保险公司财务风险预警体系构建与应用研究

【引言】当前社会整体经济发展水平不断提升，离不开保险行业的支持。但是，在金融市场发生较大变化的情况下，保险公司在发展过程中面临严峻挑战，具体表现为财务风险发生率大。一旦保险公司没能通过采取科学合理管控措施，或是发生没能合规运营的问题，就会对自身的竞争力产生直接影响。加之，我国保险事业存在发展时间短的特征，在实际开展财务风险管理工作时深受多项因素的影响，导致最终的管理效果不佳，甚至不能采取针对性措施做好财务风险防范工作。基于此，为了避免引发更多难以解决的问题，保险公司重点开展财务风险预警体系构建工作，并结合实际需求做好应用方案制定与实施工作，提高自身内部和外部环境适应能力，为后续实现长远稳定发展目标创造条件。

1 保险公司财务风险预警体系的构建要点

1.1 严格遵循各项构建原则

一是科学性原则。保险公司在实际开展财务风险预警体系构建工作时，科学性原则体现在以严谨理论基础和科学方法为保障这一方面，尤其是落实选取指标和设计模型方面，更要遵循科学性原则，一定不能发生逻辑性差的情况；同时还要突出动态调整预警系统特征，让保险公司紧跟市场环境变化步伐、结合内部管理需求，构建具有较强实用性的财务风险预警体系。二是全面性原则[1]。这就意味着构建的财务风险预警体系，处于覆盖所有类型财务风险的状态，同时需要精准掌握内部和外部因素对财务状况具体造成影响的基础上，对多个维度的数据和信息进行整合，保证最终制定和应用的预警体系准确反映保险公司的整体财务健康情况。三是及时性原则。不仅要保证财务风险预警体系具备较强的快速响应能力，也要为保险公司采取防范措施提供充足的时间。主要对现金流量、资产负债、关键业务指标进行实时监控，真正做到及时获得可靠信息，帮助保险公司提高财务风险防范能力。

1.2 科学合理选取指标实际开展这项工作时从以下多个角度出发。

一是偿付能力指标，其是衡量保险公司财务稳定性过程中不能忽视的一项依据，一定要将偿付能力充足率、核心偿付能力充足率作为关键依据，保证保险公司具备较强的赔付责任能力，避免发生资本结构不合理的问题。二是盈利能力指标，其在评估保险公司财务状况过程中发挥不可替代的作用。实际上，净利润率和总资产收益率等指标，充分发挥作用后能够将保险公司的经营效益、资产利用情况精准反映出来 [2]。对此，保险公司需要借助这些指标的变化趋势，对盈利模式是否可持续的情况进行判断，并要对财务表现进行准确预测。三是运营能力指标，其与保险公司的日常运营状况存在紧密关联。为了能够及时掌握保险公司的业务拓展、理赔管理情况，就要将保费收入增长率、赔付率等指标作为参考依据，一旦忽视这些指标的选取，就会引发诸多难以解决的风险，甚至会对保险公司的整体发展造成影响。

1.3 高效开展模型构建工作

对于大部分的保险公司而言，通常会将多元线回归模型、神经网络模型应用其中。以“多元线回归模型”为例，其是比较经典的一种统计分析方法，主要将多个自变量与因变量的线性关系作为依据，对特定事件的发生概率或趋势进行预测，通过做好这种类型的模型构建工作，能够保证保险公司制定决策过程中具备清晰的思路。再如“神经网络模型”，其将人工智能技术的机器学习算法作为参考依据，通过对人脑神经元连接方式进行模拟的形式，完成复杂的非线性映射关系构建工作。实际操作期间保险公司将多层感知器或卷积神经网络等架构引入其中，充分发挥作用后能够提高模型拟合复杂财务风险数据的能力。

2 保险公司应用财务风险预警体系的案例

2.1 选取案例

以 A 中型综合性的保险公司为例，其复杂的财务风险体现在承保、投资、流动性管理等方面，并且存在覆盖范围广的特征，以及能够将保险行业普遍的风险特征等内容反映出来。主要在市场环境发生较大变化的情况下，A 保险公司面临产品定价缺乏合理性、投资收益率发生较大波动、在现金流管理方面存在较大压力等多项问题。这种状况下，为实际研究保险公司构建财务风险预警体系应用效果方面提供比较理性的样本。

2.2 总结应用预警体系的过程

首先，在收集数据过程中应用财务风险预警体系。主要在多种渠道的辅助下，完成保险公司财务报表、市场数据、客户行为数据获取方面的工作 [3]。其次，进入指标计算阶段，将实际选取的偿付能力、盈利能力、运营能力等指标作为依据，标准化处理并分析收集的各项数据。比如：对核心偿付能力充足率、净利润率等各项重要指标进行准确计算，并将其与保险行业的基准值进行比较，为后续提高潜在风险信号的识别效果创造条件。最后，模型分析过程中对财务风险预警体系进行应用。为了保证处理后的数据模拟预测结果精准可靠，将多元线性回归模型、神经网络模型应用其中，具体表现为应用多元线性回归模型，对各指标的线性关系和影像财务风险的具体程度进行评估；应用神经网络模型，对复杂数据的潜在模式进行挖掘。总之，通过细致分析并总结财务风险预警体系的过程，能够为后续获取精准可靠的评估结果创造条件。

2.3 精准评估最终应用效果

结合典型案例中的财务风险预警体系应用情况进行评估，可知这一模型发挥应用价值，不仅能够提高保险公司的财务风险识别能力，也能满足其在提前预警方面提出的要求 [4]。通过对 ΔA 保险公司 2022 年至 2024 年的财务数据进行分析，可知应用预警体系之后成功识别的高风险时段非常多，包括 2023 年 A保险公司受到市场波动这项因素影响出现的投资收益下降、2024 年因为赔付率上升导致的流动性压力等。模型分析结果中包括这些风险信号，可以为保险公司管理人员制定和实施针对性的防范方案提供参考依据，体现在更加合理地配置资产、对现金流管理模式进行优化、合理规避潜在财务危机等多个方面。全面整合这些信息之后，能够确定构建的财务风险预警体系具备较强的实用性，保险公司可以将其作为动态化和系统化的风险管理工具进行应用。

结束语：

总而言之，保险公司在激烈的竞争环境中面临严峻挑战，如果想要实现长远稳定发展目标，就要在构建财务风险预警体系这项工作中投入较多精力，并且需要结合实际情况做好应用工作，为后续提高自身风险识别能力、提升潜在风险敏感度创造条件。主要从明确构建原则、合理选取指标、做好模型构建等角度出发，将具有代表性案例作为研究对象，精准确定财务风险预警体系的应用价值。

参考文献：

[1] 侯旭华 . 互联网保险公司财务风险预警指标构建与运用研究 [J]. 湖湘论坛 ,2019,32(3):89-101.

[2] 张静 . 以偿付能力为核心的财务风险预警体系构建研究 [J]. 知识经济 ,2019(15):111-112.

[3] 王骅 . 偿二代监管体系下保险公司财务风险管理探究 [J]. 管理学家 ,2024(18):88-90.

[4] 侯旭华 . 基于模糊综合评价法的互联网保险公司财务风险预警研究 [J].湖南社会科学 ,2019(4):88-99.