我国“偿二代”研究现状的知识图谱分析

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中国保险专题市场深度调研分析报告

中国保险专题市场深度调研分析报告目录第一节偿二代，三大支柱构建风险管理体系 (5)一、从偿一到偿二，从规模管理到风险管理 (5)二、三大支柱定量、定性、市场监管多维度管理 (5)2.1第一支柱：定量资本要求 (6)2.2第二支柱：定性监管要求 (7)2.3第三支柱：市场约束机制 (7)三、突破偿一代的局限，偿二代风险衡量更科学合理 (8)第二节偿付能力充足率：第一支柱核心风险量化指标 (9)一、实际资本：偿二代下释放资本空间 (10)1.1资产和负债的评估以会计准则为基础，释放了实际资本 (10)1.2资本分级：核心偿付能力充足率与综合偿付能力充足率 (11)二、最低资本：分类风险考核资本要求，寻求风险与收益平衡点 (12)2.1最低资本构成 (12)2.2量化固有风险最低资本 (13)2.3控制风险最低资本 (14)2.4附加资本 (15)第三节偿二代对保险公司负债与资产管理影响 (16)一、静态影响之资产配置：加强股权、基础设施，进行多元化配置 (16)1.1五大类资产与三大类量化最低风险资本 (16)1.2大类资产的配置建议：固定收益配置为主，加强股权投资 (17)二、静态影响之制度建设：加强风控体系建设 (20)三、动态影响：综合考虑资产与负债，动态调整投资结构 (21)3.1资本充足情况会影响到公司的资本配置 (21)3.2偿二代将资产和负债结合，互为前提控制风险与规模 (21)3.3偿二代均衡了投资与收益，强调了资产组合的选择 (22)3.4偿二代增加了逆周期监管，以防范保险自身带有的顺周期效应 (23)第四节偿二代下行业中小险企的压力与大险企的资本释放 (23)一、行业整体资本实力增强，偿付能力改善 (23)二、中小险企偿付压力大，增资发债以“输血” (24)三、大险企全面风险管控，偿付能力稳定 (24)图表目录图表1：我国偿付能力框架的搭建 (5)图表2：偿二代三大支柱框架 (6)图表3：偿二代下的风险分级 (8)图表4：认可负债的认定 (11)图表5：可量化固有风险分类 (13)图表6：风险管理能力评分结果汇总表 (15)图表7：量化风险最低资本类型 (16)图表8：市场风险最低资本相关系数 (22)表格目录表格1：三大支柱框架下的风险监管方式 (7)表格2：偿二代与偿一代的不同 (9)表格3：实际资本分级 (11)表格4：控制风险最低资本计算方法和影响因素 (15)表格5：固定收益类资产及其他类资产的风险因子 (18)表格6：股权投资市场风险因子 (19)表格7：非股权资产市场风险的风险因子 (19)表格8：2015年四大险企险企大类资产配置 (25)表格9：四大险企投资收益率 (25)表格10：2015年四大险企偿付能力充足率 (25)第一节偿二代，三大支柱构建风险管理体系一、从偿一到偿二，从规模管理到风险管理偿二代的搭建是时代和行业发展的要求。

2020年中国知识图谱行业研究报告

2020年中国知识图谱行业研究报告核心摘要：人工智能本质是解决生产力升级的问题，人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力，人工智能走入产业后，可以分为感知智能、认知智能和行为智能，后两者更与生产力相对应，NLP和知识图谱是发展认知智能的基础。

原始数据通过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式，然后三元组数据再经过实体对齐，加入数据模型，形成标准的知识表示，过程中如产生新的关系组合，通过知识推理形成新的知识形态，与原有知识共同经过质量评估，完成知识融合，最终形成完整形态上的知识图谱。

在面对数据多样、复杂，孤岛化，且单一数据价值不高的应用场景时，存在关系深度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求，使用知识图谱解决方案将带来最佳的应用价值。

2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约为106.6亿元，预计2023年将突破300亿元，年复合增长率为30.8%，其中2019年市场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大。

随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒，大数据智能领域规模持续走高，但在行业可落地性和理性建设的限制下，预计市场增速将呈现下降趋势，期间咨询性需求将会大量出现，从整体发展来看增速处于良性区间，对真正有价值的公司和产品有正向意义。

序言认知智能是探寻人类学习、理解、产生决策的生物能力，并将之赋予机器的技术统称，而实现机器认知，需要突破感知泛在、意识建立、低维到高维的主观概念形成、推理决策能力唤醒，以及多模态知识持续学习等能力瓶颈，其产生的价值也将使人工智能更加贴近人类的思维方式，而知识图谱作为人类意识和概念的承载体是现阶段认知智能主要的发展方向之一。

2019年是知识图谱相关技术飞速发展的一年，世界顶级NLP大会ACL一次性收录了超30篇高质量知识图谱类论文，其中对于关系向量和图神经网络的论述将对知识图谱中关系补全、推理决策和认知计算带来长足发展。

在国内建设应用方面，工信部发文明确指出，2020年将围绕工业大数据融合应用、民生大数据创新应用、大数据关键技术先导应用、大数据管理能力提升4大类7个细分方向着重发展，而知识图谱作为集大数据和人工智能于一身的综合技术，也将成为重点关注领域。

我国“偿二代”研究现状的知识图谱分析

SHANGHAI INSURANCE MONTHLY ·SEP 2016另外，从表中还可以看出，我国“偿二代”研究主要集中在基础理论研究阶段，主要是保险监管和偿付能力方面，实际问题的应用研究较少，这主要是因为保监会从2012年年初才提出建设“偿二代”，将2015年定为过渡年，实行双轨制，即实行“偿一代”和“偿二代”并行的监管制度，因此在实际问题的应用研究方面的文章出现较少，随着“偿二代”制度的运行，该监管体系的优劣表现将是未来业界和学术界关注的热点，必将出现大批的具体问题研究。

可视化分析前，对软件分析过程中涉及的一些概念说明如下：图谱中的关键词指标主要是词频矩阵和共现矩阵，词频矩阵是指某个关键词在所分析的所有论文中出现的总次数，是衡量该关键词被研究的热度；共现举证是一个对称矩阵，对角线上的数是该行（列）所对应的关键词的词频，其他位置如（i,j）表示关键词“i”和关键词“j”一起出现在同一篇文章的次数，是衡量两个关键词研究的相关性。

本文第二步运用UCINET社会网络分析软件，对我国“偿二代”研究热点关键词进行可视化分析，经过调整获得共现图谱（图2）。

在共现图谱中，每一个关键词对应一个节点，关键词之间的联系通过直线连接，箭头表示关系的指向，连线次数即表示与该关键词发生联系的其他关键词的数量。

图2中共有49个关键词，同时出现在一篇论文里的两个关键词在图2中表现为有一条连线。

从某个关键词出发的连线越多，说明该关键词被研究的次数越多，同时也说明研究的角度也越多。

例如：图2中右下角的“贝叶斯方法”和“准备金”的连线，说明某篇论文的研究内容涉及贝叶斯方法和准备金，这极有可能是运用贝叶斯方法研究准备金提取问题。

结合图2和表1可以知道，“偿二代”“保险公司”“保险监管”“偿付能力”“保险市场”和“风险管理”等关键词是我国“偿二代”研究过程中的核心问题，接下来对主要热点关键词（词频超过4）进行知识图谱分析。

国内智库研究的知识图谱现状、热点及趋势基于CSSCI期刊的文献计量分析

国内智库研究的知识图谱现状、热点及趋势基于CSSCI期刊的文献计量分析一、本文概述随着信息技术的飞速发展，知识图谱作为一种重要的知识表示与发现工具，在多个领域中都展现出了巨大的潜力和应用价值。

近年来，国内智库研究逐渐兴起，成为政策制定、学术研究和公众关注的热点。

智库研究不仅关注国内外政治、经济、社会等重大问题，还致力于提供科学的决策支持和政策建议。

在这样的背景下，了解国内智库研究的知识图谱现状、热点及趋势显得尤为重要。

本文旨在通过文献计量分析的方法，基于CSSCI期刊的智库研究相关文献，深入剖析国内智库研究的知识图谱现状、热点及趋势。

本文将对CSSCI期刊中智库研究领域的文献进行系统的收集与整理，构建智库研究的知识图谱。

通过文献计量分析，揭示智库研究的热点领域、研究前沿和学术影响力。

结合当前国内外形势和政策需求，探讨智库研究的发展趋势和未来展望。

本文的研究不仅有助于深化对国内智库研究领域的认识，还能为政策制定者、学者和公众提供有价值的参考信息。

本文的研究方法和结果也可为其他领域的知识图谱构建和文献计量分析提供借鉴和启示。

二、文献综述近年来，随着大数据和知识图谱技术的快速发展，越来越多的学者和研究机构开始运用这些方法对国内智库研究进行深入探索。

知识图谱作为一种可视化的知识表达工具，能够有效地揭示知识领域的内在结构和关联。

通过对CSSCI期刊中的智库研究文献进行计量分析，可以系统地了解国内智库研究的知识图谱现状、热点及趋势。

在知识图谱构建方面，国内学者已经取得了一系列的研究成果。

他们运用不同的方法和技术，如文本挖掘、共词分析、社会网络分析等，构建了涵盖不同主题和领域的知识图谱。

这些图谱不仅揭示了智库研究的学科分布、研究热点和发展趋势，还为后续的智库研究提供了有力的理论支撑和实践指导。

在智库研究的热点方面，通过对CSSCI期刊文献的计量分析，可以发现一些显著的研究主题和关键词。

例如，政策研究、决策咨询、国际关系等主题一直是智库研究的重点。

近二十年国际翻译学研究动态的科学知识图谱分析

近二十年国际翻译学研究动态的科学知识图谱分析一、本文概述随着全球化的不断深入，翻译学作为一门跨学科的学问，其研究动态与影响力在国际学术界中日益显著。

近二十年来，国际翻译学研究经历了前所未有的变革与发展，不仅在理论层面取得了丰富的成果，而且在实践应用中也展现出了巨大的潜力。

本文旨在通过科学知识图谱的分析方法，全面梳理近二十年国际翻译学的研究动态，以期揭示该领域的主要发展趋势、热点问题和未来方向。

科学知识图谱是一种基于大数据和可视化技术的知识呈现方式，它能够有效地展示学科领域的知识结构、研究前沿和演化路径。

通过对国际翻译学领域的相关文献进行量化分析和可视化展示，我们可以更直观地把握该领域的研究现状和发展趋势，为未来的研究提供有益的参考和启示。

本文将首先介绍国际翻译学研究的背景和意义，阐述研究动态分析的必要性和重要性。

然后，详细介绍科学知识图谱的构建方法和数据来源，包括文献收集、数据处理和分析工具的选择等。

接着，通过可视化的方式展示国际翻译学研究的主要领域、热点问题和研究前沿，分析各主题之间的关联和演变趋势。

结合实际情况，探讨国际翻译学研究的未来发展方向和可能的挑战。

本文的研究不仅对于深入理解国际翻译学的发展轨迹具有重要意义，而且能够为该领域的学者和实践者提供有益的参考和指导。

通过本文的分析，我们期望能够推动国际翻译学研究向更高层次、更广领域发展，为全球文化交流和国际合作做出更大的贡献。

二、国际翻译学研究动态概述近二十年来，国际翻译学研究呈现出了前所未有的繁荣景象，研究领域不断拓展，研究方法日益丰富，学术成果层出不穷。

这一时期的翻译学研究，不再局限于传统的语言转换层面，而是向着跨学科、跨文化的方向发展，逐渐融入到了人文社会科学的各个领域中。

在理论方面，翻译学的学科地位得到了进一步的确认和提升。

随着比较文学、语言学、文化研究等领域的蓬勃发展，翻译学逐渐从边缘走向中心，成为一门独立的、具有跨学科性质的学科。

国内教育领域深度学习研究现状及热点基于中国知网的科学知识图谱分析

1、研究主题分布：目前国内教育领域的深度学习研究主要集中在个性化教学、情感分析和机器辅助评估等方面。此外，也有部分研究了深度学习在其他领域的应用，如智能辅导、在线学习等。
2、研究力量分布：北京、上海、广东、江苏等地的科研机构和高校在深度学习在教育领域的研究中具有较强实力。其中，北京大学、清华大学、上海交通大学、华南师范大学等高校在深度学习应用于教育领域的研究中表现突出。
引言
随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了国内外学者的研究热点。在教育领域中，深度学习被广泛应用于在线教育、个性化教学、情感分析等方面，为提高教育质量和促进教育公平提供了新的思路和方法。然而，尽管深度学习在教育领域的应用已经取得了一定的成果，但其在教育领域的实际应用还存在着诸多问题和挑战。
1、个性化教学：深度学习可以通过对大量数据的分析，对学生的学习行为和特点进行建模，从而实现个性化教学。例如，利用深度学习技术对学生的学习进度和成绩进行分析，为教师提供个性化的教学方案。
2、情感分析：深度学习可以对学生的情感进行识别和分析，帮助教师更好地了解学生的心理状态和学习需求。例如，利用深度学习技术对课堂互动中的情感进行分析，为教师提供改进教学方法的依据。
因此，本次演示旨在通过基于中国知网的科学知识图谱分析，探讨国内教育领域深度学习研究现状及热点，以期为未来深度学习在教育领域的应用提供参考。
文献综述
Байду номын сангаас
深度学习在教育领域的应用可以追溯到20世纪90年代，随着神经网络的不断发展，深度学习逐渐成为了教育技术领域的研究热点。通过对文献的梳理和评价，我们发现深度学习在教育领域的应用主要集中在以下几个方面：
国内教育领域深度学习研究现状及热点基于中国知网的科学

中国偿二代C-ROSS体系探讨

9
偿二代下实际资本预测
在偿二代下我们可以在会计准备金的基础上用（公式五）计算a、b、c。假设一家公司在2014年底，a=1.5，b=-1%，c=0，并且公司已经做了未来四年的会计损益预测，在利率环境和产品结构变化不大的情况下，我们可以用以下简单的公式预测偿二代下的实际资本，以2018年为例： 2018年实际资本 = 当年会计净资产 + 1.5*期交首续期保费 - 1%*趸交准备金 = 0.3 + 1.5 * (1.8 + 5.5) - 0.01*46 = 10.79 单位：亿元期交新单保费 2014 1.0 2015 1.2 2016 1.4 2017 1.6 2018 1.8
团险短险全行业只有300亿保费，承保利润不到5%，除了英大外都可以忽略不计。保障期不到15年的短期期交产品(特别在银保渠道卖的)因为利润很低也可以放在这里，也可以含团险长险。 c = (法定非账户准备金 + 偿二代PV(净管理费))／投连账户价值。 (公式五c)
用以上公式算出来的a，b，c，再代入到(公式二)中计算，就可以得出公司偿二代下的实际资本。误差为法定再保准备金和会计再保准备金的差异，在没有财务再的情况下，这个差异通常低于总资产的0.05%或者实际资本的0.2%。
10
目录
1 2 3 4 5 6 如何理解实际资本如何估算最低资本偿二代下如何改善公司的偿付能力对于负债贴现率的建议新实际资本价值模型偿二代对寿险行业的影响
11
偿二代下最低资本
偿一代和偿二代下最低资本的差异：偿一代下最低资本的计算比较简单，并且不同产品甚至不同公司之间具有可加性。偿二代下的最低资本考虑到不同风险之间的相关性，计算过程比较复杂，通常较难估计某类风险的变化对最低资本的影响。这里我们提出用偏导数的概念，可以计算出寿险公司在任一时刻每类风险的变化对最低资本的影响。举例来说，在偿一代下，权益投资的非认可比例为 5%，在偿二代下股票投资对不同公司的影响不同。但在偿二代下，如果公司原来的权益投资占总资产的3%，那么增加100万的权益投资，最低资本大概增加5万左右，和偿一代非常接近。如果公司的偿付能力充足率为 200%，那么对偿付能力充足率的影响仍然是偿一代的两倍。假设公司的权益仓位为10%（2014年6月行业平均），权益加仓100万最低资本

偿二代技术分享及风险计量SolvencyIIandRiskMeasure

Pr(ER LR 1 msm)
精算与风险管理部
6
Campagne的计算结果
国家
丹麦法国德国英国意大利荷兰瑞典瑞士
平均赔付率赔付率上限
51%
74%
49%
97%
44%
68%
50%
72%
43%
83%
43%
78%
61%
90%
46%
83%
费用率
最低资本
35% 38% 35% 41% 44% 53% 32% 42%
若此业务不承担投资风险，且5年期及以上管理费用分摊是浮动的，则上式“期末责任准备金×q×Max（自留比率1，85%）”部分，将被该业务前一财年净管理费用的25%代替；
对于养老储金，其最低偿付能力额度为养老金资产的1%。
精算与风险管理部
12
Solvency I 最低偿付能力额度（非
寿险）
保费指标：(18%*第一个5000欧元毛保费＋16％*剩余毛保费）*自留比率
赔付指标：为公司最近三年（部分产险公司，如果主要承保风险为风暴、冰雹和霜冻，则其赔付指标为最近七年）毛业务综合赔款金额3500万欧元以下部分的 26％和3500万欧元以上部分的23％乘以自留比率。
以上结果均需乘以Max（自留比率，50%），自留比率为最近一年净业务综合赔款与毛业务综合赔款的比值
精算与风险管理部
Market Default
risk
risk
Underwriting risks
NonLife Health Life
100%
25% 25% 25% 25%
25% 100% 25% 25% 50%
25%

偿二代下保险资金最优投资组合的研究

偿二代下保险资金最优投资组合的研究作者：王毓雯来源：《商情》2017年第36期【摘要】在我国现行特殊的投资环境下，保险资金如何优化投资组合，提高投资收益，增加公司偿付能力，成为我国保险理论界与实务界热点。

本文从理论和实证两个方面对“偿二代”我国险资投资的最优化组合问题进行研究。

在了解我国保险资金投资现状的基础上，借鉴Markowitz的均值一方差模型构建符合我国保险资金投资特点的组合优化模型，并运用优化模型进行实证分析，提出政策建议。

【关键词】保险资金偿二代均值-方差模型最优投资组合一、引言“偿二代”体系下，保险公司剩余资金投资自由度放宽，保险公司需要重新根据自身业务做出战略调整，特别是在保险资金投资方面需要制定符合自身发展的个性战略布局。

偿二代体系下，保险行业整体上会释放出资本溢额，不同业务结构的保险公司将释放出不同的剩余资金，但就整个行业来说，保险公司投资策略将会更加多元化。

从保险资产管理业来说，偿二代的实施，将对保险投资理念、投资策略、大类配置、负债匹配、风险管理、绩效考试等业务环节产生重要影响。

“偿二代”监管体系对于险资不同类型投资的资本金比例要求有所调整，并且会按照具体业务风险类型进行细分。

与“偿一代”的规定相比，多数投资类型所适用的风险资本金要求将提高，但不动产投资的资本金消耗基本不变。

二、我国保险资金投资现状分析保险资金是指各保险类公司通过多种渠道汇集的公积金、资本金、准备金、未配置利润以及其他资金的总称，主要包括自有资金、准备金和其他资金。

保险资金的运用必须以稳健、遵循安全性为原则，对其实施的管理具有集约化、专业化、规范化和市场化的特点。

近几年来，我国保险行业发展迅猛。

与其他资金相比，保险资金投资有资金运用额度巨大、保费收入增长更稳定、可投资范围更广、投资期限更长、成本更合理等特征。

随着保险资金投资相关政策陆续出台，投资渠道逐步放开，最大限度提高保险资金的运用效率成为各大保险公司面临的重要课题。

近十年我国深度学习研究的文献计量与知识图谱分析_王全亮

一、数据来源与研究方法
（一）数据来源为了科学全面地把握有关我国深度学习研究的历史、现状和未来发展趋势，本研究采用了文献计量的分析方法，对有关深度学习的相关文献进行定量和定性分析，以目前国内最大的中文学术期刊库 ———中国知网（ CNKI）为主要数据来源，以 “深
度学习” 为关键词，进行题名检索，时间跨度设置为从 2005 年至 2015 年（ 2005 年国内首次提出深度学习概念，因此初始时间设置为 2005 年）。一共检索到相关文献 364 篇，其中包括中国学术期刊库 226 篇，优秀硕士论文全文数据库 83 篇，博士论文 9 篇，特色期刊库 40 篇，重要会议论文全文数据库 5 篇，中国学术辑刊全文数据库 1 篇。
— 18 —
我国深度学习相关研究已经逐步开始走向成熟，相关研究者已经开始选择从不同角度进一步深入展开深度学习研究而步入分化期。这个时期的研究文献总数量呈现下降趋势。按照普赖斯（ D. Price）的逻辑曲线增长理论，现阶段国内对深度学习研究正处于全面发展与分化时期［7］。
从各个曲线走势上来看，期刊论文数量与论文总数量的变化趋势大致相同，说明期刊论文在一定程度上决定着我国深度学习研究的发展。硕博论文以及会议论文曲线图显得比较平稳，说明高校研究生以及相关科研机构部门对我国深度学习研究的关注度还不够，在教学科研中对深度学习研究的力度还有待加强。
计算机与现代化 2014 －
5 1. 87
* 江苏教育
2014 －
5 1. 87
* 电化教育研究 2013 －
4 1. 50
计算机教育
2008 －
4 1. 50
* 科学技术与工程 2013 －

中国知识图谱行业发展现状及展望

中国知识图谱行业发展现状及展望一、知识图谱的定义及分类知识图谱本质上是一种把世界实体和实体关系进行相互关联的语义网络，其中的节点表示实体，边则代表实体之间的各种语义关系。

在学术论文中，则根据应用场景和技术背景等，对于知识图谱提出了很多不同的定义。

总体来看，虽然知识图谱没有统一的定义，但是公认的知识图谱的概念应该包括如下几个基本要素：知识节点(从实际对象抽象而来)、边(节点间的关系，由实际关系抽象而来)和对象的数量(节点和边的数量要足够大)。

知识图谱可以从不同的角度可以将其分为不同的类型，比如从构建方法、构建技术、使用方式等。

目前比较常用的分类方法是从应用目标出发，将其分为通用知识图谱和垂直知识图谱。

通用知识图谱不面向特定的领域，强调的是知识的广度，包含了大量的常识性知识；而垂直知识图谱则面向特定领域，强调的是知识的深度，包含的某个领域的特色知识。

二、知识图谱的架构1、逻辑架构知识图谱的逻辑结构可以分为模式层和数据层两部分。

模式层在数据层之上，存储的是经过提炼的知识，通常采用本体等技术来管理。

模式层借助本体库对公理、规则和约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体类型和属性等对象之间的联系。

数据层则主要由一系列的事实组成，知识则是以事实为单位进存储。

在知识图谱的数据层，知识可以用事实为单位进行存储，也可以采用“实体-关系-实体”或者“实体-属性-性值”的三元组作为存储方式。

2、技术架构知识图谱的构建方式可以分为自顶向下和自底向上两种。

自顶向下的构建方式从结构化资源出发，通过从资源中抽取本体和模式信息，不断地加入到知识库中；自底向上的构建方法则是从公开的资源中采取技术手段获取资源，并对资源进行人工审核后再加入知识库中。

对于通用知识图谱的构建来讲，因为具有大量百科类网址资源的存在，为其提供了高质量的数据源，可以首先建立起良好的体系架构，然后从数据源中抽取所需的数据，将其填充到合理的位置中即可。

目前通用的知识图谱都非常依赖这种方法，也非常依赖高质量的数据源。

保险公司第二代偿付能力报告管理系统解决方案

保险公司第二代偿付能力报告管理系统解决方案1 方案背景2015年2月，保监会正式发布中国风险导向的偿付能力体系17项监管规则，以及《关于中国风险导向的偿付能力体系过渡期有关事项的通知》，自文发之日起，进入偿二代过渡期，保险公司自2015年1季度起，编报偿二代下的偿付能力报告。

2015年7月，保监会完成了中国风险导向的偿付能力体系（简称偿二代）试运行首份季度报告的分析工作。

2 偿二代建设内容第二代偿付能力制度体系整体框架确立了“三支柱”的监管体系。

其中，第一支柱是定量资本要求，主要防范能够量化的风险，通过科学地识别和量化各类风险，要求保险公司具备与其风险相适应的资本。

第二支柱是定性监管要求，是在第一支柱的基础上，进一步防范难以量化的风险。

第三支柱是市场约束机制，是引导、促进和发挥市场相关利益人的力量，通过对外信息披露等手段，借助市场的约束力，加强对保险公司偿付能力的监管。

3 系统建设目标久其公司一直致力于保险行业风险管理研究与信息化建设，为支撑各保险公司，实现高效高质自动化的第二代偿付能力报告的填制、审核、测算以及报送，久其公司在结合监管制度发布了偿二代监管信息化落地的解决方案，我们认为系统的建设应实现以下几个目标：搭建网络化的集中管理平台，实现季度快报、季度报告、压力测试、自评估等业务内容；实现偿二代报告相关数据的采集、校验、测算、审批等全流程业务；实现各层级多类数据查询分析，各类风险管理动态监测，快速生成相关报告，有效支撑领导决策；实现保监会偿二代管理要求的监管报送。

4 系统框架与功能数据采集管理：通过在线填报、文件导入、接口提取等方式实现数据的填写、校验、计算、报送工作。

资本计算：根据基础数据，结合风险因子、收益率曲线进行市场风险和信用风险等各类风险聚合，计算最低资本。

情景预测: 基于基本情景、必测情景、必测情景下，关联新业务假设、保险业务现金流、费用假设、税金假设等各种业务假设，对未来业务进行预测。

【VIP专享】偿二代——保险业的“中国梦”

偿二代：保险监管的“中国梦”王保平作为现代经济的重要产业和风险管理的基本手段，中国保险业将在“新国十条”布局的“大保险、大保障”宏大篇章中，赢得更大更好的历史发展机会。

而保险业自身的偿付能力监管问题，显然是一个事关经济健康发展和社会平稳运行的敏感问题。

作为对保险行业偿付能力监管的制度体系建设，在经历了偿付能力充足率（偿一代）的数年实践后，中国保监会在2012年初发布《中国第二代偿付能力监管制度体系建设规划（简称偿二代）》，提出要用3至5年时间，形成一套既与国际接轨、又与我国保险业发展阶段相适应的偿付能力监管制度体系。

当下，整个中国保险业都在为偿二代而紧锣密鼓、分门别类地进行数据测试和技术准备。

相信不远的将来，这一中国保险业偿付能力监管的顶层设计制度一定会付诸实施，成就中国保险在新时期获得保险发展“中国梦“的监管之魂。

昨天：雄关漫道真如铁曾经并且目前仍然实际执行的偿付能力充足率监管标杆，是我们共同经历的探索岁月。

偿付能力充足率即资本充足率，是指保险公司的实际资本与最低资本的比率。

早在2003年，中国保监会启动了偿付能力监管制度体系建设工作，到2007年底，基本搭建起具有中国特色的第一代偿付能力监管制度体系。

2008年，颁布并施行《保险公司偿付能力管理规定》。

“偿一代”的基本思路是在资产负债评估方法上借鉴美国的法定会计原则，在最低资本要求上直接采用欧盟偿付能力Ⅰ的标准，并规定总体要求保险公司具有与其风险和业务规模相适应的资本，并按照偿付能力将保险公司划为不足类公司(偿付能力<100%)、充足Ⅰ类公司(100%<偿付能力充足率<150%)和充足Ⅱ类公司(偿付能力充足率>150%)，并相应采取差异化的监管政策。

据中国保监会公开信息显示，2013年保险业偿付能力总体上保持充足稳定态势，全年偿付能力达标公司数量占比始终保持在98.6%以上，达标公司资产占比和市场份额占比均保持在99.7%以上，且绝大多数公司处于偿付能力充足Ⅱ类水平。

知识图谱行业研究报告

充足数据源助推行业发展
充足的数据源是构建高质量知识图谱的重要前提。目前，半结构化、非结构化、结构化数据源均越来越丰富，成为助推知识图谱行业发展的重要力量。在非结构化数据方面，除网络日志、网页、社交网络等传统开放链接来源，传感器、定位系统等物联网感知设备亦逐渐成为知识图谱的重要数据采集源，数据采集渠道进一步拓宽。在半结构化和结构化数据方面，一批通用型开放链接知识库项目发展迅速并逐步完善，如Freebase、Wikidata、 DBpedia、YAGO等，这些知识库主要由人工构建，将非结构化数据转化成半结构化或结构化数据，覆盖面较广，包含大量实体、关系、事实等数据，是知识图谱的重要数据来源。
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万维网
（
年）
在1990至2000年间，万维网Web1.0逐渐兴起，成为大众共享信息的公共平台，一批人工构建大规模知识库亦在此背景下出现，如英文的WordNet，中文的HowNet等。1998年，万维网之父蒂姆·伯纳斯·李提出语义网，语义网直接向机器提供可直接用于程序处理的知识表示，是自然语言处理的前身。万维网 Web1.0开启了知识共享时代，为互联网环境下大规模知识表示和共享奠定了基础。
2023年）》
制定了一系列推动工业互联网新型基础设施建设量质并进的发展目标。3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》（以下简称“纲要”）全文正式发布。在共19篇65章的纲要全文中，“智能 ”、“智慧”相关表述达57处。以人工智能为代表的新一代信息技术，将成为我国十四五期间推动经济高质量发展、建设创新型国家，实现新型工业化、信息化、城镇化和农业现代化的重要技术保障和核心驱动力之一。
行业上游