保险公司智能合规管理-惠闽保

近年来，监管部门不断加强行业监管，保险公司主动合规意识和实践也日益增强。与此同时新技术快速发展，与金融保险融合加深，保险 + 科技成为行业发展热点。但是，依赖以人为主的传统合规管理方式逐渐暴露出不适应新环境的局限性。如何适应新时代、新环境，将新技术运用于保险公司合规管理，提高合规管理的质量、效率，进行初步的探讨。

一、革新合规管理方式的必要性和紧迫性

传统合规管理是指一直以来，主要依靠人的知识、经验，由人实施合规管理的方式。在新形势、新环境下，传统合规管理受到挑战，不利于保险公司合规管理向高质量发展，急需做出改变。

（一）人脑本身的局限性，对知识经验的掌握难以做到精准。

在严监管的新常态下，各类监管规则数量庞大，据不完全统计，保险监管法律、法规、规章、规范性文件约 1300 余部，且一直处于迭代升级中。同时，在新技术的引领下，保险产品的形态、服务的方式发生改变，新的商业模式和保险生态正在形成。熟练运用监管规定，精准预防违规行为，实现高质量的合规管理，要求合规管理人员要保持持续知识更新、不断经验积累、精密逻辑思考和始终理性判断，练就“最强大脑”。然而，人脑的局限性显而易见，合规人员个人能力的差异比比皆是，即便经验丰富的合规人员，也难以像电脑一样精密运转。

（二）较高的个人能力依赖度，提高了公司合规能力建设成本。

在传统合同管理模式下，保险公司要降低违规风险，就必须打造高素质的合规团队，各条线、各机构都需要相应的人力去保障合规政策的执行。然而，具有较高专业水平、较丰富保险合规经验、较强合规实践能力的人员并不充裕，特别是对地处非北广上等保险机构集中地区的保险公司而言，引进优秀合规人员意味着更高的职位和薪酬，这无疑对这些公司合规能力打造造成阻力。同时，随着保险公司业务范围的扩展和机构的开设，二道防线的触角也难以有效延伸到各个机构和人员，合规管理难免出现真空地带。

（三）保险监管的加强提高了革新合规管理的紧迫性。

2021 年 1月，继财产险、再保险公司后，人身保险公司监管主体职责改革方案落地，保险监管职责下沉到地方，保险公司进入属地化监管的新时代。在信息化时代下，监管部门也正通过加强非现场监管、数据治理等方式，弥补现场检查、调查等传统手段的不足。可以预见，保险监管的有效性和穿透性将进一步加强。监管力度的增强和监管方式的革新，倒逼保险公司尽快提高合规能力。基于人工智能等新技术的智能合规管理，将为保险公司提升合规能力提供助力。

二、智能合规管理建设的可行性和功能设想

在新一轮科技革命推动下，新技术加速运用于金融等领域，从公司层面看，信息系统基本覆盖到全业务、全流程，科技赋能逐步上升到保险公司战略层面，尤其是互联网保险的兴起让经营行为完全线上化。

从行业层面看，信息集中化、共享化正在逐步加深，保险业信息化标准体系正不断完善。这些，都为智能合规管理建设提供了可能。基于合规管理监测、识别、评估、预防、处置风险的功能，对智能合规管理提出以下功能设想：

（一）监管规则梳理。

开发监管规则数据系统，利用爬虫技术，自动抓取监管官网等权威网站发布的各类规则、处罚和监管措施案例，或购买第三方机构已经收集的监管规则数据库，利用自然语言处理技术，将监管规则数字化，让计算机可识别。将监管规则按规范对象、发布主体、发布时间等维度进行标识，转化为计算机可识别的语言，建立所有规则的关联关系，所有关联关系，可形成可视化知识图谱。

比如，在监管规则数据库中，涉及产品组合销售的规定、案例可全面展现，相关要求、违规行为形态一目了然。

（二）违规行为识别。

在监管规则梳理的基础上，运用人工智能，构建违规行为识别和预警模型，监测公司合规风险。利用模糊推理技术和案例推理工具，学习既往案例及现行监管规定，对现实行为进行分析计算。违规行为识别和预警模型能分析内控制度、产品条款、宣传资料、网销页面、培训课件、合同文本、资产配置、信息披露、监管报告等各类有书面载体的资料，也能识别分析视频、音频形式的资料，以研判各项经营管理行为的合规性，及时提醒公司调整行为确保合规。

比如，由于人力有限，在纯人工合规管理的模式下，保险总公司合规部门人员很难深入到三、四级机构监控每场产说会的情况，只能采取抽检的方式，具有随机性和滞后性。人工智能合规员介入后，通过物联网对实时同传的产说会现场视频、音频进行分析，及时发现合规风险，并予以纠正。违规行为识别和预警模型具备持续学习能力，参与案例越多，识别和预警更为精准。

（三）风险全景评估。

基于对日常行为持续性、系统性的监测识别，运用大数据，对各项合规风险进行评估，绘制风险地图、形成风险画像。既可“全身体检”，实现各项风险信息的共享，综合评判公司风险状况，也能分别展示区域、机构、人员、环节、产品或客户等单个事项风险特征，识别薄弱风险点，实施重点管控。同时，持续监测风险变化趋势，从海量违规行为数据中，挖掘规律性、关联性特征，前瞻性地提出风险管理建议，提升风险防范能力。

三、智能合规建设的关键环节

智能合规管理是对传统合规管理的辅助和补充，有利于实现合规管理的标准化和精准化，有利于更广、更深地链接业务前端。但是，同任何工具一样，新技术服务是对人类思维的模拟和延伸，能够实现的目标大小取决于人的主观设计和客观条件，智能合规建设同样也不例外，有以下几个关键环节需要突破。

（一）行业数据的全面获取。

监管部门或行业协会主导建有保险行业大数据平台，监管部门、行业协会、保险公司都有义务传输和更新各自涉及的监管文件、案例，保险公司也被授权获取相关信息，计算机的学习才有丰富的素材。比如“智慧法院”建设，便是最高人民法院主导的全国法院系统的统一行动，有全国法院系统数据作为支撑。

（二）对监管规则的准确判断。

违规行为识别和预警模型应基于公司自身风险偏好建立，需要对监管规则进行准确的理解和拆分，区分鼓励性、倡导性和禁止性、义务性的规定，将禁止性、义务性的规定从海量的规则中剥离，使之数据化，让计算机可识别。

（三）对合规逻辑的深刻理解。

违规行为识别预警模型需要有规则、行为的关联对应关系作为底层逻辑，需要区分不同的业务和管理场景，需要一系列量化或非量化指标及其权重的设计，其科学与否，与保险公司合规人员的能力水平息息相关。