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| 我国商业保险风险管理模式优化研究 |
| 第776期 作者：□文/钟楚纤 董天昊 胡 蕊 时间：2026/5/1 14:13:04 浏览：63次 |
［提要］ 随着经济全球化深化与社会风险结构日趋复杂，商业保险在分散风险、稳定经济运行和提升社会治理能力中的作用日益凸显。与此同时，数字技术的快速发展对传统保险风险管理模式提出新的挑战与要求。现阶段，我国商业保险风险管理在风险识别精度、技术应用深度及制度协同等方面仍存在一定不足。本文基于风险管理与数字化转型相关理论，对我国商业保险风险管理实践中存在的主要问题进行系统分析，并从多维度提出优化路径，以提升商业保险风险识别与管控能力，增强行业稳健性，为保险业高质量发展及实体经济风险防范提供理论支撑。
关键词：商业保险；风险管理；数字化转型；监管体系
基金项目：2024年海南省高等学校科学研究项目：“‘区块链+供应链金融’与海南自贸港中小企业融资研究”（项目编号：Hnky2024ZC-23）
中图分类号：F84 文献标识码：A
收录日期：2025年9月22日
引言
在全球经济数字化转型和金融科技蓬勃发展的背景下，保险业作为现代金融体系的重要组成部分，正迎来机遇与挑战并存的关键时期。商业保险在分散社会风险、稳定经济运行和提升社会治理水平方面发挥着不可替代的作用，然而传统保险业在风险管理模式上长期依赖经验判断与历史数据，难以应对当下复杂多变的新兴风险环境，尤其是在公共卫生事件频发、自然灾害加剧以及网络安全威胁日益凸显的背景下，商业保险如何通过数字化手段提升风险管理能力，成为学术界与实务界共同关注的重大问题。
从行业发展现状看，根据国家金融监督管理总局公布的统计数据，2023年我国保险业原保险保费收入接近5万亿元，整体保持较快增长态势，其中财产保险与人身保险业务规模持续扩大，保险在经济社会运行中的保障功能不断增强。然而，在行业规模稳步扩张的同时，部分险种赔付水平仍处于较高区间，反映出在风险识别、定价机制及事前干预等方面仍存在改进的空间。此外，尽管近年来理赔服务效率持续提升，但与部分发达国家在标准化、小额理赔场景中已实现的高度自动化水平相比，我国商业保险在风险管理精细化和智能化方面仍有提升空间。
从国际经验来看，数字技术已逐渐成为推动保险风险管理模式升级的重要动力。一些发达国家的保险公司通过车联网、可穿戴设备等方式采集高频行为数据，并结合大数据分析与算法模型开展差异化定价和风险干预，在一定程度上改善了赔付结构，并提升了风险管理效率。同时，相关研究也指出，数字技术在保险领域的应用不仅改变了风险识别和定价方式，也对保险公司的组织结构、治理模式和监管体系提出了新的要求。
相比之下，我国商业保险的数字化应用仍主要集中于营销、销售和客户服务等前端环节，在核保、定价、风险预警等核心风险管理领域的深度应用相对不足。一方面保险公司与医疗、交通、公共安全等外部数据平台之间的数据整合与共享机制尚不完善，难以形成动态、全面的风险画像；另一方面数字技术在风险管理中的制度配套和监管协同仍有待加强，这在一定程度上制约了风险管理能力的系统性提升。
因此，本文基于数字化转型视角，在系统梳理国内外相关研究成果的基础上，结合我国商业保险发展的现实背景，分析当前风险管理存在的主要问题，并从技术赋能、制度完善和管理优化等层面提出相应的优化路径，以期为我国商业保险风险管理体系完善及行业高质量发展提供参考。
一、国内外研究现状
国外研究起步较早，主要聚焦于大数据、人工智能、区块链等新兴技术在风险识别、承保、定价与理赔环节的应用。Bhattacharya（2025）系统梳理了人工智能在车险、健康险与财产险中的应用实践，指出其能够提升风险识别精度和理赔效率，但仍存在数据偏差与可解释性不足的挑战。Deloitte（2024）强调，人工智能和高级分析手段有助于提高承保与理赔的科学性，但同时也面临伦理、合规与系统整合的障碍。Yeddula（2025）通过案例与技术分析，指出机器学习与动态定价系统已成为保险风险管理的重要工具。Chang（2023）则从行业竞争格局出发，认为InsurTech初创企业正加速冲击传统保险公司，推动其加快数字化转型。与此同时，Nurse等（2020）聚焦网络保险领域，揭示了承保与理赔环节高度依赖数据质量，而数据共享机制仍待完善。Van Bekkum等（2024）指出人工智能在保险应用中可能导致不公平差异化，需加强算法透明度与社会监管。Narayanan（2025）进一步强调，保险业的数字化不仅是技术革新，更涉及组织结构、战略与文化的系统性转型。
相比之下，国内研究起步稍晚，但近年来围绕商业保险的社会治理功能、家庭保险消费行为、数字普惠金融与共同富裕、新业态风险保障等方面积累了较多成果。申曙光等（2025）从医养结合角度指出，商业保险凭借资本与风险管理优势可通过“投资参与型、服务合作型、产品提供型”机制赋能养老服务。高凯、丁少群（2024）探讨了政府与商业保险协同治理模式，提出费用补贴与购买服务两类典型机制。谢明明等（2024）基于CHFS数据发现，数字普惠金融显著促进了家庭商业保险需求，并存在收入门槛效应。刘翔宇、李季刚（2023）指出，数字普惠金融通过商业保险、消费与创业活力发挥中介效应，对共同富裕具有积极作用。张欢、汪红梅（2023）从家庭层面实证发现，数字素养的提升能够显著增加保险参与率，而王乙番（2023）强调风险态度与金融知识是影响家庭保险消费的重要因素。白艳莉（2022）则聚焦新业态从业人员的职业伤害保障，提出应通过商业保险与政府协同构建覆盖灵活用工群体的新型保障体系。
国外研究在技术应用、模式变革和公平性挑战方面更为系统，而国内研究则更多聚焦于社会治理、保险需求与消费行为层面的实证探索。现有研究虽为商业保险风险管理模式优化提供了有益启示，但仍存在不足：其一，对大数据、人工智能、区块链等多种技术在保险风险管理全流程中的融合应用研究有限；其二，缺乏系统性的风险管理模式框架，实证研究尚不充分；其三，对数字化转型下监管体系与社会治理的联动分析不足。因此，有必要在国内外研究的基础上，构建数字化背景下商业保险风险管理的系统化优化路径。
二、我国商业保险风险管理现状
随着我国经济社会的不断发展和居民风险保障意识的增强，商业保险作为现代金融体系的重要组成部分，正经历着快速增长与结构优化的双重变化，新兴技术的引入和数字化转型趋势也为保险业带来了新的发展机遇与风险挑战。
（一）商业保险市场规模与发展态势。近年来，在宏观经济稳定增长和居民风险保障需求持续提升的背景下，我国商业保险市场规模保持稳步扩张态势，保险在国民经济体系中的保障功能和风险分担作用不断增强。总体来看，财产保险与人身保险业务同步发展，保险深度和保险密度均呈现上升趋势，反映出商业保险在经济社会运行中的基础性作用日益凸显。
从结构上看，健康险、年金险、养老险等长期险种发展迅速，反映出居民对保障型保险产品的需求不断上升。2023年健康险保费收入达到1.23万亿元，较2019年增长超过60%，占总保费收入的比重已超过24%，这说明健康保障、老龄保障已成为推动商业保险发展的核心动力之一；在渠道结构方面，互联网保险业务快速扩张。据中国互联网金融协会统计，2023年互联网保险保费规模突破2，000亿元，较2020年增长近一倍，线上化、智能化成为保险产品销售与服务的新趋势。
从表1数据可以看出，我国商业保险行业在保持稳步增长、市场容量不断扩大的同时，产品结构逐步多元化，数字化转型趋势也愈发明显。但在规模持续扩张的背景下，行业的风险管理压力显著增加，既表现为风险结构的复杂性不断提升，又受到网络安全、气候变化等新兴风险的冲击，同时对数字化条件下的风险识别与管控能力也提出了更高要求。（表1）
（二）我国商业保险风险管理制度与监管现状。随着我国保险业的快速发展，风险管理体系逐渐完善，监管模式不断优化。近年来，通过制度建设和监管创新，形成了以偿付能力监管、风险综合评级和公司治理评估为核心的风险管理制度框架。
1、偿付能力监管框架。我国自2016年全面实施第二代偿付能力监管制度（C-ROSS）以来，建立了覆盖保险公司资本充足性、风险管理能力和信息披露的“三支柱”监管体系。根据国家金融监督管理总局数据，截至2024年末，全国保险业平均综合偿付能力充足率为212.4%，远高于监管要求的100%，体现出行业整体风险抵御能力较强。
2、公司治理与内部控制机制。我国监管部门持续强化保险公司公司治理和内部控制评估。2023年起，监管部门将公司治理评估与风险综合评级挂钩，要求保险公司加强董事会风险管理职能，建立独立的风险管理部门，并推动内部审计与合规管理一体化运行。但部分中小型保险公司在内部管控、合规文化和人才配置方面仍存在不足。
3、监管模式数字化转型。随着金融科技的发展，监管科技逐渐应用于保险风险监管。国家金融监督管理总局推动建设“非现场监管平台”和“风险监测预警系统”，通过大数据、人工智能对保险机构的偿付能力、产品风险和消费者权益保护情况进行实时监测，有效提升了监管的前瞻性和精准性。
4、风险综合评级结果分布。风险综合评级（IRR）是衡量保险公司风险状况的重要指标。2024年第四季度数据显示，在接受评级的160余家保险公司中，约82%的机构处于A级，不足5%的机构被评为C级及以下，说明大多数保险公司的风险水平较低，但仍有少部分机构存在资本不足、经营波动较大等问题。（表2）
（三）风险管理工具与实践应用现状。在我国商业保险业快速发展的背景下，风险管理工具和实践逐渐多元化，覆盖了定量模型、风险分散机制以及再保险与资本补充等方面，整体水平呈现出与国际接轨的趋势。一方面，随着大数据、人工智能与云计算的引入，保险公司在定价与准备金评估中愈加依赖风险度量工具，这些方法不仅提升了风险识别的前瞻性，也增强了偿付能力管理的科学性；另一方面，风险分散与再保险机制在风险转移中发挥了重要作用。我国保险企业通过比例再保险、非比例再保险及巨灾债券等创新性风险转移工具，减轻了因自然灾害、突发公共事件等带来的集中性风险冲击。同时，国际再保险市场的开放，也为国内保险机构提供了更广阔的风险分散渠道，增强了整体抗风险能力。
风险管理的实践正从传统的事后补偿逐步转向事前预防与动态干预。部分保险公司依托健康管理平台、车联网系统与区块链技术，建立了基于实时监测与行为管理的风控模式，从而在降低赔付风险的同时提升了客户体验。ESG理念逐渐渗透到风险管理之中，保险企业在承保决策和资产配置中开始更加注重环境与社会因素的考量，这为行业可持续发展提供了制度支撑。
（四）我国商业保险风险管理存在的问题。尽管我国商业保险业在市场规模、产品创新与数字化转型方面取得了显著成就，但从风险管理的角度来看，仍然存在多方面不足，制约了行业的稳健发展。
1、风险识别与评估能力不足。在面对新兴风险时，部分保险公司依赖传统的经验模型和历史数据进行风险识别，导致对气候变化、网络安全、公共卫生事件等系统性风险的敏感性不足。2021年郑州“7·20”特大暴雨导致多家财产险公司巨额赔付，但事前缺乏有效的灾害情景模拟和风险预测，这反映出我国保险机构在巨灾风险建模与前瞻性评估方面存在明显短板。
2、风险分散与再保险机制不完善。虽然我国已建立较为成熟的再保险市场，但在极端事件发生时，风险分散效果仍有限。部分中小保险公司由于资本实力不足，依赖单一再保险渠道，缺乏跨市场、跨地区的风险对冲能力，容易因集中暴露而面临偿付压力。再保险定价机制尚未完全市场化，可能导致转移成本偏高，影响保险公司的分散意愿。
3、资本充足率与偿付能力存在差异。当前，保险行业整体偿付能力充足率保持在合理水平，但不同类型公司之间差距较大。大型险企资本实力雄厚，而中小险企则普遍存在资本不足、抵御风险能力有限的问题，部分公司在激烈竞争中通过高额返佣、激进定价获取市场份额，加剧了潜在的流动性与信用风险。
4、数字化风险管理体系建设滞后。虽然保险科技在定价、理赔和客户服务环节应用广泛，但在风险管理层面尚未形成完善的数字化闭环。一些企业缺乏对大数据、人工智能的深度挖掘能力，导致风险监测主要停留在事后处置层面，而非事前预警与主动干预，随着线上投保、智能合约等模式普及，数据安全和隐私保护成为新的风险点，但相关的技术与制度保障仍有待加强。
5、监管协调与国际接轨程度不足。我国商业保险风险监管体系不断完善，但与国际先进标准相比，仍存在一定差距。在气候相关金融风险披露（TCFD框架）、环境社会治理（ESG）风险考量等方面，我国保险业尚未形成统一标准，影响了风险管理的前瞻性和透明度。跨境保险业务的风险监管协同不足，也可能制约保险公司参与全球市场竞争的能力。
三、我国商业保险风险管理优化路径
在商业保险行业快速发展的背景下，风险管理的科学化、系统化与数字化已成为行业转型升级的必然选择。针对当前存在的风险识别不足、数字化应用不均衡、监管协同不足以及创新能力不足等问题，未来优化路径应从监管体系完善、企业内部管理升级、科技赋能等多个维度展开，形成多层次、立体化的风险管理体系。
（一）完善监管体系与行业标准。商业保险的健康发展依赖于科学、统一的监管框架。应在现有相关政策文件基础上，进一步完善风险分类监管体系，强化对偿付能力、产品定价、资本充足率和再保险安排等关键指标的动态监测。同时，推动建立全国统一的保险风险数据共享与披露平台，实现风险预警信息的跨区域、跨机构互通，提升监管前瞻性与有效性。
（二）推动企业内部风险管理体系升级。保险公司应逐步建立全面风险管理（ERM）框架，将风险管理从事后控制转向事前预防与过程管控。在组织架构层面，应强化董事会和风险管理委员会的职责，将风险容忍度与企业战略目标相结合；在技术层面，应构建全流程风险量化评估体系，对承保风险、投资风险、信用风险和操作风险进行系统建模与动态监控，特别是对巨灾保险和健康保险领域，应加强情景模拟与压力测试，提升抗风险能力。
（三）深化数字化与智能化风控应用。随着大数据、人工智能、区块链等技术的快速发展，数字化风控已成为提升保险行业风险管理能力的核心路径。保险公司应充分利用大数据开展客户行为分析与风险建模，实现精准定价与差异化服务；通过人工智能算法提升欺诈识别能力，将欺诈案件发现率从传统的人工调查阶段的30%左右提升至智能监测下的70%以上。与此同时，区块链技术可应用于保险合同管理和理赔环节，提升透明度和信任度，降低信息不对称带来的潜在风险。
（四）构建风险分散与协同机制。在我国保险市场高度集中的背景下，应通过完善再保险体系和巨灾风险分散机制来降低集中度风险。政府可推动建立国家级巨灾风险保障基金，吸引商业保险公司、再保险公司和资本市场共同参与风险分担。鼓励保险公司探索与银行、证券、基金等金融机构的跨行业风险协同模式，推动保险资金在绿色金融、普惠金融和养老金融等领域发挥风险缓释作用。
（作者单位：海南科技职业大学财经学院）
主要参考文献：
［1］Bhattacharya S.AI revolution in insurance：bridging research and reality［J］.PMC，2025.
［2］Deloitte.How AI Could Transform the Insurance Industry［J］.Wall Street Journal via Deloitte，2024.
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