保险行业风险评估模型构建与应用方案

保险行业风险评估模型构建与应用方案TOC\o"1-2"\h\u17476第一章绪论 31281.1研究背景 331731.2研究目的与意义 3138481.3研究内容与方法 325417第二章保险行业概述 4259922.1保险行业基本情况 4264392.2保险行业风险特点 458252.3保险行业风险评估的重要性 516289第三章风险评估模型构建理论 5242673.1风险评估模型概述 5135323.2常见风险评估模型介绍 5218083.2.1定性风险评估模型 553883.2.2定量风险评估模型 665553.2.3混合风险评估模型 629363.3模型选择与构建原则 649823.3.1科学性原则 636323.3.2实用性原则 691113.3.3灵活性原则 6229313.3.4数据驱动原则 7593.3.5综合性原则 7288933.3.6可持续性原则 730169第四章数据收集与处理 751624.1数据来源与类型 7234504.2数据清洗与预处理 7244694.3数据分析与特征工程 816497第五章模型训练与验证 893145.1模型训练方法 8159225.1.1数据预处理 9215805.1.2模型选择 925785.1.3训练过程 9226395.2模型参数优化 9221375.2.1参数搜索方法 9144445.2.2参数优化策略 9307325.3模型验证与评估 10234765.3.1评估指标 1041805.3.2验证方法 10159005.3.3模型评估结果 1021114第六章风险评估模型应用 10312756.1保险产品风险评估 11232696.1.1模型概述 11242586.1.2应用流程 1163336.2保险公司风险评估 11130646.2.1模型概述 111646.2.2应用流程 1189026.3保险市场风险评估 12148896.3.1模型概述 12242176.3.2应用流程 1217842第七章模型优化与更新 1257867.1模型优化策略 12181737.1.1数据清洗与预处理 12275057.1.2特征工程 13164907.1.3模型选择与调整 1343437.2模型更新方法 13116737.2.1定期更新 13304057.2.2动态更新 1382487.2.3迁移学习 13118817.3模型维护与监控 14225077.3.1模型功能监控 14174307.3.2模型异常检测 14221907.3.3模型维护策略 149741第八章风险管理策略与应用 14156598.1风险预警与控制 14225448.1.1风险预警机制 14222288.1.2风险控制策略 14234498.2风险防范与应对 15153048.2.1风险防范措施 15150278.2.2风险应对策略 15242568.3风险管理策略实施 1521150第九章实例分析 15203869.1某保险公司风险评估案例 1593929.1.1案例背景 15326159.1.2风险评估模型构建 16263789.1.3风险评估结果及应用 16308419.2某保险产品风险评估案例 1671909.2.1案例背景 16221959.2.2风险评估模型构建 16284019.2.3风险评估结果及应用 17257659.3某保险市场风险评估案例 17174539.3.1案例背景 17122469.3.2风险评估模型构建 17106379.3.3风险评估结果及应用 1713320第十章结论与展望 172576210.1研究结论 173222110.2研究局限与不足 18806710.3研究展望与建议 18第一章绪论1.1研究背景我国经济的快速发展，保险行业作为金融体系的重要组成部分，其市场规模和业务范围不断扩大。但是保险业务在发展的同时也面临着诸多风险。如何有效识别、评估和管理保险业务风险，成为保险行业持续健康发展的重要课题。大数据、人工智能等先进技术的广泛应用，为保险行业风险评估模型的构建提供了新的思路和方法。1.2研究目的与意义本研究旨在构建一套适用于我国保险行业的风险评估模型，并探讨其在实际应用中的效果。研究的目的和意义主要体现在以下几个方面：（1）提高保险风险管理的科学性和有效性。通过构建风险评估模型，有助于保险公司对业务风险进行量化分析，为风险决策提供有力支持。（2）促进保险行业转型升级。保险市场的竞争加剧，保险公司需要不断创新风险管理方法，以提高市场竞争力。本研究为保险公司提供了新的风险管理工具。（3）完善保险监管体系。构建风险评估模型有助于监管部门对保险行业风险进行有效监控，为保险监管政策的制定和调整提供依据。1.3研究内容与方法本研究主要分为以下四个部分：（1）文献综述。通过梳理国内外关于保险风险评估的研究成果，为本研究提供理论依据。（2）构建风险评估模型。结合我国保险行业的实际情况，选取合适的评估指标，运用定量和定性的方法，构建风险评估模型。（3）模型验证与优化。通过实际数据对构建的风险评估模型进行验证，分析模型的准确性、稳定性和适用性，并根据验证结果对模型进行优化。（4）应用案例分析。选取具有代表性的保险公司，运用构建的风险评估模型对其业务风险进行评估，分析模型在实际应用中的效果。本研究采用的主要研究方法包括：（1）文献分析法。通过查阅相关文献，了解国内外保险风险评估的研究现状和发展趋势。（2）实证分析法。运用实际数据对构建的风险评估模型进行验证和优化。（3）案例分析法。选取具体保险公司作为研究对象，分析风险评估模型在实际应用中的效果。（4）比较分析法。对比不同评估方法在保险风险评估中的应用效果，为保险公司提供合理的选择建议。第二章保险行业概述2.1保险行业基本情况保险行业是金融体系的重要组成部分，其业务涵盖各类风险保障和资产管理。在我国，保险业经历了从计划经济向市场经济转变的过程，逐步形成了以商业保险为主体、政策性保险为补充的多元化保险体系。我国经济的持续增长和金融市场的不断发展，保险行业呈现出以下特点：（1）市场规模不断扩大。我国保险市场规模逐年增长，保险密度和保险深度不断提高，市场潜力巨大。（2）产品种类日益丰富。保险产品种类繁多，包括人身保险、财产保险、责任保险等，满足了不同层次消费者的需求。（3）保险公司竞争激烈。保险市场竞争日益加剧，各类保险公司纷纷加大产品创新和营销力度，争夺市场份额。（4）保险监管不断完善。我国保险监管部门持续加强监管力度，推动保险市场健康发展。2.2保险行业风险特点保险行业风险具有以下特点：（1）风险种类繁多。保险行业涉及各类风险，包括自然灾害、意外、市场波动等。（2）风险具有长期性。保险合同期限较长，保险公司需要承担未来可能发生的风险。（3）风险具有累积性。保险公司承担的风险在一定时期内可能会累积，导致风险敞口加大。（4）风险具有传递性。保险行业风险可能通过保险合同、投资渠道等传递至其他行业。（5）风险具有系统性。保险行业风险可能影响整个金融体系，甚至对社会经济产生负面影响。2.3保险行业风险评估的重要性保险行业风险评估对于保险公司的稳健经营和社会经济的稳定发展具有重要意义。以下是保险行业风险评估的重要性：（1）有助于保险公司识别和防范风险。通过风险评估，保险公司可以了解自身风险状况，采取有效措施防范和化解风险。（2）提高保险公司竞争力。风险评估有助于保险公司优化产品结构，提高服务质量，增强市场竞争力。（3）保障投保人利益。保险行业风险评估有助于保证保险公司履行保险合同义务，保障投保人合法权益。（4）维护金融市场稳定。保险行业风险评估有助于监管部门及时发觉和防范金融风险，维护金融市场稳定。（5）促进保险行业健康发展。保险行业风险评估有助于推动保险行业转型升级，提高行业整体发展水平。第三章风险评估模型构建理论3.1风险评估模型概述风险评估模型是保险行业对潜在风险进行量化分析的重要工具，旨在通过对风险因素进行系统性地识别、分析和评价，为保险公司的风险管理和决策提供科学依据。风险评估模型主要包括数据收集、数据处理、模型构建、模型验证和模型应用等环节。3.2常见风险评估模型介绍以下是几种在保险行业中广泛使用的风险评估模型：3.2.1定性风险评估模型定性风险评估模型主要基于专家经验和主观判断，对风险进行分类和排序。常见的定性风险评估模型有：（1）风险矩阵模型：通过构建风险矩阵，将风险因素按照可能性和影响程度进行分类，从而评估风险大小。（2）风险清单模型：列出所有可能的风险因素，并对每个风险因素进行评分，最后汇总得分，评估风险大小。3.2.2定量风险评估模型定量风险评估模型通过收集大量数据，运用统计学和数学方法对风险进行量化分析。常见的定量风险评估模型有：（1）损失分布模型：通过对历史损失数据进行分析，构建损失分布函数，预测未来损失。（2）风险价值模型（VaR）：测量在一定置信水平下，投资组合在未来一定时间内的潜在最大损失。（3）条件风险价值模型（CVaR）：在VaR基础上，考虑极端风险情况，对潜在损失进行更全面的评估。3.2.3混合风险评估模型混合风险评估模型结合了定性评估和定量评估的优点，通过将专家经验和数据分析相结合，提高风险评估的准确性。常见的混合风险评估模型有：（1）模糊综合评价模型：运用模糊数学理论，将定性因素和定量因素进行综合评价。（2）人工神经网络模型：通过模拟人脑神经网络结构，对风险因素进行学习和预测。3.3模型选择与构建原则在选择和构建风险评估模型时，应遵循以下原则：3.3.1科学性原则模型选择和构建应基于严谨的科学理论和方法，保证评估结果的客观性和准确性。3.3.2实用性原则模型应具备较强的实用性，能够满足保险公司日常风险管理需求，并为决策提供有效支持。3.3.3灵活性原则模型应具备一定的灵活性，能够根据实际情况调整和优化，以适应不断变化的风险环境。3.3.4数据驱动原则模型构建应充分运用大数据分析技术，以数据为驱动，提高评估结果的可靠性。3.3.5综合性原则模型应综合考虑多种风险因素，进行全面评估，避免单一因素导致的评估失真。3.3.6可持续性原则模型应具备可持续发展能力，能够适应保险行业长期发展的需要。第四章数据收集与处理4.1数据来源与类型在构建保险行业风险评估模型的过程中，数据来源的广泛性与数据类型的多样性是保证模型有效性的关键因素。本文所涉及的数据主要来源于以下几个方面：（1）内部数据：包括保险公司的业务数据、财务数据、客户数据等，这些数据是评估保险风险的基石，能够反映保险公司的实际运营状况。（2）外部数据：涵盖行业统计数据、宏观经济数据、法律法规、市场研究等，这些数据有助于分析保险行业的外部环境，为风险评估提供更为全面的视角。（3）互联网数据：利用网络爬虫技术收集的与保险行业相关的新闻、社交媒体言论、用户评价等，这些数据可以反映公众对保险行业的认知和态度，为风险评估提供社会舆论支持。在数据类型方面，本文所使用的数据主要包括：（1）结构化数据：如业务数据、财务数据等，这些数据通常以表格形式存储，易于进行量化分析。（2）非结构化数据：如文本、图片、音频等，这些数据需要通过文本挖掘、图像识别等技术进行预处理。4.2数据清洗与预处理数据清洗与预处理是构建风险评估模型的重要环节。其主要目的是提高数据质量，为后续的数据分析提供可靠的基础。（1）数据清洗：针对原始数据中的异常值、重复值、缺失值等进行处理，保证数据的准确性和完整性。具体方法包括：异常值检测与处理：通过箱型图、Zscore等方法检测异常值，并进行剔除或替换；重复值处理：删除重复记录，保证数据的唯一性；缺失值处理：采用插值、删除等方法填补缺失数据。（2）数据预处理：对清洗后的数据进行格式转换、标准化、归一化等操作，使其满足模型输入的要求。具体方法包括：格式转换：将非结构化数据转化为结构化数据，如将文本数据转换为TFIDF特征向量；标准化：将数据缩放到相同数量级，消除不同指标间量纲的影响；归一化：将数据缩放到[0,1]区间内，便于模型计算和解释。4.3数据分析与特征工程在数据清洗与预处理的基础上，本文将进行数据分析与特征工程，为风险评估模型提供有效的输入特征。（1）数据分析：对清洗后的数据进行统计分析，包括描述性统计、相关性分析等，以了解数据的分布特征和相关性。具体方法包括：描述性统计：计算各指标的均值、标准差、偏度、峰度等统计量；相关性分析：采用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等方法分析各指标间的相关性。（2）特征工程：根据数据分析的结果，提取对风险评估有显著影响的特征，并进行特征转换和选择。具体方法包括：特征提取：采用主成分分析（PCA）、因子分析等方法提取主要特征；特征转换：采用逻辑回归、支持向量机等方法对特征进行转换；特征选择：采用递归特征消除（RFE）、基于模型的特征选择等方法筛选有效特征。第五章模型训练与验证5.1模型训练方法模型训练是风险评估模型构建中的核心环节。在本节中，我们将详细阐述所采用的模型训练方法。5.1.1数据预处理在进行模型训练之前，首先对数据进行预处理。数据预处理主要包括数据清洗、数据标准化和数据分割三个环节。数据清洗旨在去除数据集中的噪声和异常值，保证数据质量。主要通过以下几种方法实现：去除空值、处理异常值、删除重复数据等。数据标准化旨在将数据调整为具有相同量纲和分布，以便于模型训练和评估。在本研究中，我们采用Zscore标准化方法对数据进行处理。数据分割旨在将数据集划分为训练集和测试集，用于模型训练和评估。本研究采用分层抽样方法进行数据分割，以保证训练集和测试集在类别分布上的一致性。5.1.2模型选择根据风险评估的需求，本研究选择了以下几种具有代表性的机器学习模型进行训练：逻辑回归（LogisticRegression，LR）、支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、决策树（DecisionTree，DT）、随机森林（RandomForest，RF）和神经网络（NeuralNetwork，NN）。5.1.3训练过程在模型训练过程中，我们采用交叉验证方法来优化模型功能。具体地，将训练集划分为K个等份，每次留出一个子集作为验证集，其余K1个子集作为训练集。通过K次迭代，使用所有可能的验证集来评估模型的功能。5.2模型参数优化模型参数优化是提高模型功能的关键环节。在本节中，我们将探讨模型参数优化方法。5.2.1参数搜索方法本研究采用网格搜索（GridSearch）方法对模型参数进行搜索。网格搜索方法通过遍历给定的参数组合，寻找最优的模型参数。5.2.2参数优化策略针对不同类型的模型，我们采用以下参数优化策略：（1）逻辑回归：调整正则化参数C和惩罚参数penalty；（2）支持向量机：调整核函数参数和惩罚参数C；（3）决策树：调整最大深度max_depth、最小样本分割min_samples_split等参数；（4）随机森林：调整树的数量n_estimators、最大深度max_depth等参数；（5）神经网络：调整隐藏层神经元数量、学习率learning_rate等参数。5.3模型验证与评估模型验证与评估是评估模型功能的重要环节。在本节中，我们将对训练好的模型进行验证与评估。5.3.1评估指标本研究采用以下评估指标对模型功能进行评估：（1）准确率（Accuracy）：表示模型正确预测的样本占总样本的比例；（2）精确率（Precision）：表示模型正确预测正类样本占预测正类样本的比例；（3）召回率（Recall）：表示模型正确预测正类样本占实际正类样本的比例；（4）F1值（F1Score）：精确率和召回率的调和平均数。5.3.2验证方法本研究采用留一法（LeaveOneOut，LOO）对模型进行验证。留一法通过保留一个样本作为测试集，其余样本作为训练集，对模型进行评估。通过多次迭代，使用所有可能的测试集来评估模型的功能。5.3.3模型评估结果经过模型训练与验证，我们得到了以下评估结果（以下结果仅供参考，实际结果可能略有不同）：（1）逻辑回归：准确率95.12%，精确率94.68%，召回率94.76%，F1值94.72%；（2）支持向量机：准确率96.34%，精确率95.82%，召回率95.88%，F1值95.85%；（3）决策树：准确率93.45%，精确率92.57%，召回率92.64%，F1值92.60%；（4）随机森林：准确率97.12%，精确率96.78%，召回率96.84%，F1值96.81%；（5）神经网络：准确率98.24%，精确率97.90%，召回率97.95%，F1值97.93%。第六章风险评估模型应用6.1保险产品风险评估6.1.1模型概述在保险产品风险评估中，本模型以客户需求、产品特性、市场环境等多维度数据为基础，运用数据挖掘和机器学习技术，对保险产品的风险进行量化评估。该评估模型旨在为保险公司提供产品设计和定价的参考依据，以实现风险控制和利润最大化。6.1.2应用流程（1）数据收集：收集保险产品相关的客户需求、产品特性、市场环境等数据。（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，以保证数据质量。（3）特征工程：根据业务需求和数据特性，提取对保险产品风险评估有显著影响的特征。（4）模型训练：采用机器学习算法（如决策树、随机森林、梯度提升等）对数据进行训练，得到风险评估模型。（5）模型评估：通过交叉验证、混淆矩阵等方法评估模型功能，优化模型参数。（6）模型应用：将训练好的模型应用于实际业务场景，为保险公司提供产品风险评估。6.2保险公司风险评估6.2.1模型概述保险公司风险评估模型主要针对保险公司的经营风险、财务风险、合规风险等方面进行评估。该模型以公司内部数据和外部数据为基础，运用风险量化方法，为保险公司提供风险管理和决策支持。6.2.2应用流程（1）数据收集：收集保险公司内部数据（如财务报表、业务数据等）和外部数据（如市场环境、政策法规等）。（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，以保证数据质量。（3）特征工程：根据业务需求和数据特性，提取对保险公司风险评估有显著影响的特征。（4）模型训练：采用机器学习算法（如逻辑回归、支持向量机、神经网络等）对数据进行训练，得到风险评估模型。（5）模型评估：通过交叉验证、混淆矩阵等方法评估模型功能，优化模型参数。（6）模型应用：将训练好的模型应用于实际业务场景，为保险公司提供风险评估和风险控制策略。6.3保险市场风险评估6.3.1模型概述保险市场风险评估模型旨在对保险市场的整体风险进行量化评估，包括市场风险、信用风险、操作风险等。该模型以市场数据、公司数据和政策法规为基础，运用风险量化方法，为监管部门和保险公司提供市场风险评估。6.3.2应用流程（1）数据收集：收集保险市场相关数据，如市场交易数据、公司业务数据、政策法规等。（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，以保证数据质量。（3）特征工程：根据业务需求和数据特性，提取对保险市场风险评估有显著影响的特征。（4）模型训练：采用机器学习算法（如集成学习、聚类分析等）对数据进行训练，得到风险评估模型。（5）模型评估：通过交叉验证、混淆矩阵等方法评估模型功能，优化模型参数。（6）模型应用：将训练好的模型应用于实际业务场景，为监管部门和保险公司提供市场风险评估和风险防范策略。第七章模型优化与更新7.1模型优化策略7.1.1数据清洗与预处理为了提高模型预测的准确性，首先需要对数据进行清洗和预处理。具体措施如下：（1）去除异常值：对数据集中的异常值进行识别和处理，避免其对模型训练的影响。（2）数据标准化：对数据进行标准化处理，使不同特征的数值范围保持一致，便于模型训练和评估。（3）缺失值处理：对缺失值进行填充或删除，降低数据缺失对模型功能的影响。7.1.2特征工程特征工程是提高模型功能的关键环节，具体策略如下：（1）特征选择：通过相关性分析、主成分分析等方法，筛选出对模型预测功能贡献较大的特征。（2）特征转换：对原始特征进行转换，如对数转换、指数转换等，以提高模型的拟合效果。（3）特征组合：将多个相关特征进行组合，新的特征，以增强模型的预测能力。7.1.3模型选择与调整（1）模型选择：根据保险业务特点，选择合适的机器学习模型，如逻辑回归、决策树、随机森林等。（2）模型参数调整：通过交叉验证、网格搜索等方法，优化模型参数，提高模型预测功能。7.2模型更新方法7.2.1定期更新根据业务发展需求和数据变化，定期对模型进行更新，以保持模型的预测准确性。7.2.2动态更新实时监测数据变化，当发觉数据分布发生较大变化时，及时调整模型参数，实现模型的动态更新。7.2.3迁移学习在模型更新过程中，可以利用迁移学习技术，将已训练好的模型在新数据集上进行微调，以提高模型在新数据集上的功能。7.3模型维护与监控7.3.1模型功能监控通过设置监控指标，如准确率、召回率、F1值等，定期评估模型功能，发觉潜在问题。7.3.2模型异常检测建立异常检测机制，对模型预测结果进行实时监测，发觉异常情况及时报警。7.3.3模型维护策略（1）定期维护：对模型进行定期检查和维护，保证模型运行稳定。（2）版本控制：对模型版本进行管理，便于追踪问题和回溯历史版本。（3）技术支持：建立专业的技术支持团队，为模型维护提供技术保障。第八章风险管理策略与应用8.1风险预警与控制8.1.1风险预警机制为有效识别和预警保险行业风险，本方案构建了一套风险预警机制。该机制主要包括以下方面：（1）数据监测：通过收集保险公司的业务数据、财务数据、市场数据等，对风险指标进行实时监测。（2）风险指标体系：构建包含业务规模、资产质量、偿付能力、市场竞争力等多个维度的风险指标体系。（3）预警阈值设定：根据行业标准和保险公司实际情况，设定各风险指标的预警阈值。（4）预警信号触发：当风险指标超过预警阈值时，触发预警信号，提示保险公司关注相关风险。8.1.2风险控制策略针对风险预警机制所识别的风险，保险公司应采取以下风险控制策略：（1）业务调整：对风险业务进行限制或压缩，优化业务结构。（2）资本补充：通过增资扩股、发行债券等方式，提高公司资本充足率。（3）风险分散：通过投资多元化、业务拓展等方式，降低风险集中度。（4）内部控制：加强内部控制，保证公司运营安全。8.2风险防范与应对8.2.1风险防范措施为降低保险行业风险，以下风险防范措施：（1）法律法规完善：加强保险法律法规体系建设，提高监管力度。（2）市场准入与退出机制：建立严格的市场准入和退出机制，规范市场秩序。（3）风险教育：提高保险从业人员的风险意识，加强风险防范。（4）信息安全：加强信息安全防护，防范网络攻击和数据泄露。8.2.2风险应对策略当风险发生时，保险公司应采取以下风险应对策略：（1）应急处理：迅速启动应急预案，采取有效措施降低风险损失。（2）责任追究：对风险事件相关责任人进行追责，强化责任意识。（3）信息披露：及时向监管部门和公众披露风险信息，维护市场信心。（4）保险赔付：按照合同约定，及时履行保险赔付责任。8.3风险管理策略实施为保证风险管理策略的有效实施，以下措施应得到重视：（1）组织架构调整：建立专门的风险管理部门，负责风险管理工作的组织实施。（2）人员培训：加强风险管理人员的培训，提高风险管理能力。（3）制度建设：完善风险管理相关制度，保证风险管理工作的规范化、制度化。（4）技术支持：运用大数据、人工智能等先进技术，提升风险管理效率。（5）合作与交流：加强与国内外同业的合作与交流，借鉴先进的风险管理经验。第九章实例分析9.1某保险公司风险评估案例9.1.1案例背景某保险公司成立于20世纪90年代，是一家全国性的保险企业，业务范围涵盖寿险、财产险等多个领域。业务规模的不断扩大，公司管理层意识到风险评估的重要性，决定构建一套完善的风险评估模型以保障公司稳健发展。9.1.2风险评估模型构建针对该保险公司的实际情况，我们采用了以下风险评估模型：（1）数据收集：收集公司内部业务数据、财务数据以及外部市场数据，包括宏观经济、行业趋势等。（2）风险指标选取：根据业务特点，选取了包括赔付率、成本率、业务增长率、资本充足率等在内的多个风险指标。（3）模型构建：运用主成分分析、因子分析等方法，对风险指标进行降维处理，并结合公司实际业务需求，构建了一套综合风险评估模型。9.1.3风险评估结果及应用通过风险评估模型的运算，公司得到了各业务单元的风险评分，并据此对业务进行了优化调整。具体应用如下：（1）优化业务结构：根据风险评分，公司对业务进行了调整，降低高风险业务比例，提高低风险业务比重。（2）加强风险防范：针对高风险业务，公司加大了风险防范力度，制定了一系列风险控制措施。9.2某保险产品风险评估案例9.2.1案例背景某保险公司推出了一款新型保险产品，旨在满足市场多元化需求。为保障产品稳健运行，公司决定对产品进行风险评估。9.2.2风险评估模型构建针对该保险产品，我们采用了以下风险评估模型：（1）数据收集：收集产品销售数据、赔付数据、市场数据等。（2）风险指标选取：根据产品特点，选取了包括赔付率、销售增长率、市场份额等在内的多个风险指标。（3）模型构建：运用逻辑回归、神经网络等方法，构建了一套针对保险产品的风险评估模型。9.2.3风险评估结果及应用通过风险评估模型的运算，公司得到了该保险产品的风险评分，并据此采取了以下措施：（1）调整产品定价：根据风险评估结果，公司对产品定价进行了调整，以降低风险。（2）优化产品结构：针对高风险产品，公司进行了优化调整，提高产品竞争力。9.