慧眼识“单”、乘“数”而上——人身险保单穿透式智慧监测应用平台
一、模型设计背景：锚定目标、聚焦使命
（一）“长牙带刺”、有棱有角，高标准答好金融监管“时代之问”。山东金融监管局深入贯彻总局党委决策部署紧紧锚定强监管严监管的目标任务，以保单细粒度数据为切入口，创新搭建人身险保单穿透式智慧监测应用平台，从微观角度对辖区2000余万张保单的基础信息、营销员数据、销售行为要素进行整合分析，抽丝剥茧、卯住重点、全面解剖，精准锁定风险源头，前置采取监管措施，着力实现风险化解的闭环管控与保单服务质效的双重提升。
（二）数智结合、科技赋能，高效率破解监管“基层之难”。人身险基层监管形势面临着人力资源不足、机构数量众多、监管任务繁重三重困境。探索向数据科技借生产力是新时代监管必由之路，我局利用EAST系统、总局智慧监管平台，机器学习算法等工具，搭建人身险保单自动化预警分析平台，实现风险早识别、早预警。强化分级分类监管，对不同类型机构差异化配置监管资源，有效提升监管效能。（三）先立后破、试点先行，高质量统筹行业“发展之需”。按照先立后破、以点带面、稳妥推进原则，在烟台地区先行开展保单分类创新试点。试点以来，前瞻锁定处置风险保单56.5万件，保单金额364.4亿元，发现客户信息不真实等9类887个问题，试点地区人身险投诉举报实现双降，其中受理举报数量同比下降22%，丰富的经验数据为模型搭建与平台建设奠定坚实的实践基础。
二、模型思路：慧眼识“单"、乘"数”而上
按照科技、数据、业务相融相促思路，通过“分类锁定-可视分析-贴标管理-前瞻预测”四步走方式，实现对人身险业务全方位精准监测、高效分析与闭环监管。
图1：模型整体逻辑图
（一）“分类锁定”筛数据。按照“政策为基+风险为要+实践为例”三位一体的思路，梳理3000余件保单风险事件，形成“2+5+N”的保单分类体系。从“防风险”和“优服务”两个维度出发，划分异常保单、可疑保单、大额保单、老龄保单、睡眠保单5大保单类型，针对不同保单类型创新设计12个子模型，以EAST监管标准化数据为底层视图，外接营销人员星级评价系统、机构经营核心动态指标，精准捕捉保单风险要素、客户行为信息等数据特征，多角度、全方位勾勒风险画像。初步挖掘出异常保单1.8万张、可疑保单146万张、大额保单1.9万张、老龄保单92万张、睡眠保单343万张。
图2：五类保单定义
（二）“可视分析”看数据。以分类锁定的目标保单池为基础，开展可视化多维特征分析，提升数据传递赋能效率，推动单点风险排查向全域全程全链风险揭示转化。构建地区分布、机构分布、渠道分布、产品分布、多特征保单分布的五维概览图，连接运用省局智慧监管平台，实现风险可视化分析和一键查询功能。通过多维概览图，可清晰直观判断地异常保单在公司、险种、渠道及地区的分布情况，从而对高发多发机构、渠道重点布控，对相关险种专题研判，切实做好行业趋势性风险管理与单体风险防范化解工作。
图3：异常保单多维概览图
（三）“贴标管理”用数据。坚持数据价值与业务逻辑的融合统一，推动保单分类结果应用，强化分级分类监管。从风险和服务两个维度构建“贴标”管理体系。以“风险类”为例，将各机构异常保单和可疑保单的表现开展赋分评价，根据风险等级得分，从高至低依次按照“重点关注、一般关注、正常”三类开展贴标管理。从结果看，“风险类”重点关注公司有13家，一般关注类19家，正常类22家。“服务类”重点关注公司有13家，一般关注类14家，正常类27家。通过“贴标”管理，分类施策采取监管措施。
图4：贴标管理应用图
（四）“前瞻预测”挖数据。紧盯消费者权益保护工作，探索利用机器学习算法搭建保单投诉风险预测模型。提取保单分类结果、业务员投诉率、累计保费等13项保单特征因素，利用Light GBM算法对1716条历史保单数据进行样本训练。从测试集结果看，模型预测精确率、召回率分别为0.79、0.83，反映该模型具有较高的准确性和预测价值。其中业务员投诉率、业务员从业时间、保单分类结果等特征重要性较高，会对目标变量（投诉风险）产生更显著影响。以预测模型为基础，对贴标管理重点关注类公司新单质量进行动态预测分析，识别并判断风险集聚状况和风险隐患，督促公司针对性加强排查，定期反馈处置结果，提升监管“四性”。
图5：特征变量贡献图与新单投诉预测发生率
三、模型创新点：以“三破”促“三变”
（一）突破数据壁垒，变“盲打”为“精打”。充分挖掘数据要素内在价值，在数据广度、深度、精度上再用力，整合推动包含银保数据、中介系统数据、非标准化风险指标数据在内的跨库融合和循环畅通，对保单、投保人、业务员、公司多主体特征信息进行汇总，探索建成多元化采集、主体化汇聚、知识化分析、靶向化服务的数据资源利用体系（二）突破应用壁垒，变“治理”为“智理”。紧贴监管业务实际，丰富扩展应用场景，数据端实现“挖、看、用、推”的全链条应用模式，业务端形成“风险监测、分类评级、差异监管、前瞻预测”的全流程闭环管控体系，深入揭示市场风险根源。
（三）突破思维壁垒，变“被动”为“主动”。以新技术、新方法、新理念为纽带，分类思维助力有效监管、数图结合提升精准监管，人工智能实现前瞻监管，探索建立事前监管规则数字化嵌入，事中审慎分析穿透式分类，事后分类施策精准化管理，推动事后“被动”管理向事前事中“主动”引导转变。
四、应用价值：汇聚立体效能、全面助力监管
（一）“点”上突破、细处用功，智慧监管夯基垒台。模型具有使用便捷，应用效果好，可拓展性强的特点，有效实现对宏观行业风险趋势与微观单体机构风险点的早期识别与掌握。在非现场监测中，针对性下发非现场监管意见书12份、监管提示8份。在现场检查中，发现贷后即保、垫付保费等疑点45个，涉及金额326万元。在平台建设上，推动模型建设与省局智慧监管平台“并联”改“串联”，实现功能无缝衔接、一体推进。
（二）“线”上延伸、实处发力，消保服务升维扩面。探索开展新单投诉纠纷风险前瞻性预测，对重点类公司新单开展全面分析，共向公司移送疑点保单20余万单，推动行业前瞻解决销售误导、理赔惜赔等问题3334次。推动公司全面提升内控管理能力，在风控机制建设、消保服务意识、业务质量品质和客户体验追踪上创新完善工作机制1850项。
（三）“面”上覆盖、深处扎根，长效机制精准有力。印发《关于加强保单风险管理优化人身保险服务质量的通知》（鲁金办便函〔2023〕225号），督促公司客观审视负债业务质量，立足自身特点制定差异化、精细化分类标准与处置措施，受到总局肯定和采用。探索将保单风险分类与销售能力资质分级工作融合推进，紧盯营销人员管理难、执业分级分类风险导向弱等问题，推动“三适当”要求落实落细。