2021年11月，《個人信息保護法》（下稱《個保法》）正式施行。
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“過去一年期間，《個保法》對保險業務流程規范化的影響不小。”一位保險公司合規部門人士直言。尤其在互聯網保險領域，由于這類保險主要通過采集投保人大量個人數據進行核保，如何在規范采集使用個人敏感數據與提升核保理賠效率之間找到平衡點，難度不小。
互聯網保險業務部門希望盡可能多地采集個人數據作為核保依據，很可能存在過度收集個人數據信息的行為。此外，保險公司風控部門也需要采集大量個人數據信息，多維度地驗證投保人所提供的健康信息真偽，同樣面臨過度收集使用個人數據的挑戰。
這背后，是《個保法》明確個人信息保護應遵循的原則和個人信息處理規則，針對消費者金融信息的收集、存儲、傳輸、使用、共享、銷毀等保護要求和操作規范方面做出專門規定，包括如何規范利用大數據模型挖掘分析、識別消費者的敏感信息等。
上述保險公司合規部門人士向記者透露，如今越來越多保險公司都積極推進大數據與人工智能算法技術在互聯網保險領域的應用，通過科技賦能將大量個人敏感數據信息進行“脫敏化”與“標簽化”處理，既能有效保護個人信息數據，又能精準識別投保人的風險，提升核保與理賠的精準性。
i云保數據分析專家段輝輝、彭竹近日發布的《大數據和人工智能在互聯網保險中的應用》一文指出，隨著《個人信息保護法》等政策陸續出臺，保險業界將日益注重對個人信息數據的保護。而大數據與人工智能算法模型在互聯網保險的持續應用，不但可以有效保護個人信息數據，還能在增加保費、提高保險產品續期、減少投訴等方面，發揮較高的助推作用。
段輝輝告訴記者，比如在增加保費層面，人工智能算法可以在有效保護個人信息數據的情況下，幫助互聯網保險的代理人對潛在客戶群進行精準分層，實現客戶轉化率最大化；在提高保險產品續期方面，人工智能算法讓代理人不觸碰個人敏感信息的情況下，對不同投保人采取差異化的處理方案，幫助保險公司提高續保率；在減少投訴方面，人工智能算法則可以精準預測哪些客戶具有較高的投訴傾向，幫助客服人員及時采取應對措施降低投訴率，并降低個人敏感信息泄露風險。
在他看來，隨著《個保法》實施，未來保險公司在加保、理賠預測評估等領域都將“觸碰”大量個人敏感信息，為了降低過度采集使用個人數據信息的風險，人工智能算法模型與大數據在這些領域還將得到較大層面的應用探索。
多位保險業內人士指出，未來保險機構在開展互聯網保險業務時，處理用戶信息不僅要滿足一般信息的處理原則，還要符合特定要求并采取嚴格保護措施。這意味著保險機構將根據個人信息的敏感度、重要性和特定險種需要，對個人敏感信息進行多次分級，差異化設計個人敏感信息的加密方式，以確保信息收集過程中及儲存利用過程中的安全性和完整性。
記者獲悉，隨著《個保法》持續實施，眾多保險公司正在更大范疇通過大數據與人工智能技術，將大量個人敏感數據信息進行脫敏化與標簽化，作為提升業務效率與落實個人信息保護的重要舉措。
一位保險公司副總裁向記者直言，由于保險業務會頻繁觸碰個人敏感信息，如何在規范采集使用個人數據與提升保險業務風控效率之間找到平衡點，將是保險公司持續面臨的挑戰。未來，大數據與人工智能技術在保障保險公司數據合規經營與實現個人信息保護最大化等方面，或將發揮更大作用。
科技賦能解決個人信息過度使用痛點
上述保險公司合規部門人士指出，隨著《個保法》實施，保險公司在核保領域的個人信息數據規范操作壓力有所增加。
所謂核保，概括而言，就是對投保人的健康狀況真實性進行驗證，避免帶病投保狀況發生。
通常情況下，在投保環節，保險公司往往處于信息不占優勢的地位。因為保險公司無從了解被保險人的以往病史與生活習慣等信息。因此保險公司需要被保險人在投保前如實告知自己的健康狀況與某些生活習慣。但在實際操作環節，有些被保險人告知的健康狀況不全或沒能滿足保險公司的核保要求，保險公司就不得不啟動人工核保流程，即要求被保險人遞交體檢報告等資料制作成PDF等格式，上傳到保險公司進行人工審核。
但在這個過程，被保險人體檢報告可能存在信息泄露風險，且保險公司為了核查被保險人的某個病史，可能要翻遍數十頁體檢報告與就醫記錄采集大量數據，難免存在過度收集個人健康狀況敏感信息的嫌疑。
一位保險公司客服部門人士向記者透露，過去他們曾接到個別被保險人的抱怨，因為他們的個人體檢報告很多內容被第三方機構獲悉，向他們電話營銷各類保健品。但他們內部核查下來，很難判斷到底是哪個環節存在客戶敏感信息泄露風險。
“針對這種狀況，我們決定引入大數據與人工智能技術解決相關個人數據保護盲點。”他指出。
段輝輝告訴記者，通過調研測試，他發現人工智能算法模型在個人數據保護與提升核保效率方面有兩大好處：一是大幅減少人工審核的時間與人力成本；二是很多體檢報告信息的抓取與審核都由人工智能算法模型完成，人工參與度大幅減少，降低了個人健康狀況敏感信息泄露的風險。
記者獲悉，目前人工智能算法與大數據技術已廣泛應用在短期保險產品續費領域。具體而言，以往購買醫療險等短期險的部分投保人，存在斷繳和退保風險。為了增強他們的續費幾率，保險公司往往會調取投保人的大量個人敏感數據信息，制定差異化策略吸引他們續費。但這些個人敏感數據的再度使用，可能沒有經過投保人允許或授權，與《個保法》相關精神相悖。
“在這種情況下，不少保險機構通過人工智能算法模型，根據投保人、被保險人、保單與代理人個人數據脫敏后所呈現的各種畫像，衍生出數十個因子，再根據新的算法模型制定個性化的策略吸引投保人續費，此舉取得相對不錯的成效，有些保險機構的短期保險產品續費率明顯提升，且退保率趨于下降。” 段輝輝表示。
多位保險業內人士告訴記者，如何在規范使用個人敏感信息與降低投訴之間找到平衡點，同樣是保險公司面臨的業務挑戰。
一直以來，保險產品的投訴量與投訴占比，是業界判斷保單品質高低的一大評估標準。因此各家保險公司都希望能提前對投保人的投訴傾向進行預警，對哪些可能投訴的投保人提前介入，最大限度降低投訴量和投訴率。但在這個過程中，保險公司可能會反復使用個人的很多敏感數據，甚至獲取很多被保險人的個人隱私，作為判斷他們是否投訴的重要依據。
在這種情況下，部分保險公司正嘗試引入人工智能與大數據技術，通過先對客戶個人信息脫敏化與標簽化處理，再判斷哪些類型客群投訴幾率較高，再制定相應措施對代理人進行培訓，由他們采取措施做好客戶服務工作降低投訴量。
加快落實個人信息保護最大化
值得注意的是，為了落實《個保法》相關規定，今年銀保監會也積極開展銀行保險機構侵害個人信息權益亂象專項整治工作。
8月下旬，銀保監會下發《關于開展銀行保險機構侵害個人信息權益亂象專項整治工作的通知》，全面摸排機構自2021年以來與消費者個人信息處理活動相關的經營行為和管理情況，要求銀行保險機構全面自查整改，強化整治問責，建立長效機制。
其中，自查過程要堅持立查立改，對短期內無法整改完成的問題，要建立整改臺賬，明確整改措施，逐項逐步推進，確保整改到位、問責到位。對不當操作行為，要立即叫停或糾正，出現泄露個人信息等嚴重侵害消費者信息安全權問題的，要問責到人。
記者獲悉，這次摸排工作分三個階段開展：一是2022年8-9月，自查整改階段，9月20日銀行保險機構將自查整改報告報送監管部門；二是2022年9-11月，監管抽查階段，抽查突出重點機構和重點業務；三是2022年12月20日前，總結匯報階段，各地報送專項整治工作報告，包括自查情況、抽查情況、查處情況，典型案例等。
近日，銀保監會官網公布兩份行政處罰決定書，兩家財險公司三名員工分別被處以5年禁業的行政處罰，理由是“違反法律規定侵犯公民個人信息”。
“這也給我們敲響了警鐘。”上述保險公司合規部人士直言。目前保險公司正積極引入人工智能算法與大數據技術，有效解決加保與理賠預測領域的個人敏感數據過度使用問題。
記者獲悉，隨著越來越多保險公司開始重視對客戶的全方位的經營，如何對客戶全生命周期數據進行挖掘，從而提升客戶加保的可能性與需求，正成為保險公司拓展業務的一大方向。在這個過程中，保險公司需獲取大量投保人與被保險人的性別、年齡、職業、婚姻、收入、歷史保單等信息，以及家人的相關狀況信息，從而構建信息特征研判他的加保需求。但此舉又將涉及未經同意收集個人信息、超出業務辦理所必需的范圍收集個人信息、給予不合理的數據采集使用授權等問題。
“因此，通過大數據與人工智能算法將個人數據信息進行脫敏化與標簽化處理，再通過邏輯回歸算法、決策樹算法、XGBoost算法和Lightgbm算法，洞察哪些因素對投保人加保產生明顯影響，并精確預測加保概率，就顯得尤其重要。” 段輝輝告訴記者。此舉既能有效保護個人隱私數據信息安全，又能提升保險公司對客戶加保需求的精準研判，對業務發展有新的助推作用。
在段輝輝看來，目前基于人工智能算法的理賠預算模型也開始普及，幫助保險公司在不過度使用個人敏感信息的情況下，全面分析理賠案件的當前保單信息與歷史理賠數據，提升理賠案例的預測準確性。
“目前，這類基于人工智能算法的理賠預算模型基本無需人工介入，某種程度也有效防范被保險人健康狀況等敏感信息的泄露風險。”他強調說。
記者獲悉，隨著保險公司對《個保法》相關條款的理解日益深入，一些保險公司正積極聘請專業人士，對公司內部的客戶敏感信息保護盲點，保險公司信息系統建設缺陷所引發的個人信息泄露風險進行“診斷”，從而不斷優化調整業務流程，確保保險公司的數據合規經營，進而實現個人信息保護最大化。
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