人工智能时代保险业数据安全治理：现状解析、风险应对与路径构建

在数字经济蓬勃兴起与全球科技竞争白热化的大环境下，人工智能技术正全方位、深层次地重塑保险行业生态。保险业作为典型的数据密集型产业，在智能化转型进程中，数据已从传统的业务记录载体，成为驱动创新发展的核心生产要素。从智能核保理赔系统的高效运作，到基于大数据的精准风险评估模型构建，再到依托人工智能开发的创新型保险产品不断涌现，数据要素在保险价值链中更加关键。随着数据规模呈指数级增长，应用场景愈发多元，加之人工智能技术本身的复杂性，保险业数据安全风险也随之水涨船高，形势空前严峻。如何构建科学且行之有效的数据安全治理体系，达成数据价值挖掘与风险防控间的动态平衡，已然成为关乎中国保险行业迈向高质量发展的战略性关键问题。

从全球视角审视，数据安全已上升至国家战略层面的重要议题，数据治理能力也成为衡量企业核心竞争力的关键指标。对于保险业而言，数据安全不仅关系到客户个人隐私保护、企业商业秘密守护，更与金融系统稳定性、社会公众信任根基乃至国家安全紧密相连。近年来，随着《数据安全法》《关键信息基础设施安全保护条例》等一系列法律法规相继出台并实施，我国数据安全监管体系日益完善，为保险行业的数据治理筑牢了坚实的法律框架。2024年国家数据局发布的《“数据要素×”三年行动计划》明确提出，要推动保险行业数据要素与人工智能深度融合，探索基于数据要素的保险产品创新，同时强化数据安全全流程管理。然而，在实际的数据安全治理实践中，行业仍面临诸多棘手难题：技术应用催生出新型安全漏洞，跨境数据流动引发合规冲突，数据治理能力与业务创新需求之间的矛盾也愈发凸显。本文将围绕人工智能时代保险业数据安全治理展开探讨，剖析保险业数据安全治理现状，系统梳理潜在风险，探索契合行业特性的治理路径，以期为行业数据安全治理提供有益参考。

1.数据资产规模化：从信息存储到要素转化

在数字化转型浪潮的强力助推下，保险业数据资产规模迅猛扩张，数据要素化进程显著提速。中国保险行业协会调研显示，数据安全投入占比逐年提升，部分头部机构该比例已达20%以上。当下，全行业电子化保单覆盖率已成功突破95%，头部保险机构更是将核心业务系统全面数字化。这一转变不仅大幅提升了业务运营效率，还促使保险行业积累的数据量跃升至PB级规模，构建起一个涵盖客户基础信息、全生命周期投保记录、多维理赔数据、风险评估指标等多方面的复杂数据体系。

在细分险种领域，数据积累呈现出鲜明的行业特性与技术融合特征。以车险领域的Usage - Based Insurance（UBI）模式为例，其借助车联网技术，能够实时采集车辆行驶里程、速度曲线、急加速/减速频率、驾驶时长等动态数据。通过搭建驾驶行为风险评估模型，实现了“一车一价”的精准定价。随着新能源汽车市场的快速发展，电池数据的安全管理成为新的挑战。电池的充放电数据、健康状态数据等不仅关乎保险产品的精准定价，还涉及用户隐私和企业商业秘密。某保险公司在2024年因未能有效保护新能源汽车电池数据，导致客户信息泄露，被监管部门处以高额罚款。健康险业务借助智能穿戴设备、移动医疗平台等终端，持续获取投保人的心率、睡眠质量、运动轨迹、健康体检报告等健康数据。以“惠民保”项目为例，其在实施过程中涉及大量医保数据的共享与治理，通过与医疗机构、医保部门的数据对接，实现了对参保人健康状况的精准评估，但也面临数据安全和隐私保护的难题。农险领域则深度融合遥感卫星、无人机等技术，实现对农作物生长状态、土壤墒情、气象灾害影响范围的实时监测。通过多源数据融合分析，显著提升了农业灾害损失评估的准确性与理赔效率，为乡村振兴战略提供了坚实的风险保障支撑。

2.技术应用深度化：AI 驱动的业务变革

人工智能技术的深度应用，正重塑着保险业的业务流程与商业模式。智能核保与理赔系统已成为行业数字化转型的核心驱动力，超70%的保险公司已部署智能核保系统。该系统基于机器学习算法，对投保人的年龄、性别、职业、健康状况、历史投保及理赔记录等多维数据进行深度挖掘与关联分析，将原本需3 - 5个工作日的传统核保流程，压缩至半小时以内，核保效率提升超50%，同时大幅降低了人工核保的主观性偏差与操作风险。智能理赔系统借助图像识别、自然语言处理、知识图谱等技术，实现理赔材料的自动化审核与案件智能分类。在小额理赔场景中，部分保险公司已实现“秒级赔付”，极大提升了客户服务体验与满意度。

在再保险领域，巨灾模型的数据应用达到新高度，上海国际再保险中心建设也为数据跨境流动带来新的实践探索。再保公司整合地理信息系统（GIS）数据、气象监测数据、历史灾害数据库、人口经济统计数据等多源信息，构建起复杂的巨灾风险评估模型。运用深度学习算法对海量数据进行训练与模拟，这些模型能够精准预测地震、洪水、台风等巨灾的发生概率、影响范围及潜在损失程度。例如，在某次台风灾害预警中，某再保公司凭借巨灾模型提前两周发出风险提示，助力直保公司及时调整承保策略，有效减轻了巨灾损失冲击，充分展现了数据驱动的风险管理优势。上海国际再保险中心通过建立跨境数据流动的安全通道，探索数据出境的合规模式，推动了再保险业务的国际化发展。

3.监管框架体系化：制度基础的构建

我国保险行业数据安全治理的制度体系建设已取得显著成效。2024年底，国家金融监督管理总局颁布《银行保险机构数据安全管理办法》（简称《办法》），为行业数据安全管理提供了全新指引。《办法》构建起覆盖数据全生命周期的安全管理体系，在责任落实、分类分级、技术防护与应急响应等方面作出细致规定。《办法》明确“谁管业务、谁管业务数据、谁管数据安全”的责任体系，要求设立数据安全责任人，确保责任可追溯；将数据划分为核心、重要、一般三级，并对一般数据进一步细分，助力保险机构实施差异化防护，优化资源配置；强调将数据安全融入信息系统开发全流程，在大数据、云计算等新技术场景下强化安全保障；完善应急响应机制，建立分级报告制度与专项审计机制，提升行业风险应对能力。

从行业层面来看，推动保险行业数据治理从合规驱动向价值创造转型，通过提升数据质量，为精准营销、风险评估、产品创新等业务提供有力支撑，促进保险机构优化业务模式、提升运营效率；从市场竞争角度，严格的数据安全管理有助于增强客户信任，提升保险机构品牌形象与市场竞争力，为业务拓展创造有利条件；从行业发展趋势而言，该政策为保险行业数字化转型筑牢安全根基，推动行业在数字化浪潮中稳健前行，助力实现高质量发展。

1.技术应用风险：AI 放大的安全漏洞

人工智能技术的广泛应用，在提升保险业务效率的同时，也带来了新的安全风险。智能客服系统的数据泄露事件频发，暴露出AI 技术在数据安全防护方面的短板。黑客利用语音识别系统的漏洞，通过模拟客户语音、构造对抗样本等技术手段，非法获取客户身份证号、银行卡信息、保单内容等敏感数据。某保险公司曾因智能客服系统存在安全缺陷，致使数万条客户个人信息泄露，引发大规模客户投诉与监管处罚，企业品牌形象严重受损。

AI 模型的算法偏见问题同样不容忽视。由于训练数据存在样本偏差、标注误差或特征选择不当等情况，AI 模型在承保、理赔等业务环节可能做出不公平决策。在健康险核保场景中，若训练数据缺乏特定疾病或少数群体的样本，模型可能高估相关人群的风险水平，导致保费定价歧视。这不仅损害消费者权益，还可能引发法律纠纷与社会舆论风险，对行业公信力造成负面影响。

2.合规冲突风险：跨境流动的监管困境

随着保险业务国际化进程加快，再保险业务的数据跨境传输需求与国内严格的数据出境监管要求之间的矛盾日益尖锐。《数据安全法》《个人信息保护法》对数据出境设置了严格的安全评估与审批流程，要求企业通过数据出境安全评估、个人信息保护影响评估等程序，确保数据出境安全合规。然而，再保险业务涉及大量客户敏感信息与核心商业数据跨境传输，如何在满足监管要求的前提下，实现数据安全高效流动，成为行业面临的重大挑战。

不同司法辖区数据保护法规存在显著差异，进一步加大了合规难度。欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）对数据主体权利保护极为严格，美国加州消费者隐私法案（CCPA）奉行属地化监管原则，与我国数据安全法规存在诸多不同。保险机构开展跨境业务时，需同时满足多个司法辖区合规要求，这不仅大幅增加合规成本，还可能因法规冲突致使业务流程受阻，制约行业国际化发展进程。

3.业务发展风险：数据治理滞后制约创新

数据孤岛现象严重阻碍保险行业创新发展。保险公司内部各业务部门、分支机构之间数据壁垒森严，缺乏统一数据标准与共享机制，导致数据无法实现跨部门、跨系统协同利用。在产品研发环节，因无法获取客户健康监测数据、消费行为数据、风险偏好数据等多维度信息，新产品设计难以精准契合市场需求，创新效率与质量受到显著影响。某保险公司在开发健康管理型保险产品时，由于无法整合医疗数据与健康监测数据，致使产品功能与客户实际需求脱节，市场推广效果未达预期。

第三方合作机构的数据管理风险，成为行业数据安全的重要隐患。在数字化转型过程中，保险公司广泛引入第三方数据供应商、技术服务商参与业务运营，但对合作方的数据安全管理能力缺乏有效评估与监督机制。部分第三方机构存在数据存储安全漏洞、数据使用超范围、违规转售数据等问题，一旦发生数据泄露事件，保险公司将面临连带责任风险，可能遭受重大经济损失与声誉损害。

1.技术赋能：建设行业级安全基座

推动隐私计算技术在保险行业深度应用，是破解数据安全与价值共享矛盾的关键。多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等隐私计算技术，能够在不泄露原始数据的前提下，实现数据联合分析与建模。建议由监管部门与行业协会牵头，制定《保险业隐私计算技术应用指南》，明确技术选型标准、应用场景规范、安全防护要求等，引导行业开展隐私计算技术实践。在车险理赔反欺诈场景中，通过联邦学习技术，保险公司可联合构建跨机构欺诈识别模型，在保护各自数据隐私的同时提升风险识别能力；在健康险领域，利用多方安全计算技术整合医疗数据与健康监测数据，实现精准健康风险评估。

基于区块链技术构建保险数据跨境传输通道，为再保险业务数据出境提供安全方案。区块链的去中心化、不可篡改、可追溯特性，能有效保障数据跨境传输安全与完整。建议试点建设保险行业区块链数据共享平台，通过智能合约实现数据访问权限精细化控制，结合同态加密、零知识证明等技术，确保数据在跨境流动过程中的隐私保护与合规性，同时满足监管部门数据可审计要求。

2.监管创新：完善差异化治理工具

建立健全保险数据分类分级管理制度，是实现精准化数据安全治理的基础。建议监管部门结合保险业务特性，制定《保险数据分类分级实施细则》，将数据划分为核心数据（如客户生物特征信息、金融账户信息）、重要数据（如健康医疗记录、风险评估数据）、一般数据（如客户基础身份信息），并针对不同类别数据制定差异化安全保护措施。对核心数据实施全生命周期加密存储、多因素身份认证、访问行为审计等严格管控；对重要数据加强传输加密、使用审批管理；对一般数据则注重合规性管理与风险监测。

试点数据出境“白名单”管理制度，优化跨境数据流动监管机制。建议选取数据安全管理能力强、合规体系完善的保险机构与数据类型纳入“白名单”，简化数据出境审批流程，同时建立动态评估与退出机制，定期对“白名单”企业进行数据安全检查，确保其持续符合监管要求。通过“白名单”制度，既能有效防范数据出境风险，又能促进保险行业国际化业务健康发展。

3.生态协同：打造共生共赢格局

组建“保险数据治理联盟”，构建行业协同治理生态。联盟成员由保险公司、保险科技企业、第三方数据服务商、科研院校、行业协会等多元主体构成，通过制定统一数据治理标准、技术规范与行业公约，推动数据共享与技术合作。联盟可定期组织数据安全技术培训、案例分享、攻防演练等活动，提升行业整体数据安全防护能力；搭建数据治理经验交流平台，促进成员单位之间知识共享与能力互补。

建立巨灾数据共享机制，提升行业风险应对能力。建议由政府部门、保险行业协会牵头，整合气象、地质、水利等部门的灾害监测数据，以及保险公司的历史灾害理赔数据，建设国家级巨灾数据共享平台。通过数据脱敏、授权访问等技术手段，实现数据在保险行业内安全共享与协同分析，提升巨灾风险评估准确性与前瞻性，为行业制定巨灾保险产品、优化承保策略提供数据支撑，同时推动保险行业与公共安全领域深度融合。

遵循循序渐进、稳步推进的原则。短期目标着重夯实基础，通过制度完善与技术试点，快速提升行业数据安全管理的规范性与技术应用能力；中期目标聚焦体系建设与能力提升，建立行业级平台、完善跨境合规体系并提升数据治理成熟度，为行业发展提供有力支撑；长期目标致力于实现数据安全与价值创造的深度融合，构建全面、完善的治理生态，从根本上提升保险行业数据安全治理的整体水平，以适应不断变化的行业环境与监管要求。