保險公司財務風險管理中的大數據應用及實證研究

摘 要：隨著信息技術發展速度的日益加快，數據爆炸時代正式來臨。保險公司作為風險管理領域的專家，在大數據時代，既面臨機遇，又面臨挑戰。大數據技術的發展以及廣泛運用，為保險公司的財務管理工作帶來了更多的可能性。傳統保險公司的風險管理工作主要依靠有關工作人員的判斷和經驗，通過大數據技術，可以保證風險管理工作的科學性及有效性。公司可以通過對內外數據的收集與分析，更清晰直觀地了解市場發展動態，掌握客戶需求，識別集中的風險問題。這既可以保證風險識別更加科學有效，又可以為公司的風險防控工作提供有力支持。文章分析了保險公司財務風險管理工作中的大數據應用，并通過實證研究，證明了大數據技術可以為保險公司財務風險管理轉型升級提供有效保障，值得在相關公司進行推廣和運用。

關鍵詞：保險公司；財務風險；風險管理；大數據應用

中圖分類號：F840.4文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025）24-0139-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.24.035

1 引言

大數據技術的興起以及廣泛運用，對于保險公司的財務管理工作來說，將會發生革命性變化。大數據技術使得傳統的風險管理模式發生變革，也為保險公司的長遠穩定、可持續發展帶來了更大動力。通過大數據技術，可以幫助公司了解自身所面臨的市場風險，對公司的業務策略和風險控制措施進行相應調整。并依托對海量數據信息的分析，確保公司可以更清晰直觀地了解客戶需求以及自身目前的風險承受水平，在為客戶帶來更具個性化的產品及服務的同時，還可以減少風險因素。保障了公司內部管理工作的高度透明，實現了公司內部運營數據的實時監控，幫助管理層了解公司面臨的風險節點，保證決策制定的有效性，進而在激烈的市場競爭中始終保持有利地位、領先地位。

2 研究現狀

2.1 財務風險管理理論概述

財務風險管理主要指的是在企業的財務活動中，對風險進行識別、評估、監控和控制的全過程，其類型較為豐富多樣，包括操作風險、信用風險及市場風險等。通過財務風險管理，可以幫助企業對風險進行精準識別及評估，保障企業的經營穩健性，實現資源最優化配置，控制企業的成本投入[1]。

2.2 保險公司財務風險管理實踐現狀

目前，保險公司面臨的財務風險主要是以承保風險、市場風險和資金運用風險等為主。雖然大多數保險公司在風險管理工作中，已經開始進行風險管理理念及方法的研究，并組織了風險全面管理，建立了內部控制管理體系，但隨著市場環境的日益變化，公司活動越來越復雜，面臨的挑戰也日益增多。例如風險識別難度相對較高、風險評估模型建設水平有待優化。

2.3 大數據技術在各行業中的應用研究

大數據技術在金融、醫療、零售、制造業等眾多行業中獲得了突出的風險管理成果。例如，將大數據技術應用在金融領域中，可以對金融風險進行全面評估，并展開對市場風險的管控；將大數據學習技術運用在醫療領域中，可以對疾病進行預測，確保診療方案得到全方位優化。

2.4 國內外研究進展

Tomasz Korol通過綜合數據模型對公司風險進行識別，認為在風險識別上，綜合數據模型具有使用的可行性；Fitzpartri在研究時，通過財務數據分析方法對財務風險進行識別，提出了在公司財務風險管理工作中，籌資投資和經營水平是其中的關鍵要素；朱大華通過風險識別方法的運用，認為風險識別是解決財務風險問題的關鍵，公司需要通過風險識別體系的健全，來掌握公司運營發展現狀；韓冬梅通過資產報酬率等數據指標的運用，認為通過這些指標可以直觀展現出公司的財務情況[2]。

3 大數據技術及其在保險公司財務風險管理中的應用原理

3.1 大數據的基本特征和關鍵技術

大數據技術的最大特征表現在數據體量較大，數據類型較為豐富，處理速度較快，數據價值較高，但總體的數據密度較低。以上這些特征的共同存在，決定了大數據技術在使用過程中，不管是數據搜集，還是數據存儲、分析和運用都需要一定的技術支持。其使用到的技術分別為數據挖掘技術和機器學習技術。數據挖掘技術主要指的是可以基于海量數據提取出有用的信息，在保險公司的財務風險控制管理工作中，通過數據挖掘技術，可以保證公司與財務風險相關的各類因素得到精準識別，掌握客戶行為模式，進而分析市場發展趨勢；機器學習技術可以讓公司從數據中進行學習，并不斷對風險管理工作進行改進。在公司的風險評估工作中，通過合理應用機器學習算法，公司可以依托歷史數據對未來的發展趨勢進行預測。

3.2 利用大數據技術進行保險公司財務風險識別的模型與方法

普遍應用大數據技術可以使公司的風險識別模型建立更加科學有效。模型建設主要依托數據挖掘技術、機器學習技術，依托對公司歷史數據的對比和分析，來識別其中和風險因素相關的各類問題。舉例來說，公司可以通過關聯規則挖掘技術，對客戶購買行為、索賠記錄等展開數據分析，明確其中是否存在和財務風險相關聯的要素和數據；也可以通過應用聚類分析技術，將客戶依照風險特征的差異性，做好相應的分類分群管理，進而對不同客戶群面臨的財務風險進行精準識別，以為客戶提供差異化策略，避免傳統“一刀切”模式所引發的財務管理風險[3]。

3.3 大數據驅動下的保險公司財務風險評估與量化分析

將大數據技術運用在保險公司的財務風險管理工作中，可以幫助其更清晰、直觀地了解到公司面臨的財務風險，進行評估并做好量化分析。在這個過程中，主要是通過對公司歷史數據、實時數據的深度挖掘，建立健全財務風險控制管理模型，對財務風險實現準確預測。例如，公司可以通過應用回歸分析技術，對其面臨的風險以及各項因素對風險帶來的影響展開研究，進而預測公司未來在財務管理工作上的趨勢和風險發生的可能性。并依托信用評分模型，結合客戶信用記錄、財務水平實際情況，對公司面臨的財務風險進行評價。

3.4 基于大數據的保險公司財務風險預警機制構建

將大數據技術運用到保險公司的財務風險控制管理工作中，可以為預警機制的建立健全帶來更多可能性。通過挖掘公司的海量數據，展開實時監控及分析，及時發現面臨的財務風險并進行預警。在這一過程中，其工作環節包括數據采集、數據處理、風險數據識別、風險評估和預警發布。公司需要打通業務部門和財務部門的數據接口，通過多種渠道，對公司的財務和稅收數據展開一體化搜集及分析，隨后對數據展開清洗、整合和預處理，進而通過建立財務風險識別模型的方式，對以上數據展開全方位的分析研究，結合風險模型的判斷結果，明確公司是否需要發出預警。若需要發出警告，則需要將信息傳遞給相關部門和崗位。結合以上措施建立的財務風險預警模型，可以幫助公司提前發現存在的潛在風險，制定相應的措施，及時進行防范及應對，從根源上控制或避免由于風險所帶來不必要的經濟損失。

4 實證研究設計與數據分析

4.1 數據來源與樣本選擇

文章研究資料來自中外各大保險公司的財務報表、內部風險管理體系的資料，同時也包含了相關的金融監管報告[4]。在樣本選取上，采取多層次隨機取樣方式，將保險公司按規模、業務類型和地域分布等情況分為不同層級，并在各層級中進行抽樣。最后選擇了保險行業50個典型的保險公司，即大型保險公司、中小型保險公司和各種業務類型的保險公司進行實證分析，樣本保險公司基本情況如表1所示。

4.2 研究假設與模型構建

文章提出利用大數據分析方法，以提高我國保險業的財務風險管理水平。在此基礎上，建立了一個多變量的線性回歸分析模型來檢驗這個假說。模型如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ε（1）

其中，Y是財務風險管理的效果，X1是大數據技術使用水平，X2是公司規模，X3是業務種類，β0是截距項，β1、β2、β3是回歸系數，而ε是一個隨機誤差項。

4.3 實證變量選取與數據處理

①因變量：財務風險管理效果（Y），通過對保險公司的財務風險進行全面評價得到（Y）。②自變量：大數據應用層次（X1），采用問卷調查、專家評分等方法獲得。③控制變量：公司規模（X2），通過公司的總資產來衡量；業務類型（X3），根據保險公司的主要業務類型進行分類。在資料的處理上，先清理并整理原始數據，剔除異常數據。

4.4 實證檢驗

文章進行了描述性統計分析和相關性分析，以了解變量的分布情況和關系，如表2、表3所示。

5 實證結果分析與討論

5.1 實證結果展示

在實證研究方面，運用多變量回歸分析方法，研究了大數據運用對財務風險控制效應的影響。經過多元回歸，得出如下結論，如表4所示。

5.2 結果解釋與理論驗證

研究成果既能檢驗大數據對提高我國保險公司財務風險控制效率的作用，又能為我國保險公司在財務風險管理實踐中的應用研究奠定基礎。首先，從風險辨識視角，大數據為公司提供了豐富的信息采集與處理手段，進而更精準地發現財務領域中存在的重大風險，幫助保險公司及早檢測出風險，從而制定更好的預防與控制策略。其次，利用大數據分析方法，構建了一套較為完善的數理模型與計算方法，實現對財務風險的定量評價。該研究將為我國保險業的發展提供新的思路。

5.3 實際效用的深度探討

實證結果不僅驗證了大數據技術在提升保險公司財務風險管理效果方面的理論假設，還為文章提供了關于其實際效用的深刻洞見。首先，從風險識別角度看，大數據技術使得保險公司能夠以前所未有的方式來收集和分析數據，從而更準確地識別出潛在的財務風險點。這種能力的提升有助于保險公司更早發現問題，進而采取更有效的措施進行防范和控制。其次，在風險評估方面，大數據技術可以通過建立復雜的數學模型和算法，對財務風險進行更精確的量化評估。這種量化的風險評估方法不僅提高了評估的準確性，還有助于保險公司制定更科學合理的風險管理策略[5]。

5.4 大數據技術在風險管理方面的優勢與不足

5.4.1 優勢

大數據可以對大量的數據進行采集和處理，從而為公司的財務風險管理工作提供更加完整、精確的信息支撐；利用高級算法與模式，深度剖析與挖掘數據中可能存在的風險，進而精準地評價風險；利用大數據對公司進行實時監測，使其能夠及時揭示發展趨勢，并對風險進行預警。

5.4.2 不足

大數據的廣泛使用需要高質量的數據，然而在現實應用中，數據質量較差，信息不夠精確；大數據的運用，對相關的技術與裝備支持會提出較高要求，部分中小保險公司在實現上存在一定困難；隨著大數據時代的到來，大數據技術的應用涉及大量的個人信息和敏感數據，數據的保密性與安全性成了一個亟待解決的問題[6]。

6 大數據技術在保險公司財務風險管理中的問題及應對策略

6.1 大數據技術在保險公司財務風險管理中存在的問題

6.1.1 數據質量和準確性問題

數據質量和準確性在保險公司的財務風險管理領域關乎風險識別的精確度與評估的有效性，因為數據源的健全性是這一切的基礎。倘若數據源面臨問題，諸如數據的不完整性、錯誤或是時效性缺失，可能會引發風險評估的低估或偏差，繼而波及風險控制策略的精準構建。同時，數據處理過程中的精確性也是核心要素。任何在數據凈化、集成或解析階段出現的失誤，都可能引發風險信息的扭曲，帶來重大經濟損失。

6.1.2 數據安全和隱私保護問題

隨著數據體量的增長及處理復雜度的提升，數據泄露的風險亦隨之攀升。安全防控措施的任何疏漏，都可能為黑客侵襲或內部管理不當開啟缺口，致使敏感信息外流，這對公司信譽及客戶關系構成極大威脅。與此同時，隱私保護的問題同樣緊迫。大數據分析往往深入挖掘客戶個人信息，一旦越過了客戶授權的界限或超出了合法使用的范疇，不僅侵犯了客戶的隱私權益，還可能引起法律訴訟與公眾信任的崩潰。

6.1.3 技術應用挑戰

首先，大數據技術固有的復雜特性，要求保險公司必須擁有高水平的數據分析與處理技能，這一要求對眾多沿襲傳統運營模式的保險公司，無疑是一項重大的考驗。其次，技術領域的日新月異迫使保險公司持續投入資源，用以維護并升級其技術體系，以期滿足風險管理不斷演進的需求。最后，大數據技術與現存系統之間的融合亦是一大技術障礙，其間涉及的系統間互操作性不足及數據標準化缺失等問題亟待有效解決。

6.1.4 人才短缺

在保險公司財務風險管理的范疇中，大數據技術的應用日益突顯出對高度專業化人才的迫切需求。遺憾的是，市場陷入大數據專業人才供不應求的困境，尤其體現在那些能夠融合大數據分析、數據挖掘及風險管理等多領域技能于一身的精英匱乏上。隨著大數據技術的飛速進步，當前的人才庫建設與培養機制卻未能跟上這一發展的步伐，進而限制了保險業在大數據應用上的潛力釋放，間接削弱了其財務風險管理的成效與效率。

6.2 大數據技術在保險公司財務風險管理中的應對策略

6.2.1 提升數據質量和準確性

構建一套嚴謹的數據采集及驗證體系，使原始數據的真實性與完整性得以最大化保障。同時，改進數據處理的流程架構，采納前沿的數據凈化與核驗技術手段，有效濾除錯誤及多余信息，從而增強數據的精確性。此外，周期性的數據質量評估與反饋循環機制同樣扮演著重要角色，它能確保數據問題得到即時識別與修正，持續推動數據質量的優化進程，為保險公司的風險管理構筑穩固可靠的數據基礎。

6.2.2 加強數據安全和隱私保護

首先，確立嚴格的訪問權限控制及審批程序，確保唯有經過正當授權的人員方能觸及敏感信息。其次，加大對數據加密技術的實施力度，對無論處于靜止存儲狀態還是動態傳輸過程中的數據均實施加密，筑起防范數據外泄的堅固屏障。最后，構建緊急應對數據泄露的預案體系同樣不可或缺，一旦遭遇數據泄露事件，能夠即刻啟動應對措施，最大限度地減輕損害。

6.2.3 推動技術創新

保險公司應當顯著增加對大數據技術研發的資金支持，引介并實施尖端的數據分析工具與算法，以此增強數據處理及分析的效能。進而主動探索與人工智能、區塊鏈等先進技術的集成路徑，構建智能化的風險管控體系，提升對風險的預警及防范水平。同時，積極投身于行業內部的技術創新合作與知識交流，攜手促進行業技術的整體躍升。

6.2.4 加快人才培養

人才培養層面應聚焦于加大招聘力度，鎖定具備數據分析、數據挖掘專長的人才，吸引其加盟保險公司。隨后，內部應建立一套完善的培訓機制，為在職員工鋪設大數據技能學習與提升的平臺，助力他們緊跟技術進步的步伐。此外，保險公司應拓寬合作視野，與高等教育機構、科研單位等建立戰略伙伴關系，聯合開展大數據領域的人才培育計劃，為行業不斷注入新鮮血液。

7 結語

綜上所述，在大數據時代全面來臨之際，保險公司需要加強對大數據技術的應用，與風險管理工作實現有機結合，確保保險公司在管理模式上實現全面創新。但在這一過程中，大數據技術也給風險管理帶來了機遇和挑戰，只有從多個維度進行分析，提高數據的治理水平，改善風險管理能力，才可以讓保險公司在市場競爭中始終立于不敗之地，促進其穩健發展。

參考文獻：

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[2]梁娜.保險公司財務管理風險分析及應對策略研究[J].財會學習，2023（19）：11-13.

[3]丁超.保險公司運營過程中的財務管理風險分析[J].投資與創業，2023，34（12）：124-126.

[4]李婉菲.財產保險公司加強財務風險防范研究[J].財會學習，2023（14）：37-39.

[5]丁鑫.保險公司財務共享建設項目風險管理研究[J].中國產經，2023（4）：114-116.

[6]劉振興.省級人壽保險公司財務風險管理與控制探析[J].全國流通經濟，2022（28）：46-49.

[7]吳桂琴.保險公司財務風險管理與控制[J].中國市場，2021 （24）：67-68.

［作者簡介］陳郡（1987—），女，漢族，浙江金華人，本科，中級會計師，研究方向：財務風險管理。