記者 李致鴻

銀行業保險業數字化轉型加速。

1月25日，21世紀經濟報道記者獲悉，銀保監會已於近日下發《關於銀行業保險業數字化轉型的指導意見》（下稱《意見》）。

《意見》明確，到2025年，銀行業保險業數字化轉型取得明顯成效。數字化金融產品和服務方式廣泛普及，基於數據資產和數字化技術的金融創新有序實踐，個性化、差異化、定製化產品和服務開發能力明顯增強，金融服務質量和效率顯著提高。數字化經營管理體系基本建成，數據治理更加健全，科技能力大幅提升，網絡安全、數據安全和風險管理水平全面提升。

“行業的發展一定要往外看，不能內卷，外部和行業發展緊密相關，數字化、ESG等這些時代的主旋律未來一定要與行業緊密結合在一起。我們一定要做好準備，雖然轉型期很痛苦，相信保險業還會迎來黃金時代。”此前，中國保險業協會祕書長商敬國在“第十六屆21世紀亞洲金融年會”上表示。

鼓勵選聘具有科技背景專業人才進入管理層

近年來，銀行業保險業數字化進程明顯加快。值得一提的是，疫情出現極大程度上改變了保險公司的業務運營方式，迫使保險公司在一夜之間轉向遠程辦公，並通過網絡與客戶進行互動，同時亦暴露出其數字化能力方面的不足，並引發對網絡安全問題的擔憂。保險公司普遍意識到保險科技在未來發展中的重要性和緊迫性，因此加快數字化轉型升級，才能更好擁抱下一個發展時代。

《意見》指出，銀行保險機構董事會要加強頂層設計和統籌規劃，圍繞服務實體經濟目標和國家重大戰略部署，科學制定和實施數字化轉型戰略，將其納入機構整體戰略規劃，明確分階段實施目標，長期投入、持續推進。

高級管理層統籌負責數字化轉型工作，建立數字化戰略委員會或領導小組，明確專職或牽頭部門，開展整體架構和機制設計，建立健全數字化轉型管理評估和考覈體系，培育良好的數字文化，確保各業務條線協同推進轉型工作。

在數字化進程中，組織架構和機制流程的改善至關重要。目前，保險機構正在探索和實踐。例如，平安人壽黨委書記楊錚認爲，與數字化戰略相匹配的組織架構和機制流程是轉型的基礎。平安人壽結合改革需要進行頂層設計，持續探索組織架構升級優化，打通從總部到一線代理人及客戶的端對端機制與流程，讓數字化賦能經營管理的各個環節。

“平安人壽的組織架構可以類比爲人的身體。數字化幫助公司構建總部‘智慧大腦’，能夠快速‘指揮’各業務模塊，讓整個公司的經營管理像人的身體一樣靈活高效。”楊錚闡述了平安人壽數字化改革的框架，“通過組織架構的升級，我們希望能夠更好地發揮數字化的效力，改善客戶體驗、提升經營效率、優化業務品質。”

此外，數字化人才建設必須提升日程。《2021亞洲保險業發展報告》顯示，對於保險公司保險科技發展的主要阻礙，81%的受訪者表示，自⼰所在公司保險科技發展較慢主要是因爲缺乏專業型、複合型人才，說明目前保險科技市場的人才結構和供需並不匹配；也有 48%的受訪者認爲技術標準和技術規範是保險科技發展中急需解決的問題，33%受訪者認爲目前保險科技投⼊太大難以支撐，當然有技術無場景也是突出問題（29%），中國內地的保險科技發展仍需要各險企不斷深耕自身經營，“因企制宜”地開展科技轉型。

對於上述兩點，《意見》明確，鼓勵組織架構創新，以價值創造爲導向，加強跨領域、跨部門、跨職能橫向協作和扁平化管理。組建不同業務條線、業務與技術條線相融合的共創團隊，優化業務流程，增強快速響應市場和產品服務開發能力。完善利益共享、責任共擔考覈機制。建立創新孵化機制，加強新產品、新業務、新模式研發，完善創新激勵機制。

鼓勵選聘具有科技背景的專業人才進入董事會或高級管理層。注重引進和培養金融、科技、數據複合型人才，重點關注數據治理、架構設計、模型算法、大數據、人工智能、網絡安全等專業領域。積極引入數字化運營人才，提高金融生態經營能力，強化對領軍人才和核心專家的激勵措施。

強化數據治理檢查、監督與問責

近年來，對數據能力建設的呼聲頗高。《意見》對數據能力建設亦提出明確要求，主要圍繞健全數據治理體系、增強數據管理能力、加強數據質量控制、提高數據應用能力展開。

具體而言，制定大數據發展戰略。確立企業級的數據管理部門，發揮數據治理體系建設組織推動和管理協調作用。完善數據治理制度，運用科技手段推動數據治理系統化、自動化和智能化。完善考覈評價機制，強化數據治理檢查、監督與問責。加強業務條線數據團隊建設。

構建覆蓋全生命週期的數據資產管理體系，優化數據架構，加強數據資產積累。建立企業級大數據平臺，全面整合內外部數據，實現全域數據的統一管理、集中開發和融合共享。加強數據權限管控，完善數據權限審覈規則和機制。

加強數據源頭管理，形成以數據認責爲基礎的數據質量管控機制。建立企業級數據標準體系，充分發揮數據標準對提升數據質量、打通數據孤島、釋放數據價值的作用。強化共用數據和基礎性數據管理。

全面深化數據在業務經營、風險管理、內部控制中的應用，提高數據加總能力，激活數據要素潛能。加強數據可視化、數據服務能力建設，降低數據應用門檻。挖掘業務場景，通過數據驅動催生新產品、新業務、新模式。提高大數據分析對實時業務應用、風險監測、管理決策的支持能力。加強對數據應用全流程的效果評價。

在這方面，也有業內人士指出，保險公司在開展相關產品和服務創新過程中，勢必涉及大量的客戶個人信息，包括“生物識別信息”，其中許多都是“個人敏感信息”，因此如何按照《個人信息保護法》的要求，處理和管理這些信息，是保險公司在未來必須面對和解決的問題。

此外，《意見》強調，加強數字化轉型中的戰略風險管理，確保數字化轉型戰略和實施進程與機構自身經營發展需要、技術實力、風險控制能力相匹配。明確數字化轉型戰略與銀行保險機構風險偏好的關係，將數字化轉型相關風險納入全面風險管理體系，在推進數字化轉型過程中牢牢守住風險底線。