问:云的平台奋斗目标?
答:本平台的目标是提供一个专业、互动性强的问答服务平台,专注于提供金融领域开展数据工作所需常用知识,包括但不限于监管规定、监管数据制度、数据管理等,在交互形式上本平台会平衡原文和AI回答语料两种形式,为不同用户提供优质的查询服务。本平台不隶属机构,现有管理员1人,如有兴趣一起合作,可以在公众号“阿特拉斯打个盹”后台进行留言。问:请问你是哪个公司的产品?
答:本平台的主要工作方式是用户在前端提出问题,平台通过关键词在知识库中搜索相关文本资料,并将文本资料和问题推送给大模型进行问题解答,后台大模型目前使用的是claude3。回答问题是否符合用户要求取决问题的准确性和知识库的完整性,管理员将会根据用户问题不断进行文本更新和优化。同时后续平台将引入“直接将问题发送给大模型进行回答”的机制,提供灵活的问答能力。问:保险公司的发展阶段
问:保险业数字化转型困难
- 决策频率高的环节优先数字化
- 价值赋能高的工作优先数字化
问:数字化转型
问:数据生产力创造价值的基本逻辑
问:数据生产力创造价值的三个阶段
问:数字经济时代的资本剥削特征
问:剩余价值在数字经济时代的基本特征
问:数据商品的价值构成
问:数字平台的生产关系
问:关于GPT类的AI技术
问:保险数据人需要什么样的GPT类工具
问:激活数据要素
答:数据要素已成为国家最为关注的新金矿,《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》)、《企业数据资源相关会计处理暂行规定的政策》等文件逐一出台,各地数据交易所的陆续成立,国家数据管理局也已成立,并且在2023年12月与国家发展改革委一同印发《数字经济促进共同富裕实施方案》,国家监管层面的发力,推动行业沿着业务数据化、数据资产化、资产业务化的方向前进,数据要素则是实现这个闭环的生命水。业务数据化主要是通过各种技术或管理方式将尽可能量化公司各项业务及管理行为,并以结构化或非结构化的方式进行记录管理。目标是积累数据资源,并且通过管理和技术手段不断提升数据质量,支撑或驱动企业内部管理和业务发展。数据资产化是将所积累的数据资源转化为存在交易可能或相应价值的数据资产。目标是以整理、加工和分析,能够给企业带来经济利益的数据资源,其本质依然是数据。资产业务化是通过对数据资产的应用,所形成的的具有盈利能力的业务模式。从实践来看,目前多数是以某类对外服务的形式存在,未来如何如何提高业务壁垒,也将是资产业务化的重点。以投资中ABS的形式举例,资产价值的精髓是对风险的评估。在推进方向上,我们也许不能活在某些白皮书了,必须得先用起来,也就是使用主导,从混沌向清晰逼近,从迷蒙向真理逼近,沿着曲折的道路螺旋上升。不会现有清晰的确权,合理的规则。
问:来自金融监管一表通的挑战
答:银行业一表通铺开试点有一段时间了,虽然现在还没有看过正式的监管数据模型和监管文件要求,汇总整理实施技术厂商、咨询商公开出来的信息来看,这对于金融监管和机构的监管数据治理又是一次生产力级别的跨越,作为身在保险行业的数据人来说,得祝贺银行业已经一脚跨入到新的次元。
面对银行业监管报送的今天,保险业的机构应该提前开始考虑建设公司层面的监管数据集市,并将各监管报送任务以服务的形式进行输出。从实际上做到不同监管数据的同源管理,监管数据质量问题快速溯源。当然现实中推进还是有很多问题,集团内跨法人信息协调、机构内跨部门信息协调,我个人认为这些主要是时间和数据管理思维普及的问题。银行业从2012年进入监管数据标准化(EAST)阶段,开始在公司层面推动监管数据治理、监管数据集市概念的普及,截至到2022年启动银行业一表通设计建设前,已经走过了接近10年的时光,在这个期间,监管数据治理规范从《银行监管统计数据质量管理良好标准》(银监发〔2011〕63 号)到《关于印发银行业金融机构数据治理指引的通知》(银保监发〔2018〕22号),监管举措从数据质量通报到金额巨大的行政处罚,银行业机构从组织层面上逐渐适应了监管报送明细化、标准化带来的监管数据报送集中化要求。
来看保险业的情况,2006年开始的保险监管统计报送与银行业1104(非现场监管报表指标体系)属于同期生,目前是服役的主力保险监管数据,2021年初人身险初次报送EAST数据,截至目前人身险、产险、再保险实际报送时间不足3年,集团、保险资管公司实际报送期间不足1年,之前虽然有诸如保单登记平台、反洗钱系统、稽核系统等明细类监管报送,但没有像EAST这种需要动员起组织管理各环节参与的监管报送,基本停留在IT部门内处理,并且监管举措还停留在通报阶段,工作氛围上比较宽松,难以激发管理层从组织层面考虑统筹监管数据工作的动力。
现在,金融监管总局逐步进入正轨,职能慢慢落地,对于银行业、保险业机构的监管数据能力要求正在快速拉齐,产品复杂性、管理架构特殊性这些因素也许不能说服监管给出更多的准备时间,留给保险业补齐短板的时间并不充裕。