瑞士再保险-人机共存的数字化社会-20195-24页_2mb

人机共存的数字化社会总结

核心内容

瑞再研究院院长包泽富博士在2019年发布的《人机共存的数字化社会》报告中，探讨了数字化社会的形成、趋势、风险以及应对策略。报告指出，数字化社会是技术发展的综合结果，包括半导体、互联网、大数据、物联网和5G等技术的协同作用，同时强调了机器智能在其中的核心地位。

主要观点

• 数字化社会的构成：数字化社会由“人 + 数据 + 网络 + 机器智能”共同构成，其中数据是机器智能的“石油”，通过提炼数据可以创造更大的价值。
• 技术趋势的推动：技术的发展降低了计算、连接和信息的成本，提高了系统的复杂性、连通性、普遍性和互操作性，这些趋势推动了数字化社会的演进。
• 风险的演变：数字化社会带来了新的风险格局，包括黑天鹅事件（不可预测的极端风险）、灰犀牛事件（高概率但被忽视的风险）和完美风暴（低概率但可识别的情境组合）。这些风险需要新的防范策略。
• 机器智能的风险：机器智能可能因算法设计、数据使用和目标设定而对人类造成伤害，例如泄露数据、违反规定、或因反事实想象不足而引发问题。
• 算法风险的上升：随着企业内部关键软件系统的复杂化，算法风险显著上升，主要威胁包括系统运行的脆弱性和系统漏洞（如网络攻击）。
• 敏捷数据分析的重要性：在数据驱动型组织中，敏捷数据分析成为关键，但软件人才短缺和数据分析师的低产出率是当前的挑战。
• 分布式账本技术（DLT）的影响：DLT正在改变保险价值链，通过提高业务流程效率、推动数据标准化、聚合数据访问和共享流程，以及引入新的参与者，形成新的基于DLT的价值链或市场。
• 保险行业的变革：数字化趋势正在重塑保险行业，包括风险池的前瞻性模型、非结构化数据的整合、自然灾害的实时追踪、参数化保险合同的实施、以及智能自动化和自然语言处理的应用。

关键信息

• 数据的重要性：数据是数字化社会的核心资源，其价值随着提炼和应用而提升。
• 机器智能的潜力与风险：机器智能可以增强人类智能，但也可能因设计缺陷或数据滥用而产生风险。
• 算法风险：算法风险因系统复杂性和缺乏标准而上升，需关注系统运行的脆弱性和网络攻击的威胁。
• DLT在保险中的应用：DLT技术正在优化保险价值链，提高效率，推动数据共享，并带来商业模式的颠覆。
• 未来挑战：数字化社会的演进将带来新的风险和机遇，需要企业、政府、公民等多方合作，利用风险智能提出创新解决方案。

未来展望

• 风险智能的应用：瑞再研究院提出“量子城市”概念，强调使用风险智能理解大规模风险并制定创新解决方案。
• 多方协作的重要性：数字化社会的发展需要政府、企业、市镇和公民的共同参与，以构建更安全、高效和可持续的系统。
• 技术与伦理的平衡：随着技术的不断进步，如何定义“人工”和“智能”将影响研究、发展和机器智能的部署，同时需要关注伦理和法律问题。

结论

数字化社会正在迅速发展，其影响深远且复杂。瑞再研究院强调，面对这一变革，企业需要加强算法风险管理、推动敏捷数据分析、探索DLT技术的应用，并在技术与伦理之间寻求平衡。数字化趋势不仅改变了保险行业，也对整个社会的风险管理提出了新的挑战和机遇。