“十四五”规划明确提出要加快数字化发展。发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
在此趋势之下，以银行和保险为代表的金融机构应加大金融科技和数字经济对产业端的支持和渗透，推动业务数字化转型。
数字金融有其便利的一面，可以创造新的业务模式，但也会带来跨业态下的业务混合风险，这就对技术安全和数据安全等方面提出了更高的要求。
近日，银保监会在行业内部下发《关于做好2021年大数据反保险欺诈工作的通知》指出，2021年银保监会风险处置局将针对车险、意健险、农险、保证保险等重点领域，组织开展欺诈线索筛查、串并、移送，进一步健全制度机制和信息服务保障，深入推进大数据反保险欺诈工作。
数据显示，2020年保险诈骗类涉刑案件已达保险业案件总量的90%，案件风险形势严峻。而作为保险行业用户最为关心的保险理赔环节，也是保险投诉的重灾区。公开数据显示，2019年因理赔问题产生的纠纷共4.6万件，约占投诉总量的50%。因此，同核保环节一样，理赔服务数字化升级同样是为了解决用户体验和风控问题。
由此来看，保险业数字化全面升级势在必行。从用户体验提升的角度来看，随着保险科技的成熟应用，数字化理赔服务能够提升交互体验、缩短理赔周期；从企业经营角度来看，数字化升级的理赔服务能够解决保险行业长期以来面对的核赔成本和骗保风险的平衡问题，基于大数据及人工智能技术的反欺诈、反渗漏风控模型就能够有效解决这一痛点。
科学有效的风险管控对银行非常重要。如何利用技术实现高效管理，是银行未来发展急需面对的问题。
目前银行业的离柜交易率接近90%，整个银行业都在推动数字化转型和开放银行建设，迎接数字金融时代的到来。与此同时，部分银行对于风险的焦虑也与日俱增，面临监管合规压力、科技能力欠缺、数据管理滞后等多重问题。
经调研发现，部分银行在数据管理尤其是在对公业务风险管理中，存在数据与业务应用的“隔阂”以及风险管理条线业务人员风险监控难的问题。数据与业务应用的“隔阂”主要表现为金融数据的孤岛状和碎片化。尤其在海量多源异构的非结构化数据飞速涌入的情形下，数据的加工、抽取、整合愈加困难，导致这些离散凌乱的数据很难被业务人员掌握和理解，也就很难与业务场景融合，无法快速响应业务需求，造成了“技术中台数据”在转换为“业务数据”过程中出现断层。
如何将风险管理数字化？有业内人士认为，银行在对公业务风险管理上，可以通过认识计算引擎，以数据智能来驱动业务专业升级，从而对企业客户及行业进行深刻洞察。比如，在数据服务层面，整合多源风险信息，对非结构化和结构化数据实现全面的信息抽取、融合，进行沉默数据激活；在业务分析层面，对金融数据与行业数据实现“事件化”理解，将数据抽象出更便于业务人员掌握的金融事件信息；在业务应用层面，将业务风险监控与专家智识相结合，最终为业务人员及管理者提供便捷的应用工具。
当前，数字经济正步入高速发展期，银行业保险业也进入智能化阶段探索期。在发挥好国民经济纽带作用的同时，银行保险机构也应在各环节做好数字化多维风险管理。
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