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作为全球知名再保险集团，瑞士再保险将自身定位为处于市场领先地位的“风险知识公司（Risk Knowledge Company）”，运用多种智能分析技术提升集团内部数字化能力；通过成立瑞再研究院、积极对外展开合作等方式推动行业发展，具有领先的战略眼光。

一、公司简介

瑞士再保险集团（Swiss Re Group，以下简称“瑞士再保险”或简称“瑞再”）创立于1863年，是一家再保险、保险和其他保险型风险转移方式的批量业务提供商。瑞士再保险的客户群体包括全球范围内的保险公司、大中型企业和公共部门客户。2017年，瑞再的毛保费收入为347亿美元。

瑞士再保险的业务包括三个部分：

再保险（Reinsurance）： 再保险业务由财产险再保险、人寿与健康再保险两大板块构成。除传统的再保险解决方案外，瑞士再保险还提供保险连接证券和其他保险相关的资本市场产品。目前，再保险业务是瑞士再保险最主要的业务，净保费和费用收入占比超过80%。

企商风险解决方案（Corporate Solutions）： 瑞士再保险为中大型跨国公司提供创新型解决方案，包括传统财产保险及基于需求的定制化解决方案。

寿险资产（Life Capital）： 寿险资产业务提供人寿与健康的原保险产品，并为客户提供保险资产负债表、保单管理服务、人寿与健康保险专家咨询以及广泛的市场接触渠道和新产品渠道，帮助客户把握风险，创造稳定的回报并及时抓住投资机遇。

二、数字化转型战略规划

瑞士再保险的数字化战略重点是“处于技术转型的核心(be the heart of the technology transformation)”：2014至2016年，瑞士再保险研究了超过500项关于数字产品及其应用的案例，积极地通过改善基础IT架构、进行有关数字知识和相关技术的研究、参与初创科技公司的培养等方式来确保公司始终处于行业知识和技术的领先位置。

1. 瑞再研究院（Swiss Re Institute）

瑞再研究院成立于2016年，是瑞士再保险旗下的研究机构。研究院由首席战略官约翰•R•达西（John R. Dacey）担任主席，集团的高管担任指导委员会以设定研究主题，规划研究院日程并展开工作。

针对影响保险业及再保险业的问题，瑞再研究院采用公司内部专家与全球范围内外部研究伙伴相结合的方式展开研究，为客户提供增值价值。其关注的研究领域及内容非常广泛，包括巨灾风险、保险公司数字化转型、金融经济市场、新兴市场、能源、食品安全、健康和药物、社会和政治等多方面。

瑞再研究院定期出版Sigma报告，关注保险和金融市场面临的战略性问题，提供保险市场趋势的综合分析。此外，瑞再研究院在全球对话中心（TheCentre for Global Dialogue）举办各类会议和活动，对风险与保险事件进行讨论。

2. 提高智能分析（Smart Analytics）能力

瑞士再保险还通过其他渠道提高内部智能分析能力，并在全球范围内建立了智能分析研究中心。

图1 “智能分析”主题实验室或研究中心全球分布图

瑞再认为，智能分析能力的提高将基于四个方面：

 • 建立内部智能分析功能组件与模块

瑞士再保险从底层的算法出发，在统计学、数学、计量经济学等学科内容的基础上，建立新的分析方法，定义新的模块和组件。例如，在文本和数据挖掘方面，瑞士再保险在基础知识上架设了智能检索、自然语言处理、机器学习、可视化结果等功能，并将这一类功能组件与商业领域相结合，来提供与业务密切相关的智能分析服务。

图2 内部模块建立到分析方法形成的流程

 • 基于项目实例的分析方法

此外，瑞士再保险建立了由数据科学家、分析专家组成的分析团队，与商业专家、IT架构师和工程师共同加入不同的商业开发项目。

在项目中，由商业专家提出设想方案，分析团队设计针对不同项目事件的定制化的工具、平台和分析方法。已成熟的项目将转化为有效的软件解决方案并嵌入到不同的IT环境中。基于项目实例的分析方法将帮助瑞士再保险更好地获得行业领先的大数据或智能分析能力，并实现商业分析能力与技术环境的无缝衔接。

图3 基于事件实例的分析过程

 • 数据获取与处理

在内部数据处理方面，瑞再通过智能分析与自动化流程可以识别和分析非结构化数据。在外部数据处理方面，瑞再加大投入以识别和提取关键信息。与此同时，瑞再不断加强在变化的数据环境中提取数据以及在陌生的来源中快速处理大量数据和识别不同关系和模式的能力。

 • 建立智能分析架构

瑞士再保险建立了智能分析架构，并将分析工具、分析方法和分析平台整合到架构中，提供敏捷开发环境。在基础平台方面，瑞士再保险拥有已预先安装分析环境的视觉机器、大数据CPU和GPU平台以及为认知计算和图像处理等特殊分析方法准备的云平台。此外，瑞再提供开放的数据源，并使用大数据技术（如Haddop和Spark）、NoSQL数据库（如MongoDB、Redis和Hive）以及各类编程语言（如Python、Scala和R）来实现对不同概念原型的验证和快速解决方案。

三、数字化转型具体落成情况

1. 风险分析工具

LRDTM（Liability Risk DriversTM）是瑞士再保险推出的责任风险成本计算和承保模型，通过分析在不同损失场景下风险因素对单一风险和条款的影响，帮助客户保险公司在损失信息有限的环境下更好地做出决策并进行承保。为了加强风险的可视化程度，瑞再建立了基于网页的应用程序，进一步帮助客户识别不同因素（如行业、地点、商业流程和不同的损失场景等）带来的风险影响。

2. 客户信息分析工具

会议纪要分析（Discussion Note Analytics）将高级文字分析技术应用于与客户的讨论记录中，同时引入内部和外部数据，提升对客户和市场的洞察力，掌握客户需求并将其与特定战略举措相结合，以发现战略机遇、引导客户对话和为客户提供相关服务。

慢性病地图（Chronic Disease Map）能够弥补传统疾病调查方法的不足，通过运用聚类分析、情绪分析等高级分析方法，结合划分年龄、性别和分析收入等手段，分析超过600万条推特来研究美国不同地区的疾病分布情况。该分析结果可在地图上进行查看，展示了区域内的疾病趋势和个人对于疾病的观点。

法庭案例分析（Court Case Analytics）通过文字挖掘、自然语言处理等方法对责任险理赔案件的深层次内容（如行业和企业的风险暴露情况、事件特征和趋势等）进行分析。

3. 核保工具

人寿与健康保险核保文件分析（Life & Health Underwriting Document Analytics）运用最新文字分析技术识别核保文件中最重要的信息，并将这一类信息显示给核保人员，提高核保效率。此外，文档信息还可以直接导入核保处理系统中，节省数据录入时间。

财产风险筛查（Property Risk Screening）通过文字挖掘技术从非结构化数据内容中挖掘第三方风险属性，将相关信息导入到风险识别工具中以进一步处理。短期内，风险工程师可以阅读更多的报告，来实现更精准的成本计算，进行定价决策。

合同智能化（Contract Intelligence）基于IBM Watson技术的智能搜索技术，实现合同相关信息的搜索并帮助合同专家识别和审阅相关信息。

四、评价与分析

与传统保险公司不同，瑞士再保险的数字化转型由内到外，以内部数字知识和技术的提高来驱动数字化转型。瑞士再保险利用自身的研究优势和资本优势建立瑞再研究院，并希望通过研究院和其他研究部门、技术人员的创新推动行业内风险知识的深入研究和创新型数字技术的突破与提高。

此外，瑞士再保险通过设立加速器、进行外部投资等与初创公司达成合作，获取行业内的最新动态，作为数字能力和智能分析能力的补充。作为一家大型的再保险公司，瑞士再保险的客户主要为世界各地的保险公司，因此瑞再不仅仅专注于自身的数字化转型，同时致力于推动其他保险公司乃至整个保险行业的数字化转型，以实现整个保险价值链内的价值和效率提升。

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