數字化轉型背景下保險科技對財險公司經營效率的影響研究

謝婷婷 趙雪莉

摘? ?要：本文利用2011—2017年58家財險公司的面板數據和中國數字金融發展指數，構建DEA-Tobit面板模型，探究保險科技對財險公司經營效率的影響。研究結論表明：（1）保險科技與財險公司經營效率之間呈U形關系，即在互聯網保險階段，受資源投入不充分、新技術產出滯后性等因素影響，保險科技對財險公司經營效率產生消極影響，而在新技術賦能的保險科技階段，科技的沉淀開始逐步釋放效益，助推了財險公司經營效率的提升;（2）保險科技對中外資財險公司經營效率的影響具有差異性;（3）保險科技發展在長期可通過降低經營成本、增加營銷收入和資金運用收益來提高財險公司經營效率。

關鍵詞：保險科技;財險公司;經營效率;DEA-Tobit模型

中圖分類號：F840.65? 文獻標識碼：A? 文章編號：1674-2265（2021）03-0053-08

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.03.008

一、引言

進入第五次工業革命時代，數字化轉型是順應時代發展的必然要求。數字化轉型是以客戶需求為中心，以數據為資產，以新技術為手段，以人才為依托，突破企業發展瓶頸，解決行業發展痛點的轉型升級。據互聯網數據中心（IDC）預測，2021年全球將會有5.5萬億美元的資金投入到數字化轉型。在這場數字化浪潮中，任何行業都不是一座孤島，保險業價值鏈也將因此改變，保險公司的轉型升級也勢在必行（忻怡，2019）[1]。

保險科技是保險公司數字化轉型的重要驅動力（周延禮，2017）[2]。國際保險監督官協會（IAIS）在2017年首次界定了保險科技（InsurTech），認為其是“金融科技（FinTech）在保險領域的分支，即有潛力改變保險業務的各類新興科技和創新性商業模式的總和”。目前，保險科技在保險業的應用不勝枚舉。相較于壽險產品，財險產品保險期短、保額小、承保便捷，故保險科技在財險領域的應用更為廣泛，起步更早，效果也更為顯著。因此，本文選擇財產保險公司（以下簡稱財險公司）作為主要研究對象。

我國保險科技雖起步較晚，但發展迅速且發展空間廣闊。作為全球第二大保險市場，我國2019年原保費收入達到4.62萬億元，龐大的市場需求為保險科技在我國的發展提供了有利條件。據《2020年中國保險科技行業研究報告》[3]和《中國保險科技發展白皮書（2019）》[4]統計，2019年我國保險機構的科技投入達319億元，保險科技創業企業在一級資本市場融資額達39.76億元，截至2019年上半年，國內已成立238家保險科技公司①，說明保險科技已受到廣泛的關注。而保險科技的發展是否真的有助于我國財險公司經營發展？科技賦能保險能否更好發揮財險行業價值？另外，由于中外資財險公司在經營理念、開放程度、市場基礎等方面存在較大差異，那么保險科技對中外資財險公司經營效率的影響是否也存在差異？本文立足于數字化轉型背景，嘗試探究我國保險科技的發展對財險公司經營效率的影響，對于把握保險科技賦能財險業的真實貢獻具有一定的參考意義。

二、文獻回顧

首先，關于數字化轉型的研究。學術界普遍認為數字化轉型已成為金融業未來發展的重要方向。朱俊生（2017）[5]認為保險業數字化的實質不僅是線下業務完全線上化，更是利用科技對傳統業態進行全面革新。陸岷峰（2020）[6]針對當下疫情指出，數字化不僅是化解疫情影響的有效手段，更是銀行創新發展的戰略渠道，金融業應與科技深度融合，實現數字化轉型升級。

其次，關于保險科技的研究。在保險科技內涵方面。周傳鴿等（2019）[7]認為保險科技擁有顛覆現有保險市場的潛力，將成為保險業決勝未來的不二法寶，但風險與機遇并存，李偉群和馬裕豐（2019）[8]指出保險監管模式也應與時俱進，以促進保險業發展行穩致遠。在保險科技測算指標方面，Emanuel等（2018）[9]利用Twitter數據測算保險科技指標，具有一定探索意義，但在我國的適用性十分有限;賈立文和萬鵬（2019）[10]采用保險科技虛擬變量構建模型，但由于樣本數量較為有限，故難以對影響效果進行整體性評估;完顏瑞云和鎖凌燕（2019）[11]開創性地利用中國數字金融發展指數中的保險業務分項指數對保險科技進行量化，對后續保險科技研究的指標選擇具有較高的借鑒價值。

再次，關于保險公司經營效率的研究。現有研究運用的經營效率衡量方法主要包括：（1）杜邦分析法，如王艷和姚寅（2009）[12];（2）因子分析法，如凌士顯和謝清華（2015）[13];（3）DEA數據包絡分析法，如胡根華（2016）[14]、蔣才芳和陳收（2014）[15]。其中，DEA方法起步時間較早，應用最為廣泛，對保險公司經營效率的衡量具有較大參考價值。但也有部分研究僅選用單一財務指標進行測量，如托賓Q值（Liebenberg和Sommer，2008）[16]、總資產收益率（ROA）（王志芳和張強春，2015）[17]等，這些指標是研究一般公司效率時的通用指標，可能難以準確體現保險公司經營的特殊性，因此凌士顯和于岳梅（2017）[18]認為其在保險公司經營效率評判中的適用性較為有限。

最后，互聯網保險是保險科技最初的發展形態，故關于保險科技對保險公司經營效率的影響研究多集中于互聯網保險層面。劉遠翔（2015）[19] 、洪結銀和許瑾（2019）[20]通過研究發現，互聯網保險發展對保險公司經營效率的提升具有正向影響，而且后者研究還發現中資保險公司的效率提升程度要高于外資保險公司。然而，探究保險科技對財險公司影響的研究較為有限，僅賈立文和萬鵬（2019）[10]通過建立雙重差分模型研究發現，應用保險科技的財險公司經營績效更好。總而言之，學者們普遍認為保險科技對保險公司發展具有正向促進作用。

學者們在保險科技與財險公司經營效率方面已進行大量研究，但從研究成果看，存在以下不足：一是既有研究多停留在定性層面，且鮮有學者直接研究保險科技對財險公司經營效率的影響，更未探討該影響的股權差異;二是在經營效率指標測度上，多數研究運用單一財務指標進行衡量，難以體現財險公司經營的特殊性。因此，本文在借鑒已有研究成果的基礎上嘗試進行以下創新：（1）利用公司面板數據與中國數字金融發展指數來探究保險科技對財險公司經營效率的影響，并進一步檢驗該影響的異質性。（2）運用DEA方法測算公司經營效率，以使被解釋變量的衡量更具全面性。（3）運用DEA-Tobit模型兩步法對研究目標進行實證檢驗，從方法的角度進一步豐富保險科技研究。

三、理論分析與研究假設

（一）保險科技與財險公司經營效率

目前，學術界關于我國保險科技的發展歷程并未形成統一的見解。本文參考相關學者對金融科技發展歷程的劃分標準，認為我國保險科技大致經歷了兩個發展階段。一是以互聯網與信息技術為主的互聯網保險階段（1997—2014年）：該階段是保險科技發展的早期形態，主要特點是利用互聯網技術推動保險營銷線上化，以拓寬營銷渠道，降低人力成本。也有部分公司開始探索利用前沿技術變革其他業務環節，如平安財險于2011年推出移動展業模式（MIT），致力于提升理賠效率;眾安保險于2014年依托大數據進行產品創新，并成為首家將公司核心應用與數據部署在阿里云的財險公司。二是新興技術賦能的保險科技階段（2015年至今）：2015年，我國保險科技迎來第一輪融資熱潮，人工智能、物聯網、區塊鏈等新興技術逐步賦能保險業，進一步滲透到產品定價、定損理賠、風險控制等業務環節，實現新技術、新模式與新業態的組合創新。原保監會副主席周延禮認為，目前，我國保險科技已經進入保險和科技深度融合的發展階段（孫榕，2020）[21]。

在不同的發展階段，保險科技與財險公司經營效率的關系也有所差異。在互聯網保險階段，隨著線上營銷模式的普及，市場競爭加劇，僅靠渠道營銷提升經營效率的效果可能會逐步弱化，因此，業內開始利用新技術優化其他業務環節。然而，新技術與業務的融合需要持續的投入，而大額投入會擠占公司經營資源，且研發結果充滿不確定性（盛明泉等，2020）[22]，故財險公司在進行新技術投入時往往有所保留。資源投入的不充分又會導致科技產出的滯后性（胡振華和劉篤池，2009）[23]，使保險科技非但不能提升公司經營效率反而成為經營負擔。因此，本文認為互聯網保險階段的保險科技可能會對財險公司經營效率產生負面影響。在新興技術賦能的保險科技階段，在投資、理念與技術的綜合驅動下，保險科技溢出效益不斷增加。首先，投入的積累促進保險科技創新成果的轉化，助力財險公司實現提高效率的目標。其次，平安、眾安、泰康等財險公司保險科技發展的成功實踐，引領財險市場對保險科技的態度產生巨大改觀，并由此激發行業的“同儕效應”。最后，以眾安為代表的財險公司憑借自身技術優勢，向行業進行科技輸出，以期實現共贏（陳瑋，2018）[24]。因此，本文認為，在新興技術賦能的保險科技階段，保險科技有助于提升財險公司經營效率。綜上，本文提出假設H1。

H1： 保險科技與財險公司經營效率之間存在U形關系。

（二）不同股權性質下保險科技與財險公司經營效率

總體來看，國外保險科技起步時間較早，外資財險公司在國際化經營中積累的先進技術與經驗使其運營管理更為成熟，因此，相較于中資財險公司，外資財險公司經營效率的提升空間較小。從承保業務和經營范圍來看，相較于中資財險公司，外資財險公司應用保險科技提升經營效率的潛力略顯遜色。一方面，車險作為財險市場的核心業務，對保險科技的應用最為廣泛，但外資財險公司在我國車險市場中的占有率微乎其微，市場本土化傾向使其并不具有競爭優勢。另一方面，外資財險公司的經營范圍較窄，普遍集中于上海、北京等發達地區，主要服務于高端客戶，而保險科技的目標之一就是普惠，即挖掘“長尾”市場需求，因此外資財險公司客群市場的有限性也會極大限制其提升經營效率的能力。綜上，本文提出假設H2。

H2：保險科技對中資財險公司經營效率的影響效果要優于外資財險公司。

（三）保險科技對財險公司經營效率的影響機制

保險科技通過影響財險公司業務運營的收入與成本而最終作用于其經營效率。一方面，財險公司收入主要來源于承保與資金運用業務。從承保端來看，保險科技可優化產品定價，改善客戶交互體驗，提高營銷服務效率，從而增加財險公司承保收益。從資金運用端來看，智能投研平臺有助于提高公司的數據挖掘與分析能力，優化投資策略與投資組合，提高保險資金運用效率。另一方面，財險公司成本主要由賠付與費用支出構成，高成本一直是限制財險公司盈利能力的重要因素，而保險科技能夠極大降低財險公司經營成本。例如，人工智能等技術推進業務的線上化、自動化與智能化，降低了人力、IT硬件等投入成本;反欺詐技術幫助財險公司減少不必要的賠付支出;衛星遙感等風險監控技術激發財險公司主動管理風險的意識，有助于降低理賠概率，控制賠付成本。綜上，本文提出如下假設：

H3-1：保險科技有助于財險公司增加承保收益，提升投資績效。

H3-2：保險科技能夠降低財險公司的經營成本。

四、研究設計

（一）樣本選擇及數據來源

考慮到數據的可得性，本文選取2011—2017年作為研究區間，以我國所有財險公司為研究對象。為保證數據的完整性和有效性，對樣本做如下篩選：（1）剔除數據不全或缺失較多的財險公司;（2）為避免由于財險公司初創時期投入高、保費收入低而引起的經營虧損狀況對回歸結果產生的干擾，故剔除成立時間少于三年的財險公司;（3）剔除中國出口信用保險公司等政策性保險公司。經過篩選，最終得到58家樣本公司，其中，中資財險公司40家，外資財險公司18家。

研究所用的公司數據來源于2012—2018年《中國保險年鑒》以及各公司的信息披露報告，保險科技數據來源于北京大學數字金融研究中心基于螞蟻金服用戶數據構建的中國數字金融發展指數。

（二）變量選擇

1. 被解釋變量。被解釋變量為財險公司經營效率（TE），通過DEA數據包絡分析法進行測算。在投入產出指標選取方面，本文主要參考章冉（2012）[25]等的做法。其中，財險公司總投入主要包括勞動力投入、資本投入和經營費用，分別用財險公司員工人數（Tstaff）、權益資本（Equity）和總營業費用（Fee）來衡量，總產出用財險公司保費收入（Prem）、賠付支出（Pay）和投資收益（Income）來衡量。上述指標說明見表1。

利用上述指標體系，本文構建了涵蓋所有樣本公司的投入產出模型，并使用DEAP2.1軟件對相關數據進行處理，限于篇幅，在此只展示測算結果的平均值（見表2）。從整體上看，這58家財險公司在樣本期間的綜合技術效率最大值為0.816，最小值為0.623，總體處于較高水平。但從貢獻度來看，平均規模效率均高于平均技術效率，這說明我國財險業由規模效應帶動的效率增長更為顯著，而管理和技術等因素促進效率增長的效果稍弱。因此，我國財險公司技術要素等資源投入的利用水平仍有待提高。

2. 解釋變量。保險科技（InsurTech）是本研究的核心解釋變量。由于保險科技屬于新興領域，且我國金融企業很少披露公司在科技層面的研發投入信息，因此，目前學術界關于該指標的測度仍處于初探階段。本文結合已有研究成果與我國實際情況尋找適當的代理變量，發現在銀行業領域，已有邱晗等（2018）[26]運用北京大學數字金融研究中心編制的中國數字金融發展指數（郭峰等，2019）[27]研究了金融科技對傳統銀行行為的影響，說明該指數具有一定的應用價值。因此在保險業領域，本文參考完顏瑞云和鎖凌燕（2019）[11]的研究，使用該指數體系下的保險業務分指數來衡量我國保險科技發展水平。考慮到不同財險公司在全國的經營范圍并不一致，本文選取財險公司經營區域的保險業務分指數的省份均值作為實際代理變量。

3. 控制變量。為保證研究的客觀性，本文依據已有研究成果，選取以下控制變量：（1）公司規模（Sizeit），根據規模經濟理論，公司規模越大，市場壟斷力量越強，經營效率越高;（2）杠桿率（Levit），杠桿是一把雙刃劍，既能為公司提供更多的流動性支持，也可能增加公司的財務成本，降低公司經營效率;（3）總資產收益率（ROAit），財險公司的總資產收益率反映其盈利能力，能夠直接影響公司經營效率;（4）勞動者素質（HPit），保險業在產品設計、風險管控等環節具有很強的專業性，對人才要求較高;（5）險種結構（NVit），合理的險種結構有助于提升公司經營效率;（6）營銷人員數量（MSPit），在保險業粗放式發展時期，營銷力量對公司經營起到關鍵作用，而隨著保險業轉向高質量發展，營銷力量對經營效率的影響效果也隨之改變;（7）是否上市（Listit），保險公司上市有助于提高知名度，擴大融資范圍，增加營運效率;（8）是否集團化（Groupit），集團化有助于發揮子公司之間的協同效應，提高資源配置效率。各變量說明見表3。

（三）模型設定

考慮到保險科技與財險公司經營效率之間可能存在的非線性關系，本研究引入保險科技發展程度的平方項，構建出如下模型：

其中，[i]為保險公司，[t]為年份;被解釋變量[TEit]表示財險公司的經營效率值;核心解釋變量[InsurTechtit]表示保險科技發展程度，[InsurTecht2it]為保險科技發展程度的二次項，[β1]與[β2]反映了保險科技發展程度對財險公司經營效率的影響。[Controlit]表示各個控制變量;[ui]表示財險公司個體效應;[εit]為隨機誤差項。

五、實證結果與分析

由于上文通過DEA模型獲得的效率值均在0和1之間，屬于截斷數據，其作為被解釋變量的模型是受限模型。若采用OLS回歸，可能會出現參數估計有偏和不一致性的問題。因此，本文選擇面板Tobit模型進行實證檢驗。

（一）全樣本檢驗

表4列示了模型的回歸結果。其中，模型（1）僅考察保險科技發展程度（InsurTechit）與財險公司經營效率（TEit）之間的關系，并不控制其他因素;模型（2）則在加入一系列控制變量后，考察保險科技發展程度與財險公司經營效率之間的關系;模型（3）則是在模型（2）的基礎上加入保險科技發展程度二次項（InsurTechit2）作為解釋變量，嘗試考察保險科技發展程度與財險公司經營效率之間可能存在的非線性關系。

從表4的回歸結果看，在不控制其他可能存在的內生及外生性因素時，保險科技發展程度與財險公司經營效率之間不存在顯著性關系;當控制一系列影響因素后，保險科技發展程度一次項系數分別在1%和10%的顯著性水平下顯著負相關;保險科技發展程度二次項系數在1%的顯著性水平下顯著正相關。這驗證了H1的推測，即在其他因素都不變的情況下，保險科技發展程度與財險公司經營效率之間并非線性關系，而是U形關系。該結果表明：在以互聯網與信息技術為主的互聯網保險階段，由于技術賦能的不充分，財險公司仍停留在“賣保險”的營銷思維層面，缺乏對新技術的關心與投入。即便有部分財險公司意識到必須走出科技創新僅圍繞營銷的“怪圈”，但資源投入不充分、新技術與業務融合難度高、技術產出滯后性等一系列客觀因素的限制，使保險科技對財險公司經營效率產生消極影響。而在新技術賦能的保險科技階段，行業政策引導與扶持力度不斷加強，保險科技投融資規模逐步擴大，保險科技的佼佼者也開始向行業進行科技輸出，在投資與技術的雙輪驅動下，科技的沉淀開始逐步釋放效益，助推了財險公司經營效率的提升。

此外，表4還展示了其他控制變量對財險公司經營效率的影響。可以看出：（1）資產負債率與財險公司經營效率之間存在顯著的正相關關系，即財險公司保持合理范圍內的高杠桿有助于其經營效率的提升。保險公司舉債經營，通過吸收大量的保險資金形成負債，高杠桿在一定程度上有助于激發財險公司的經營活力，促使其擴大經營規模，從而提高經營效率。（2）險種結構與財險公司效率顯著正相關，意味著非車險業務占比越高，公司的業務結構越平衡，更能滿足消費者多樣化的財產保險需求，從而促進財險公司經營發展。（3）上市財險公司擁有較高的融資效率、品牌效應與公眾信任度，更有助于其高效發展。（4）總資產收益率的提高也能夠在一定程度上提升財險公司的經營效率。（5）公司規模、員工素質、營銷人數以及公司的集團化屬性對財險公司經營效率的影響均不顯著。

（二）分組檢驗

為進一步分析保險科技對于股權性質不同的財險公司經營效率的影響效果，本文把總樣本分為中資財險公司和外資財險公司兩個子樣本進行分組檢驗（見表4）。中資財險公司子樣本檢驗結果顯示，保險科技發展程度與中資財險公司經營效率呈顯著的U形關系，且其系數的絕對值均大于全樣本的檢驗結果。外資財險公司子樣本檢驗結果顯示，保險科技發展程度與外資財險公司效率之間關系不顯著，即不存在非線性關系。以上結果證實了H2的推測，說明保險科技對中資財險公司經營效率的影響效果要優于外資財險公司。中資財險公司作為本土化的保險產品開發商與營銷商，更了解我國居民的差異性保險消費需求，更能快速把握我國新技術的發展趨勢，故更能從保險科技運用中受益，利用保險科技提升經營效率的空間也更大。而外資財險公司在車險業務規模、經營范圍與客群基礎等方面存在不足，可能使得保險科技對其經營效率的影響并不顯著。因此，中資財險公司更應牢牢抓住保險科技賦能的機遇，推進數字化轉型。

（三）穩健性檢驗

為進一步檢驗實證結果的穩健性以及指標選擇的可靠性，本文使用變量替換法，選擇同一指標體系中的使用深度指數（Deepit）及其二次項（Deepitit2）作為主要解釋變量進行回歸分析，檢驗結果見表4的回歸（4）。使用變量替換法后的回歸結果與前文基本一致，說明保險科技發展程度與財險公司經營效率之間關系的回歸結果是穩健的。這也再次驗證了H1的判斷，即隨著新技術的成熟與創新驅動理念的深入，保險科技的運用有助于提升財險公司經營效率。

六、進一步研究

接下來，本文嘗試運用固定效應模型，從財險公司收入與成本兩個方面構建相關指標，檢驗保險科技發展程度對其產生的影響，從而進一步探究保險科技發展程度對財險公司經營效率的影響機制。實證結果見表5。

第一，在收入方面，保險科技發展程度與承保收益（UIit）、投資收益率（ROIit）的回歸系數顯著為正。該結果證實了H3-1，說明保險科技的發展有助于財險公司增加承保收益，提升投資績效。

第二，在成本方面，保險科技發展程度與綜合成本率（Costit）的回歸系數顯著為負。該結果證實了H3-2，即保險科技的應用發展能夠降低財險公司的經營成本。

第三，考慮到財險公司成本構成的特殊性，本文又分別考察了保險科技發展程度與賠付成本、營業費用之間的關系。實證結果表明，賠付率（Lossit）與保險科技發展程度之間呈倒U形關系，而營業費用（Expenseit）與保險科技發展程度之間呈U形關系。結合上文實證結果分析，出現這種情況的原因可能在于：一方面，新技術開發初期，財險公司很難及時發揮技術優勢，于是賠付率依然隨著承保規模的增大而不斷上升。隨著保險科技成果逐步轉化，新技術在風控等領域的應用有利于公司控制賠付成本，降低賠付率。另一方面，新技術開發投入一般計入財險公司的營業費用支出，基于財險公司對保險科技前沿技術的態度變化，費用投入呈現出先減后增的趨勢。但總體而言，保險科技的發展在長期是有助于降低財險公司運營成本的。

綜上，可以認為，對財險公司而言，長期的保險科技發展能夠通過降低經營成本、增加營銷績效、提高資金運用收益來促進其經營效率的提高。

七、結論與建議

（一）結論

首先，本文利用2011—2017年我國58家財險公司的年報數據，構建DEA模型測算財險公司經營效率;其次，選擇中國數字金融發展指數中的保險業務分項指數作為保險科技的代理變量，建立面板Tobit模型分別對全樣本與子樣本進行回歸分析，并運用變量替換法選擇同一指標體系下的使用深度指數進行穩健性檢驗;最后，從財險公司收入與成本角度探討保險科技的影響路徑。主要結論如下：

第一，保險科技發展程度與財險公司經營效率之間呈現U形的非線性關系。一方面，在互聯網保險階段，僅圍繞營銷的科技創新會逐步弱化經營效率的改善效果，雖有部分公司嘗試開拓前沿技術，但由于科技產出的滯后性，經營動能轉變遲緩，甚至可能因當期技術成本增加而導致經營效率下降。另一方面，在保險科技階段，隨著新技術的不斷成熟，保險科技賦能作用日益凸顯，財險公司經營效率得到提升。

第二，中資財險公司在市場資源、平臺渠道等方面具有相對優勢，因而更能從保險科技應用中受益，利用保險科技獲得更高的經營效率。而外資財險公司經營范圍較窄，車險業務規模小，經營效率的優化空間相對較小，因此，保險科技發展對其影響效果并不顯著。

第三，影響機制研究發現，長期的保險科技發展能夠通過降低經營成本、增加營銷績效、提高資金運用收益來促進財險公司經營效率的提升。

（二）建議

基于以上結論，本文提出如下建議：

一是財險公司應明確數字化轉型戰略，持之以恒加大保險科技投入，利用保險科技推動創新與變革，降低運營成本，增加承保收入與資本運用收益，提升經營效率。頭部公司可通過科技賦能實現降本增效，進一步發掘利潤增長點;而中小公司則可借助保險科技實現業務創新和差異化發展，從而破解經營困局。

二是中資財險公司應充分依托自身優勢條件，將保險科技應用到日常運營管理中，推動公司運營輕資產化與高智能化、保險服務差異化與個性化，實現公司數字化轉型。外資財險公司應積極提升本土化經營水平，加強與國內保險科技企業、保險中介機構等的交流合作，進一步擴大經營范圍，拓展營銷渠道，提高市場份額。

三是監管機構應完善保險科技發展的制度背景，從監管制度層面保駕護航，推動財險企業合法合規開展科技創新，確保財險業有序健康發展。

注：

①筆者根據《中國保險科技發展白皮書（2019）》對保險科技行業主體的劃分標準認為，保險科技公司是指保險科技市場所有創新主體，主要包括互聯網保險企業、保險中介平臺、保險互助平臺與保險技術服務提供商這四大類。

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