伴随着数字化时代的来临,金融科技的发展与应用逐步深化,金融机构拥有了更为丰富的数据信息以及更加深入的数据分析维度和颗粒度,使得对企业风险特征的判断更具客观性,风险预测也更具有前瞻性。企业客户数字化风险画像通过对海量的内外部数据进行分析,对企业客户进行特征提取形成各类特征指标,然后对各类风险特征指标进行“降维”“总结”“归纳”得到多项特征标签,形成企业客户风险画像。在企业客户数字化风险画像的基础上,通过模型深度挖掘各类标签与企业客户出险的关系,给出预警判断。
财险行业企业客户风险主要包括企业客户自身风险和保险业务风险。有别于银行和资管机构的企业客户单一信用风险,财险公司企业客户自身风险具有多重特性,主要包括:道德风险、舆情风险、法律风险、违约风险四个维度。财险公司需重点关注企业客户的投保标的风险及责任风险,需识别出不同保险产品的主要风险类型,以便根据风险类型,收集相关信息指标,识别、监测潜在风险。
普华永道充分借鉴国内外同业领先经验和实践,已完成财险公司企业客户数字化风控建设方案设计、模型搭建、数据探查、需求设计等一整套方案。同时,从业务赋能的角度,设计了企业客户风险预警监控体系,可实现财险公司企业客户风险的动态监测和及时预警。
其中,企业客户数字化风控实施路径共有五个步骤:企业客户识别、业务梳理、风险类型判定、企业客户风险画像、企业客户风险预警。在夯实企业客户风险画像数据基础方面,企业要通过打通内部数据壁垒,引入并应用外部数据,以及建立内外部数据关联三项工作来完成。
普华永道持续推进企业客户风险数字化风控系统和数据平台的建设落地,可设计实现核心功能包括:风险监测可视化,多维展示公司内各风险等级企业客户在各险类、各机构的分布和跃迁,排序显示高风险、大敞口的重点关注企业客户;多维数据分析,支持单个重点企业客户风险视图的检索、查看和分析;在传统的保单维度之外,支持以企业客户为支点的业务数据、风险数据统计分析;风险预警赋能,支持企业客户风险预警信号管理流程的派工、处理、跟踪功能;量化规则灵活配置,强化了数据中台对内外部数据的调取、处理、存储能力,基于风险模型构建企业客户风险画像规则引擎与预警信号推送机制,并支持一定程度上的风险模型和指标灵活配置,使风险画像更具客观性、时效性和实用性。
周瑾表示:“普华永道为解决保险行业在企业客户风险管理领域的数据割裂、覆盖不全、手段滞后、案件高发等问题,基于丰富的金融机构企业客户数字化风控经验,提出针对性的实施方案,致力协助财险公司打造适合自身业务特点和内部管理发展的企业客户数字化风控能力,以赢得转型发展的竞争优势。”(文雪梅)
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