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新科技在年金受托管理中的应用——大数据在年金受托管理中的应用

 新科技在年金受托管理中的应用——大数据在年金受托管理中的应用


  在过去的十余年间,年金在运营、投资、管理及监管等各方面均得到长足发展,但同时也

  面临数据交互时效慢、处理和整合难度大、应用少、价值低等一些列问题。本文尝试通过“大数据”、“AI”及“区块链”等新科技手段,为年金运营中存在的问题提供具体的解决方案。通过大数据应用,可以引入更多年金管理所需的外部数据,并有效提升年金数据的价值,从而在年金方案优化、年金资产风控等方面得到提升。在AI技术方面,机器学习技术可以有效识别数据交互过程中业务凭证模板、字段的差异及变化,提升系统对业务的支持程度;利用智能投顾系统,可更有效监督年金资产运作的安全,识别客户风险偏好,定制更具针对性的风险组合;利用智能客服系统,可以增加计划成员的参与度和互动。在区块链技术方面,通过年金行业区块链联盟的建设,有助于年金的数据交互、数据整合、运营流程精简以及业务接口统一。本课题包含五部分内容:年金运行管理的基本框架和存在问题;大数据在年金受托管理中的应用;AI在年金受托管理中的初步应用;区块链在年金受托管理中的尝试;结束语。

  自2010年《Nature》推出BigData专刊起,“大数据”概念被越来越多的政府、企业所接受。截至目前,大数据在公共卫生、智慧城市、商业推广,甚至是政治选举等诸多领域都已有成功案例,取得令人惊叹的成果。

  本章节将主要从年金受托角度阐述大数据在年金行业的应用。识别与年金相关的大数据范围,通过大数据分析、数据挖掘等方式,解决传统年金受托运营中存在的问题,为年金受托运营带来变革与转型。

  (一)年金大数据应用分析

  简单的说,“大数据”指采用传统数据库管理工具或传统数据处理方式很难处理的大型而复杂的数据。现有的年金运营是从年金业务本身出发的一种运营管理模式,尚处在“把事情做完”的阶段。通过大数据应用,将相关领域数据引入到年金运营管理中,经过对数据的整合、分析,或可给年金带来重大变革,进入“把事情做好”的阶段。

  1.年金大数据整合

  参考GartnerGroup2017年发布的最新技术成熟度曲线(TheHypeCycle),大数据发展至今已度过萌芽期和过热期,即将从低谷期进入复苏期(稳定爬升的光明期)。

  技术成熟度曲线又称技术循环曲线,Gartner公司依据其专业的分析、预测及推论对各项新科技的成熟度进行分析。技术成熟度曲线已逐渐成为企业乃至政府是否启用某项新技术的重要判断依据。

  在稳定爬升的光明期,企业对大数据的理解更为透彻,大数据应用从迎合概念转变为创造价值。麦肯锡公司在2015年发布的大数据报告“大数据是革命、竞争、生产力的下一个前沿”中对不同行业大数据实施的难易度与价值进行了分析。从中不难看出,年金所属的金融与保险板块大数据实施难度最大,价值最高。

  (1)年金大数据类型

  为保证年金大数据项目的价值,项目实施过程中首先需要解决的是对大数据的定义及识别问题。虽然大数据的概念指“所有数据”,但在具体的实施过程中还需结合年金行业特性及受托人运营管理与投资监督两大职能进行内外部数据的识别甄选。

  现有年金计划的方案通常是企业、集团、乃至省市统一规则,无法根据员工所属行业、地区以及个人经济状况进行优化推荐,实现年金方案的差异化、精细化。因此,从年金方案的个性化测算、养老金替代率的动态计算、投资监督更高效准确等方面出发,我们提出以下七点与年金受托相关的数据范围。

  ①个人基本养老保险数据