降低合规成本，RegTech如何颠覆保险监管？
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面对不断涌现出的新竞争，快速升级的商业模式以及大范围扩散的创新技术，改变，已经成了保险公司的日常习惯。虽然保险公司深知创新的重要性，但是他们却总是受困于监管的难题以及为了满足监管政策而必须承担的开支。有需求的地方就会有创新，致力于帮助保险公司满足监管需求的创新技术正在逐渐进入人们的视野。
监管科技（RegulatoryTechnology），简称RegTech，和FinTech以及InsurTech类似，都是指运用于传统领域内的科技创新。而RegTech的目标就是用更低的成本和更精简的流程帮助保险公司满足监管要求。比如通过虚拟代理人进行产品销售，保险公司能完全保证销售过程合法合规。
RegTech之所以能快速发展，是以下这些因素共同作用的结果：
行业监管会在一定程度上滞后于行业技术的发展；
保险公司对于数据的运用越来越熟练和深入；
保险公司希望通过提供更好的客户体验来重建和客户的关系。
监管科技公司正是看中了这些机会，希望把握住这个风口为保险行业提供解决方案。
智能分析商业数据
实际上大多数RegTech的解决方案是全方位的，它们不仅能帮助保险公司更好的满足监管的硬性要求，也能助推保险公司在其他业务环节上的转型升级，帮助他们取得长期的成功。
RegTech能够发挥重要作用的一个领域是数据分析。与“大数据”（Big Data）思维不同，RegTech更注重和强调“智能数据”（Smart Data）。通过利用认知运算和机器学习等技术，RegTech解决方案能够从保险公司的海量数据中高效地筛选出特定数据，建立定制模型。这意味着保险公司能更深刻地反思其监管实践，能自动化总结复杂的监管报告，能对高风险的监管领域进行深入分析，并能全面高效地掌握自己的监管实践和任务。
RegTech和智能数据为保险公司带来的收益也不仅仅体现在监管层面。对于大多数保险公司来说，高效地利用数据都是其战略重点之一，如果一个数据库扩展项目在完成其基础目标的前提下，还能帮助保险公司减少监管成本的支出，提升监管达标的效率，对于保险公司来说是最为理想的。将监管要求嵌入转型升级战略之中，有助于保险公司获得更好的改革成果。
以下是三家从事数据分析的监管科技公司：
Recordsure
该公司的产品可以自动分析和评估音频内容，并识别出其中的监管风险，同时还能提供针对客户的专业分析。利用该产品，保险公司可以对自己客户服务中心的所有电话内容进行分析，而传统的人工分析因为人力成本和效率等原因只能分析1-5%的电话内容。
Intelledox
该公司提供监管价值链上各个流程的自动化服务，并确保整个流程的合规性和一致性。
Artificial Intelligence Data Analytics(AIDA)
该公司利用大数据分析客户，并能总结客户行为模式，识别潜在的骗保行为。
利用RegTech实现商业创新
RegTech公司和保险公司都致力于利用创新的技术来解决监管挑战，这些挑战包括监管转型、监管报告自动化以及风险监控和分析。
保险公司传统核心系统一直是萦绕在其心头的症结之一，核心系统是保证保险公司长期增长和可持续发展的重要因素，管理和升级传统系统是一笔不小的开支。而面向监管层面的RegTech解决方案往往也可以用于保险公司核心系统和后台系统的转型。因此，评估RegTech解决方案的时候，我们不仅要考虑到其节省的经济和时间成本，也要考虑RegTech为其他领域带来的提升。一些关键的领域包括：
改善客户体验
RegTech可以通过多种渠道提升客户体验。以“智能KYC”解决方案为例，该项目是一个AML/KYC姓名筛选方案（Anti-Money Laundering/Know Your Customer，反洗钱和了解客户）。利用自然语言处理技术，智能KYC可以快速从不同数据源获取大量数据，剔除重复数据，生成结果。这大幅度地提升了客户筛选的速度和质量，保险公司在对客户进行资质审查时将更加高效，客户等待时间也将减少。此外，该解决方案也能帮助保险公司预防和监测骗保行为。
减少人员数量
通过实现自动化流程，保险公司不仅能够减少人工错误，还能减少参与流程的人员数量，从而降低人工成本。在整个自动化流程中，保险公司只需安排少量专业决策人员，让他们根据计算机的报告和输出内容在某些关键节点上做出选择。
减少对第三方服务商的依赖
一些保险公司会将客户服务进行外包，让第三方服务商面对客户。这样不仅会对第三方产生严重依赖，客户数据的控制权也随之移交了出去。为了给客户提供始终如一的品牌服务，保险公司应该减少对第三方服务商的依赖。RegTech可以满足了保险公司的这一需求。
利用人工智能跟上监管更新的脚步
跟踪、理解、应用和实施各国监管机构的监管政策难度越来越大，因为全球范围内监管政策的更新速度已经超出了人类学习速度的极限，跨国保险公司若想要在不同国家的市场上保持竞争力，将面临巨大的挑战。目前已经有大量RegTech的解决方案致力于应用人工智能对监管政策进行分析和解读，它们将会消化新的监管内容，判断其是否会对保险公司的某个领域或某项产品造成影响，并且提供改进方案帮助保险公司达标。
保险公司如何制定最优路线？
保险公司在采用RegTech前，需要为自己制定一条最优路线，以下是保险公司应该考虑的几个问题：
1、评估现在的状态
对组织内部曾经采用过的，现在正在采用的，或者未来计划采用的技术进行回顾和盘点，判断这些技术的局限性和优势。对于企业数据管理的不同方面进行评估。
2、理解自己的选择
保险公司在面临RegTech或FinTech合作伙伴的选择时往往会有很多的选项，考虑清楚自己最需要的是什么，怎样的合作伙伴能带来共赢局面，是保险公司需要做的。和现有的合作伙伴扩展合作领域是进军RegTech的好办法，但是也不要将自己局限于一个合作伙伴，市场变化很快，每天都有新的选项等待保险公司去筛选。
3、快速收益
很多RegTech解决方案能够快速兼容保险公司的现有系统，这就让保险公司可以对特定的难题进行针对性的部署，不管是整套流程的自动化方案，还是保险价值链上的某一特定节点，在采用RegTech解决方案时，保险公司都应该以快速见效为目标。
4、评估风险
任何转型升级，特别是和科技相关的，都会面临一定的风险——或是未考虑到的错误，或是恶化了现有系统的弱点。所以保险公司在考虑风险时，不应该只考虑数据、网络安全和算法相关的风险，同时也要考虑转型升级这一过程本身的风险。保险公司应该在采用RegTech之前，将监管和风险的框架搭好，并在转型升级过程中不断调整。
RegTech能为保险公司带来的利益是显而易见的：它不仅能帮助保险公司精简优化商业流程，从而满足监管要求，降低相关成本，还能助推保险公司的业务增长，改善客户服务。如今尝试应用创新科技的保险公司，或许将在未来的几年内获得回报，在全球市场的竞争之中占据有利位置。
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