智能信息化賦能產(chǎn)業(yè)金融打造全量風(fēng)險(xiǎn)控制及損失補(bǔ)償體系研究

摘要：智能信息化如何賦能產(chǎn)業(yè)金融助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，是本文探討的初衷。如何讓安全生產(chǎn)管理在更大維度上形成閉環(huán)，在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后更快的進(jìn)行應(yīng)急救援并實(shí)現(xiàn)損失補(bǔ)償，是本文的研究目的。本文將智能信息技術(shù)、金融保險(xiǎn)技術(shù)與風(fēng)險(xiǎn)管理深度融合，探討如何打通企業(yè)安全生產(chǎn)管理和復(fù)產(chǎn)減損的前后端，依托智能信息化技術(shù)構(gòu)建全量風(fēng)控?fù)p失補(bǔ)償體系。本文還展望了通過智能信息化技術(shù)，挖掘、聚合數(shù)據(jù)資產(chǎn)做深做細(xì)風(fēng)險(xiǎn)管理；通過風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)助力風(fēng)險(xiǎn)生態(tài)系統(tǒng)達(dá)到最優(yōu)動(dòng)態(tài)平衡。

關(guān)鍵詞：智能信息化；產(chǎn)融結(jié)合；風(fēng)險(xiǎn)管理；數(shù)據(jù)資產(chǎn)；風(fēng)險(xiǎn)數(shù)字畫像；風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)礦；風(fēng)險(xiǎn)生態(tài)系統(tǒng)

DOI：10.12433/zgkjtz.20242705

隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)和發(fā)展，智能信息技術(shù)已經(jīng)深入各行各業(yè)，構(gòu)成了生產(chǎn)生活中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。信息技術(shù)在安全生產(chǎn)管理中發(fā)揮著快速風(fēng)險(xiǎn)識別、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)控制、應(yīng)急響應(yīng)的重要作用，而金融保險(xiǎn)作為一種通用的損失補(bǔ)償手段，在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后的平復(fù)和恢復(fù)生產(chǎn)中有著無法替代的杠桿效應(yīng)及安全墊功能。本文研究以智能信息技術(shù)強(qiáng)化事前預(yù)防與控制，以金融保險(xiǎn)技術(shù)保障事后風(fēng)險(xiǎn)平復(fù)和復(fù)產(chǎn)減損，在更大維度上構(gòu)建前后貫通的智能化全量風(fēng)控?fù)p失補(bǔ)償體系。

一、風(fēng)險(xiǎn)管理體系的不足

（一）風(fēng)控體系信息化程度參差不齊

風(fēng)險(xiǎn)管理有著完善的體系和方法，而風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的智能信息化程度，卻參差不齊。對于體系較為完善的大型企業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)管理體系已經(jīng)和生產(chǎn)信息系統(tǒng)深度結(jié)合，能實(shí)現(xiàn)較快速的自動(dòng)報(bào)警和防控，能提取部分有價(jià)值的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。但對于普通企業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)管理的水平有限，信息化程度不足，風(fēng)險(xiǎn)有較大的缺口和暴露。較復(fù)雜事故的救援更多依靠政府救援力量，受時(shí)間和空間等客觀因素影響，容易錯(cuò)失救援時(shí)機(jī)。[1]

（二）風(fēng)險(xiǎn)識別缺少優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)及分析模型

受限于目前的數(shù)據(jù)采集和分析方式，還遠(yuǎn)未達(dá)到全自動(dòng)智能化采集分析的水平，很多環(huán)節(jié)需要進(jìn)行人為干預(yù)和判斷。現(xiàn)在大部分集控信息系統(tǒng)都采用自動(dòng)化的方式采集數(shù)據(jù)，但目前采集到的數(shù)據(jù)有顆粒度大、差異性大、關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)的特點(diǎn)。大部分?jǐn)?shù)據(jù)都需要進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，統(tǒng)一規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)化后才能使用，且各項(xiàng)數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系不強(qiáng)，缺少成熟的分析模型。如果沒有一套合適的判斷邏輯和識別模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析，就會(huì)出現(xiàn)頭疼醫(yī)頭腳疼醫(yī)腳的狀況。

（三）數(shù)據(jù)橫向耦合度不足缺乏同質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)對比

根據(jù)保險(xiǎn)人提供的出險(xiǎn)數(shù)據(jù)清單，事故的風(fēng)險(xiǎn)大類比較清晰，但對于同類型的事故缺少橫向?qū)Ρ群徒?jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，如某些品牌的設(shè)備或某些型號的產(chǎn)品明顯事故率較高。此類深度對比數(shù)據(jù)尚無法進(jìn)行系統(tǒng)化提取，只有將同類型案件橫向?qū)Ρ炔拍艿贸鼋Y(jié)論。如某電廠汽輪機(jī)葉片斷裂后引發(fā)事故導(dǎo)致停機(jī)，損失金額近500萬元，理論上應(yīng)屬于保險(xiǎn)責(zé)任。但在金相分析檢測并與同期生產(chǎn)的4臺同型號機(jī)組事故數(shù)據(jù)對比后發(fā)現(xiàn)，同類型事故均有發(fā)生，且分析報(bào)告均顯示為因腐蝕導(dǎo)致，最終判定為保險(xiǎn)責(zé)任不成立?？梢娚疃葦?shù)據(jù)分析可以決定事故定性和損失補(bǔ)償結(jié)果。

二、損失補(bǔ)償體系的不足

（一）風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生和損失補(bǔ)償存在信息時(shí)間差

風(fēng)險(xiǎn)管理只能降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率和風(fēng)險(xiǎn)等級，并不能消除風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的必然性，風(fēng)險(xiǎn)一定會(huì)發(fā)生。完整的風(fēng)險(xiǎn)管控體系，不僅要預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)急控制，損失補(bǔ)償也應(yīng)該成為體系的一部分，作為風(fēng)險(xiǎn)管理的最后一公里，在更大維度上形成閉環(huán)。風(fēng)險(xiǎn)管控系統(tǒng)與損失補(bǔ)償系統(tǒng)是兩個(gè)相對獨(dú)立的系統(tǒng)，并未實(shí)現(xiàn)信息化層面的自動(dòng)對接。風(fēng)險(xiǎn)管控系統(tǒng)往往側(cè)重于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防、報(bào)警、統(tǒng)計(jì)和救援，與損失補(bǔ)償模塊沒有形成聯(lián)動(dòng)。

誘發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的因素多種多樣，包括自然因素或不可抗力（如腐蝕、磨損）和人為因素（如設(shè)計(jì)或質(zhì)量問題）。一旦風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生，是否進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償是否正確，損失補(bǔ)償是否覆蓋完整，都是不確定的。風(fēng)險(xiǎn)因素的判定、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度、風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)男?，都?huì)直接影響損失補(bǔ)償?shù)慕Y(jié)果，目前這個(gè)信息差和時(shí)間差是無法彌合的。

（二）損失補(bǔ)償周期過長

風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生后，風(fēng)險(xiǎn)就已經(jīng)被釋放，而損失補(bǔ)償要在報(bào)案立案后才能開始啟動(dòng)。由于風(fēng)險(xiǎn)管理和損失補(bǔ)償是兩個(gè)相對獨(dú)立的體系，導(dǎo)致前端事件的索賠要素不能在第一時(shí)間準(zhǔn)確、完整的傳導(dǎo)至損失補(bǔ)償體系。一些損失額較大的案件從風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生到完成損失補(bǔ)償?shù)慕Y(jié)案周期常常以年為單位。同時(shí)因?yàn)榍昂蠖诵畔⒉粚ΨQ需要反復(fù)核定，且過程中摻雜了較多的人為因素，進(jìn)一步延長了最終完成損失補(bǔ)償?shù)臅r(shí)間。

（三）損失補(bǔ)償不當(dāng)抬升生產(chǎn)運(yùn)行成本

而由于事故的特殊性，很多情況下現(xiàn)場資料保存不全或滅失，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償體系在面對大額損失的情況下，多半還依靠人力查勘甄別，缺少較為系統(tǒng)的實(shí)時(shí)參考數(shù)據(jù)。這就導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)慕Y(jié)果與實(shí)際損失會(huì)有一定程度的偏差。而在事故搶修中時(shí)間不等人，恢復(fù)生產(chǎn)是第一要?jiǎng)?wù)。很多情況下，因?yàn)閾p失補(bǔ)償機(jī)制的滯后性，遠(yuǎn)水解不了近渴，只能通過其他方式應(yīng)急修復(fù)，而這往往會(huì)擠占生產(chǎn)運(yùn)行費(fèi)用，造成生產(chǎn)成本的增加。

三、依托智能信息化構(gòu)建全量風(fēng)險(xiǎn)控制及損失補(bǔ)償體系

根據(jù)前文的分析，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理模式有以下缺點(diǎn)：一是風(fēng)險(xiǎn)信息數(shù)據(jù)缺少標(biāo)準(zhǔn)化體系，數(shù)據(jù)傳輸存在壁壘和信息差；二是缺少成熟的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析模型；三是無法進(jìn)行數(shù)據(jù)橫向?qū)Ρ?。為了解決存在的問題，我們嘗試將風(fēng)險(xiǎn)管理模塊和損失補(bǔ)償模塊進(jìn)行組合，打造貫穿前后端的全量風(fēng)險(xiǎn)控制及損失補(bǔ)償體系。新體系的構(gòu)成方式如圖1所示 ，下面對建設(shè)要點(diǎn)和難點(diǎn)進(jìn)行分析。

圖1 "組合平臺的構(gòu)成方式圖

（一）建立前后貫通的標(biāo)準(zhǔn)化信息系統(tǒng)消除信息差

超大型系統(tǒng)的弊病之一就是船大難掉頭，信息同步和指令下達(dá)即時(shí)性低，而基于智能信息化打造的全量風(fēng)控和補(bǔ)償系沒有這些短板。新體系由風(fēng)險(xiǎn)管理模塊和損失補(bǔ)償模塊組成，從結(jié)構(gòu)上直接打通了前后端，打破壁壘消除了信息差，新體系大幅提高了損失補(bǔ)償?shù)男屎蜏?zhǔn)確性。前端風(fēng)險(xiǎn)管理模塊通過智能信息化強(qiáng)化數(shù)據(jù)采集（如5G、RFID、物聯(lián)網(wǎng)、無人機(jī)、視頻監(jiān)控及影像識別等技術(shù)），形成標(biāo)準(zhǔn)信息包；后端損失補(bǔ)償模塊收到標(biāo)準(zhǔn)信息包后借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、AI等手段對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并啟動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)處理流程。

（二）數(shù)據(jù)參數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)錨定和建模

對生產(chǎn)運(yùn)行企業(yè)，我們可以采集諸如溫度、壓力、電壓、電流、流量、視頻信號等多種數(shù)據(jù)。特定風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)，激發(fā)的數(shù)據(jù)參數(shù)組合大概率是相同或類似的，將這些固定參數(shù)組合映射到特定風(fēng)險(xiǎn)，就完成了風(fēng)險(xiǎn)錨定。

模塊化不是簡單重復(fù)和模仿，也不是簡單羅列和堆砌，而是給這些方法賦以特定的具體內(nèi)容，并加以歸納和抽象而綜合成為一種自成體系的概念和規(guī)律。[2]風(fēng)險(xiǎn)建模不應(yīng)僅限于單個(gè)數(shù)據(jù)本身，而應(yīng)該結(jié)合其他關(guān)鍵信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的綜合研判。如火災(zāi)發(fā)生后，結(jié)合關(guān)聯(lián)區(qū)域同時(shí)發(fā)生的壓力傳感器超壓后歸零或電壓電流激增等異常參數(shù)，可完成風(fēng)險(xiǎn)的二次識別，推定風(fēng)險(xiǎn)起因是發(fā)生爆炸或電氣故障。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)完成建模之后，一旦系統(tǒng)檢測到這些異常的參數(shù)組，就可以判斷或者預(yù)測將要出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提前做出應(yīng)對或預(yù)防。每個(gè)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)在進(jìn)行錨定并建模后，都可以生成具有通用性、便于處理的標(biāo)準(zhǔn)信息包，為后端平臺處理鋪平了道路。

（三）損失補(bǔ)償?shù)闹悄芑幚?/p>

當(dāng)數(shù)據(jù)傳遞到損失補(bǔ)償模塊后，系統(tǒng)根據(jù)基礎(chǔ)參數(shù)組，結(jié)合工藝邏輯、大數(shù)據(jù)、視頻影像等其他維度信息，由人工智能自動(dòng)判定風(fēng)險(xiǎn)類型。簡單案情直接通過AI進(jìn)行判定，復(fù)雜案情由人工審核裁定。在保險(xiǎn)責(zé)任成立的情況下，系統(tǒng)直接將數(shù)據(jù)流推向理賠，快速完成損失補(bǔ)償；在保險(xiǎn)責(zé)任不成立的情況下，可以根據(jù)實(shí)際情況考慮是否存在質(zhì)保期內(nèi)、屬于第三方法律責(zé)任等其他損失補(bǔ)償方式，從而最終形成閉環(huán)，風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的判斷和處理流程如圖2所示。

圖2 "損失補(bǔ)償模塊的數(shù)據(jù)處理流程圖

四、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的深挖和聚合

（一）標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)字畫像

目前大型企業(yè)的資產(chǎn)管理系統(tǒng)非常先進(jìn)，依托ERP等成熟系統(tǒng)，掌握著完整的系統(tǒng)資產(chǎn)信息及其關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在與風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)（出險(xiǎn)概率、頻次、風(fēng)險(xiǎn)因素等）融合之前只是普通的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，但如果和風(fēng)險(xiǎn)識別數(shù)據(jù)耦合并進(jìn)行橫向比對，則對每一個(gè)設(shè)備都可以描繪出完整的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)字畫像。

在數(shù)據(jù)樣本足夠充分的情況下，對單一種類的風(fēng)險(xiǎn)識別會(huì)非常精確，能完全展現(xiàn)同類型標(biāo)的出險(xiǎn)概率、使用壽命、運(yùn)行成本、重置成本的數(shù)字畫像，對生產(chǎn)運(yùn)行有著重要參考意義，可以為風(fēng)險(xiǎn)控制、設(shè)備選型、采購提供有益參考。圖3就是基于一些我們關(guān)心的數(shù)據(jù)，針對設(shè)備A、設(shè)備B、設(shè)備C的模擬風(fēng)險(xiǎn)畫像疊加對比圖。

圖3 "風(fēng)險(xiǎn)畫像疊加對比圖

（二）匯聚風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)礦

很多大型生產(chǎn)運(yùn)行企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)，都是幾十年積累下來經(jīng)過實(shí)踐檢驗(yàn)的寶貴財(cái)富。很多經(jīng)驗(yàn)性數(shù)據(jù)信息化程度不高，但實(shí)用價(jià)值卻非常大。這些經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)不同于普通數(shù)據(jù)，屬于深度數(shù)據(jù)，珍稀程度堪比稀土礦。如果能把這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，映射到企業(yè)的關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)，就可以建立一套基于實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫。結(jié)合這些數(shù)據(jù)，通過挖掘企業(yè)的安全風(fēng)險(xiǎn)特征，標(biāo)定風(fēng)險(xiǎn)等級，具體分析企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)特征，通過分析指標(biāo)之間、指標(biāo)與事故類型之間的隱藏信息，就可以推斷企業(yè)潛在的生產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)因素，預(yù)測將要發(fā)生的事故。[3]這不僅有利于事故的處理和定性定責(zé)，也可以發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的底層邏輯，排除潛在的安全生產(chǎn)隱患。

（三）編制風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)白皮書

當(dāng)數(shù)據(jù)沉淀足夠充分的情況下，就可以編制企業(yè)、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)白皮書，為特定行業(yè)、企業(yè)、特種設(shè)備提供專業(yè)的參考。風(fēng)險(xiǎn)白皮書不僅可以從風(fēng)險(xiǎn)識別、防控、應(yīng)急方案、事后處理的維度提供支持；而且能對技術(shù)路線選擇、工藝流程優(yōu)化、設(shè)備選型方面提供建議；還可以為優(yōu)化綜合運(yùn)營成本、降本增效等方面提供有力的數(shù)據(jù)支撐。這對促進(jìn)行業(yè)優(yōu)勝劣汰、良性循環(huán)有著顯而易見的好處。如何用好數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)說話，是未來發(fā)展的一條可行之道。

五、風(fēng)險(xiǎn)生態(tài)系統(tǒng)的最優(yōu)平衡

（一）風(fēng)險(xiǎn)熱點(diǎn)動(dòng)態(tài)追蹤

基于智能信息化打造的風(fēng)控體系，有著數(shù)據(jù)及時(shí)性和樣本空間充足的特點(diǎn)。由于數(shù)據(jù)匯聚的即時(shí)性，特定時(shí)間段、特定地點(diǎn)，特定類型的事故頻發(fā)，就會(huì)形成風(fēng)險(xiǎn)熱點(diǎn)。而風(fēng)險(xiǎn)熱點(diǎn)的成因可能是火災(zāi)、地震、洪水、電網(wǎng)大面積斷電、燃?xì)夤芫W(wǎng)大面積老化等。基于風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)跟蹤，不僅能對后續(xù)事故進(jìn)行預(yù)判打斷風(fēng)險(xiǎn)連鎖，還能對將要發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)防和減損，實(shí)現(xiàn)以養(yǎng)代修，以修代賠。

（二）風(fēng)險(xiǎn)生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)調(diào)平

損失補(bǔ)償是基于大數(shù)理論對風(fēng)險(xiǎn)在概率上的覆蓋，風(fēng)險(xiǎn)對單體的影響是不確定的，但對全體的影響是相對確定的。從全社會(huì)安全生產(chǎn)管理和風(fēng)險(xiǎn)控制上來說，構(gòu)建一個(gè)完整的風(fēng)險(xiǎn)生態(tài)系統(tǒng)，對整體的損失補(bǔ)償率進(jìn)行調(diào)配，將更有利于風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對和重大安全事故的全生命周期控制。當(dāng)基于各行業(yè)、各維度的數(shù)據(jù)升維匯聚后，可以在更大的層面上進(jìn)行全局風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)調(diào)平，并且能依據(jù)數(shù)據(jù)模型和現(xiàn)有資源對應(yīng)急反應(yīng)、損失補(bǔ)償做出最合適的安排，實(shí)現(xiàn)整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)生態(tài)系統(tǒng)的損失最小化和對巨災(zāi)的抗壓及快速反應(yīng)能力。

六、結(jié)論

全量風(fēng)險(xiǎn)控制及損失補(bǔ)償體系消除了前后端的信息差，縮短了損失補(bǔ)償時(shí)間，提高了損失補(bǔ)償?shù)臏?zhǔn)確度，實(shí)現(xiàn)了損失的全量精準(zhǔn)覆蓋，以智能信息化和保險(xiǎn)技術(shù)助力安全生產(chǎn)管理提升了維度。依托智能信息化技術(shù)挖掘、聚合數(shù)據(jù)資產(chǎn)，助力產(chǎn)融結(jié)合和產(chǎn)業(yè)升級，在全產(chǎn)業(yè)鏈、全域內(nèi)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)生態(tài)系統(tǒng)的最優(yōu)動(dòng)態(tài)平衡，以新質(zhì)生產(chǎn)力助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也是未來的發(fā)展方向。

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作者簡介：張卿（1982），男，苗族，湖北武漢人，碩士，高級工程師，研究方向?yàn)榻鹑诒ｋU(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)控制與智能信息化。