大数据时代我国财产保险公司财务风险及其防控研究

大数据时代我国财产保险公司财务风险及其防控研究摘要：大数据技术的背景下，我国财产保险企业的发展进入新的阶段。本文分析财产保险公司当前所面临的财务风险，分析财产保险公司所面临的财务风险的成因与来源，找出防控财务风险的防范点。分析发现，大数据技术可以帮助企业进行数据挖掘，完善资产配置与理赔审核流程，识别不同客户，细化承保条款等，从而建立起完整、动态的风险防控体系，这不仅有利于单个企业的风险规避或者降低，更是有利于整个行业形成动态、联动的机制，推动持续健康发展。关键词：大数据；财产保险；财务风险Abstract:Underthebackgroundofbigdatatechnology,thedevelopmentofChina'spropertyinsurancecompanieshasenteredanewstage.Thisarticleanalyzesthefinancialriskscurrentlyfacedbypropertyinsurancecompanies,analyzesthecausesandsourcesoffinancialrisksfacedbypropertyinsurancecompanies,andfindsthepreventionpointsforpreventingandcontrollingfinancialrisks.Theanalysisfoundthatbigdatatechnologycanhelpenterprisestocarryoutdatamining,improveassetallocationandclaimsreviewprocesses,identifydifferentcustomers,andrefineunderwritingterms,etc.,soastoestablishacompleteanddynamicriskpreventionandcontrolsystem,whichisnotonlybeneficialtoindividualenterprisesTheriskaversionorreductionismoreconducivetotheformationofadynamicandinterlockingmechanismfortheentireindustryandthepromotionofsustainedandhealthydevelopment.Keywords:bigdata;propertyinsurance;financialrisk一、引言（一）选题背景与研究意义（1）选题背景在互联网金融的时代，大数据技术应用变得越来越重要，所有的商业思维正在转向数据的思维。大数据技术的发展与应用已经逐渐渗透到各行各业中，并且在各行各业的发展中起到至关重要的作用，特别是保险业的发展更离不开大数据。在分析各种客户的多样需求、确定所要开发的各种产品以及在风险定价方面等各个方面，大数据对于保险公司特别是财产保险公司来说都具有重要的作用。在风险的识别与防控方面，大数据技术能够有效地帮助财产保险公司充分地挖掘潜在地风险，及时地应对相关的现时风险。大数据技术的应用最重要的方面，还是能够支持保险公司更加精准地定价，从而能够提高在承保方面的风险识别能力，进而还可以理赔过程中的识别相关欺诈行为的能力，以提升财产保险公司的整体的风险识别与防控能力。但是财产保险公司在大数据整体应用方面，依然处于初期阶段或者是落后的状态，特别是与证券公司等企业相比。主要是由于大部分的保险公司的内部数据还没有完成整合，甚至有些数据还处于信息孤岛的状态，大数据的作用在保险业中并没有充分利用。（2）研究意义在中国不断增加的保险市场的实体数量，加上整个保险市场竞争的不断地加剧，财产保险业的保费水平巨剑下降的过程中，保费水平的下降意味着保险公司每单位保费支付的风险增加，通过动态的财务分析的背景并结合保险公司的实际情况分析，目前的财产保险公司的财务风险规避制度仍存在着诸多的问题，主要的原因是缺乏完善的财务风险防控体系，本文选题对于我国财产保险公司财务风险的防控具有重要的理论意义和现实意义。财产保险公司需要加强内部控制和财务风险预警机制，加强保险人员的风险控制意识，有利于稳定社会与经济。（二）财产保险公司财务风险及防控的研究现状（1）财产保险公司财务风险成因研究对于财产保险公司财务风险的成因，不同的学者进行了多角度的分析。其中针对于保险公司面临的单一风险进行成因分析，主要集中在投资风险、承保风险和理赔风险。王向楠（2018）认为财产保险公司面临巨大的承保业务赔付风险，各险种对于整个财产险业务组合的赔付风险的影响是不相同的，针对于每个险种需要有不同的风险成因分析;段国圣等（2018）则是分析保险机构的长期资金的应用所带来的投资风险，分析我国保险机构项目投资存在的问题导致的风险，并借鉴了欧洲的先进的项目投资经验;陈迪红等（2013）通过度量业务线之间的相关结构，分析保险公司面临的承保风险。此外，一些学者也从整体的角度分析保险公司存在的财务风险，其中李海燕（2013）指出偿付能力不足、资产负债匹配性差、业务财务数据失真是财产保险供暖公司面临的财务风险；汪文盖（2014）认为财产保险公司全面风险管理技术平台未搭建、监管机制不健全和公司治理体系未完善等是导致财务风险的主要原因；姜蕾（2015）指出资金管理不善、业务数据不真实、准备金提存不当和资产负债不匹配等方面是导致财产保险公司财务风险较高的原因。陈红光（2017）通过财务比率分析法分析公司在筹资、投资、承保和理赔环节存在的财务危机，指出我国保险公司多元化的筹资模式与单一的投资模式不匹配，导致其无法分散投资风险。进入新时期，财产保险公司将会面临新的风险，因此不少学者针对于新时期财产保险公司面临的新风险进行了分析。其中侯旭华等（2018）指出互联网保险公司面临的财务风险主要由于筹资渠道受限、盈利压力较大、保险产品存在定价风险、骗保风险增大等造成的。侯旭华（2019）则进一步基于模糊综合评价法，对于互联网保险公司财务风险预警研究。（2）财产保险公司财务类型研究对于财产保险公司主要面临的财务风险的类型也是学者研究的重点方面，不同的学者基于不同的角度分析财务风险的类型。刘新喜（2011）将财产保险公司面临的财务风险分为内部风险和外部风险，其中内部风险包括：承保风险、资产风险、操作风险、理赔风险等，外部风险包括：政治与社会环境风险、经济与投资环境风险、竞争风险、信用风险等，并且通过与传统风险管理比较，提出企业需要进行全面风险管理；鱼亚凤（2013）认为财产保险公司存在的财务风险主要包括偿付能力不足、负债管理失去平衡、业务管理信息系统失真加剧了管理风险、销售系统过于强势而忽略财务系统；巴晓丽（2019）则认为保险公司的财务风险主要表现为业务风险、财务风险、市场风险和赔付责任准备金不足风险；王奈梁（2018）则是通过财务管理各个环节的角度将保险公司的风险分为筹资风险、投资风险、资金回收风险和收益分配风险。（3）财产保险公司财务风险防控研究对于我国财产保险公司的财务风险防控的研究，鱼亚凤（2013）指出财务管理是企业管理的核心，财产保险公司作为一种特殊的企业管理风险，操作其本身的风险，不仅与保险业务有关，同时与保险公司的管理水平密切相关；欧阳越秀等（2019）则针对于不同类型的保险企业，实证研究得出中资企业风险控制要点要关注承保业务质量和成本管理，而中资民营企业和外资企业则要关注风险管理专业化人才的引进和培训；苗力（2019）认为保险公司利用大数据来控制面临的道德风险和信息不对称的问题，来防控财务风险；赵宇龙（2019）指出通过风险的市场穿透来防范和化解保险业另类投资的风险。在国外的学者对于风险管理与防控的研究当中，Hoyt（2006）分析了ERM在保险行业的具体应用，并认为这是一种风险管理的方法，并且认为这种方法具有综合性。对于财产保险公司的财务风险的量化研究是近几年研究的重要方面。特别是国外的学者，更早的从定量的角度进行风险的分析，并且建立了一些有效的研究方法以及假设，其中Deelstra等（2010）强调建立财产保险公司的风险度量的模型，并提出相关的假设。Eling等（2009）提出了Copula的模型进行市场风险的度量，适用于构建两个风险的联合分布。一部分国内的相关学者也致力于量化研究，通过建立模型度量风险一直是财务风险研究的重要方向。田玲等（2014）通过构建单调模型探讨财产保险公司承保风险经济资本度量方法，得出共单调模型更加适合度量财产保险公司承保风险。李慧等（2015）则是将传统动态财务分析方法与Copula理论相结合构建了财产保险公司财务风险度量模型，显示财产保险公司为了获得当前的收益承担了过高的风险。（三）本文主要研究内容和研究方法本文主要是结合当前大数据时代的背景，探讨财产保险公司如何进行财务风险的防控。首先，根据当前财产保险公司的经营状况等的信息，分析财产保险公司当前所面临的财务风险，主要是从投资、承保、理赔和收益分配等四个环节进行分析，并更加具体的阐述在大数据背景下财产保险公司所面临的新的财务风险以及大数据技术的应用情况如何等。在进行分析财务风险时，也是探讨并总结了相关学者的论文与文献对于此问题的分析，从而增加了文章的综合性；其次，进一步探讨与分析财产保险公司所面临的财务风险的相关成因与来源，对于每类风险都进行相关的成因分析，从而帮助企业更好的找出问题，找出今后防控财务风险的重要防范点；最后，从宏观到微观、从政府到企业层面，研究提出在大数据的时代背景下，财产保险企业随财务风险防控的对策以及建议，针对所面临的风险建立动态的、系统的风险防控体系。基于前边分析所得的风险成因以及问题，对于财产保险企业财务风险进行针对性的自我思考，提出相对有实践意义和理论意义的措施与建议。本文主要是进行财产保险公司财务风险问题的理论研究，使用的主要研究方法如下：（1）文献探讨法。是面对财产保险公司财务风险，对研究领域个学者的相关成果进行分析、探讨。在分析财产保险公司的面临的主要财务风险部分，一部分就是采用文献探讨，对在此领域中的相关学者的研究成果进行综合性探讨，在结合当前实际状况，从而全面得出面临的风险。（2）经验总结法。对现实中财产保险公司面临的财务风险采用了经验的总结，结合当前企业的面临的实际，对企业当前与过去面临的风险的相关经验进行总结，从而使文章更加符合实际。此外，在给出对策与建议部分也是结合相关的经验进行论述。二、大数据时代与财产保险公司财务风险概要（一）大数据时代概要“大数据”本早已经在众多的领域都有广泛地应用，特别是军事、通讯等方面，近几年广泛地进入大众的视野中，主要得益于互联网的快速发展和信息产业的崛起。在每一个行业和业务领域，对于数据的充分挖掘和恰当运用，将有效的促进按行业与业务的发展。当今时代进入了数据时代，数据成为重要的资源，也是重要的生产要素。正如很多人所说的那样：得数据者得天下。数据的作用正在逐渐的变大，并且数据也出现了迅速地膨胀。数据有可能直接或间接地决定着保险企业的未来发展状态。初期时也许大多数的企业并没有认识到数据可能带来的问题，没有觉察到数据增长带来的一些隐患。但是随着数据的发展以及问题隐患的逐渐被深入认识，企业逐渐有了数据对企业的重要性的意识。大数据技术的快速发展，加上人工智能的广泛普及,未来企业的发展的商业模式业发生巨大的变化。整个企业的发展都将逐渐离不开大数据技术的支持，特别时企业的重要方面—财务，所面临的不论是内部环境，还是外部环境，都将发生巨大的变化。随着国家的发展和人们生活水平的不断提高，保险企业的发展也进入了新的阶段。政府对于保险企业给予了大力的支持，并且有许多政策出台来促进保险业的发展。保险企业的发展使得企业自身的数据规模不断增加，整个保险行业的数据规模也是与日俱增，这就需要我们充分利用大数据技术，对大量的数据进行处理，并且系统地管理与全面地分析。（二）财产保险公司财务风险概要（1）财产保险的发展现状近几年，财产保险企业的发展经历了多个时期，可以分为恢复期、分业成长期、快速发展期和调整优化期。改革开放以来，我国财产保险业取得了显著发展，保费收入快速增长，财产保险密度和深度明显提高。数据来源：中国银保监会从图表1中可以看出财产保险累计保费收入的趋势变化相对平缓。与2019年相比，2020年的前三个月的保费收入，同比是趋于增长。说明我国的财产保险行业的发展相对平稳，处在调整优化阶段。数据来源：中国银保监会从图表2可以得知，与2019年相比，2020年前三个月的累计赔付金额是低于同期的。一定程度上说明受到新冠疫情的影响，总体财产保险的赔付率呈现一定下降趋势。图3，2020年3月财产保险公司经营情况表数据来源：中国银保监会统信部上图是银保监会公布的，关于2020年3月财产保险公司经营情况。从表中可以看出原保险保费累计收入，达到3601亿元。从中也可以看出财产保险各个组成部分的具体情况，企业财产保险收入173亿元，家庭财产保险收入29亿元，机动车辆保险收入1939亿元，工程保险收入42亿元，责任保险收入241亿元，保证保险收入199亿元，农业保险收入187亿元，健康险收入518亿元，意外险收入121亿元。（2）财产保险公司的财务风险现状大数据技术的发展不仅影响着企业的财务数据处理,同时也对于财务风险的预警与防控产生重要的影响。企业特别是财产保险企业，财务的相关管理也要在大数据技术的支持下，不断地进行创新与改革，来适应变化发展的时代潮流。财产保险企业对于相关人员的管理和大数据的管理将会成为未来的优势竞争点，甚至成为重要的核心竞争力。财产保险企业的经营活动都面临着许多的风险，并且财务的各个环节也都面临着巨大的风险，因此对于每一个环节都要有全面的了解与防控。财产保险企业所面临的风险是多方面的，并且对于风险的分类也有不同。财产保险企业的财务风险具有自己的独特性，所以财务风险管理也具有自己的特点。首先，由于保险公司的资金来源是多方面的，也就是说不仅有公司自身的资本金，还有保证金，更重要的是保费收入，这是公司的最主要的来源。对于财产保险公司来说，所以资金的管理风险就是企业要关注的；其次，大部分的财产保险公司主要是实行资金的集中管理，资金的整体风险相比较于其他企业就会更高，也就会使得对于资金的管理更加重要；最后，财产保险事故是否会发生，以及赔付金额是多少是不确定的，所以增加了企业风险的可能性。三、大数据时代我国财产保险公司存在的主要财务风险（一）投资组合的不合理致使高风险在大数据时代，这个阶段的财产保险公司早已经进入了多元化的经营阶段，公司的投资建设项目也是越来越多，投资性资产在财产保险公司的总资产中的比重较高，并且投资建设的规模也越来越大，从而所面临的投资风险也就越高。投资风险是财产保险公司面临的重要风险之一。本身保险行业的投资并不像其他的行业，特别是银行业。因为银行可以通过各种的形式进行发放贷款的操作，但是保险业的相关资金则是不能以贷款的形式去实现资金的保值甚至是增值。虽然保险资金的投资活动的相关严格的限制行为已经有所放松，但是对于投资的相关制度并不完善，并且监管的制度业不系统、完善，特别是在快速变化的新时期。对于保险人来说，投资风险主要是产生于资本市场的风险。投资资产是这些风险中的很大的一部分。而对于国际化的财产保险公司来说，其外汇风险也是很大的。保险资金运用是保险公司经营活动中相对独立的组成部分，资产的投资方面主要是包括权益类证券、债券等各个类别，但是相关的不动产投资也是财产保险公司的重要投资渠道。资产风险会因为不同的市场而表现出不同的程度，特别是不同类型的债券在不同的市场上的风险是不同的。外汇风险和通货膨胀与资产是紧密相联的。资金运用包括资产战略配置、资产负债匹配、投资决策管理、投资交易管理和资产托管等活动的全过程。由于财产保险公司在资产负债表上，对于资产与负债有不同的风险组合，能够优化资本的使用，用投资风险来弥补保险风险。财产保险公司如果能够做到了很好的资产负债匹配，有可能会损失潜在的投资回报，因为他们会采取长期的策略，获得更好的回报，而整体的风险仍然还在可控的范围之内。然而，这些研究没有考虑通货膨胀敏感性的负债，有可能会得出不同的结论。（二）分析、评估粗略可能致使承保风险较高承保能力是财产保险公司使得一种供给能力，它是提供给保险人甚至是保险业的一种表现。承保风险是保险企业所要面临的主要风险之一，承保风险会对整个财产保险行业的健康发展带来重大的影响。由于部分财产保险公司的粗放性经营而带来的风险。如在产险承保上，只注重保费收入，而忽视承保质量，对标的物缺乏充分的分折、预测、评估、论证．而导致风险；对被保险的标的缺乏必要的调查、了解，简化必要的手续，致使被保险人状况失真，一旦与保险人签订保险合同，就易形成风险。财产保险公司承保风险的计量与评估的不准确，会无法发现一些潜在的风险，致使企业遭受损失，赔付的比例相对较高。承保风险的计量和评估也是有各种不同的方法。其中重要的方法如下，第一种是肯尼系数评估方法，该方法通过净保费/盈余指数来衡量承保风险。这是一种相对的测量方法。系数越小，财产保险公司的承保能力越强，否则，能力越弱。肯尼系数对财产保险公司的经营业绩有一定的方法影响。通常，财产保险公司的保费收入不能超过财产保险公司净资产的两倍。因此，肯尼系数一般不超过2。第二种是净资产评估方法，这是衡量财产保险公司承保风险的重要方法之一，它能够通过财产保险公司的英文评估承保风险的能力。，具有一定程度的绝对性。资产净值越大，财产保险公司的财务能力越强，承保能力越强。第三，自我保留能力的评估也是衡量财产保险公司承保能力的一种方法。中国财产保险公司的自我保留能力有明确的规定。支付能力越强，相应的承保风险能力就越强。从整体水平上看，财产保险公司的承保风险能力总体并不理想，财产保险业的风险承保能力不足对财产保险业的持续健康产生了一定的不良影响。（三）难以预防保险欺诈致使理赔风险高理赔风险是指保险企业在风险事故发生过后，针对保险是否需要赔付以及的金额所面临的一系列风险。理赔风险是保险企业不可避免的风险，重要的是企业如何将这种风险进行降低到最小或可接受的程度，准确识别各种不良行为，减少保险欺诈等行为的发生。在保险理赔过程中，利用伪造图像证据的方式进行保险欺诈的情况时有发生。现有的反欺诈的工具，主要是针对同一个照片申请索赔的情况进行识别，但是这种方法或工具存在巨大的缺陷，它无法对相似的照片多次索赔的情况进行检测。同时在理赔欺诈案中存在对同一张照片进行翻拍后再次进行索赔，或者对于同一个案件损失多个角度拍摄照片重复索赔的情况发生，此类行为难以被人眼轻易的识别，且一般设计欺诈金额较大。根据相关表明，保险欺诈所带来的损失平均占到保险机构赔付金额的10%至30%，这对于财产保险公司来说，会造成严重的利益损失，并存在巨大的风险隐患。理赔风险较为集中的发展趋势也很明显。众多保险公司愈加重视理赔和服务，做到应赔尽赔。在大数据技术发展的初期，对保险行业的大数据分析，主要是大多数基于创痛的关系型结构化的分析方法，这些方法更多关注数据的统计分析，分析的角度较为单一且难以反应其中隐藏的关联性信息。（四）收益不科学分配可能引致风险收益分配是企业的财务中的重要环节，同时也是一定程度上反映企业的盈利情况，其主要包括两个方面：一是留存收益；二是分配股息。收益分配风险是企业由于收益取得和分配而对资本价值产生影响的可能性。收益分配风险的一个重要表现方面是无法及时的筹集所需要的风险，财产保险企业在进行保险赔付时，却没有足够的资金进行赔付，这是保险企业所面临的重大风险。保险企业的收益分配风险概括反映了产出节点上的经营风险和分配阶段的资本支付风险，它是下一次循环资本垫支价值的资金来源，是资本价值经营所有财务风险的开始，制约着资本价值的规模。很多的财产保险企业本身的资本结构是分配不合理的，而且收益分配分配制度要适合保险发展的整体状况。四、大数据时代我国财产保险公司财务风险防控对策建议（一）利用大数据洞察，严控资产配置风险大数据技术的快速发展一个重要原因就是其强大的数据表达能力，它能够对保险行业中的海量数据进行建模。将多维分析技术应用到保险行业中，深入和全面地挖掘行业数据中的隐藏信息，进而对保险行业中相关投资决策的制定提供服务。在大数据的背景下，构建合理地投资风险模型是至关重要的。应用大数据与多维的分析技术，洞察数据之间的关系与关联，结合财产保险公司负债的特点，并将资产配置为合理的期限结构、资产结构，降低资产配置的风险，实现公司资产与负债的恰当匹配，防范与化解财产保险公司财务风险。通过数据的分析，对财产保险公司在资产负债表上的相关资产与负债进行不同的风险组合，优化对于资本的使用，从而能够用投资风险来弥补保险风险。为了更好的防控资产配置的风险，财产保险公司要建立全面、系统、规范化的内部控制体系，要覆盖所有业务流程和操作环节，贯穿保险经营管理全过程。在全面管理的基础上，对本公司重要业务事项和高风险领域实施重点控制。应当以偿付能力和保险产品负债特性为基础，加强成本收益管理、期限管理和风险预算，确定保险资金运用风险限额，科学评估资产错配风险。（二）分析保险大数据，精细化承保条款保险行业的发展已经累积了大量的数据。但是，在大数据技术没有广泛应用的时期，数据的应用不充分，很多措施都是依靠相关的经验来处理，没有完全的依靠数据，使得风险的处理并不那么科学与合理。现阶段大数据的应用，使得处理海量的数据成为可能。通过保险数据的分析，可以使得风险的科学防范成为可能，可以降低财产保险企业所面临的风险。大数据、预测模型等数据分析方式目前越来越受重视。将大量的保险相关数据输入模型中，从而得出定价模型，通过这样的方式，能够协助保险业以及保险企业推出更合理定价的财险产品，并且也能合理规划财产保险企业的整体储备水平。在保险业发展的恢复期与分业成长期，保险产品的定价可能仅仅是基于财产保险的责任范围，用简单的百分来计算，但是这种方式还是过于简单，不能真正的反应不同的财产保险产品的价格。随着大数据技术与人工智能等方面的技术的应用，并且可使用的方式方法的逐渐成熟，精算开始参与到产品的定价当中，通过处理历史理赔数据进而设定产品价格以及储备金水平。定价过程演变得更为精进，统计分析方法应用其中，除历史数据资料外，还有相关的其他类型数据被加入统计模型中。大数据技术的应用，定价更加合理，使得企业的承保风险逐渐降低。因为根据相关的模型可以动态分析客户的风险类别与程度，从而将对与每个客户所签的承保条款进行精细化。例如对于车险来说，利用他在以往行车记录、行为习惯等方面沉淀下来的行为习惯数据可以考察他的人格特征、信用程度，从而制定差异化的保费，降低信用好、行为习惯好的用户的保费。（三）通过数据挖掘，完善理赔审核规则、流程理赔服务会根据理赔人员的不同，在服务质量方面存在着差异。大数据技术可以采集理赔人员工作时的各个维度数据，对于这些数据进行分析之后，可以发现每个理赔人员的行为偏好和理赔习惯，从而对其提出针对性地改进建议和批评教育，达到每个理赔人员都是合规理赔的效果。对于理赔环节可以建立大数据管理的模型，然后在各个环节收集数据，对风险达到准确识别和管控。人工智能、大数据、云计算、区块链的快速推广，大幅改变传统保险链条的前、中、后台关键支点，使得保险行业理赔方式也在悄然发生变革。从理赔的流程方面，利用大数据技术对理赔流程进行分析，对容易出现漏洞的环节进行分析，从而改进理赔流程，防止出现骗保，监守自盗的行为，为客户提供准确、完善的理赔服务。在大数据技术发展的大势所趋下，利用计算机视觉技术来判定两次案件提供的图像证据之间的相似性，防止此类保险欺诈。引入大数据技术，能有效提升保险公司在理赔环节的风险识别能力和防控能力，提升承保理赔等服务效率便捷的理赔能，为客户带来更好的服务体验。整体而言，大数据技术将会带动理赔率和理赔时效明显提升。从理赔效率、服务效果和理赔管控三个维度，“互联网+保险”便捷服务模式和互联网影音技术在查勘理赔中广泛运用，将有力提升了理赔服务效率和消费者体验，理赔服务指标持续优化，推动部分与消费者体验直接相关的周期类指标达到较好水平。（四）识别客户不同特点，适用不同的风险测量准则财产保险公司所面临的每位客户都有各自的情况与特点，所以承保所面临的风险也是不同的，所以不应该对所有的客户实行“一刀切”。运用大数据技术追踪每位客户的数据，识别不同的风险。每位投保的客户降低风险的一个重要措施就是要，根据所要承保的客户的不同特点，进行不同的风险测量。这并不是说要针对每一个客户都要建立相关的模型，这样费时、费力、费资源，现阶段的大数据技术无法这么做也没有必要这么做。更加理智、科学的做法是用大数据识别到不同类型的客户，并对每个类型的客户建立一个基础的模型，再在每个类型中进行人员的细化，在模型中加上相关的变量进行控制，使得其使用的范围可以不断地拓展与完善。风险测量的标准也是不同的，财产保险分为几个大的类别，主要的企业财产保险、家庭财产保险、机动车辆保险、工程保险等等，这些保险的类别有会根据随面临的每个客户的不同而出现不同的问题。在大数据技术未有效利用之前，公司对客户的风险评估，主要是从历史的损失资料、地理环境等方面进行简单的分析，而且历史的损失资料也可能没能够有效的利用。通过大数据技术对客户的相关信息进行风险识别，结合运用风险因素预先分析的防范、技术衡量方法等专业的分析风险的技术，高效识别。（五）系统化、智能化识别分配风险，适时调整方案财产保险公司是一种特殊性质的公司，有其自己的特殊性，但是本质上仍是公司，所以对于利益的分配就会与其他公司有一定的共同点。险公司在收益分配上缺乏有效的控制制度，并且没有考虑到当前本企业所面临的现实，没有适合企业情况的科学分配决策，将会影响到企业的整体资本结构，从而对企业形成巨大的风险。大数据技术的应用下，建立企业的收益分配预测模型，将各种相关的风险变量计入，从整体上识别风险，从而实现对风险的认知是全面的。更重要的是将大数据技术与人工智能进行结合，能够动态的识别风险，提高风险识别的准确率。此外，建立动态的内部控制制度也是重要的方法，它将会严格管控财产保险企业内部的收益分配风险。对保险企业的收益分配进行有效的内部控制，需要建立系统的管理机制。在财产保险企业的内部，建立分配风险的评价体系对单个风险和整体的风险进行识别与评价。企业要做好与股东等相关的利益关联者的相关的利益沟通，不能正确的处理企业的财务关系而带来的风险，会导致企业的遭遇分配风险。 （六）建立保险大数据管理平台，动态进行风险防控大数据技术为企业加强管理提供了新的可能，特别是在精细化管理方面。大数据技术具有非常广泛地应用场所，从保险设计到营销设计，都可以通过大数据技术进行精细化分析，从各个环节建立指标体系进行考核，在通过大数据技术提供的数据来检查管理方面存在的问题。在建立相关的完整的指标体系后，要进行动态的监控与追踪。在出现问题时，能够第一时间的接受到相关的警示信号，提示相关人员做出应对，分析是否还存在其他的更为隐蔽的或者潜在的风险。在发现问题后更应该及时的制定出相应的防范措施，针对问题写出相关解决问题的可行性报告。参考文献1.王向楠.财产险业务线的系统性风险研究[J],保险研究,2018