个人征信向保险业拓展,金融保险信用体系实现大数据征信、风险定价

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个人征信向保险业拓展,金融保险信用体系实现大数据征信、风险定价

【编者按】本文首发于央行观察,作者徐行,系中国保险信息技术管理有限责任公司;李鹏彬,系太平财产保险有限公司。现有亿欧编辑转载,供业内人士参考。


征信业是社会信用体系建设的重要组成部分,发展征信业有助于遏制不良信用行为的发生,有利于维护良好的经济和社会秩序,促进社会信用体系建设的发展和完善。企业和个人信用体系是实现金融保险市场健康运转的基础和保障,近年来互联网新技术和新型保险业务的发展,对金融保险信用体系建设提出新的要求, 国内个人征信行业的服务对象将逐步扩展至保险等部分非借贷金融场景,保险将成为个人征信产品与服务的重要应用和主要场景。

我国金融信用体系现状与短板

央行征信 中心作为国内权威的征信机构,经过10余年发展已建成国内覆盖范围广、接入机构众多的信用信息数据库,各类信用报告等产品和服务日益成熟,在国内征信行业发挥主导作用。2015年1月,央行印发《关于做好 个人征信 业务准备工作的通知》,要求芝麻信用、腾讯征信、前海征信等八家机构做好个人征信业务的准备工作,由于央行秉持审慎审批的态度,目前八家的机构仍处于开业筹备阶段。

随着市场化进度加速,我国综合征信体系不断完备,信用数据应用场景不断丰富、内容不断深化。通过审查借款人征信报告了解借款人风险状况,已成为金融机构办理融资授信业务时不可或缺的流程。对金融机构而言, 征信可以帮助其充分了解企业和客户的资信状况 ,提高贷前、贷中和贷后的审批和监管效率,降低运营成本和信用风险。

对于贷款客户而言,征信可以帮助资信良好的客户缩短审批时间,降低借贷成本,享受优质的金融服务。同时,征信活动还能产生无形监督和激励,促使金融客户积极履约,保障金融体系良性发展。

个人征信向保险业拓展,金融保险信用体系实现大数据征信、风险定价

(图1 央行征信系统现行数据框架)

自2012年以来,保险业已有 平安 、大地、阳光、人保、 中信保 、众安等多家企业先后接入央行征信系统,助力 信用保证保险 业务发展和风险防控体系完善。中国 保监会 明确提出要以信用保证保险产品为载体,发挥信用保证保险的融资增信功能,缓解小微企业“融资难、融资贵”问题。

从运行机制看,保险公司接入央行征信系统后,可在获得客户授权情况下自主查询和使用征信数据,帮助险企更加方便、快捷、全面地了解客户资信情况,节约大量审核时间,也有利于甄别业务风险,提高审核效率,提升信用保证险业务品质。

可以预见,随着越来越多保险公司对接央行征信系统, 征信数据必将对中国保险行业产生深远影响 。同时,保险数据作为个人和企业征信重要因素越来越受到金融业关注,成为信贷资信审核和征信参考的有效依据。保险公司将企业和个人的代偿信息上报央行征信系统,一旦在央行征信系统中出现严重不良履约记录,将对其产生重大影响。

近年来,随着网络经济、 互联网金融 及新型保险业务等兴起,以央行征信中心为代表的传统征信已无法满足真实需求,亟需进一步完善金融信用体系并加快推进金融业统一征信平台建设。

2014年,国家发展改革委发布的《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)任务分工》明确指出:由人民银行牵头负责金融业统一征信平台建设工作,银监会、证监会、保监会、外汇管理局等部门参加,推动银行、证券、保险、外汇等金融管理部门之间信用信息系统链接,推进金融监管部门信用信息交换与共享。

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(图2 金融业统一征信信息平台系统架构)

银监会、证监会、保监会、外管局分别作为银行业、证券业、保险业、外汇管理信用信息的汇总流转中心,整合各自原有信用信息系统资源, 按照统一信息接口规范,向金融业统一征信平台传输基础信息和提取信用产品

如银监会可整合其原有的风险预警系统作为统一征信平台的银行子模块;证监会可整合其上市公司信息报送系统作为证券子模块;保监会可整合保险中介监管系统、保单登记系统等作为保险子模块;外管局可整合资本项目信息系统、货物贸易外汇监测系统等作为外汇管理子模块。通过整合和并行的模式,充分利用各部门监管权限,实现信息报送的准确、及时和完整,最大限度地减少资源浪费和重复建设。

未来,金融机构可在现有央行征信信息的基础上,能够进一步了解到企业和个人的银行、证券、保险和外汇等信用情况,如保险情况可了解抵、质押物、经营场所等投保情况和保费缴纳情况,为合理判断授信额度和贷款利率提供参考。

保险在金融信用体系中的诉求

2017年4月23日,中国保监会发布《关于进一步加强保险业风险防控工作的通知》(以下简称《通知》)。首次明确提出“新型保险业务”的概念,并以列举方式重点关注信用保证保险业务风险。

与传统保险业务不同,信用保证保险,是以信用风险为表现标的,由保险人(保证人)为信用关系中的义务人(被保证人)提供信用担保的一类保险业务,其对风险的管理类似于商业银行对信贷和消费金融业务,在业务审批过程中对客户信用审查高度依赖征信数据。《通知》明确指出信用保证险的基础是信贷业务,而做好信贷业务的风险评估防控则对金融信用体系建设提出更高要求。

实际上, 保险行业里有很多业务场景都需要使用征信数据,信用保证保险本身在底层势必会使用到征信数据。 在更广泛领域,保险行业可利用征信产品识别和认证客户身份,解决 反欺诈 问题。而基于征信数据的信用评价有利于保险公司审慎识别客户风险和预估理赔金额,在降低保险公司经营成本的基础上降低附加费率,进而降低保险产品价格,给保险消费者带来实惠,提升保险交易活动经济效率。

近日, 蚂蚁金服 向保险行业正式推出基于海量 大数据 、 人工智能 和数据建模等技术的产品“车险分”,可辅助保险公司通过职业特征、身份特征、信用历史、消费习惯、驾驶习惯和稳定水平等标签分析每位驾驶员的风险,进而进行精准的核保、定价等,在驱动国内车险市场开启精准化、人性化定价的同时,可通过车险数据反哺个人信用信息,进一步完善金融保险征信数据。同时,保险公司也可通过赔付数据的分析,为蚂蚁金服模型校正与评价标准、评价体系提供重要的数据和建议反馈。

尽管目前中国金融业仍实行分业经营、分业监管,但银行、证券、保险、外汇等业务的融合集成特征愈加明显。 “新型保险业务”需要有相关征信产品来进行风险控制,现阶段来看央行征信系统服务对象以金融业和互联网金融居多, 还需要融合银行、证券、保险、外汇等相关数据进行征信产品开发,进一步完善金融信用体系建设。

充分发挥保险在金融信用体系中的应用功能

(一)夯实保险业信用基础,助力金融信用体系建设

为全面落实国务院《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)》和《国务院关于加快发展现代保险服务业的若干意见》各项要求,适应保险业发展形势需要,加强顶层设计,提高制度化、规范化水平。2015年初,中国保监会、国家发展改革委联合印发《中国保险业信用体系建设规划(2015-2020年)》(简称《规划》),《规划》明确提出,至2020年,完成保险业信用信息数据库建设,初步建立保险业信用管理制度、评价体系和信用记录等相关标准体系,基本实现行业内信用信息的互联互通和交换共享。

未来, 保险业信用信息系统主要由监管数据源、中国保信(中国保险信息技术管理有限责任公司(简称中国保信)由中国保监会管理。 公司主要职责是了解保险行业信息交互共享需求,建设和运营集中统一、设计科学、功能完善、安全高效的保险业数据信息共享和对外交互平台。目前运营保单登记平台等多个业务平台。) 数据源和外部数据源等多方数据整合而成 ,主动融入社会信用体系建设的整体布局,通过信用信息的互认共享、联合应用,推动形成守信激励失信惩戒的联动机制,进而提高保险行业的整体社会信用度。

个人征信向保险业拓展,金融保险信用体系实现大数据征信、风险定价

(图3 保险业信用信息系统架构图)

(二)积极运用大数据技术,完善金融保险业信用体系

由于互联网快速发展,电商交易、网络借贷、房屋租赁等个人信息将逐渐纳入个人征信体系,互联网大数据征信具有非定向的全网获取信息的能力,其数据海量化、维度广,能够提供更为即时、有效、多维度的分析,应用场景更加广泛、用户更加多元化。互联网大数据技术可以促进征信行业转型升级。

一方面,大数据使得征信收集到的保险信息打破原有局限,从互联网平台等多渠道采集有助于对信息主体的保险数据进行把握;另一方面,大数据实现保险征信数据深度挖掘,利用IT技术进行数据分析处理,能够更好地从保险维度反应信息主体的信用状况,并提供更为丰富及符合场景的信用产品和服务;再有,保险主体可通过对承保和赔付数据等分析可进一步反馈和评价相关收集的信息和评价标准,进而完善金融保险信用体系。

(三)实现信息的互动互联,共推金融保险业共赢发展

中国保信的保单登记平台的车险信息相对完善,未来车险信息将进一步充实,可以考虑与有关部门沟通,实现金融征信系统与该平台对接。

如将保单登记平台的车险信息纳入金融业统一征信平台,可从车险等细分领域进行尝试和探索,在客户授权的情况下,将车险信息应用到其信贷审查或信用卡业务的征信和风控等环节,扩大车险信息在金融征信系统影响力和应用范围,然后逐步扩展到保险行业。

一般而言,在银行产生过大量不良信用记录的客户,进行欺诈的概率也相对较高,同样在保险公司有过骗保骗赔行为的客户在银行等机构出现不良信用记录的概率也比较高。

因此,通过金融业统一征信平台,可实现银保客户负面信息共享,有利于银保双方更全面地掌握客户的信用行为,从而及时发现并合理规避风险。通过将保险信息接入金融业统一征信平台,可实现最大化的资源共享、优势互补,切实改变当前金融业“混业经营、分业监管”的壁垒和信息未共享等滞后局面。 通过完善金融保险信用体系建设反哺行业健康发展,完善关键环节风险防控,可实现大数据征信和风险定价等。


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