智能信息化賦能產業金融打造全量風險控制及損失補償體系研究

摘要：智能信息化如何賦能產業金融助力實體經濟發展，是本文探討的初衷。如何讓安全生產管理在更大維度上形成閉環，在風險發生后更快的進行應急救援并實現損失補償，是本文的研究目的。本文將智能信息技術、金融保險技術與風險管理深度融合，探討如何打通企業安全生產管理和復產減損的前后端，依托智能信息化技術構建全量風控損失補償體系。本文還展望了通過智能信息化技術，挖掘、聚合數據資產做深做細風險管理；通過風險數據助力風險生態系統達到最優動態平衡。

關鍵詞：智能信息化；產融結合；風險管理；數據資產；風險數字畫像；風控數據礦；風險生態系統

DOI：10.12433/zgkjtz.20242705

隨著技術的不斷演進和發展，智能信息技術已經深入各行各業，構成了生產生活中的神經網絡。信息技術在安全生產管理中發揮著快速風險識別、風險預警、風險控制、應急響應的重要作用，而金融保險作為一種通用的損失補償手段，在風險發生后的平復和恢復生產中有著無法替代的杠桿效應及安全墊功能。本文研究以智能信息技術強化事前預防與控制，以金融保險技術保障事后風險平復和復產減損，在更大維度上構建前后貫通的智能化全量風控損失補償體系。

一、風險管理體系的不足

（一）風控體系信息化程度參差不齊

風險管理有著完善的體系和方法，而風險數據的智能信息化程度，卻參差不齊。對于體系較為完善的大型企業，風險管理體系已經和生產信息系統深度結合，能實現較快速的自動報警和防控，能提取部分有價值的風險數據。但對于普通企業，風險管理的水平有限，信息化程度不足，風險有較大的缺口和暴露。較復雜事故的救援更多依靠政府救援力量，受時間和空間等客觀因素影響，容易錯失救援時機。[1]

（二）風險識別缺少優質數據及分析模型

受限于目前的數據采集和分析方式，還遠未達到全自動智能化采集分析的水平，很多環節需要進行人為干預和判斷?，F在大部分集控信息系統都采用自動化的方式采集數據，但目前采集到的數據有顆粒度大、差異性大、關聯性不強的特點。大部分數據都需要進行數據治理，統一規范標準化后才能使用，且各項數據之間的邏輯關系不強，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行數據挖掘和分析，就會出現頭疼醫頭腳疼醫腳的狀況。

（三）數據橫向耦合度不足缺乏同質風險對比

根據保險人提供的出險數據清單，事故的風險大類比較清晰，但對于同類型的事故缺少橫向對比和經驗數據，如某些品牌的設備或某些型號的產品明顯事故率較高。此類深度對比數據尚無法進行系統化提取，只有將同類型案件橫向對比才能得出結論。如某電廠汽輪機葉片斷裂后引發事故導致停機，損失金額近500萬元，理論上應屬于保險責任。但在金相分析檢測并與同期生產的4臺同型號機組事故數據對比后發現，同類型事故均有發生，且分析報告均顯示為因腐蝕導致，最終判定為保險責任不成立?？梢娚疃葦祿治隹梢詻Q定事故定性和損失補償結果。

二、損失補償體系的不足

（一）風險發生和損失補償存在信息時間差

風險管理只能降低風險發生的概率和風險等級，并不能消除風險發生的必然性，風險一定會發生。完整的風險管控體系，不僅要預測風險和應急控制，損失補償也應該成為體系的一部分，作為風險管理的最后一公里，在更大維度上形成閉環。風險管控系統與損失補償系統是兩個相對獨立的系統，并未實現信息化層面的自動對接。風險管控系統往往側重于風險預防、報警、統計和救援，與損失補償模塊沒有形成聯動。

誘發風險的因素多種多樣，包括自然因素或不可抗力（如腐蝕、磨損）和人為因素（如設計或質量問題）。一旦風險事件發生，是否進行了風險補償，風險補償是否正確，損失補償是否覆蓋完整，都是不確定的。風險因素的判定、風險數據的準確度、風險補償的效率，都會直接影響損失補償的結果，目前這個信息差和時間差是無法彌合的。

（二）損失補償周期過長

風險事件發生后，風險就已經被釋放，而損失補償要在報案立案后才能開始啟動。由于風險管理和損失補償是兩個相對獨立的體系，導致前端事件的索賠要素不能在第一時間準確、完整的傳導至損失補償體系。一些損失額較大的案件從風險發生到完成損失補償的結案周期常常以年為單位。同時因為前后端信息不對稱需要反復核定，且過程中摻雜了較多的人為因素，進一步延長了最終完成損失補償的時間。

（三）損失補償不當抬升生產運行成本

而由于事故的特殊性，很多情況下現場資料保存不全或滅失，傳統的風險補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，缺少較為系統的實時參考數據。這就導致風險補償的結果與實際損失會有一定程度的偏差。而在事故搶修中時間不等人，恢復生產是第一要務。很多情況下，因為損失補償機制的滯后性，遠水解不了近渴，只能通過其他方式應急修復，而這往往會擠占生產運行費用，造成生產成本的增加。

三、依托智能信息化構建全量風險控制及損失補償體系

根據前文的分析，傳統的風險管理模式有以下缺點：一是風險信息數據缺少標準化體系，數據傳輸存在壁壘和信息差；二是缺少成熟的風險數據分析模型；三是無法進行數據橫向對比。為了解決存在的問題，我們嘗試將風險管理模塊和損失補償模塊進行組合，打造貫穿前后端的全量風險控制及損失補償體系。新體系的構成方式如圖1所示 ，下面對建設要點和難點進行分析。

圖1 "組合平臺的構成方式圖

（一）建立前后貫通的標準化信息系統消除信息差

超大型系統的弊病之一就是船大難掉頭，信息同步和指令下達即時性低，而基于智能信息化打造的全量風控和補償系沒有這些短板。新體系由風險管理模塊和損失補償模塊組成，從結構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償的效率和準確性。前端風險管理模塊通過智能信息化強化數據采集（如5G、RFID、物聯網、無人機、視頻監控及影像識別等技術），形成標準信息包；后端損失補償模塊收到標準信息包后借助大數據、云計算、AI等手段對數據進行處理，并啟動風險處理流程。

（二）數據參數的風險錨定和建模

對生產運行企業，我們可以采集諸如溫度、壓力、電壓、電流、流量、視頻信號等多種數據。特定風險發生時，激發的數據參數組合大概率是相同或類似的，將這些固定參數組合映射到特定風險，就完成了風險錨定。

模塊化不是簡單重復和模仿，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律。[2]風險建模不應僅限于單個數據本身，而應該結合其他關鍵信息進行風險的綜合研判。如火災發生后，結合關聯區域同時發生的壓力傳感器超壓后歸零或電壓電流激增等異常參數，可完成風險的二次識別，推定風險起因是發生爆炸或電氣故障。當風險參數完成建模之后，一旦系統檢測到這些異常的參數組，就可以判斷或者預測將要出現的風險，進而提前做出應對或預防。每個行業的風險參數在進行錨定并建模后，都可以生成具有通用性、便于處理的標準信息包，為后端平臺處理鋪平了道路。

（三）損失補償的智能化處理

當數據傳遞到損失補償模塊后，系統根據基礎參數組，結合工藝邏輯、大數據、視頻影像等其他維度信息，由人工智能自動判定風險類型。簡單案情直接通過AI進行判定，復雜案情由人工審核裁定。在保險責任成立的情況下，系統直接將數據流推向理賠，快速完成損失補償；在保險責任不成立的情況下，可以根據實際情況考慮是否存在質保期內、屬于第三方法律責任等其他損失補償方式，從而最終形成閉環，風險數據的判斷和處理流程如圖2所示。

圖2 "損失補償模塊的數據處理流程圖

四、數據資產的深挖和聚合

（一）標的風險數字畫像

目前大型企業的資產管理系統非常先進，依托ERP等成熟系統，掌握著完整的系統資產信息及其關聯性數據。這些數據在與風險數據（出險概率、頻次、風險因素等）融合之前只是普通的基礎數據，但如果和風險識別數據耦合并進行橫向比對，則對每一個設備都可以描繪出完整的風險數字畫像。

在數據樣本足夠充分的情況下，對單一種類的風險識別會非常精確，能完全展現同類型標的出險概率、使用壽命、運行成本、重置成本的數字畫像，對生產運行有著重要參考意義，可以為風險控制、設備選型、采購提供有益參考。圖3就是基于一些我們關心的數據，針對設備A、設備B、設備C的模擬風險畫像疊加對比圖。

圖3 "風險畫像疊加對比圖

（二）匯聚風控數據礦

很多大型生產運行企業的風險運行數據，都是幾十年積累下來經過實踐檢驗的寶貴財富。很多經驗性數據信息化程度不高，但實用價值卻非常大。這些經驗數據不同于普通數據，屬于深度數據，珍稀程度堪比稀土礦。如果能把這些數據進行整合，映射到企業的關聯風險，就可以建立一套基于實際生產運行的經驗數據庫。結合這些數據，通過挖掘企業的安全風險特征，標定風險等級，具體分析企業安全風險特征，通過分析指標之間、指標與事故類型之間的隱藏信息，就可以推斷企業潛在的生產安全風險因素，預測將要發生的事故。[3]這不僅有利于事故的處理和定性定責，也可以發現風險的底層邏輯，排除潛在的安全生產隱患。

（三）編制風險數據白皮書

當數據沉淀足夠充分的情況下，就可以編制企業、行業風險白皮書，為特定行業、企業、特種設備提供專業的參考。風險白皮書不僅可以從風險識別、防控、應急方案、事后處理的維度提供支持；而且能對技術路線選擇、工藝流程優化、設備選型方面提供建議；還可以為優化綜合運營成本、降本增效等方面提供有力的數據支撐。這對促進行業優勝劣汰、良性循環有著顯而易見的好處。如何用好數據，讓數據說話，是未來發展的一條可行之道。

五、風險生態系統的最優平衡

（一）風險熱點動態追蹤

基于智能信息化打造的風控體系，有著數據及時性和樣本空間充足的特點。由于數據匯聚的即時性，特定時間段、特定地點，特定類型的事故頻發，就會形成風險熱點。而風險熱點的成因可能是火災、地震、洪水、電網大面積斷電、燃氣管網大面積老化等?；陲L險數據的動態跟蹤，不僅能對后續事故進行預判打斷風險連鎖，還能對將要發生的風險進行預防和減損，實現以養代修，以修代賠。

（二）風險生態系統的動態調平

損失補償是基于大數理論對風險在概率上的覆蓋，風險對單體的影響是不確定的，但對全體的影響是相對確定的。從全社會安全生產管理和風險控制上來說，構建一個完整的風險生態系統，對整體的損失補償率進行調配，將更有利于風險的應對和重大安全事故的全生命周期控制。當基于各行業、各維度的數據升維匯聚后，可以在更大的層面上進行全局風險動態調平，并且能依據數據模型和現有資源對應急反應、損失補償做出最合適的安排，實現整個風險生態系統的損失最小化和對巨災的抗壓及快速反應能力。

六、結論

全量風險控制及損失補償體系消除了前后端的信息差，縮短了損失補償時間，提高了損失補償的準確度，實現了損失的全量精準覆蓋，以智能信息化和保險技術助力安全生產管理提升了維度。依托智能信息化技術挖掘、聚合數據資產，助力產融結合和產業升級，在全產業鏈、全域內實現風險生態系統的最優動態平衡，以新質生產力助力實體經濟發展，也是未來的發展方向。

參考文獻：

[1]楊小朋，閆瑞兵，彭莉莉．大型煤炭企業事故致因模型及對策分析[J]．中國安全科學學報，2021，31（增1）：73-79．

[2]童時中.模塊化原理設計方法及應用[M].北京：中國標準出版社，2000．

[3]艾留陽，張亞強，李顏．化工企業生產安全風險畫像技術研究[J].化工安全與環境，2022，（30）：11-14.

作者簡介：張卿（1982），男，苗族，湖北武漢人，碩士，高級工程師，研究方向為金融保險風險控制與智能信息化。