導(dǎo)語：如何才能寫好一篇單個(gè)事件研判報(bào)告，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

平臺(tái)總體架構(gòu)包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)應(yīng)用及數(shù)據(jù)管理5部分。

1.1數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)源是指由公安交通管理綜合平臺(tái)、交通指揮平臺(tái)及機(jī)動(dòng)車緝查布控平臺(tái)等公安交通管理信息系統(tǒng)采集匯總的交通管理大數(shù)據(jù)。

1.2數(shù)據(jù)倉

庫數(shù)據(jù)倉庫是為各級(jí)交通管理決策制定過程提供支持的所有類型數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略集合，是在整合多個(gè)交通管理數(shù)據(jù)源的基礎(chǔ)上形成的單個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，出于分析性報(bào)告和決策支持目的而創(chuàng)建。數(shù)據(jù)倉庫包括明細(xì)層和輕度匯總層兩個(gè)層面。其中，明細(xì)層基于數(shù)據(jù)源、采用鏡像復(fù)制和增量同步技術(shù)建立；輕度匯總層在明細(xì)層基礎(chǔ)上，參照研判分析實(shí)際需求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、清洗后建立。

1.3數(shù)據(jù)集市

數(shù)據(jù)集市是根據(jù)不同專業(yè)用戶群體在分析、內(nèi)容、表現(xiàn)及易用性等方面的特殊需求，從數(shù)據(jù)倉庫歷史數(shù)據(jù)中抽取的一個(gè)針對(duì)性數(shù)據(jù)子集，用以滿足特定部門、團(tuán)隊(duì)、客戶或應(yīng)用程序分析和報(bào)告需求。

1.4數(shù)據(jù)應(yīng)用

在數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市基礎(chǔ)上，采用聚類、關(guān)聯(lián)分析、時(shí)序分析、分類、值預(yù)測等挖掘技術(shù)，有效提取交通管理大數(shù)據(jù)中固有的、以前未知的潛在有效信息，并進(jìn)行多維度、個(gè)性化集成、查詢和展現(xiàn)。

1.5數(shù)據(jù)管理

對(duì)數(shù)據(jù)處理流程、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查及元數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理，確保數(shù)據(jù)研判分析工作順利開展。

2、數(shù)據(jù)流向及處理來源

豐富、內(nèi)容完整、及時(shí)準(zhǔn)確的信息資源是有效開展分析研判的必要基礎(chǔ)。因此，分析研判系統(tǒng)建設(shè)的首要任務(wù)是收集匯總信息應(yīng)用所需的各類來源數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)整合處理形成分析研判分析數(shù)據(jù)庫。

2.1數(shù)據(jù)流向

公安內(nèi)部綜合應(yīng)用平臺(tái)所采集形成、開展信息工作所需的業(yè)務(wù)信息，包括各級(jí)公安機(jī)關(guān)交通管理部門采集形成的數(shù)據(jù)，如駕駛?cè)斯芾?、機(jī)動(dòng)車登記、違法處理、事故處理、交警隊(duì)信息平臺(tái)、危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸管理等業(yè)務(wù)信息和異常業(yè)務(wù)預(yù)警信息。緝查布控系統(tǒng)產(chǎn)生車輛通行信息及主干公路監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)在部級(jí)平臺(tái)中直接獲??；氣象信息等跨行業(yè)數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)接口獲取，并通過邊界接入平臺(tái)或人工方式轉(zhuǎn)入公安網(wǎng)。

（1）綜合應(yīng)用平臺(tái)、主干公路監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)采集器按分類寫入數(shù)據(jù)倉庫與分布式文件系統(tǒng)。

（2）氣象信息通過程序調(diào)用數(shù)據(jù)訪問接口寫入數(shù)據(jù)倉庫。

（3）分布式文件系統(tǒng)通過批處理的形式，將數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換后寫入數(shù)據(jù)倉庫。

（4）數(shù)據(jù)倉庫采用實(shí)時(shí)復(fù)制技術(shù)，按方案將數(shù)據(jù)復(fù)制至內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。

（5）內(nèi)存數(shù)據(jù)庫為COGNOS、SPSS分析平臺(tái)提供分析數(shù)據(jù)來源。

（6）內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、分布式文件系統(tǒng)同時(shí)為數(shù)據(jù)檢索分析平臺(tái)提供數(shù)據(jù)。

2.2數(shù)據(jù)整合處理流程

數(shù)據(jù)整合處理時(shí)以ETL工具為核心，包括數(shù)據(jù)抽取、過濾清洗、轉(zhuǎn)換、整合加工等功能的數(shù)據(jù)提取處理工具，主要用于按照預(yù)先設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)抽取整合處理方案，執(zhí)行從各種數(shù)據(jù)來源上提取新鮮數(shù)據(jù)、比對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、傳輸、整合加工，并裝載數(shù)據(jù)到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫、記錄問題數(shù)據(jù)、記錄處理日志等一系列數(shù)據(jù)加工處理工作過程。數(shù)據(jù)整合處理過程應(yīng)具有較好的可監(jiān)控、可維護(hù)能力，可支持處理任務(wù)的安排調(diào)度管理，并可接受信息資源管理應(yīng)用的運(yùn)行監(jiān)測。業(yè)務(wù)信息綜合分析研判系統(tǒng)建設(shè)中，數(shù)據(jù)整合處理主要用于將各種來源數(shù)據(jù)經(jīng)抽取整合處理進(jìn)入信息綜合數(shù)據(jù)庫群，并可用于根據(jù)專題應(yīng)用建設(shè)需求，將分析數(shù)據(jù)庫中已有的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取整合處理，形成數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)整合處理所執(zhí)行的數(shù)據(jù)抽取整合處理方案應(yīng)根據(jù)應(yīng)用的需求，利用信息資源管理應(yīng)用上的信息資源注冊(cè)信息、標(biāo)準(zhǔn)信息、結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及有關(guān)信息化標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范進(jìn)行定制設(shè)計(jì)。分析數(shù)據(jù)庫建設(shè)中用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)抽取整合工作的工具主要需要負(fù)責(zé)從源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫提取新鮮數(shù)據(jù)、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)裝載、問題數(shù)據(jù)記錄、轉(zhuǎn)換日志記錄，錯(cuò)誤處理與異常日志記錄等工作。

（1）數(shù)據(jù)抽取和標(biāo)準(zhǔn)代碼庫創(chuàng)建：產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)代碼庫。

（2）數(shù)據(jù)清洗：對(duì)轉(zhuǎn)儲(chǔ)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，根據(jù)定義的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則進(jìn)行清洗。產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是問題數(shù)據(jù)庫。

（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：定義好數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的規(guī)則，對(duì)經(jīng)過第一步清洗的數(shù)據(jù)，進(jìn)行轉(zhuǎn)換。產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是經(jīng)過轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)。

（4）數(shù)據(jù)集成：對(duì)轉(zhuǎn)換完成的數(shù)據(jù)去查找關(guān)聯(lián)，同時(shí)把數(shù)據(jù)按照要素和層次進(jìn)行組織。

（5）數(shù)據(jù)裝載：把完成前面步驟的數(shù)據(jù)裝載到分析數(shù)據(jù)庫中。

（6）數(shù)據(jù)校驗(yàn)：對(duì)完成整合的綜合數(shù)據(jù)通過校驗(yàn)器定義好校驗(yàn)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)，找出第二批的問題數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)一步提高。

3、關(guān)鍵技術(shù)研判平臺(tái)

總體功能包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)研判、挖掘研判、多維度展現(xiàn)、應(yīng)用管理、安全管理等功能，其中數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理、多維度展現(xiàn)作為基礎(chǔ)性工作顯得尤為重要，這關(guān)系到平臺(tái)建設(shè)的可行性及可用性。

3.1數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)鏡像復(fù)制、數(shù)據(jù)抽取/清洗/加載、數(shù)據(jù)建模等功能。

（1）數(shù)據(jù)鏡像復(fù)制

通過全庫鏡像及增量數(shù)據(jù)同步，將各數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)加載至數(shù)據(jù)倉庫明細(xì)層。

（2）據(jù)抽取/清洗/轉(zhuǎn)換/加載

將分布、異構(gòu)的多個(gè)交通管理數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

（3）數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)挖掘建模是指為特定的交通管理數(shù)據(jù)挖掘目的，做出一些重要簡化和假設(shè)，運(yùn)用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)挖掘工具獲得模型，然后利用該模型來解釋特定現(xiàn)象的現(xiàn)實(shí)形態(tài)，并預(yù)測對(duì)象的未來狀況，提供處理對(duì)象的優(yōu)化決策和控制。數(shù)據(jù)挖掘的過程是一個(gè)不斷探索數(shù)據(jù)特征、建立和檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停眠m合的模型來解決實(shí)際問題的連續(xù)過程。建模是數(shù)據(jù)挖掘工作的核心環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)挖掘中具體使用哪一種算法建模，取決于數(shù)據(jù)集市的特征和需要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，在應(yīng)用中，往往是對(duì)多種建模方法的比較和綜合。

3.2數(shù)據(jù)管理包括數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)處理流程管理、元數(shù)據(jù)管理。

（1）數(shù)據(jù)質(zhì)量管理

通過探查數(shù)據(jù)內(nèi)容、結(jié)構(gòu)和異常，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量度量并明確目標(biāo)，設(shè)計(jì)和實(shí)施數(shù)據(jù)質(zhì)量業(yè)務(wù)規(guī)則、檢查異常并完善規(guī)則等，消除數(shù)據(jù)中存在的重復(fù)屬性、錯(cuò)誤的值、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)依賴、錯(cuò)誤的計(jì)算、錯(cuò)誤的范圍、缺少數(shù)據(jù)、缺乏引用完整性、稀少的實(shí)體解釋、多種數(shù)據(jù)源中缺乏數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)、主鍵重復(fù)、源數(shù)據(jù)和目標(biāo)缺乏同步、沒有理由的關(guān)聯(lián)、違反規(guī)則、不標(biāo)準(zhǔn)的格式等質(zhì)量問題，切實(shí)提高數(shù)據(jù)真實(shí)性、完備性、自洽性。

（2）數(shù)據(jù)處理流程管理

數(shù)據(jù)處理對(duì)數(shù)據(jù)（包括數(shù)值的和非數(shù)值的）進(jìn)行分析和加工的技術(shù)過程。數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、檢索、加工、變換和傳輸?shù)冗^程。數(shù)據(jù)處理流程管理是指對(duì)數(shù)據(jù)處理過程進(jìn)行規(guī)范化和科學(xué)化管理，確保數(shù)據(jù)處理工作高效性。

（3）元數(shù)據(jù)管理

采用集中管理方式，對(duì)技術(shù)元數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。技術(shù)元數(shù)據(jù)主要用來描述數(shù)據(jù)實(shí)體和數(shù)據(jù)處理過程中的技術(shù)細(xì)節(jié)和處理規(guī)則。如表結(jié)構(gòu)、ETL映射關(guān)系等，技術(shù)元數(shù)據(jù)使用人員包括技術(shù)人員。業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)主要是對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)體和數(shù)據(jù)處理的業(yè)務(wù)化描述，包括業(yè)務(wù)規(guī)則、業(yè)務(wù)術(shù)語、統(tǒng)計(jì)口徑、信息分類等。如KPI定義和報(bào)表統(tǒng)計(jì)規(guī)則等，業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)使用人員包括業(yè)務(wù)人員、決策領(lǐng)導(dǎo)等。

3.3多維度展現(xiàn)包括即席查詢、專業(yè)報(bào)表、多維分析、事件處理和門戶整合等。

（1）即席查詢

提供自助式即席查詢功能，用戶可以基于業(yè)務(wù)邏輯、按照個(gè)性化需要通過鼠標(biāo)拖拽的方式查詢自己關(guān)心的內(nèi)容，設(shè)置查詢條件，設(shè)置過濾，定義格式，套用模版，提高個(gè)性化信息查詢速度。

（2）專業(yè)報(bào)表

提供專業(yè)報(bào)表功能。報(bào)表支持多頁設(shè)計(jì)，支持多查詢，每個(gè)查詢支持多數(shù)據(jù)源。報(bào)表的制作、、共享、權(quán)限控制等采用純?yōu)g覽器方式。用戶只需要在瀏覽器中通過簡單的鼠標(biāo)拖拽、屬性設(shè)置等操作就能進(jìn)行各種報(bào)表的制作，如列表、交叉表、圖表、儀表盤報(bào)表、KPI報(bào)表、復(fù)雜嵌套表頭的非平衡報(bào)表等。

（3）多維分析

提供多維立方體和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫多維分析功能（MOLAP和ROLAP）。用戶在Web界面中通過簡單的鼠標(biāo)拖拽等操作，就可以進(jìn)行各種OLAP分析，如上鉆、下鉆、切片、旋轉(zhuǎn)、切塊等，同時(shí)支持用戶進(jìn)行混合粒度的分析，支持用戶自定義子集，支持混合維度的分析，支持多維立方體之間的相互鉆取，多維立方體和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之間的鉆取，能夠使用用戶從宏觀到微觀的決策思路和過程。

（4）事件處理

提供系統(tǒng)自動(dòng)監(jiān)控和管理管理功能，并通過門戶新聞等方式通知和提醒用戶，能夠自動(dòng)啟動(dòng)業(yè)務(wù)處理，觸發(fā)各種任務(wù)的執(zhí)行，如報(bào)表執(zhí)行、新聞、數(shù)據(jù)庫刷新、系統(tǒng)備份等。

（5）門戶整合

提供將后臺(tái)分散的應(yīng)用和信息在用戶界面上的整合功能，使用戶得到統(tǒng)一的入口。同時(shí)用戶可以方便地進(jìn)行個(gè)性化定制，形成自己的門戶界面。

4、結(jié)論

篇2

關(guān)鍵詞：金融危機(jī);風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警體系;信號(hào)法;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：F830.31 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：1674-0017-2015（2）-0083-04

一、引言

自1825年第一次爆發(fā)金融危機(jī)以來，頻繁發(fā)生且愈演愈烈的金融危機(jī)對(duì)世界經(jīng)濟(jì)造成了諸多破壞性影響。據(jù)IMF統(tǒng)計(jì)，1980-1995年期間大約有65個(gè)發(fā)展中國家發(fā)生過銀行業(yè)1危機(jī)，而公共部門用于處置銀行業(yè)危機(jī)的成本約為2500億美元。在至少12起的危機(jī)事件中，公共部門的處置成本約占到該國GDP的10%以上。1997年的東南亞金融危機(jī)中，泰國和韓國的銀行重組成本高達(dá)GDP的30%，印度尼西亞和馬來西亞則為20%。隨著全球經(jīng)濟(jì)金融一體化的深入和金融業(yè)務(wù)與工具的創(chuàng)新，金融危機(jī)的影響范圍和程度也較以往大幅延伸。2008年的國際金融危機(jī)導(dǎo)致全球金融市場動(dòng)蕩加劇，世界主要經(jīng)濟(jì)體至今尚未從危機(jī)的泥潭中擺脫出來。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2008年全球金融危機(jī)給世界經(jīng)濟(jì)造成的直接損失約為35萬億美元。

除巨大的經(jīng)濟(jì)損失，銀行危機(jī)也導(dǎo)致全球經(jīng)濟(jì)的嚴(yán)重衰退，阻止國民財(cái)富向最具生產(chǎn)效率部門的配置，限制了各國貨幣政策運(yùn)作的空間，增加了貨幣危機(jī)發(fā)生的概率2。IMF（1998年）調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在作為分析的31個(gè)發(fā)展中國家樣本中，平均需要三年多的時(shí)間才能使其產(chǎn)出增長恢復(fù)至危機(jī)前水平，產(chǎn)出累計(jì)損失平均為12%。在嚴(yán)重的貨幣危機(jī)中，新興經(jīng)濟(jì)體遭受的損失平均達(dá)到實(shí)際產(chǎn)出的8%。

二、金融風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警體系理論綜述

正因?yàn)榻鹑谖C(jī)的影響巨大，因此各國理論界和監(jiān)管機(jī)構(gòu)均試圖建立適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警模型對(duì)其加以預(yù)測。Edison（2003）認(rèn)為早期預(yù)警模型體系應(yīng)包括危機(jī)的準(zhǔn)確定義和對(duì)危機(jī)進(jìn)行有效預(yù)測的機(jī)制安排?？傮w上，這些分析都是針對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)、金融部門等宏觀審慎指標(biāo)，然后采用各種分析技術(shù)與模型，從而得出分析結(jié)果。根據(jù)所采用的方法途徑不同，國外對(duì)于早期預(yù)警模型的研究分為參數(shù)和非參數(shù)模型兩種：參數(shù)技術(shù)包括probit/logit和向量自回歸VAR模型，非參數(shù)技術(shù)則指的是主要指標(biāo)法和信號(hào)法。具體又可以分為三類：

一是指標(biāo)或信號(hào)法。通過選取宏觀經(jīng)濟(jì)與金融主要指標(biāo)（宏觀審慎指標(biāo)MPIs）作為分析變量，確定作為危機(jī)信號(hào)的閥值，并統(tǒng)計(jì)MPIs的“報(bào)警信號(hào)”的次數(shù)來預(yù)測危機(jī)發(fā)生的概率。當(dāng)與危機(jī)相關(guān)聯(lián)的指標(biāo)觸發(fā)其特定閥值時(shí)，報(bào)警信號(hào)就會(huì)產(chǎn)生。

二是采用線性回歸或受限因變量probit/logit技術(shù)。主要用于檢驗(yàn)不同指標(biāo)在確定金融危機(jī)發(fā)生概率時(shí)的重要性程度和有用性，通過監(jiān)測危機(jī)發(fā)生之前指標(biāo)的行為變化來計(jì)算危機(jī)發(fā)生概率。

三是最新技術(shù)。包括使用二元遞歸樹來確定主要指標(biāo)的危機(jī)閥值，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基因演算法來選取最合適的指標(biāo)和馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型。

（一）指標(biāo)/信號(hào)分析法

Honohan（1997）認(rèn)為，金融風(fēng)險(xiǎn)起源主要分為宏觀經(jīng)濟(jì)事件、微觀經(jīng)濟(jì)不足和區(qū)域性危機(jī)，那么風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警則對(duì)應(yīng)不同的警示信號(hào)。宏觀經(jīng)濟(jì)事件導(dǎo)致的危機(jī)通常涉及內(nèi)生性的衰退與繁榮周期，微觀經(jīng)濟(jì)中能夠發(fā)生的危機(jī)通常因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)的過度承擔(dān)和內(nèi)部人融資，而區(qū)域性危機(jī)通常與政府主導(dǎo)下的金融體系相關(guān)。針對(duì)這三種情況，他設(shè)定了選取變量的基準(zhǔn)條件，如貸款余額、存貸比、利差收入、流動(dòng)性比率、政府債務(wù)等作為分析變量。雖然其指標(biāo)分析法很大程度上取決于研究者的主管判斷，但仍被理論界和市場分析人士經(jīng)常使用。

Kaminsky和Reinhart（1999）的KLR法針對(duì)危機(jī)前的表現(xiàn)出異常行為的指標(biāo)的演變進(jìn)行分析，當(dāng)指標(biāo)超過既定閥值時(shí)，該指標(biāo)將發(fā)出信號(hào)，表明危機(jī)在未來24個(gè)月內(nèi)可能發(fā)生。變量主要包括：M2乘數(shù)、國內(nèi)信貸/GDP，真實(shí)利率、存貸比、M2/儲(chǔ)備、銀行存款、進(jìn)出口、貿(mào)易條件、真實(shí)匯率、股票價(jià)格等。Kaminsky（1999）提出構(gòu)建基于單個(gè)指標(biāo)基礎(chǔ)上的金融脆弱性多種合成指數(shù)方法。其中第一個(gè)指數(shù)是所有可以作為危機(jī)信號(hào)的指標(biāo)匯總;第二個(gè)合成指數(shù)通過界定單個(gè)指標(biāo)極值的第二閥值來解釋信號(hào)的嚴(yán)重程度;第三個(gè)指數(shù)旨在通過添加最新信號(hào)來表示基礎(chǔ)面情況的持續(xù)惡化，最終的合成指數(shù)是所有解釋變量根據(jù)其統(tǒng)計(jì)上重要性程度的加權(quán)平均值，合成指數(shù)的擬合概率可以作為危機(jī)概率的重要預(yù)測。

Berg和Pattillo （1999）模型對(duì)KLR模型的部分特性進(jìn)行了修訂。其構(gòu)建的合成指數(shù)在考慮了各個(gè)變量的相關(guān)性和邊際貢獻(xiàn)的基礎(chǔ)上匯總了解釋變量，可以驗(yàn)證每個(gè)變量的重要性和回歸系數(shù)的穩(wěn)定性，從而消除了KLR法無法檢驗(yàn)變量及合成指數(shù)對(duì)于危機(jī)預(yù)測的邊際和真實(shí)貢獻(xiàn)度。

Borio和Lowe（2002）利用信號(hào)法分析了銀行危機(jī)與資產(chǎn)價(jià)格、信貸、投資三者之間的關(guān)系，研究了資產(chǎn)價(jià)格、信貸等指標(biāo)對(duì)銀行危機(jī)的警示作用。Davis和Karim（2008）則針對(duì)105個(gè)國家的銀行危機(jī)事件，研究了102次系統(tǒng)性銀行危機(jī)事件。Christain（2008）詳細(xì)介紹了信號(hào)法在工業(yè)國家和新興市場國家銀行危機(jī)預(yù)警的應(yīng)用。

（二）受限因變量模型法（受限probit或logit回歸法）

鑒于危機(jī)的爆發(fā)是一種二元性的離散事件，因此可以運(yùn)用受限回歸法（probit或logit模型）來對(duì)危機(jī)的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測。將危機(jī)指標(biāo)作為二元性變量，通過一系列的解釋性變量來加以估算。采用logit或probit預(yù)測法，預(yù)測出的結(jié)果被限定在單元區(qū)間，并被解釋為危機(jī)發(fā)生的概率。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于可以評(píng)估每個(gè)解釋變量對(duì)于危機(jī)的貢獻(xiàn)度，并可通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)技術(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。

Frankel和Rose（1996）首次采用年度數(shù)據(jù)和probit模型來預(yù)測金融危機(jī)的發(fā)生。Eichengreen和Rose （1998）在分析新興經(jīng)濟(jì)體的銀行業(yè)危機(jī)時(shí)，采用了多元二項(xiàng)式probit來進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果顯示國外環(huán)境變化對(duì)于發(fā)展中國家銀行業(yè)危機(jī)的重大影響，其國內(nèi)變量貢獻(xiàn)度相對(duì)較小，但是匯率的估值、國內(nèi)商業(yè)周期和外債水平非常重要，并為金融問題的產(chǎn)生創(chuàng)造了現(xiàn)實(shí)舞臺(tái)。另一方面，財(cái)政政策變量、匯率機(jī)制和結(jié)構(gòu)則作用較低。但年度數(shù)據(jù)的使用導(dǎo)致危機(jī)發(fā)生的概率的上升幾乎與危機(jī)同時(shí)發(fā)生，從而限制了概率作為銀行業(yè)危機(jī)的主要指標(biāo)的使用。

Demirgü和Detragiache （1998a， 1998b）運(yùn)用多元二項(xiàng)式logit模型研究了發(fā)達(dá)國家與發(fā)展中國家系統(tǒng)性銀行危機(jī)的決定因素，認(rèn)為一系列的解釋變量包括：宏觀經(jīng)濟(jì)變量、金融變量和機(jī)構(gòu)發(fā)展進(jìn)步的估值等。結(jié)果顯示宏觀經(jīng)濟(jì)變量是銀行脆弱性的主要決定因素，尤其是當(dāng)通脹率和利率水平均處于高位時(shí)，隨著增長放緩，危機(jī)的概率將會(huì)增加。同時(shí)，當(dāng)存款保險(xiǎn)機(jī)制不明確和機(jī)構(gòu)發(fā)展疲軟時(shí)，危機(jī)的概率通常較高。在其進(jìn)一步的研究中，他們將probit預(yù)測用于早期預(yù)警，并認(rèn)為閥值與三個(gè)因素相關(guān)：與閥值相關(guān)的類型1和類型2錯(cuò)誤的概率、銀行業(yè)危機(jī)的無條件概率和提前采取措施預(yù)防危機(jī)發(fā)生的成本與發(fā)生危機(jī)的成本比值，并認(rèn)為不良貸款率超過10%或者銀行救助成本超過GDP的2%時(shí)，銀行危機(jī)發(fā)生。

Hardy和Pazarbasioglu （1999）采用多元多項(xiàng)式logit模型來預(yù)測銀行業(yè)危機(jī)，根據(jù)危機(jī)時(shí)間分別將一個(gè)離散變量定義為2（危機(jī)發(fā)生期）、1（危機(jī)發(fā)生前的一年期）和0（其他時(shí)間段），由此建立獨(dú)立于危機(jī)年度的主要變量的預(yù)測能力。當(dāng)因變量達(dá)到閥值時(shí)，銀行業(yè)危機(jī)的早期預(yù)警隨之啟動(dòng)。

Hutchinson和Mc-Dill （1999）建立了多元probit模型，發(fā)現(xiàn)包括產(chǎn)出和股權(quán)價(jià)格的下降的宏觀經(jīng)濟(jì)變量與銀行業(yè)危機(jī)密切相關(guān)，而其他變量（如匯率波動(dòng)、通脹、真實(shí)利率信貸增長、儲(chǔ)備/M2）總體上與銀行業(yè)危機(jī)的爆發(fā)無關(guān)。但體制因素（央行獨(dú)立性、顯性存款保險(xiǎn)、道德風(fēng)險(xiǎn)）與銀行業(yè)危機(jī)爆發(fā)的可能性密切相關(guān)。

Kamin， Schindler和Samuel （2001）、Bussiere和Fratzscher（2001）分別運(yùn)用了二元多變量量化分析。Lestano、Jan Jacobs 和 Gerard H. Kuper（2003）運(yùn)用因子分析和logit模型，并將因子分類作為解釋變量，采用1970年1月-2001年12月的嵌板數(shù)據(jù)，對(duì)象是6個(gè)亞洲國家的預(yù)警體系，研究發(fā)現(xiàn)貨幣增長率（M1和M2）、銀行存款、人均GDP和國民儲(chǔ)蓄水平、M2/外匯儲(chǔ)備、國內(nèi)利率水平及通脹率與銀行危機(jī)密切相關(guān)，

Bussiere和Fratzscher （2006）設(shè)計(jì)了多元logit回歸早期預(yù)警模型，對(duì)安全期、危機(jī)時(shí)期和后危機(jī)時(shí)期進(jìn)行比較分析，發(fā)現(xiàn)這種模型比二元logit模型更好地預(yù)測了新興經(jīng)濟(jì)體的金融危機(jī)。Beckmann（2007）采用20個(gè)國家的1970-1995數(shù)據(jù)，比較參數(shù)和非參數(shù)早期預(yù)警模型，發(fā)現(xiàn)參數(shù)預(yù)警模型可以更好地預(yù)測危機(jī)事件。

（三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3ANN模型

Nag和Mitra（1999）用ANN來構(gòu)建貨幣危機(jī)的早期預(yù)警體系，通過預(yù)測馬來西亞、泰國和印尼的貨幣危機(jī)來進(jìn)行檢驗(yàn)，并將結(jié)果與信號(hào)法得到的結(jié)果進(jìn)行比較，認(rèn)為ANN的效果要好于KLR模型。

Kolari等（2000）提出了非參數(shù)特征識(shí)別模型TRM。他們認(rèn)為受限因變量回歸法存在兩個(gè)缺陷：無法確定哪個(gè)變量在預(yù)測銀行破產(chǎn)中最有用，結(jié)果只能反映變量在區(qū)別破產(chǎn)與非破產(chǎn)銀行的有效性;預(yù)測結(jié)果沒有就每個(gè)變量如何影響類型1和類型2錯(cuò)誤給出信息;這些模型不能很好地檢驗(yàn)變量間的互動(dòng)。

Franck和Schmied（2003）證明了一個(gè)多層級(jí)感知器在預(yù)測貨幣危機(jī)方面優(yōu)于logit模型，尤其是能夠預(yù)測發(fā)生在俄羅斯和巴西的貨幣危機(jī)和投機(jī)沖擊。

三、金融監(jiān)管部門的早期預(yù)警體系實(shí)踐

借助這些理論，目前已有若干國家金融監(jiān)管當(dāng)局建立或正在建立危機(jī)早期預(yù)警體系的模型。根據(jù)他們對(duì)危機(jī)的預(yù)測、破產(chǎn)和破產(chǎn)時(shí)間以及預(yù)期損失模型，這些具體實(shí)踐活動(dòng)可以分為：

（一）評(píng)級(jí)預(yù)測法

這種方法旨在預(yù)測金融機(jī)構(gòu)在現(xiàn)場檢查中的可能評(píng)級(jí)。該模型得以確定銀行定期報(bào)告中的一系列變量和現(xiàn)場檢查評(píng)級(jí)的歷史關(guān)系，其結(jié)果將再次被用于評(píng)級(jí)的定期檢查中。預(yù)測可以反映銀行的當(dāng)前狀況，并可以定期反映銀行狀況的惡化情況。如美聯(lián)儲(chǔ)的SEER評(píng)級(jí)模型和美國聯(lián)邦存款保險(xiǎn)公司的SCOR模型。

SEER作為風(fēng)險(xiǎn)排序的模型，可以預(yù)測兩年內(nèi)的銀行破產(chǎn)概率。該模型收集1985-1991年的橫截面和時(shí)間序列數(shù)據(jù)，用probit回歸模型來預(yù)測概率。除了每個(gè)銀行的破產(chǎn)概率，該模型還可以就風(fēng)險(xiǎn)屬性分析得出結(jié)論，比較既定銀行的結(jié)果，與其歷史演變及與屬于同類的類似銀行進(jìn)行比較，為銀行體系的整體風(fēng)險(xiǎn)提供了一種估量。

SCOR基于季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，運(yùn)用CAMELS等級(jí)的有序?qū)?shù)模型來估計(jì)當(dāng)前CAMELS等級(jí)為1或2的銀行在未來信用等級(jí)下降的可能性。模型將上年的財(cái)務(wù)報(bào)表與當(dāng)前現(xiàn)場評(píng)級(jí)相匹配，從而估計(jì)被評(píng)估銀行未來的等級(jí)次序。若銀行當(dāng)期評(píng)定等級(jí)為1或2，則其未來降級(jí)的可能性等于分別轉(zhuǎn)變?yōu)榈燃?jí)3、4、5的概率之和，且模型將臨界值設(shè)定為30%。

美國OCC運(yùn)用這種方式也設(shè)計(jì)了兩種模型，第一個(gè)估計(jì)破產(chǎn)概率和銀行在兩年后復(fù)活的概率，第二個(gè)模型（銀行測算體系Bank Calculator）運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)化logistic回歸模型來預(yù)測破產(chǎn)概率。其解釋變量包括：來自銀行報(bào)告的金融變量，以及可以解釋銀行業(yè)務(wù)環(huán)境變化的變量，并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)種類（銀行投資組合風(fēng)險(xiǎn)、銀行狀況風(fēng)險(xiǎn)和銀行環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)）進(jìn)行分類。

（二）預(yù)期損失模型

這種模型主要適用于那些銀行破產(chǎn)情況不多發(fā)，沒有足夠的數(shù)據(jù)來支撐的國家或部門。法國銀行業(yè)委員會(huì)的銀行業(yè)分析支持系統(tǒng)SAAB通過估計(jì)潛在預(yù)期損失來預(yù)測銀行的破產(chǎn)。該系統(tǒng)借助數(shù)據(jù)庫和外部評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的信用等級(jí)數(shù)據(jù)，估計(jì)個(gè)人和企業(yè)貸款的違約率，然后對(duì)每一筆個(gè)人或企業(yè)貸款提取損失準(zhǔn)備金，計(jì)算未來三年的潛在損失，并將損失總額從銀行準(zhǔn)備金水平中扣除，如果調(diào)整后的準(zhǔn)備金水平仍高于其法定標(biāo)準(zhǔn)，則預(yù)期該銀行在未來三年內(nèi)可以持續(xù)經(jīng)營并免于破產(chǎn)。

（三）其他類型

國際貨幣基金組織的宏觀審慎指標(biāo)評(píng)估通過眾多指標(biāo)變量反映金融和實(shí)體經(jīng)濟(jì)體系面對(duì)沖擊的脆弱性程度，如通脹率、資產(chǎn)價(jià)格等，和微觀審慎指標(biāo)如資本充足率、資產(chǎn)質(zhì)量、商品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)和收益率等。借助這些指標(biāo)，宏觀審慎分析可以來評(píng)估和監(jiān)測金融體系的穩(wěn)健性，對(duì)一國的經(jīng)濟(jì)或金融狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，如機(jī)構(gòu)和監(jiān)管框架現(xiàn)狀或與國際標(biāo)準(zhǔn)的契合度等。其中，金融穩(wěn)健指數(shù)FSI主要用于定期監(jiān)測金融機(jī)構(gòu)和市場、公司和儲(chǔ)戶的健康與穩(wěn)健性。

英國RATE系統(tǒng)綜合地評(píng)估銀行風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)估每個(gè)業(yè)務(wù)部門、機(jī)構(gòu)及銀行整體框架。其中業(yè)務(wù)因素包括銀行的總體業(yè)務(wù)和外部環(huán)境。除了銀行當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)，還評(píng)估下一階段風(fēng)險(xiǎn)演變，運(yùn)用綜合性評(píng)估中得到的信息和監(jiān)管部門對(duì)于市場的預(yù)測。這種方式可以識(shí)別潛在脆弱性的部門并根據(jù)每個(gè)機(jī)構(gòu)的特殊性進(jìn)行分析，同時(shí)從整體上勾畫銀行業(yè)活動(dòng)的藍(lán)圖。

亞洲開發(fā)銀行的“早期預(yù)警系統(tǒng)VIEWS”（2005）以信號(hào)法為基礎(chǔ)建立了東亞地區(qū)的銀行危機(jī)預(yù)警非參數(shù)型模型。模型構(gòu)建步驟為確定歷史上危機(jī)發(fā)生的時(shí)段;選擇主要指標(biāo)如經(jīng)常賬戶、資本賬戶、金融業(yè)、財(cái)政賬戶、實(shí)體經(jīng)濟(jì)和全球經(jīng)濟(jì)等六大類;設(shè)定噪聲/信號(hào)比例最小化的百分位值即閥值;構(gòu)建綜合指數(shù)確定比較某個(gè)時(shí)期有多少個(gè)預(yù)警指標(biāo)發(fā)出了危機(jī)信號(hào);估算以綜合指數(shù)為條件的危機(jī)概率。

四、啟示

在總結(jié)和借鑒國際經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，建立既符合我國國情又與國際標(biāo)準(zhǔn)接軌，定量和定性相結(jié)合的金融風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警體系，在研判金融體系的風(fēng)險(xiǎn)走勢進(jìn)行科學(xué)的同時(shí)，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)金融機(jī)構(gòu)予以標(biāo)識(shí)?？删C合考慮我國宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、金融市場運(yùn)行、金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)，選取相應(yīng)的多個(gè)層次、指導(dǎo)性強(qiáng)、易于操作的預(yù)警指標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的全面監(jiān)測和管理。依據(jù)國際標(biāo)準(zhǔn)已有的相關(guān)指標(biāo)設(shè)置金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的臨界值，并根據(jù)金融創(chuàng)新、金融風(fēng)險(xiǎn)以及金融危機(jī)的發(fā)展變化特點(diǎn)，對(duì)各個(gè)指標(biāo)的臨界值加以修正，同時(shí)注意早期預(yù)警模型應(yīng)在兩類錯(cuò)誤4間進(jìn)行權(quán)衡。

參考文獻(xiàn)

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[3]Kaminsky， Graciela and Carmen Reinhart（1999）.“The Twin Crises：The Causes of Banking and Balance-of-Payments

Problems”，American Economic Review 89（3），June 1999，P473-500.

[4]Kaminsky， Graciela L.（1999）.“Currency and Banking Crises：The Early Warnings of Distress”.

[5]Lestano， Jan Jacobs and Gerard H. Kuper（2003）.“Indicators of financial crises do work！ An early-warning system

for six Asian countries”.

The Study on the Theory on the Financial Risk Early Warning System： A Literature Review of Foreign Theories

SONG Ying

（Hefei Municipal Sub-branch PBC， Hefei Anhui 230091）

篇3

摘要隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，有效的為偵查工作打開了一扇門，很多的數(shù)據(jù)預(yù)測功能與安全性記錄，可以讓偵查人員技術(shù)得到提高，以此有效打破犯罪分子與偵查人員信息不對(duì)稱局面。偵查人員將可以利用大數(shù)據(jù)搜集的相關(guān)信息迅速鎖定犯罪嫌疑人，并指導(dǎo)偵查人員開展偵查工作，繼而捉獲犯罪嫌疑人;此外，大數(shù)據(jù)依靠其預(yù)測性功能，能夠預(yù)測犯罪區(qū)域，以便于偵查機(jī)關(guān)部署警力，降低犯罪率。由此可以看出，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的偵查與傳統(tǒng)的偵查手段、偵查思路、偵查人員介入犯罪偵查的時(shí)間有截然的不同。因此，筆者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)不僅僅可以作為一種偵查手段應(yīng)用于偵查工作，其也將對(duì)我國的偵查模式產(chǎn)生重大影響。本文對(duì)大數(shù)據(jù)背景下的并案偵查問題進(jìn)行了研究。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 并案偵查 立法 完善建議

目  錄

摘要 I

一、相關(guān)概念概述 1

（一）大數(shù)據(jù)的概念 1

（二）大數(shù)據(jù)對(duì)并案偵查的作用 1

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代并案偵查的困境 2

（一）并案意識(shí)中的問題 2

1.注重同類案件并案偵查，忽視異類案件并案偵查 2

2.注重靜態(tài)并案偵查，忽視動(dòng)態(tài)并案偵查 2

3.注重重特大案件的并案偵查，忽視小案的并案偵查 3

4.時(shí)空跨度觀念存在缺陷 3

（二）挖掘并案線索的問題 3

1.偵查基礎(chǔ)工作存在缺陷 3

2.偵查情報(bào)信息工作存在缺陷 4

（三）串并分析中的問題 4

1.過于依賴刑事技術(shù) 4

2.不能有效區(qū)分本質(zhì)差異和現(xiàn)象差異 4

三、大數(shù)據(jù)下并案偵查的完善建議 5

（一）強(qiáng)化并案意識(shí)的對(duì)策 5

1.既要注重同類案件并案偵查，又要注重異類案件并案偵查 5

2.既要注重靜態(tài)并案偵查，又要注重動(dòng)態(tài)并案偵查 5

3.既要注重重特大案件的并案偵查，又要注重小案的并案偵查 5

4.利用大數(shù)據(jù)改進(jìn)并案偵查中的時(shí)空跨度觀念 6

（三）深挖并案線索的對(duì)策 6

1.重視偵查基礎(chǔ)工作在并案偵查中的作用 6

2.完善偵查大數(shù)據(jù)情報(bào)信息工作 6

（三）提高串并分析能力的對(duì)策 8

1.建立大數(shù)據(jù)綜合分析模式 8

2.注意區(qū)分本質(zhì)差異和現(xiàn)象差異 9

結(jié)語 9

參考文獻(xiàn) 10

一、相關(guān)概念概述（一）大數(shù)據(jù)的概念2011年6月，世界知名咨詢公司麥肯錫（McKinsey）了一份關(guān)于大數(shù)據(jù)的報(bào)告，正式表明了大數(shù)據(jù)的到來。該報(bào)告把大數(shù)據(jù)被定義為：“大數(shù)據(jù)是一個(gè)數(shù)據(jù)集，其大小超過了典型數(shù)據(jù)庫軟件的功能，像采集，存儲(chǔ)，管理和分析”，不過早在一九八零年，未來學(xué)家Alvin Toffler就撰寫了“第三次浪潮“提到大數(shù)據(jù)是”中國音樂的第三波“。由于時(shí)代的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)的概念將得到有效補(bǔ)充。由于美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院將大數(shù)據(jù)定義為：“大數(shù)據(jù)是指其數(shù)據(jù)量，采集速度或數(shù)據(jù)表示，這限制了使用傳統(tǒng)關(guān)系方法進(jìn)行有效分析的能力，或者需要使用重要的水平縮放技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效處理的數(shù)據(jù)。研究機(jī)構(gòu)Gartner將大數(shù)據(jù)定義為：大數(shù)據(jù)是一種新的流程模型，需要更大的決策權(quán)，洞察力和流程優(yōu)化能力，高增長率和多元化的信息資產(chǎn)。此外，大數(shù)據(jù)與“海量數(shù)據(jù)”有較大的差別，大數(shù)據(jù)不僅僅強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的數(shù)量多，也包含對(duì)數(shù)據(jù)的專業(yè)處理，以及數(shù)據(jù)不同的表現(xiàn)形式、數(shù)據(jù)的復(fù)雜形式等。以云計(jì)算為依托的大數(shù)據(jù)技術(shù)，更是能夠快速提取我們所需要的信息，為我們的生活帶來變革。

不同機(jī)構(gòu)或者學(xué)者對(duì)大數(shù)據(jù)的定義并不一致，這也使我們可以從不同方面認(rèn)知大數(shù)據(jù)的一些特點(diǎn)，通常的觀點(diǎn)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的特征為四個(gè)方面：數(shù)據(jù)規(guī)模大、種類多、其要求處理速度快、數(shù)據(jù)價(jià)值巨大但密度低。

（二）大數(shù)據(jù)對(duì)并案偵查的作用“并案偵查，就是指偵查部門對(duì)判明為同一個(gè)犯罪嫌疑人，所做的多起案件相互合并，然后實(shí)行統(tǒng)一組織、指揮，以及行動(dòng)的偵查措施?！倍赏粋€(gè)或同一伙犯罪嫌疑人實(shí)施的案件被稱為系列性案件。并案偵查是打擊團(tuán)伙、系列性犯罪以及高發(fā)、多發(fā)犯罪的有力措施。該措施在應(yīng)用過程中存在兩個(gè)難以把握的重要環(huán)節(jié)：其一，在一定范圍之內(nèi)，偵查人員難以判定已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的刑事案件是否屬于同一人或同一犯罪團(tuán)伙所為。特別是在同一性質(zhì)的案件發(fā)案數(shù)量較大，作案團(tuán)伙較多的情況下，難以將不同團(tuán)伙與其實(shí)施的刑事案件聯(lián)系起來。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)協(xié)助偵查時(shí)，亦能夠幫助犯罪人突破時(shí)空局限，隱匿身份。對(duì)于串并案件來說，時(shí)空范圍越大，案件數(shù)量越多，串并的準(zhǔn)確程度就越低。從串并案件的結(jié)果來看，若所串案件非同一犯罪人或犯罪團(tuán)伙所為，則不但不能匯總、集中發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人特點(diǎn)，還會(huì)造成單個(gè)案件的偵查陷入僵局之中。若所串案件雖為同一犯罪人或犯罪團(tuán)伙所為，但串并的范圍過小，許多案件不能被納入偵查范圍，則第一不能發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人特點(diǎn)，第二弱化并案偵查 “一舉多得”的效用，團(tuán)伙所實(shí)施的其他案件不能被發(fā)現(xiàn)。其二，串并之后難以發(fā)現(xiàn)并抓獲犯罪嫌疑人。偵查人員在決定對(duì)某些案件進(jìn)行并案之后，需要根據(jù)系列性案件材料中反映出來的案件或犯罪嫌疑人特點(diǎn)總結(jié)發(fā)案規(guī)律，刻畫犯罪嫌疑人。但在案件基數(shù)龐大且仍處于增長中的我國，即使經(jīng)過串并，面對(duì)系列性案件中隱含的海量信息內(nèi)容，偵查人員仍舊難以憑借簡單的主觀判斷在分散化的，特征各異的刑事案件構(gòu)成要素中提煉出指向犯罪嫌疑人的線索。因此，文章主張?jiān)诓競刹閷?shí)施過程中應(yīng)用相關(guān)性分析方法。一方面提高串并案件的準(zhǔn)確性，另一方面幫助快速認(rèn)定、抓獲犯罪嫌疑人。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代并案偵查的困境（一）并案意識(shí)中的問題1.注重同類案件并案偵查，忽視異類案件并案偵查通過案件的類型進(jìn)行傳統(tǒng)劃分，其并案偵查的一般做法就是分別串并。過去在這樣的指導(dǎo)下，我們也破獲了很多系列的案件，而這樣的做法會(huì)讓偵查人員形成一定的思維定勢，也就是只注重案件的串并，就會(huì)對(duì)不同性質(zhì)案件串并造成忽視。就現(xiàn)階段社會(huì)上，犯罪主體案具有一定專制性，還有遷移特征，其犯罪動(dòng)機(jī)、目的都是多樣化，若是出現(xiàn)機(jī)會(huì)，就會(huì)實(shí)施“多棲”犯罪。還有案件偵查失誤，就是偵查人員沒有將作案手段與性質(zhì)不同的案件進(jìn)行串并分析。

2.注重靜態(tài)并案偵查，忽視動(dòng)態(tài)并案偵查靜態(tài)的并案偵查一般都是對(duì)以往已發(fā)案件的并案偵查，其動(dòng)態(tài)并案偵查的關(guān)注點(diǎn)就是在這里，其既兼顧了將要發(fā)生的案件。而靜態(tài)并案偵查處于被動(dòng)、滯后的，但是動(dòng)態(tài)并案偵查更具有主動(dòng)性與根源性。在實(shí)際過程中，很多偵查人員只是較為專注已發(fā)的案件控制與串并，對(duì)于打較為關(guān)注，并沒有將注意力轉(zhuǎn)為案件中可能演變的程度，從而不能有效進(jìn)行一體化掌控，也就不能有效防范案件的再次發(fā)生。

3.注重重特大案件的并案偵查，忽視小案的并案偵查隨著這幾年來的不斷發(fā)展，并案偵查的啟動(dòng)總是對(duì)社會(huì)影響較大的重特案件，在面對(duì)多發(fā)盜竊、搶奪、詐騙等一般刑事案件，都是因?yàn)榘讣挡桓?，所以也不被重視，更加不?huì)進(jìn)行串并分析，長期已久，造成這類的破案率就非常低，越隨之積多。重特大案件只是占刑事案件的一小部分，而其小案就會(huì)形成刑事案件的主體特征，這與群眾的關(guān)系有一定聯(lián)系。通過“沙堆理論”，小案件的積累非常容易造成重大案件，很多重特大系列的案件，其犯罪主體都是從小案件實(shí)施。很多原因都是小案件偵查中非常容易忽視的部分。

4.時(shí)空跨度觀念存在缺陷其主要在兩個(gè)方面表現(xiàn)出來：一是注重本地案件的并案偵查，以此忽視外地案件的并案偵查。二是在重案中進(jìn)行并案偵查，忽視了遠(yuǎn)期案件的并案偵查。針對(duì)流竄作案、跨區(qū)域都是新形勢下刑事案件犯罪的特點(diǎn)，有些案件少的地區(qū)，很多都涉及到十幾個(gè)地域，特別是侵財(cái)類的案件上，有非常明顯的流竄作案特點(diǎn)。不過在偵查人員的思維上并沒有跟上，而在案件串并過程中，并案的視角依舊集中在本地區(qū)中，并沒有拓展到全國各地，從而反映出偵查人員的思維性不強(qiáng)。不僅如此，在實(shí)踐中，并案過程只是較顧忌近期案件的串并，對(duì)于長期的案件，并不能及時(shí)納入偵查視野中，以此反映出偵查人員縱向擴(kuò)展的思維發(fā)展。

（二）挖掘并案線索的問題1.偵查基礎(chǔ)工作存在缺陷由于高效春并案的基礎(chǔ)，就是廣辟案件來源。在實(shí)踐過程中，因?yàn)閭刹榛A(chǔ)工作并不扎實(shí)，也不到位，很多案件的線索、痕跡物證都不能發(fā)現(xiàn)，所以就造成并按渠道、角度過于單一，不能有效滿足硬件條件的實(shí)施。在此，我們以陣地控制為例，一些列的犯罪特征都是具有較為固定的侵害目標(biāo)，以及銷贓渠道，而偵查部門就需要加強(qiáng)對(duì)重點(diǎn)行業(yè)與地域的控制，以此獲取并案線索，不過在實(shí)際中，偵查人員在開展陣地控制上，比較傾斜與維護(hù)治安穩(wěn)定與抓獲現(xiàn)行犯罪，沒有過多的考慮在陣地控制過程中搜集犯罪的并案線索，在一定程度上降低了控制的效果。

2.偵查情報(bào)信息工作存在缺陷隨著部級(jí)、省級(jí)、市級(jí)各類大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的深入和信息技術(shù)的發(fā)展，各類信息平臺(tái)層出不窮，加大了串并案件的整合力度。 不過由情報(bào)信息調(diào)查中得出，依舊存在很多問題。 比方說，信息分散在各個(gè)地區(qū)，部門和警察之間，就不能實(shí)施共享政策。也就是說， 相當(dāng)一部分信息在數(shù)據(jù)庫中依舊處于睡眠狀態(tài)，未被激活，價(jià)值最大化，效益優(yōu)化尚未真正體現(xiàn)。 以此，對(duì)手機(jī)的信息并么有進(jìn)行過濾，就不能有效體現(xiàn)出信息效果，各級(jí)政府情報(bào)信息能夠利用的關(guān)聯(lián)不夠，資源的疊加程度較低，其社會(huì)輻射面也較小等。

（三）串并分析中的問題1.過于依賴刑事技術(shù)同一犯罪主體就是所實(shí)施的多起案件具有內(nèi)在的同一性，這樣的同一性能夠在很多層次加以體現(xiàn)，不過這對(duì)案件的價(jià)值影響缺失不相同的。痕跡、無證的價(jià)值在案件中顯得非常重要，因?yàn)檫@是直接作為同一認(rèn)定的依據(jù)，在并案偵查中是硬件條件，另外軟件條件就是犯罪時(shí)空、手段以及心理特征等，因?yàn)槠滹@示的力度不夠，分析難度大，所以在實(shí)踐中一些偵查人員總是忽視對(duì)軟件條件的運(yùn)用，機(jī)械地強(qiáng)調(diào)現(xiàn)場的痕跡、物證等硬件條件，過于以來刑事技術(shù)部門提供的相關(guān)證據(jù)結(jié)果，并沒有通過其他內(nèi)在聯(lián)系的并案條件發(fā)現(xiàn)有效線索，開辟偵查途徑，這樣就降低了破案效率。但是像硬件的條件是非常準(zhǔn)確的，能夠?yàn)椴競刹榈膶?shí)施提供很大方便，不過若只是局限與硬件線索，就會(huì)顯得過于偏頗。就現(xiàn)階段，特別是犯罪主體反偵察能力較強(qiáng)，刑事案件中普遍存留的痕跡中發(fā)現(xiàn)、提取與利用效率等，若是過依賴刑事技術(shù)，而忽視軟件的做法，就會(huì)限制并案偵查的進(jìn)度，造成一些案件的最后職能作為孤案處理，從而影響偵查工作的質(zhì)量。

2.不能有效區(qū)分本質(zhì)差異和現(xiàn)象差異在串并案件分析的過程中，一些偵查人員對(duì)應(yīng)急調(diào)查并沒有形成正確的認(rèn)識(shí)，導(dǎo)致在沒有獲得充分證據(jù)的情況下，盲目共軛或消除串通的可能性。 如果偵查人員不能全面了解案件，就不能對(duì)案件異同形成的條件進(jìn)行全面分析和深入探討。 它們不僅是膚淺的，還與案件之間的不同和相似之處不一致。 從機(jī)制上類推，案例的分析只能是形式上的，而且從表面差異中找到基本的共同因素是不可能的。當(dāng)作為犯罪手段和數(shù)量的增加或減少引起不同犯罪現(xiàn)場表征的不同場景，犯罪現(xiàn)場證據(jù)的不同場景，因?yàn)榉缸镏黧w的反調(diào)查行為或環(huán)境，載體等方面的差異，一些調(diào)查人員會(huì)主觀上認(rèn)為它與犯罪不是同一主體，以此阻礙了案件的判決，甚至造成了案件的錯(cuò)誤。

三、大數(shù)據(jù)下并案偵查的完善建議（一）強(qiáng)化并案意識(shí)的對(duì)策1.既要注重同類案件并案偵查，又要注重異類案件并案偵查像各種犯罪尤其是犯罪團(tuán)伙的犯罪主體并不少見，隨之這幾年來，其現(xiàn)象一直在上升。所以在注意類似案件并案偵查的時(shí)候，要拓寬視野，建立不同類型的案件也能夠提供并案線索的意識(shí)。比方說，盜竊與搶劫、搶劫與案件等，都是可能造成同一犯罪主體的進(jìn)行，要客觀仔細(xì)分析，發(fā)現(xiàn)其中是否存在并案線索。

2.既要注重靜態(tài)并案偵查，又要注重動(dòng)態(tài)并案偵查在著眼于偵查的過程中，其發(fā)生的案件的同時(shí)，還需要重視對(duì)可能案件的研究。 犯罪主體在犯罪過程中有一定的心理傾向。 這種固定的情況將表現(xiàn)為犯罪的外部特征。正如拉·別爾金所說：“觀察表明，如果犯罪分子犯下多重罪行，他通常會(huì)采用其喜歡的方法，結(jié)果就成了他的“筆跡”。 犯罪主體在犯罪時(shí)間，犯罪手段和侵權(quán)客體等方面都會(huì)有一定的維度。 存在一定習(xí)慣性和穩(wěn)定性。根據(jù)這一特點(diǎn)，偵查人員可以研究犯罪發(fā)展的趨勢，分析下一次可能發(fā)生的犯罪行為的目標(biāo)和犯罪時(shí)間，從而有效預(yù)防犯罪，抓獲犯罪主體，并防止或減少危害的后果。

3.既要注重重特大案件的并案偵查，又要注重小案的并案偵查由于現(xiàn)階段的社會(huì)治安形式非常復(fù)雜，刑事案件數(shù)量也逐漸增加，然而小案的積累又占多數(shù)。也就是說，刑偵部門在努力破大案時(shí)，也需要在小案上盡心。由此可見，能夠通過小案的并案偵查，其人員既能夠使違法者數(shù)量得到有效的減少，努力維護(hù)社會(huì)治安，更加重要的一點(diǎn)，能夠及時(shí)掌握偵查的主動(dòng)權(quán)，遏制犯罪的發(fā)展升級(jí)。

4.利用大數(shù)據(jù)改進(jìn)并案偵查中的時(shí)空跨度觀念由于交通的便利性加快了人員的流動(dòng)性，犯罪主體在一定時(shí)間內(nèi)，流竄的地域犯罪也在不斷擴(kuò)大，進(jìn)行跨區(qū)域跳躍性式作案非常明顯，這已經(jīng)成為犯罪主體逃避法律制度的一種手段。從而就需要偵查主體的橫向性，并案思維進(jìn)行擴(kuò)展案情，能夠與現(xiàn)階段犯罪形式一致，通過案件的相關(guān)現(xiàn)象，將并案視角從本轄區(qū)擴(kuò)大到其他省市中，或者是全國。

 

（三）深挖并案線索的對(duì)策1.重視偵查基礎(chǔ)工作在并案偵查中的作用利用科學(xué)技術(shù)的手段，提高偵查機(jī)關(guān)打擊犯罪的能力，另外，不過也存在著對(duì)技術(shù)的過度依賴，忽視了傳統(tǒng)手段的現(xiàn)象，導(dǎo)致了重大的案件分析，甚至難以找到案件線索?！笆潞?，立即在網(wǎng)上進(jìn)行傳播，得到獎(jiǎng)勵(lì)”是這一現(xiàn)象的生動(dòng)寫照。不可否認(rèn)的是，科學(xué)的偵查技術(shù)給偵查工作帶來了極大的便利，而偵查手段只是對(duì)偵查工作進(jìn)行科學(xué)技術(shù)的優(yōu)化和完善或補(bǔ)充，不能完全取代傳統(tǒng)偵查。也就是說，在運(yùn)用科學(xué)技術(shù)的時(shí)候，要充分利用傳統(tǒng)的偵查方法，挖掘出案件線索，避免單調(diào)。只有這樣才能充分發(fā)揮綜合效應(yīng)，不斷探索偵查思路。

2.完善偵查大數(shù)據(jù)情報(bào)信息工作（1）建立綜合串并查檔信息數(shù)據(jù)庫

根據(jù)“橫向交流與縱向交流”的思路，建立調(diào)查信息網(wǎng)絡(luò)，讓資源流動(dòng)伴隨著信息流動(dòng)進(jìn)行轉(zhuǎn)移，從更大的空間掌握犯罪信息，改變信息落后狀態(tài)，以及分權(quán)管理和獨(dú)立擁有，促進(jìn)信息快速轉(zhuǎn)移和共享，從而提高案件偵查的質(zhì)量和效率。 集成數(shù)據(jù)庫包括三個(gè)子數(shù)據(jù)庫：各種類型的案例信息數(shù)據(jù)庫，行為庫和行為軌跡庫。

建立一個(gè)行為軌道庫。流竄和跨地區(qū)性是現(xiàn)階段犯罪的突出特點(diǎn)。 鑒于此，有必要結(jié)合地理信息系統(tǒng)建立行為軌跡庫，對(duì)嫌疑人的軌跡，時(shí)間軌跡，位置信息和交通信息進(jìn)行全面，智能分析。另外，根據(jù)案情，信息相互碰撞，找出軌跡與案件的相符性，不僅可以確定犯罪主體，還能夠?qū)嵤娜说桨傅膫刹榉绞?，增?qiáng)偵查主動(dòng)權(quán)。

（2）構(gòu)建統(tǒng)一的情報(bào)共享機(jī)制

在信息化時(shí)代背景下，情報(bào)共享的優(yōu)勢非常明顯，更多的就是關(guān)聯(lián)信息能夠利用相互印證，分散的案件線索也能夠有效相連，其正確性與打擊犯罪的力度也不斷提高。不過現(xiàn)階段的情報(bào)壁壘較為嚴(yán)重，其阻礙了并案線索的收集、并案范圍的拓展，降低了一系列犯罪相關(guān)性分析的質(zhì)量，因而實(shí)現(xiàn)情報(bào)信息無阻礙流動(dòng)，這是一項(xiàng)盡職調(diào)查，為偵查開拓了更廣闊的業(yè)務(wù)空間。

首先，要走出自我封閉的道路，樹立信息共享的工作理念。 在調(diào)查機(jī)構(gòu)和相關(guān)社會(huì)部門發(fā)展情報(bào)共享文化使情報(bào)成為一種責(zé)任。 其次，在共享信息技術(shù)中發(fā)揮作用，破除技術(shù)隔閡。由公安部牽頭，與有關(guān)信息技術(shù)公司和人員合作，研究開發(fā)了警情共享協(xié)作系統(tǒng)，建立了信息數(shù)據(jù)模型和標(biāo)準(zhǔn)參考模型。形成單一的信息環(huán)境，優(yōu)化所有調(diào)查信息資源的配置，提高協(xié)調(diào)運(yùn)行和快速響應(yīng)能力。三是，完善情報(bào)共享機(jī)制。在傳統(tǒng)的管理體制下，情報(bào)被視為自己的資源，其價(jià)值無法得到充分利用。也就是說，有必要減少信息使用的分散化，突破傳統(tǒng)信息共享管理系統(tǒng)的局限性和信息共享程序的范圍。信息共享的責(zé)任、激勵(lì)機(jī)制、統(tǒng)一的管理方法和運(yùn)行機(jī)制，為信息共享提供組織支持。

（3）積極發(fā)揮情報(bào)研判在并案中的功能

在此，我們以犯罪情報(bào)分析為核心偵查工作模式將未來的方向。

由此可見，對(duì)情報(bào)研究判斷在并案偵查過程中的作用是非常重要的。首先，成立專門的情報(bào)研判團(tuán)隊(duì)，進(jìn)行串并分析。然后還要梳理重點(diǎn)地區(qū)與時(shí)期案件的特點(diǎn)與規(guī)律現(xiàn)象，對(duì)重點(diǎn)人員與多發(fā)案件特別是小案實(shí)行積分進(jìn)行預(yù)警制度，能夠?qū)讣目傮w掌握。這樣的分析在普通偵查人員串并分析具有常態(tài)化、相對(duì)主動(dòng)性以及質(zhì)量較高的優(yōu)勢等。其次，建立高智能的研判分析平臺(tái)，增強(qiáng)研判的主動(dòng)性與客觀性，實(shí)現(xiàn)偵查信息的深度與應(yīng)用。根據(jù)深層次的并案偵查，對(duì)原有串并的結(jié)果進(jìn)行反復(fù)研究分析，實(shí)現(xiàn)又人工并案向職能并案跨越。

（三）提高串并分析能力的對(duì)策1.建立大數(shù)據(jù)綜合分析模式由于并案偵查的硬件和軟件條件都有優(yōu)缺點(diǎn)。盡管硬件質(zhì)量較高，不過因偵查對(duì)象犯罪意識(shí)的增強(qiáng)，其數(shù)量卻在減少。而軟件環(huán)境很差，不過在這一領(lǐng)域廣泛存在，利用的軟件條件越來越受到重視。從犯罪主體客觀暴露的角度抽象出軟件條件，反映出犯罪主體的生活習(xí)慣和行為習(xí)慣、知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)、需求特征、生活體驗(yàn)、心理痕跡等。根據(jù)分析這些要素的相關(guān)特征，進(jìn)行分析。在相同情況之間的相似之處，也能夠?qū)崿F(xiàn)案件的串并行為。在此，值得我們關(guān)注的就是，在不同的犯罪主體進(jìn)行犯罪的過程中，因?yàn)槿祟惖恼J(rèn)知、行為存在共性，學(xué)習(xí)與模仿以及相同的犯罪類型、環(huán)境影響，在軟件的要素上也會(huì)出現(xiàn)相同或是類似的現(xiàn)象。也就是說，運(yùn)用大數(shù)據(jù)下軟件條件應(yīng)該結(jié)合系列案件的基礎(chǔ)，進(jìn)行全面分析案件要素的制約因素，而能夠找出并案加的不強(qiáng)要素，以此增加并案結(jié)論的可靠性，能夠利用相關(guān)痕跡進(jìn)行找出并案的線索。

2.注意區(qū)分本質(zhì)差異和現(xiàn)象差異事物的發(fā)展規(guī)律有重要本質(zhì)與現(xiàn)象規(guī)律。在深入了解案情的基礎(chǔ)上，偵查人員充分關(guān)注案情，從特殊案件中找出基本規(guī)律，排除突發(fā)事件，深入實(shí)施。排除具有相同表面和不同屬性的情況。不僅如此，必須解釋并案跡象之間的差異。公安部特別刑偵專家吳大友在偵破蘇南地區(qū)一系列謀殺案過程中，將犯罪嫌疑人解散出境，以20多個(gè)細(xì)節(jié)離場，并進(jìn)行了比較研究 由一個(gè)人找到共同點(diǎn)。 并對(duì)犯罪數(shù)量，犯罪時(shí)間，作案方式，人口聲音懷疑等情況作出合理解釋，認(rèn)為不足以影響案件。 這是決定性的條件，加上其他條件為案件的最終檢測打下了基礎(chǔ)。也就是說，不解釋差異的并案，就是較為盲目、主觀的，只有在差異得到合理的解釋下，其偵查才能夠真正實(shí)施并案，也發(fā)揮自身的作用。其現(xiàn)象的差異化并不會(huì)影響案件的發(fā)展，而偵查人員有時(shí)候卻不能正確的認(rèn)識(shí)，以此產(chǎn)生錯(cuò)誤的本質(zhì)差異，另外，還應(yīng)該注意考核反偵察行為，心理素質(zhì)、環(huán)境因素以及犯罪對(duì)象的反映等，都能夠造成差異的產(chǎn)生。

結(jié)語大數(shù)據(jù)的提出和迅猛發(fā)展，與人類古代文明中對(duì)數(shù)的特別關(guān)注和深入研究是密不可分的，論文通過追溯歸納大數(shù)據(jù)的哲學(xué)淵源，深入思考數(shù)字、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)與人類科學(xué)技術(shù)發(fā)展的辯證關(guān)系，提出數(shù)與人類文明發(fā)展是密切相關(guān)、休戚與共的。由于并案偵查本身就是一項(xiàng)復(fù)雜的偵查行為，需要經(jīng)過多次而反復(fù)的深化認(rèn)識(shí)才能夠真正實(shí)施。通過犯罪的發(fā)展趨勢，應(yīng)該樹立正確的偵查意識(shí)，能夠用戰(zhàn)略性眼光預(yù)測犯罪發(fā)展的變化，將各類偵查資源利用好，這在并案過程中，非常重要。另外，也應(yīng)該把并案偵查作為一項(xiàng)常規(guī)性措施，能夠?qū)ζ淦鸬街萍s行為，用最大的限度解放人力、物力、財(cái)力等，為偵查工作奠定基礎(chǔ)。從大數(shù)據(jù)的視角看并案偵查，從本體上是由數(shù)據(jù)構(gòu)成的，偵查工作的科學(xué)方法論也是在依法調(diào)查各類數(shù)據(jù)信息的過程中形成的，數(shù)據(jù)是偵查工作的基礎(chǔ)和前提，要在偵查中全面貫穿大數(shù)據(jù)理念精神，依托大數(shù)據(jù)組織開展好偵查工作，同時(shí)還要重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)倫理要求，切實(shí)保護(hù)社會(huì)主體和公民個(gè)人的合法權(quán)益不受侵犯。

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篇4

一夢三年，雄心依舊。在互金概念已舊、金融科技尚新的當(dāng)下，醞釀上市已久的眾安在線財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司（下稱“眾安保險(xiǎn)”）以保險(xiǎn)科技第一股的姿態(tài)，向香港聯(lián)交所遞交了H股招股說明書。

一切如約而至，2017年-2018年實(shí)現(xiàn)上市早已列入眾安保險(xiǎn)當(dāng)初的規(guī)劃。市場預(yù)測，如一切順利，眾安保險(xiǎn)將在今年三季度完成上市。

一位互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的資深人士表示，雖然成立時(shí)間短，但A輪融資已過去兩年，正處于燒錢期的眾安保險(xiǎn)“不能再等了”。從宏觀形勢來說，在滬港通、深港通相繼開啟的政策利好下，也算趕上了好時(shí)機(jī)。另外，其兩大股東浙江螞蟻小微金融服務(wù)集團(tuán)（下稱“螞蟻金服”）以及中國平安保險(xiǎn)集團(tuán)（下稱“中國平安”）旗下的陸金所遲遲未上市，亦促其上市提速。

然而，對(duì)于眾安上市，業(yè)界卻給出了截然不同的估值預(yù)期：一邊是互聯(lián)網(wǎng)金融概念下500多億元的估值，另一邊則是基于保險(xiǎn)業(yè)績30多億元的估值。作為科技保險(xiǎn)第一股的眾安保險(xiǎn)究竟價(jià)值幾何？天壤之別的估值，恰恰反映出業(yè)界對(duì)處于風(fēng)口之上的金融科技概念股的定位和認(rèn)知上的分歧。

在互聯(lián)網(wǎng)金融元年銜玉而生的眾安保險(xiǎn)，背負(fù)“三馬”共建的基因，在亮相伊始就成為焦點(diǎn)。其成立之后不久，借互聯(lián)網(wǎng)金融的熱潮，易安保險(xiǎn)、泰康在線和安心財(cái)險(xiǎn)等三家互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司亦相繼成立，從而形成四家各執(zhí)一端的互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)格局。截至今年首季，四家互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司累計(jì)實(shí)現(xiàn)保費(fèi)收入17.03億元，同期增長達(dá)179.64%，在網(wǎng)銷業(yè)務(wù)中的占比已達(dá)15.42%。

如果具體而微地分析公司個(gè)體以及具體的業(yè)務(wù)指標(biāo)，可能會(huì)是另一番景象。從眾安保險(xiǎn)來看，三年來雖然勤于各種技術(shù)探索，但似乎“殺手級(jí)”產(chǎn)品并沒有出現(xiàn)，車險(xiǎn)保費(fèi)亦與預(yù)想中的數(shù)億規(guī)模差距甚遠(yuǎn)，險(xiǎn)種幾乎全線虧損，過于依賴股東業(yè)務(wù)，成本支出高企?；谶@些表現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)和金融界各自從不同視角，給出了相差懸殊的估值。

兩年前A輪融資時(shí)，眾安保險(xiǎn)的巨量估值，便引發(fā)不同的評(píng)判。在一些業(yè)內(nèi)人士看來，眾安保險(xiǎn)作為首家互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司被加持的“關(guān)注溢價(jià)”，是其獲得遠(yuǎn)高于保險(xiǎn)同行估值預(yù)期的主要原因。

眾安保險(xiǎn)誕生以來，一向強(qiáng)調(diào)自己的科技基因，在招股說明書中更是定位為“保險(xiǎn)科技公司”。而在保險(xiǎn)業(yè)看來，無論從其產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、經(jīng)營模式、盈利模式乃至監(jiān)管主體來看，眾安保險(xiǎn)本質(zhì)上仍是保險(xiǎn)公司。

有互聯(lián)網(wǎng)金融人士指出，在金融牌照門檻提高、監(jiān)管趨嚴(yán)的當(dāng)下，特別是去年央行對(duì)金融科技劃出“不得直接從事金融業(yè)務(wù)，須與持牌機(jī)構(gòu)合作”的底線之后，作為持牌金融機(jī)構(gòu)的眾安保險(xiǎn)，盡管保險(xiǎn)業(yè)務(wù)不盡如人意，但其投資價(jià)值遠(yuǎn)超普通的互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)，這是其高估值的邏輯。

眾安保險(xiǎn)亦深諳其一手保險(xiǎn)一手科技的價(jià)值。眾安保險(xiǎn)CEO陳勁此前曾對(duì)媒體表示，眾安保險(xiǎn)以保險(xiǎn)為工具，以技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建一張價(jià)值網(wǎng)絡(luò)。

去年成立子公司眾安信息技術(shù)服務(wù)有限公司（下稱“眾安科技”）之后，眾安保險(xiǎn)加快了打造科技板塊的步伐，頗有向其股東螞蟻金服和中國平安看齊的意味。登陸H股后，是否能夠借資本之力實(shí)現(xiàn)新的謀篇布局？

資本市場上的投資者對(duì)即將成為首只互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)股的眾安保險(xiǎn)，“一直聽說，從未了解”。在長達(dá)500多頁的招股說明書里首次披露的諸多數(shù)據(jù)，將勾勒出眾安保險(xiǎn)怎樣的面目？ 上市估值分化

6月的最后一天，香港聯(lián)交所公告欄里出現(xiàn)一則招股說明書，迅速引起市場關(guān)注：這是首家互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司眾安保險(xiǎn)遞交的H股IPO招股說明書。這意味著，如獲順利上市，其將成為保險(xiǎn)科技第一股。

IPO團(tuán)隊(duì)陣容不可謂不豪華：JP摩根、瑞信、UBS瑞銀、招銀國際組成聯(lián)席保薦人。據(jù)媒體報(bào)道，眾安保險(xiǎn)擬向數(shù)家戰(zhàn)略投資者出售5%-10%股權(quán)，H股IPO集資規(guī)模高達(dá)12億-16億美元，估值原則上不低于90億美元（約合610億元人民幣），不過，據(jù)《財(cái)經(jīng)》記者了解，上述事項(xiàng)目前還未最終確定。

成立三年有余就登陸資本市場，無論是作為互聯(lián)網(wǎng)金融公司還是保險(xiǎn)公司，速度不可謂不快。據(jù)了解，無論是投行還是眾安保險(xiǎn)內(nèi)部，都感到出乎預(yù)料。

不過，對(duì)于眾安保險(xiǎn)來說，上市早已是其既定戰(zhàn)略。早在2014年12月，眾安保險(xiǎn)股東大會(huì)批準(zhǔn)設(shè)立以權(quán)益結(jié)算及以股份為基礎(chǔ)的補(bǔ)償計(jì)劃。隨后，眾安保險(xiǎn)實(shí)施員工持股計(jì)劃，2015年初授予董事和員工6000萬股股份。2015年修訂員工持股計(jì)劃，上海灝觀投資管理合伙企業(yè)（有限合伙）和上海謙果投資管理合伙企業(yè)（有限合伙）入場，接盤其并列第二大股東優(yōu)孚控股有限公司所持6000萬股股份。

實(shí)施員工持股計(jì)劃被業(yè)界視為其IPO的前奏。據(jù)了解，很多公司上市前以原始股實(shí)施員工持股計(jì)劃，既利于明晰股權(quán)，又能穩(wěn)定核心團(tuán)隊(duì)，分享上市成果。參與者的成本亦比較低。以眾安為例，其員工持股計(jì)劃每股為1.5元。

與此同時(shí)，眾安保險(xiǎn)亦啟動(dòng)A輪融資。2015年6月7日，完成A輪I資，摩根士丹利、中金證券（香港）、鼎輝投資（CDH Avatar，LP）、凱思博基金（Keywise ZA Investment）和賽富基金（Equine Forces Ltd）五家新股東加盟，以每股24元人民幣、總計(jì)57.75億元認(rèn)購眾安保險(xiǎn)2.41億股外資股。與原始股東主要來自互聯(lián)網(wǎng)業(yè)不同，此次進(jìn)入的五家新股東悉數(shù)來自投資界，此舉亦被業(yè)界理解為其在鋪路IPO。

此外，去年眾安保險(xiǎn)董事會(huì)和管理層有所調(diào)整，引入數(shù)位有投行或操盤IPO經(jīng)驗(yàn)的新成員。比如，來自螞蟻金服、出任眾安保險(xiǎn)董事的韓歆毅，曾操盤阿里巴巴集團(tuán)IPO、阿里巴巴香港上市公司私有化和阿里巴巴與螞蟻金服架構(gòu)重組等項(xiàng)目，眾安保險(xiǎn)獨(dú)立董事杜力是國內(nèi)資深投資并購專家，去年初任總經(jīng)理助理的胡天睿曾在瑞銀投資銀行等重要管理崗位任職。去年12月出任副總經(jīng)理兼首席財(cái)務(wù)官的畢仕宇，曾就職于埃森哲，帶領(lǐng)兩家企業(yè)在美國和香港上市。

此次登陸H股，根據(jù)眾安保險(xiǎn)此前的規(guī)劃，A股亦在其考慮之中。今年2月，業(yè)界曾傳聞證監(jiān)會(huì)擬為一些大型科技公司提供IPO“綠色通道”，有報(bào)道稱，眾安保險(xiǎn)亦在名單之上。

無論是在A股還是H股上市，市場對(duì)于眾安保險(xiǎn)的關(guān)注焦點(diǎn)和分歧在于其估值。比如，IT桔子數(shù)據(jù)庫的《2016年度中國互聯(lián)網(wǎng)金融公司估值榜TOP100》顯示，2016年眾安保險(xiǎn)估值為552億元，僅次于螞蟻金服和陸金所兩家千億元估值公司之后。而中華保險(xiǎn)研究所的《中國保險(xiǎn)公司市場價(jià)值排行榜》，給予眾安保險(xiǎn)的市場估值則為31.74億元?；ヂ?lián)網(wǎng)領(lǐng)域和保險(xiǎn)業(yè)對(duì)其的估值差距甚巨，恰恰反映出對(duì)眾安保險(xiǎn)定位和屬性的不同認(rèn)知。

據(jù)《財(cái)經(jīng)》記者了解，早在A輪融資時(shí)，市場對(duì)眾安保險(xiǎn)的估值就存有爭議。眾安保險(xiǎn)曾與一家傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司洽談，對(duì)方認(rèn)為其估值過高而未談攏。

彼時(shí)，內(nèi)蒙君正收購華泰保險(xiǎn)的股權(quán)時(shí)，參考人保財(cái)險(xiǎn)H股的估值，給予其80.16億-96.92億元的估值。因此，眾安保險(xiǎn)的估值不為該傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司接受，亦在情理之中。

從估值方法上來說，據(jù)了解，當(dāng)時(shí)眾安保險(xiǎn)曾把陸金所、螞蟻金服和美國的Lending Club作為估值樣本，參考了中國大型互聯(lián)網(wǎng)公司23.1的P/E倍數(shù)中位數(shù)和高成長保險(xiǎn)公司16.2的P/E倍數(shù)，采用FY+2P/E估值法，得出來的估值基礎(chǔ)為134億元，假設(shè)估值倍數(shù)是15倍和25倍。而中華保險(xiǎn)研究所估值采用的是保險(xiǎn)公司動(dòng)態(tài)非線性一般均衡定價(jià)模型（Insurance Company Pricing Model）。

有互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)投界觀點(diǎn)認(rèn)為，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，對(duì)于用戶數(shù)的價(jià)值判斷，不僅看軟件安裝量、下載量以及活躍用戶數(shù)，還要看傳播因子和用戶留存率。對(duì)于流量的考量，則主要看其變現(xiàn)能力即ARPU值。

眾安保險(xiǎn)在招股說明書中披露，成立以來累計(jì)銷售72億份保單，服務(wù)逾4.92億名客戶。截至2016年，78%客戶至少被服務(wù)過兩次，每名客戶年內(nèi)平均獲得10.3份保障。眾安強(qiáng)調(diào)用戶數(shù)量和流量規(guī)模，頗有以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)其用戶量做估值基礎(chǔ)的意味。

但如果從保險(xiǎn)公司角度來說，眾安保險(xiǎn)的業(yè)務(wù)過于碎片化，2014年-2016年的件均保費(fèi)僅分別為4元、7.30元和9.9元。如果以每個(gè)客戶年均10份保單來算，年均保費(fèi)亦不過百元左右。有保險(xiǎn)公司人士指出，這種碎片化保險(xiǎn)大多數(shù)是賺流量不賺規(guī)模，而且平臺(tái)成本較高等于為平臺(tái)打工。

分子實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)始人劉揚(yáng)表示，市場對(duì)眾安保險(xiǎn)估值的分歧，主要是對(duì)其定位的不同理解。如果從互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)邏輯來看，眾安保險(xiǎn)最大的問題是作為保險(xiǎn)公司成立，而不是科技公司。從傳統(tǒng)的資本邏輯上來說，把握互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司的概念可能是最好的選擇。

劉揚(yáng)認(rèn)為，眾安保險(xiǎn)資本的價(jià)值大于保險(xiǎn)本身，這或是其股東的初心，“所以不能以保險(xiǎn)公司估值的邏輯看待”。

一位互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)從業(yè)人士認(rèn)為，眾安未來的價(jià)值在于是否能通過科技實(shí)現(xiàn)重塑保險(xiǎn)價(jià)值鏈，打造金融科技生態(tài)。

對(duì)于眾安保險(xiǎn)發(fā)行價(jià)的估算，一些互聯(lián)網(wǎng)金融和投資領(lǐng)域人士認(rèn)為，低于其A輪融資的24元可能是大概率事件，“這個(gè)價(jià)格太貴了，可能個(gè)位數(shù)較合理”。一位互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域資深人士表示。

一位投資界分析人士則表示，香港市場通常給予科技股的估值不高，2004年騰訊控股在H股上市時(shí)，發(fā)行價(jià)僅3.7港元。本月上市的游戲硬件廠商雷蛇估值最高不過50億美元。

今年5月，彭博數(shù)據(jù)顯示，滬深300信息技術(shù)指數(shù)的市盈率在40倍，恒生綜合資訊科技業(yè)指數(shù)41只成份股的市盈率中值僅為16倍，兩地之差創(chuàng)歷史新高。上述投資界分析人士表示，除非眾安保險(xiǎn)出現(xiàn)“全城熱炒”的現(xiàn)象，否則在當(dāng)下的港股估值水平下，股價(jià)恐怕很難達(dá)到A輪融資時(shí)的股價(jià)。

無論眾安保險(xiǎn)最終以何種價(jià)格發(fā)行和開盤，作為首只保險(xiǎn)科技股，其話題性有望引發(fā)市場對(duì)互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)的關(guān)注。劉揚(yáng)認(rèn)為，以眾安上市為觸媒的保險(xiǎn)投資熱，會(huì)提升互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)業(yè)整體的估值水平，對(duì)所有資本市場的保險(xiǎn)投資人來講，投資的安全邊際都會(huì)提升。

一位保險(xiǎn)業(yè)人士表示，成為上市公司之后，能極大提升眾安保險(xiǎn)的品牌知名度，由此也將獲得更多的客戶和流量。 利潤與成本齊飛

對(duì)于一只腳已邁進(jìn)IPO大門的眾安保險(xiǎn)來說，講好一個(gè)動(dòng)人的資本故事，博得一個(gè)漂亮的股價(jià)很重要。但動(dòng)人的資本故事和高估值并非空中樓閣，亦需要數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)做支撐。

作為保險(xiǎn)消費(fèi)者和資本市場投資者，亦有必要充分了解眾安保險(xiǎn)的基本面，透析數(shù)據(jù)背后的經(jīng)營實(shí)質(zhì)，研判其真實(shí)的投資價(jià)值和未來的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

分散在500多頁招股說明書里的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，勾勒出眾安保險(xiǎn)既有重視創(chuàng)業(yè)開局、不憚成本“燒錢”的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的風(fēng)格，又有新興保險(xiǎn)公司賺快錢的激進(jìn)投資風(fēng)格。

如果以盈利指標(biāo)來看，眾安保險(xiǎn)表現(xiàn)不錯(cuò)，迅速打破了傳統(tǒng)財(cái)險(xiǎn)公司七八年才能盈利的“慣例”。招股說明書顯示，2014年-2016年，凈利潤分別為3698.1萬元、4425.7萬元和937.2萬元。不過，這一持續(xù)盈利的局面，卻在今年首季被打破，眾安保險(xiǎn)以虧損3.17億元，位居虧損規(guī)模首位。

眾安保險(xiǎn)的利潤結(jié)構(gòu)亦與傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司一樣，主要來自投資收益，三年投資收益凈額分e為8006.2萬元、5.21億元和9862.4萬元。

在投資策略上，眾安保險(xiǎn)顯示出較為激進(jìn)的風(fēng)格。2015年權(quán)益類投資占比高達(dá)23.4%，高于15.18%的行業(yè)平均水平，其中股票投資占比為16.7%。2016年這種投資風(fēng)格得以延續(xù)，權(quán)益類占比亦有23.1%之多，高出13.28%的行業(yè)平均水平近10個(gè)百分點(diǎn)。其中股票占比17.8%，同比提升1.1個(gè)百分點(diǎn)。

具體到投資品種，除了股票，眾安保險(xiǎn)在2015年-2016年大筆投資在資管計(jì)劃、信托計(jì)劃和理財(cái)產(chǎn)品，其中，僅通過“眾安樂享1號(hào)”賬戶投資于“上海信托-武漢四環(huán)線”集合資金信托計(jì)劃就達(dá)3.5億元。截至2016年底，并表的四只資管計(jì)劃產(chǎn)品認(rèn)購總額為6.16億元，未并表的信托計(jì)劃余額為9.70億元，理財(cái)產(chǎn)品則為8.01億元。無獨(dú)有偶，泰康在線2016年四季度償付能力報(bào)告亦顯示，其2016年亦主要投資于信托計(jì)劃和保險(xiǎn)資管產(chǎn)品。

在2015年以來牛熊疊市的震蕩行情下，眾安保險(xiǎn)較高的權(quán)益類投資占比，使其投資收益產(chǎn)生較大波動(dòng)：2014年和2015年總投資收益率分別為7.3%和12.6%，分別超過行業(yè)平均投資收益率1個(gè)和5個(gè)百分點(diǎn)，但2016年卻降至1.7%，遠(yuǎn)低于5.66%的行業(yè)平均收益率。

眾安保險(xiǎn)招股說明書顯示，平安資管公司是其投資管理人。據(jù)了解，如此低的投資業(yè)績，引起平安集團(tuán)董事長馬明哲震怒，平安資管公司內(nèi)部已為此檢討和問責(zé)。

眾安保險(xiǎn)資產(chǎn)端的投資收益起伏不定，負(fù)債端則面臨高企的業(yè)務(wù)成本。眾安保險(xiǎn)招股說明書顯示，2014年-2016年，綜合成本率分別為108.6%、126.60%和104.70%。從決定綜合成本率高低的兩大指標(biāo)來看，費(fèi)用率分別為35.2%、58.10%和62.70%，賠付率分別為73.4%、68.5%、42%。以2016年為例，這三個(gè)指標(biāo)分別高于99.52%、39.85%和59.94%的財(cái)險(xiǎn)業(yè)平均水平。

招股說明書顯示，眾安保險(xiǎn)業(yè)務(wù)開支的最大部分來自咨詢及服務(wù)費(fèi)、手續(xù)費(fèi)及傭金，咨詢及服務(wù)費(fèi)主要用于通過生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴平臺(tái)銷售保險(xiǎn)產(chǎn)品的費(fèi)用。其中，咨詢及服務(wù)費(fèi)的三年數(shù)據(jù)分別為9446.2萬元、5.91億元和10.93億元，在已賺保費(fèi)凈額的占比分別為13.3%、30.7%和33.9%。手續(xù)費(fèi)及傭金分別為1615.4萬元、1.01億元和2.87億元，在已賺保費(fèi)凈額的占比分別為2.3%、5.2%和8.9%。從增速上來看，這兩項(xiàng)指標(biāo)已超過總保費(fèi)增速。

對(duì)比另外兩家互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司，其技術(shù)服務(wù)費(fèi)開支占比亦不算低，泰康在線2016年的技術(shù)服務(wù)費(fèi)為1.34億元，在已賺保費(fèi)中占比23.39%。易安保險(xiǎn)則為1.74億元，占比76.99%。

一位財(cái)險(xiǎn)公司業(yè)務(wù)部門人士指出，其實(shí)互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)的成本并不比傳統(tǒng)渠道低，一些大型互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)代銷航意險(xiǎn)、航班延誤險(xiǎn)等險(xiǎn)種的手續(xù)費(fèi)高達(dá)70%-80%以上，有的險(xiǎn)種甚至能達(dá)到90%。不過，據(jù)《財(cái)經(jīng)》記者了解，眾安保險(xiǎn)與各平臺(tái)合作，并不是按平臺(tái)代銷手續(xù)費(fèi)方式付費(fèi)，而是按以雙方共同研發(fā)產(chǎn)品和系統(tǒng)的項(xiàng)目來打包收費(fèi)。

一位保險(xiǎn)公司網(wǎng)銷部門人士則表示，做互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)，誰的成本控制得好，誰就是贏家。但是在激烈競爭中，大型互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)非常強(qiáng)勢，即使是大型保險(xiǎn)公司也沒有多少議價(jià)權(quán)。目前，電商獲客成本已高達(dá)300元以上。

然而，以高成本獲得的流量客戶的轉(zhuǎn)化率并沒有想象的高。上述保險(xiǎn)公司網(wǎng)銷部門人士透露，一般在千分之一。不過，據(jù)一位業(yè)內(nèi)人士透露，眾安保險(xiǎn)通過嵌入場景的模式獲客的轉(zhuǎn)化率能達(dá)到10%以上。

一位保險(xiǎn)公司人士表示，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)于保險(xiǎn)公司的意義在于，一是收集保險(xiǎn)需求甚至創(chuàng)造需求;二是用標(biāo)準(zhǔn)化降低邊際成本，使保險(xiǎn)產(chǎn)品從低頻轉(zhuǎn)向高頻，逐漸形成規(guī)模效應(yīng)。盡管成本高企，勢必仍要聯(lián)手平臺(tái)。

去年成立眾安科技后，眾安保險(xiǎn)加快打造科技板塊的步伐。截至2016年，其研發(fā)資金高達(dá)2.14億元，占總保費(fèi)的6.3%?！敦?cái)經(jīng)》記者獲悉，隨著科技平臺(tái)的擴(kuò)展和更多項(xiàng)目孵化，今年眾安保險(xiǎn)在科研上的投放還將增加。

在諸多指標(biāo)中，對(duì)于資本市場投資者來說，最為看重的是體現(xiàn)企業(yè)盈利能力的凈資產(chǎn)收益率（ROE）?！肮缮瘛蔽謧?巴菲特有句投資名言：“看企業(yè)，我最看重ROE指標(biāo)，能維持高ROE特性的股票，才是我最終的選擇標(biāo)的?！?/p>

以眾安保險(xiǎn)為例，其招股說明書顯示，2014年-2016年該指標(biāo)分別為3.7%、1.1%和0.1%，而同樣具有金融與互聯(lián)網(wǎng)屬性的中國平安2016年的該指標(biāo)則達(dá)16.27%，騰訊控股攤簿后的ROE亦達(dá)23.53%。一位互金領(lǐng)域人士表示，上市后的眾安保險(xiǎn)ROE能否成長，來看其未來科技保險(xiǎn)模式打造出多大的想象空間。 創(chuàng)新與發(fā)展困局

對(duì)于秉持價(jià)值投資的投資者來說，對(duì)持有保險(xiǎn)公司牌照的眾安保險(xiǎn)，難以忽略對(duì)其保險(xiǎn)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)和質(zhì)量的考量。

根據(jù)眾安保險(xiǎn)2014年-2016年的三年規(guī)劃，這一階段的主要任務(wù)是面向未來，完成業(yè)務(wù)上的布局，其中包括車險(xiǎn)、信用險(xiǎn)等重點(diǎn)險(xiǎn)種。

截至2016年底，這些業(yè)務(wù)線的布局如約完成。眾安保險(xiǎn)招股說明書顯示，目前已形成生活消費(fèi)、消費(fèi)金融、健康、車險(xiǎn)和航旅生態(tài)等五大主要生態(tài)系統(tǒng)。

在各險(xiǎn)種中，投資人最關(guān)注的莫過于國內(nèi)財(cái)險(xiǎn)業(yè)的頭號(hào)險(xiǎn)種車險(xiǎn)。一位財(cái)險(xiǎn)公司人士曾對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示，正是因?yàn)楸姲脖ｋU(xiǎn)所構(gòu)想的車險(xiǎn)保費(fèi)預(yù)期，才獲得高額估值。

根據(jù)眾安保險(xiǎn)在A輪融資路演時(shí)所展示的發(fā)展藍(lán)圖，2015年-2020年的車險(xiǎn)保費(fèi)收入將分別為1億元、13億元、30億元、60億元、110億元和180億元。眾安保險(xiǎn)CEO陳勁2015年接受《財(cái)經(jīng)》記者專訪時(shí)曾信心滿滿地表示，對(duì)于當(dāng)時(shí)高達(dá)7000億元規(guī)模的車險(xiǎn)市場來說，這一預(yù)期并不算高，只要能進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，眾安保險(xiǎn)“一定有辦法做到規(guī)?！薄?/p>

然而，夢想豐滿，現(xiàn)實(shí)骨感。眾安保U招股說明書顯示，截至2016年，車險(xiǎn)業(yè)務(wù)保費(fèi)收入為372萬元，距離其當(dāng)初13億元的預(yù)測差距甚遠(yuǎn)。對(duì)于車險(xiǎn)保費(fèi)規(guī)模較小的原因，眾安保險(xiǎn)表示是與經(jīng)營區(qū)域較少有關(guān)，2016年底該業(yè)務(wù)僅在6個(gè)地區(qū)展業(yè)。

不過有多位財(cái)險(xiǎn)公司人士指出，眾安保險(xiǎn)車險(xiǎn)保費(fèi)較小的重要原因在于其與中國平安的保費(fèi)分成政策。由于沒有線下機(jī)構(gòu)，眾安保險(xiǎn)只能借助于中國平安開展線下業(yè)務(wù)，聯(lián)合推出的保T車險(xiǎn)，保費(fèi)和索賠付款比例皆按“三七開”劃分，即眾安保險(xiǎn)占三成、平安占七成。

在市場競爭和發(fā)展壓力之下，眾安保險(xiǎn)亦采用傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司常用的營銷套路，并為此付出了監(jiān)管代價(jià)。因2015年11月至2016年8月眾安保險(xiǎn)通過PC官網(wǎng)、手機(jī)官網(wǎng)等自有渠道銷售車險(xiǎn)業(yè)務(wù)時(shí)向投保人或被保險(xiǎn)人贈(zèng)送禮金或禮券共計(jì)4.57萬元，今年2月保監(jiān)會(huì)對(duì)眾安保險(xiǎn)罰以20萬元，并對(duì)分管車險(xiǎn)的高管和車險(xiǎn)部門負(fù)責(zé)人處以警告和個(gè)人罰款。

近日，保監(jiān)會(huì)啟動(dòng)商業(yè)車險(xiǎn)二次費(fèi)改，出臺(tái)銷售行為回溯制度，并開展車險(xiǎn)亂象整頓工作。種種跡象表明，重拳治亂之下，車險(xiǎn)尤其是網(wǎng)銷車險(xiǎn)在規(guī)范的同時(shí)規(guī)?？赡芟陆怠闹袊ｋU(xiǎn)行業(yè)協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)來看，今年前四個(gè)月的網(wǎng)銷車險(xiǎn)銳減了40%。而眾安保險(xiǎn)未來車險(xiǎn)如何發(fā)展，令市場關(guān)注。

《財(cái)經(jīng)》記者從有關(guān)渠道獲悉，目前眾安保險(xiǎn)對(duì)于車險(xiǎn)保費(fèi)規(guī)模已不太刻意而求，而是側(cè)重于以車險(xiǎn)為切入口，打造與之有關(guān)的生態(tài)系統(tǒng)。

高企的綜合成本率之下，眾安保險(xiǎn)主要險(xiǎn)種的利潤承壓不小。2014年-2016年財(cái)報(bào)顯示，幾大險(xiǎn)種的承保盈虧情況頗為飄忽：2014年責(zé)任險(xiǎn)、保證險(xiǎn)和信用險(xiǎn)實(shí)現(xiàn)承保盈利，意外傷害險(xiǎn)、家財(cái)險(xiǎn)和其他保險(xiǎn)（主要是貨運(yùn)退貨險(xiǎn)）承保虧損。2015年，除了信用險(xiǎn)承保盈利，其他險(xiǎn)種皆承保虧損。2016年，責(zé)任險(xiǎn)、健康險(xiǎn)和其他保險(xiǎn)承保虧損，保證險(xiǎn)、信用險(xiǎn)和意外傷害險(xiǎn)承保盈利。

今年以來，眾安保險(xiǎn)主要險(xiǎn)種承保利潤進(jìn)一步惡化。眾安保險(xiǎn)在招股說明書中已預(yù)警，預(yù)計(jì)今年一季度，健康、消費(fèi)金融和航旅生態(tài)系統(tǒng)的保費(fèi)將大增，綜合成本率亦將繼續(xù)超過100%，經(jīng)營開支的幅度將超過凈保費(fèi)收入，首季將由盈轉(zhuǎn)虧。據(jù)了解，首季巨虧除了研發(fā)成本繼續(xù)增加，投資收益亦不佳。

相比業(yè)務(wù)難獲承保利潤，眾安保險(xiǎn)的業(yè)務(wù)更令人質(zhì)疑的是，過于依賴其股東的業(yè)務(wù)支持。招股說明書顯示，眾安保險(xiǎn)的前五大保單持有人（支付寶、贏眾通、招財(cái)寶、攜程和順豐速運(yùn)），2014年-2016年的合計(jì)占比分別約占總保費(fèi)的9%、29%和28%。其中，來自支付寶的保費(fèi)收入最多。

眾安保險(xiǎn)在招股說明書中坦承，螞蟻金服和平安保險(xiǎn)是最重要的生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴，沒有股東的支持和資源，將無法實(shí)現(xiàn)快速增長。

據(jù)了解，雖然起步于股東資源和支持，隨著自行研發(fā)的科技的逐漸運(yùn)用，眾安保險(xiǎn)正在謀求股離與單個(gè)場景平臺(tái)提供方的合作，轉(zhuǎn)向電商全生態(tài)的連接，目前已連接了180多個(gè)合作方。

而在成立伊始，因?yàn)楸姲脖ｋU(xiǎn)與這些股東平臺(tái)的合作并不具有排他性，為了在同業(yè)紅海中殺出重圍，眾安保險(xiǎn)推出頗多創(chuàng)新的產(chǎn)品點(diǎn)子。

彼時(shí)正值互聯(lián)網(wǎng)金融興盛，一批所謂創(chuàng)新型保險(xiǎn)產(chǎn)品推出市場，在引發(fā)互聯(lián)網(wǎng)用戶對(duì)保險(xiǎn)的興趣的同時(shí)，也因存 在噱頭遭到非議，有些則不符合精算原理被監(jiān)管層叫停。

初涉保險(xiǎn)領(lǐng)域的眾安保險(xiǎn)，亦遇到創(chuàng)新與監(jiān)管的邊界如何厘定之困，屢因踩線收到監(jiān)管措施。2014年8月，其網(wǎng)絡(luò)交易平臺(tái)責(zé)任保險(xiǎn)和個(gè)人航空行李托運(yùn)丟失保險(xiǎn)兩款產(chǎn)品，因費(fèi)率厘定不符合公平性原則被叫停。2015年1月，因?qū)桨嘌诱`險(xiǎn)的產(chǎn)品描述不準(zhǔn)確，以及消費(fèi)金融擔(dān)保產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)披露不足被叫停。

在一些險(xiǎn)種被叫停的同時(shí)，相關(guān)監(jiān)管政策的調(diào)整，亦對(duì)眾安保險(xiǎn)的發(fā)展帶來影響。比如，其2015年獲批試點(diǎn)的經(jīng)營投資型財(cái)險(xiǎn)，今年初該類險(xiǎn)種受到嚴(yán)格監(jiān)管，再次被叫停。受去年底發(fā)生的“僑興債”事件影響，今年6月保監(jiān)會(huì)《信用保證保險(xiǎn)業(yè)務(wù)監(jiān)管暫行辦法（征求意見稿）》，要求不得為保險(xiǎn)公司的控股股東、子公司和關(guān)聯(lián)方的融資行為提供該業(yè)務(wù)。該險(xiǎn)種是眾安保險(xiǎn)承保利潤大戶且是唯一一類三年都獲承保利潤的險(xiǎn)種，有業(yè)內(nèi)人士預(yù)測，作為“僑興債”事件涉及的一方，在此新規(guī)之下，眾安保險(xiǎn)的該類業(yè)務(wù)可能將受到影響，進(jìn)而影響到其盈利情況。不過，《財(cái)經(jīng)》記者獲悉，眾安保險(xiǎn)已對(duì)該業(yè)務(wù)進(jìn)行過梳理，內(nèi)部判斷新規(guī)對(duì)其沒有太大影響。

兩年前接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪時(shí)，眾安保險(xiǎn)的自我認(rèn)知是其業(yè)務(wù)模式尚不具獨(dú)特性，也沒有做出核心產(chǎn)品。兩年來，盡管眾安保險(xiǎn)已形成比較齊備的產(chǎn)品線，但其保費(fèi)規(guī)模仍不盡如人意。招股說明書顯示，2014年-2016年，眾安保險(xiǎn)總保費(fèi)收入分別為7.94億元、22.83億元和34.08億元，已賺保費(fèi)凈額則分別為7.12億元、19.21億元、32.25億元。

對(duì)于眾安保險(xiǎn)業(yè)務(wù)上的乏力，一位互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)研究人士表示，從資本方的角度來說，眾安保險(xiǎn)講述的是一資本的故事，如果保險(xiǎn)業(yè)務(wù)做得好，自然是錦上添花，即使業(yè)務(wù)不盡如人意，也未必影響其未來在資本市場上的表現(xiàn)。因?yàn)閷?duì)很多投資者來說，模式比業(yè)績更重要。對(duì)于眾安保險(xiǎn)來說，僅靠發(fā)展業(yè)績恐怕也難以支撐太久，通過上市籌資并實(shí)現(xiàn)賺錢效應(yīng)，發(fā)展才能持續(xù)。 探路科技賦能金融

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域“黑天鵝”事件頻出，在今年金融監(jiān)管全面趨嚴(yán)形勢下，創(chuàng)新已讓位于監(jiān)管。4月保監(jiān)會(huì)下發(fā)《中國保監(jiān)會(huì)關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)保險(xiǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防控工作的通知》，其中提出保險(xiǎn)公司要重點(diǎn)防范互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)等新型業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)，防范互聯(lián)網(wǎng)跨界業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

以創(chuàng)新立本的互聯(lián)網(wǎng)金融，將何去何從？自我定位于保險(xiǎn)科技公司的眾安保險(xiǎn)，將如何在與傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司和金融科技公司競爭中謀得一席之地？

在撞了幾次監(jiān)管紅線之后，眾安保險(xiǎn)對(duì)產(chǎn)品形態(tài)創(chuàng)新的嘗試有所收斂，轉(zhuǎn)而在定價(jià)、形態(tài)分銷、核保、理賠和技術(shù)后援等環(huán)節(jié)進(jìn)行技術(shù)上的創(chuàng)新探索。

陳勁2015年接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪時(shí)曾表示，“如果不走向服務(wù)，永遠(yuǎn)做不大。眾安保險(xiǎn)必須思考如何運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，改變既有的服務(wù)形態(tài)?！?/p>

2016年7月，眾安保險(xiǎn)下設(shè)的子公司眾安科技成立，并迅速形成基于眾安科技的機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。隨后，眾安科技斥資120萬元收購杭州企匯網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，斥資1000萬元成立上海員寶網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司。今年2月成立北京有我在科技有限公司。

3月，眾安保險(xiǎn)為眾安科技增資4.5億元。隨后，眾安科技成立上海分公司和全資子公司眾安（深圳）生命科技有限公司。目前，眾安保險(xiǎn)已初步在京、滬、深、杭構(gòu)建了科技板塊布局。

眾安科技內(nèi)部提出“1234”戰(zhàn)略，顯示出占位科技版圖的野心：輸出一個(gè)平臺(tái)區(qū)塊鏈云平臺(tái);立足金融、健康兩個(gè)命題;以信任、連接和加速為三大使命;堅(jiān)持在人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)四個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行長期探索。

眾安保險(xiǎn)招股說明書顯示，眾安科技將進(jìn)行S、X、T三個(gè)系列的技術(shù)輸出，今年4月其基于區(qū)塊鏈技術(shù)開發(fā)的“安鏈云”平臺(tái)已進(jìn)入商用階段，是全球第一個(gè)部署在云端的保險(xiǎn)核心系統(tǒng)。

目前，眾安科技已向一些小保險(xiǎn)公司合作輸出S系列，為其打造互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和系統(tǒng)。據(jù)了解，未來該系列將覆蓋各類保險(xiǎn)公司、經(jīng)紀(jì)公司、公司和保險(xiǎn)平臺(tái)等保險(xiǎn)業(yè)態(tài)。

去年11月在眾安科技品牌會(huì)上，陳勁表示，眾安正在逐漸形成自己的“科技大腦”，并在未來向生態(tài)圈輸出科技能力。

向金融生態(tài)圈輸出技術(shù)，正是螞蟻金服當(dāng)下之舉。甚至在一些科技輸出和運(yùn)用上，雙方已頗有對(duì)壘的意味，比如，5月螞蟻金服推出基于圖像定損技術(shù)的定損寶之前，眾安保險(xiǎn)已在其手機(jī)碎屏險(xiǎn)等業(yè)務(wù)板塊自我研發(fā)和應(yīng)用了該技術(shù)。

眾安保險(xiǎn)在科技領(lǐng)域的布局，引起業(yè)內(nèi)對(duì)其是否做成“小螞蟻”或“小平安”的猜測。頗為微妙的是，自從推出Techfin概念、轉(zhuǎn)型要做“技術(shù)流”以來，螞蟻金服保險(xiǎn)事業(yè)部所推出的首款產(chǎn)品車險(xiǎn)分，平安和眾安保險(xiǎn)都未出現(xiàn)在合作名單中。

目前，平安已基本完成自建生態(tài)和入口，而螞蟻金服則形成入口全覆蓋的生態(tài)體系，正對(duì)中小保險(xiǎn)公司形成吸附效應(yīng)。據(jù)了解，眾安保險(xiǎn)內(nèi)部并不認(rèn)為三方存在競爭，因?yàn)槠涫且员ｋU(xiǎn)切入，圍繞保險(xiǎn)生態(tài)輸出與之相關(guān)的產(chǎn)品、技術(shù)和服務(wù)，而螞蟻金服以支付切入金融科技生態(tài)圈，輸出技術(shù)。切入點(diǎn)不同，決定其不同的發(fā)展路徑和模式。眾安保險(xiǎn)開始謀求占位金融科技和賦能技術(shù)，隨著其完成上市，借助資本市場的資金支持，是否會(huì)迅速長大成為可以比肩螞蟻金服或平安的小巨人？

對(duì)此，一位保險(xiǎn)公司業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)人認(rèn)為，短時(shí)間內(nèi)眾安保險(xiǎn)尚無實(shí)力和平安或螞蟻金服抗衡。即使相對(duì)于大中型傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司，眾安保險(xiǎn)的科技投入不菲，但將科技轉(zhuǎn)化檣產(chǎn)力并形成效益，還需要時(shí)間。其能否借助科技重塑保險(xiǎn)價(jià)值鏈，形成金融科技生態(tài)系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的提升，還有待觀察。

盡管目前尚幼，不可否認(rèn)，眾安保險(xiǎn)作為首家以互聯(lián)網(wǎng)公司組織架構(gòu)建立，并實(shí)現(xiàn)線上完全承保和理賠的保險(xiǎn)公司，其在互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)領(lǐng)域仍具杠桿意義。