保险行业中的保险行业发展趋势与前景展望

26中国金融·２０１０年第３期

我国保险资产管理行业的发展与展望

■　中国人寿保险（集团）公司副总裁、中国人寿资产管理有限公司董事长　缪建民

中国保险资产管理行业

发展历程及现状

谈起中国保险资产管理行业，首先要

从中国保险业的资金运用说起。中国的保

险资金运用始于1984年。1984年到1990

年，基本上属于试点阶段，监管非常严格，

保险资金的运用渠道主要以流动资金贷款

和购买金融债券为主。1991年到1995年，

保险资金运用进入混业和宽松监管阶段，

投资范围几乎涉及所有的投资领域和金融

产品，甚至包括融资性租赁、房地产投资

以及国债期货和商品期货。针对这一阶段

中出现的一些问题，从1995年开始，保险

资金运用开始实行分业管理和严格管制，

投资范围仅限于银行存款、买卖政府债

券、金融债券等形式。

进入21世纪以来，我国的保险资金运

用取得长足进步，进行了一系列制度变

革，并在2003年创造性地建立了真正意义上的集中化、专业化的保险资产管理模

式。在2003年之前，保险资金基本依靠保

险公司自身投资部门或财会部门进行简单

运用，没有专业化团队和市场化体制，甚

至部分保险资金还由保险公司各地方分公

司进行投资运用。而在2003年进行的集中

化、专业化变革中，保险公司首先将各分

支机构和地方分公司的资金集中于公司总

部，使保险资金集中管理、集中使用，以

实现规范管理，获取规模效应。其次，一

批较具规模的保险公司分别出资成立了各

自的保险资产管理公司，并将保险资金委

托其进行管理。到2006年，我国共有9家

专业保险资产管理公司和1家资产管理中

心成立，形成了保险资产管理行业“9+1”

的格局。保险资产管理行业集中专业化经

营体制的建立使得保险资产管理队伍不断

壮大，人员结构明显优化，专业化水平显

著提升，投资管理能力和风险控制能力不

断提高，这使得整个行业的投资风险降

低，投资收益提高。

随着保险资产管理行业的整体投资实

力和风险控制能力因体制改革的推进而不

断提升，作为行业主要管理部门的中国保

DOI:10.3865/j.issn.1001-3547.2021.10.0012021.10

乡村振兴袁产业先行袁蔬菜产业在乡村振兴中发挥着举足轻重的作用遥但蔬菜生产长期面临自然灾

害尧市场波动和生产技术等诸多风险遥为提振信心尧规避风险尧保障权益袁蔬菜界同仁们全力以赴尧全力

应对袁结合当地实际袁探出一条以农业保险为蔬菜生产保驾护航之路袁破解经年之痛尧千年魔咒遥

1盱眙县蔬菜保险发展现

状尧工作举措和工作亮点

1.1盱眙县蔬菜保险发展现状

盱眙县是蔬菜种植大县袁蔬菜

播种面积在18万亩渊1.2万hm2冤左

右袁露地蔬菜播种面积12万亩渊0.8万hm2冤左右袁设施蔬菜占地面

积3万亩渊0.2万hm2冤左右袁西瓜播

种面积3.5万亩渊0.23万hm2冤左

右遥近3年袁设施蔬菜参保面积均

在500亩渊33.33hm2冤左右袁参保率

为1.7%左右袁保险金额20万元左

右袁理赔面积在150亩渊10hm2冤左

右袁理赔金额均不超过10万元袁

露地西瓜参保面积在6500亩渊433.33hm2冤左右袁参保率18.6%

左右袁2020年受水灾影响袁理赔面

积3482.7亩渊232.18hm2冤袁理赔金

额188.1万元遥露地蔬菜参保率较

低袁每年参保面积不足200亩渊13.33hm2冤袁参保率为1.7译袁基本

未产生理赔遥设施蔬菜保险目前

理赔有规定种类的限额袁钢架

最高理赔限额3600元/667m2袁农

膜限额800元/667m2袁菜品限额

2000元/667m2袁每667m2总保费324元袁其中农户自付40%遥蔬菜

保险的需求是双向的袁国家通过政

策性蔬菜保险袁减少自然灾害对蔬

菜生产的影响袁稳定菜农收入袁促

进蔬菜业和农村经济的发展袁而菜

农通过参保来降低在蔬菜产业发

展中的风险袁从而增强在蔬菜产业

发展中的竞争优势遥1.2盱眙县蔬菜保险主要工作举

措

为进一步优化蔬菜保险工作

体制机制袁规范蔬菜保险经营行

为袁扩大蔬菜保险覆盖面袁切实发

挥蔬菜保险强农护农作用袁推动蔬

菜保险工作持续健康发展袁盱眙县

人工智能在保险行业的应用现状与未来展望

人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项新兴技术，正逐渐引领着各行业的发展。在保险行业中，AI的应用也呈现出崭新的前景。本文将重点探讨人工智能在保险行业的应用现状和未来展望。

一、人工智能在保险行业的应用现状

1. 保险产品定价

传统的保险产品定价往往依赖于大量的历史数据与人工经验，而人工智能的应用可以通过分析庞大的数据量，快速准确地推算出合理的保险费用。机器学习算法可以对大量的历史数据进行分析，建立模型，优化保险产品的定价策略，提高保险公司风险控制能力和保费收入。

2. 智能理赔处理

保险理赔是保险行业中重要的环节，但传统的理赔流程通常需要花费大量的人力和时间。而借助人工智能的技术，保险公司可以通过图像识别、自然语言处理等技术快速自动地对理赔材料进行审核和处理。例如，AI可以识别车辆事故照片中的损伤程度，判断理赔的合理性，并进行快速的自动核赔。

3. 风险评估和预警

保险业务的核心在于风险管理，而人工智能的技术可以通过对大数据的分析和预测，提供更加准确的风险评估和预警。例如，利用机器学习算法对客户的历史数据进行分析，可以提前判断客户的信用风险，并进行相应的风险控制措施，避免损失的发生。

二、人工智能在保险行业的未来展望

1. 推动产品创新 人工智能的技术可以帮助保险公司更好地了解客户需求和行为习惯，进而推动产品的创新。例如，通过对客户行为数据的分析，保险公司可以为客户提供更加个性化的保险产品和服务，满足不同客户的需求。

2. 提升客户体验

借助人工智能的技术，保险公司可以为客户提供更加智能化的服务，提升客户体验。例如，通过智能语音助手和聊天机器人，保险公司可以快速响应客户的咨询和投诉，提供24小时无间断的服务。

3. 加强反欺诈能力

保险行业一直面临着欺诈风险，而人工智能的技术可以帮助保险公司加强反欺诈能力。通过对大数据的分析，人工智能可以识别出潜在的欺诈行为，并提供相应的预警措施，保证保险业务的安全和稳定运行。

在财产保险产业迅猛发展的情况下， 我们仍然要清醒认识到该产业的存在的问题依然值得重视，在现状基础之上及时进行改善，使财产保险产业未来发展朝好的方向发展。

一、财产保险业现状以及存在的问题。

（一）中国财产保险行业现状。

现阶段，我国共有 52 家各类财产保险公司，市场整体格局主要以中国商业保险公司为主、国内外保险公司并存、多家保险公司竞争。 由于我国经济的快速发展， 不断扩大对外开放程度， 尤其是在我国加入WTO 之后 ，商业保险市场得到进一步放开 ，使得大量的外资保险机构涌入我国市场，对国内保险公司产生了巨大的冲击。 目前，我国财产保险企业面临的首要任务就是如何面对这一挑战， 解决在发展中存在的问题，迈过影响该产业进一步发展的这道坎。

（二）中国财产保险行业存在的问题。

在财产保险国内市场竞争激烈的情况下， 我国财产保险行业依然存在许多问题：

1、险种结构缺乏合理性，企业经营模式粗放。

长久以来，我国财产保险公司的企业经营模式比较粗放，其中考核指标仅仅局限于业务增长速度与市场份额上， 而且很多保险公司只追求不断扩大规模、抢占财产保险市场，使企业经营成本不断上升，尽管许多财险公司保费收入有所提高，但是，在赔款支出方面却高于保费增长。 对经营成本与赔付风险没有足够的重视，只忙盲目追求保费收入的增长，往往不能够获得较大的经济效益。

2、保险监管能力和水平不足，内控制度不完善。

一方面，保险监管框架性的制度还够不完善，一部分制度针对性和操作性还比较低。 在财产保险业市场竞争越来越激烈的情况下，各保险公司为了经济利益，规模不断扩大、不断争取客户与保费收入，导致了采用高手续费、高返还、低费率的恶性竞争。 另一方面，没有对内控制度建设引起足够的重视，无法落实相应的制约与处罚措施。

3、经营机制与管理水平较落后。

发展过程中，因为保险公司经营机制一直得不到完善，企业无法处理社会效益与经济效益之间产生的矛盾。 同时，公司管理水平有限，不能合理设置部门以及岗位，内外勤结构失衡等情况比较多，在公司内部未能形成有效的承保、理赔、续保的日常运营制度体系，缺乏风险评估，以致承保质量不高，理赔力量不足，理赔人员业务水平有待提高，只能履行日常查勘定损职责，导致理赔不准确、不及时的情况的发生。 二、对现存问题的解决对策。