置情况，也可以对冲击的影响做出稍微前瞻性的预判和安排。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;<strong> 2、</strong></span><strong>宏观突发事件对大类资产配置的影响</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>对于公共卫生事件的冲击，根据其发展阶段可以将其分为扩散期、处理期和后处理期。这种事件的爆发是一个突然性的脉冲，人们很难对其进行预测，但对随后的扩散期、处理期和后处理期还是有能力对其进行判断。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（三）权益价格风险</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; <strong>1、</strong></span><strong>关注回撤控制</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>收益率较好的组合也是回撤控制做得较好的。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;<strong> 2、</strong></span><strong>权益类投资的趋势</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>由于市场预计长期处于较低利率水平，以及新国际会计准则IFRS9实施，越来越多险资考虑涉足或增加长期股权投资。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>（四）利率风险</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; <strong>1、</strong></span><strong>保险资金的利率风险管理难度日益增大</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp; <strong>2、</strong></span><strong>衍生品的运用</strong></span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>衍生品放开为保险资金利率风险对冲提供了工具。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：2020TGES系列论坛-10：资产管理与投资风险管理，《首席风险官机制设立的背景、设计和利弊分析》演讲文稿整理</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>

<h2 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong>二、当前资管行业风险管理挑战</strong></span></h2>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong><span style="text-align: justify;">（一）</span><strong>重视下侧风险管</strong>理，忽视了上侧风险</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>风险管理的核心是对于不确定性的管理，这个不确定性一定是既有上侧不确定性，也有下侧不确定性，对于下侧不确定性和上侧不确定性的重视程度应该一致。但是，金融机构和监管整体往往更关注下侧不确定性，忽视了上侧不确定性。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>金融机构风险偏好中更重视下侧不确定性。在各种风险因素指标中，包括在险价值、风险准备金、内部评级、压力测试结果、增长率、尾部风险、收益波动率等，大部分指标侧重下侧不确定性，只有少部分指标侧重上侧不确定性的管理，这是一种失衡。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>忽视上侧风险给金融机构带来风险和挑战。一是盲目乐观：忽略了业绩快速增长带来的风险，可能会承受过多的风险暴露；二是财务波动：经营、财务指标过大的波动；三是大额损失：上侧风险过大意味着长期大额损失。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong><span style="text-align: justify;">（二）</span>监管政策变化带来了更多合规内控挑战</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>现阶段中国金融监管体系经历了重要改革，其构建和趋势逐渐向巴塞尔III监管体系靠拢。巴赛尔III是国际金融危机后全球金融改革的重要成果，在监管框架上区分了微观审慎监管和宏观审慎监管，注重单个金融机构风险的同时关注系统性风险。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>资管行业格局重塑过程中存在过渡期风险，过渡期意味着投资者理念的转变、业务形态的转变、组织运作的转变，转变的过程中存在速度不一致、认知不一致的风险，同时也存在转变不完全、不及时、不合规的风险。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong><span style="text-align: justify;">（三）</span>金融机构集团化发展趋势下，并表风险管理重要性日益提升</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>未来对子公司层面的管理和原来传统的存贷款管理在思路上要做很大的调整。其面临的挑战，一是在业务发展和盈利模式上；二是风险管理组织、体系和机制，包括有效的信息沟通、风险管理和监控工具的引入和实施；三是成熟的风险监控技术；四是母子公司、各子公司间的风险隔离，因为集团化有个特征，即本身的管理要集中化，但是由于子公司都是独立的法人，而且可能受制于不同的监管，监管在一些敏感信息上有隔离的要求。</span></p>

<h4 style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><strong><span style="text-align: justify;">（四）</span>金融行业顺周期风险对经营稳健性的挑战</strong></span></h4>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>金融顺周期性主要归于四方面原因：一是资本监管的顺周期性，即以风险为基础的资本监管方法，在经济繁荣时资本充足率的设定往往较为宽松，信贷供给限制较弱，经济萧条时则相反；二是机构对风险的认知、风险承受意愿和偏好随着经济波动而变化；三是在整个资产管理行业，遵循&ldquo;公允价值&rdquo;原则的会计方法本身也会强化顺周期的趋势；四是金融机构薪酬激励机制。金融机构要做到基业长青，就要强化抵御顺周期风险的能力。</span></p>

<p style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="text-align: justify;">&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</span>来源：2019TGES保险公司风险管理高级研讨会：偿二代与全面风险管理《资产管理公司的视角》演讲文稿整理</span></p>

<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>
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<p style="font-size: 1.3em;font-weight: bold;">天弈方圆&middot;天弈研究院</p>

<p style="font-size: 1.3em;font-weight: bold;">合作联系电话：010-82563540、010-82608823</p>

<p style="font-size: 1.1em;">本次研讨会征集商务合作伙伴，合作方式包括联合主办、独家赞助、首席赞助、赞助商、参展商等多种方式。期待与有意合作的机构共同努力推进&ldquo;基于风险和科技驱动的金融（RBTDF）&rdquo;在中国的发展。</p>
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    at Symfony\Component\HttpKernel\DependencyInjection\ContainerAwareHttpKernel->handle(object(Request), '1', true)
        in /www/wwwroot/www.cfrisk.org/vendor/symfony/symfony/src/Symfony/Component/HttpKernel/Kernel.php line 185

    at Symfony\Component\HttpKernel\Kernel->handle(object(Request))
        in /www/wwwroot/www.cfrisk.org/web/app_dev.php line 40

Symfony Profiler

https://www.cfrisk.org/app_dev.php/gactivity/22?page=6

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