人才是形成保险业核心竞争力的最重要因素。作为典型的技术密集型和人才密集型行业，保险业的健康、可持续发展最终取决于行业和公司对尖端人才的吸引力。而我国保险业的快速发展以及保险科技的逐步应用，都对保险人才提出了新的要求。

因此，我们应关注并探讨保险业人才发展的重要问题，研究加强保险业人才培养的对策，并着重分析在当今互联网技术迅速发展的背景下保险业重点岗位的发展趋势，为我国保险业人才队伍建设建策献力。

一、保险行业人才技能提升的必要性

1.1 人才是保险业的第一资源

当今时代，科学技术是第一生产力，人才资源是第一资源。国以才兴，业以才旺。作为知识密集型行业，保险业的生产要素和核心竞争力是人才，保险企业的竞争最终是人才的竞争。人才是保险业发展的第一资源，起着基础性、战略性、决定性的作用。

1.1.1 专业能力不足已成为主要风险

险业面临着定价、理赔、费率市场化、逆选择、信息不对称、道德风险、监管风险等多种变化与挑战，保险科技正在革新商业模式，产生新的影响。新技术的渗透冲击，跨行业、跨界竞争的国际国内双重压力，使得专业能力不足已经成为保险业的主要风险。保险经营面临的专业问题对保险业产生新的影响，使得对于保险人才专业能力的要求不断提高，甚至日益紧迫，保险业要更加注重人才专业内功的修炼。

1.1.2 推动保险业实现专业化发展

知识经济时代，知识、技术和人的才智成为推动经济持续增长的源泉。对于知识、技术和人才要求都非常高的保险业而言，知识集约、技术集约集中表现为保险专业与人才的集约，保险业吸纳和保留相关人才，实现专业发展成为发展和制胜的关键。保险业的经营方式要从粗放型向集约化、信息化、知识化方向转化，由简单劳动密集型向知识密集、资本密集型转化，由普通劳动力密集型向高、精、尖专业人才密集型转化。

1.1.3 推动保险业实现高质量健康发展

保险业实现从高速增长阶段转向高质量健康发展阶段，要靠人才支撑。保险人才，不仅是管理岗位、具有高级专业技术职务的员工，还包括销售、渠道、精算、承保、理赔、企划、风控、财务、人力、客服、培训等岗位的所有具有知识技术优势的人员，属于根据保险业战略发展需要确定的各个因素相关岗位，也包括在学习力和长期绩效方面均有突出潜能的员工。深入剖析保险业的竞争，体现在保险市场中是保险产品、服务的竞争，在产品、服务竞争的背后隐藏的是专业人才的竞争。对专业能力的人才诉求将推动保险业人才培养的革新。

中国保险业自新中国成立之前就已存在，上世纪八十年代后，伴随改革开放进程，我国保险业经历了40余年的高速成长，总保费收入已跃居全球第二位。但与欧美发达国家相比，还存在一定的差距。保险人才作为保险业发展的第一推动力，对于促进新时代保险发展、增强金融服务经济能力具有重要意义。

1.2 保险人才队伍现状及问题

改革开放以来，中国保险业的人才资源作为支撑保险业改革发展的基础力量，在自身建设方面获得了长足发展。表现在保险业人才队伍不断发展壮大，人才管理制度不断健全，人才流动性加大，人才教育培训工作不断加强等。但是当前在人才队伍建设中还存在一些矛盾和问题，包括流动不规范、人员整体素质不高、体制改革有待深入、考核激励约束机制不健全、教育和培训体系不能满足行业发展的需要等。

1.2.1 人才总量可观

银保监会数据显示，截至2019年12月31日，全国保险公司共有销售人员973万人，其中代理制销售人员912万人。中国保险行业协会发布的《2019年中国保险行业人力资源报告》显示，近三年来保险业管理者、销售（非代理）人员、其他专业序列人员的人数配比平均为1:2.4:2。由此计算可知，目前我国保险业的总体从业人员（含代理人）规模约为1050万人，总体数量非常可观。但结构特征也很明显，销售人员（含代理人）占绝大部分，约为92.7%。

中国保险行业协会发布的《2019年中国保险行业人力资源报告》显示，从业人员规模指标得分为146.0，较上年增长5.5分，体现保险行业从业人员数量略有增长。该报告显示，从业人员规模指数在2015-2018年保持增长但增速放缓，过去五年间人员规模指数的快速增长主要来自保险营销员（含代理人）的快速增长。自2018年起，保险销售员（含代理人）经过三年快速增长后进入人员增长拐点，销售行为合规要求和产品供给侧结构性改革增大了保险营销员销售难度，保险行业增员速度放缓。根据监管机构公布的数据，保险营销员（含代理人）人数截至2014年末为325.29万人，2015年末、2016年末、2017年末分别为471.29万人、657.28万人、806.94万人，2018年末预估为844.27万人，2019年则为973万人。2020年，在新冠疫情影响之下，代理人更是面临“展业难”与“脱落高”的双重困境。但是疫情既是挑战也是机遇。伴随着数字科技手段应用，保险行业新的需求也逐渐在萌生，进而催生新的机会和岗位。

1.2.2 人员流动不规范

2019年中国银保监会部署开展了保险公司销售人员、保险专业中介机构从业人员执业登记清核工作。从清核情况看，从业人员素质参差不齐、大进大出等问题较为突出，其根源在于保险机构在从业人员管理的理念、架构、举措等方面存在缺失和偏差，没有切实肩负起主体管理责任。

一方面，由于管理层级叠加，带来成本高企的同时，一线人员投入产出回报较低，导致人员流动性畸高。另一方面，销售岗位员工入职门槛较低，甚至个人条件不符合录用标准的，部分保险公司为完成保费业绩会选择采用劳务派遣、返聘等用工形式，打劳务风险的擦边球。且非本地人口居多，导致人员流动非常频繁。另外，因保费业绩不达标，销售人员的主动或被动离职，也是人员流动频繁的原因之一。据统计，2015-2018年员工主动离职率分别为12.02%、17.71%、16.48%、13.32%，2018年寿险营销员队伍13个月留存率不到30%。

1.2.3 人员整体素质不高

现阶段中国保险业人才缺少，从业人员素质不高主要表现在从业团队素质低、高级管理人才匮乏、专业技术人员短缺等几个方面。首先，中国保险业的从业团队整体素质不高。

据统计，2014 年以来，保险营销员学历结构总体以高中及中专、大专学历为主，本科及研究生以上学历人数占比低。截至 2018 前 5 月，高中及以下学历人群占比超65% 。个人保险代理人队伍整体学历层次偏低，普遍缺乏保险专业知识。存在片面追求短期推销收益，而顾及行业未来发展形象的现象。

高级保险从业人员更加稀缺，人才结构不尽合理。中国保险业已经成为金融体系的重要组成部分，正在国民经济和社会发展中发挥越来越重要的作用。但从目前的现状来看，普遍缺乏高级管理人才，许多基层保险公司层面，尤其是在高层管理分公司层面不具备资格。

另外，保险专业技术人才短缺。保险业的特殊经营方式产生了对展业精算、承保、投资、理赔等特殊人才的大量需求。风险管理人员、精算人才、电子人才、承保及理赔人员、投融资人才是保险业典型的专业技术人员，这些专业人员构成了中国保险业的管理支柱。专业人才的培养是一个渐进、累积的过程。而我国在历史上停办保险业务长达20年之久，这带来的一个直接严重后果是保险人才培养的断层。这些专业技术人员在中国保险业的稀缺性制约了保险业满足社会大众保险需求的能力。从中国保险业目前的人才培养形势来看，各种保险公司的培训水平很有限，相应的院校师资力量薄弱、素质不高、教材陈旧、教学手段落后等问题，都使得保险业的人才不能很好的满足快速发展的需要，很多保险公司的风险管理人员、精算人员匮乏，由于一些保险营销员缺乏职业道德，缺少相关知识，致使在推销保险产品时出现误导陈述、保费回扣、恶意招揽等违规、甚至违法现象，极大地损毁了中国保险业的声誉。

1.2.4 科技人才不足

面对未来金融科技可能对传统保险商业模式带来的颠覆性变革，保险行业的“科技含量”仍有待提升。

一是数字化水平普遍较低。保险行业在产品设计、流程管理、服务提供和业务拓展等各个环节上新技术的应用水平还不高。在海量客户信息数据的挖掘与整合、分析与运用上比较滞后，“有数字无数据”的现象比较突出。

二是跨界融合较为被动。随着互联网巨头纷纷跨界进入保险业其流量优势、入口优势、场景优势叠加技术优势深刻改变着行业竞争格局。传统保险行业在保险科技创新领域依然处于被动守势融合创新大部分仍局限于对既有模式的修补缺乏推进破坏性、跨越式创新的动力。

三是科技创新投入不足。当前保险科技的投入低于保险行业发展的需要，一方面传统模式主导下行业费用率居高不下挤占了科技创新投入空间；另一方面保险市场竞争激烈市场主体缺乏在底层基础设施和系统研发能力上投入的内生动力。

与西方发达国家相比，我国保险公司在规模和人才质量上仍有较大差距。发达国家的保险已经渗透在社会生产生活的各个方面，力图由专业科技人才为人们提供“从摇篮到坟墓”无微不至的保险科技服务，而我国保险公司和国际大型保险公司在科技人才的培养方面还相差甚远，和其他行业也在某些领域在一定程度上存在差距，行业对高科技人才的吸引力略显不足。

在保险科技崛起的当下，保险科技赋能的需求非常迫切，但是很多公司人才结构尚存在问题，缺乏专业IT人才和复合型人才。保险运营所需要的大数据、云计算、物联网和区块链等技术对保险公司分析海量繁杂的数据，分离有用的信息至关重要，这些技术都需要技术过硬的专业人员，而此类专业人才的缺乏将会大大降低保险公司的运营效率和效果。

在互联网营销方面，保险科技的出现也在逐渐使保险业告别传统业务人员与消费者进行面对面或电话沟通的方式，而是通过人工智能、网络销售等方式为消费者提供所需信息与咨询，由消费者自主选择保险产品。如果保险公司缺乏相应的互联网营销人员来维护网站以及设计广告营销方案，将非常不利于营销业务的开展。

在日新月异的社会变化中，单一的保险产品已无法满足不同消费者在不同场景下的不同需求。而保险科技的出现赋予了保险更多的可能，是以消费者行为为基础进行产品设计，帮助保险业延伸至更多之前不曾覆盖的市场。凭借大数据技术，通过对消费者行为数据进行分析，更加准确地了解消费者的需求，更加快捷地发现新型风险，这就需要保险产品研发人员针对不同的消费群体和消费场景，研发制定不同的碎片化、场景化和个性化的保险产品。但是保险公司尚较缺乏具有洞察力和创造力的保险人才，无法将大数据分析出的成果转化为实际的保险产品。

二、如何加快保险行业人才技能提升

2.1 保险人才队伍建设的新要求

在人才管理方面，保险业应不断深化人才培养体系和制度建设，优化升级培训发展体系，造就具有丰富经验的管理人才和遍及各核心业务领域的专业技术人才，打造—支能在各环节为客户提供高品质和多样化的保险服务、了解国情、经验丰富的高素质销售队伍，积极宣传保险及衍生产品的本质和作用，不断启发客户的投保意愿，唤醒客户的保险需求，传递保险价值理念，在各项保险业务方面不断取得突破，不断拓宽承保领域，获得长足健康发展。

2.1.1 着力建强管理、专业、科技三支人才队伍

保险行业更需要打造高素质的人才队伍，才能从规模型扩张向高质量发展转型，走专业化、品质化、差异化之路，这几乎是当前保险行业人力资源发展的唯一目标。行业面临的形势和挑战，要求保险业必须抓住重点着力建好建强三支人才队伍。

一是坚持应变求新，打造有序接替的保险管理人才队伍。管理人才队伍是保险行业最宝贵的财富，是引领行业发展的中坚力量。要致力于在队伍管理、质量管理、风险管理等领域打造适应内外形势变化勇于开拓创新的管理人才队伍，重点是解决当前行业管理队伍不同程度上出现的年龄老化、思维僵化、观念保守、知识结构陈旧、中高级管理人才断档等问题。

二是坚持客户中心，建设能力过硬的保险专业人才队伍。专业性是金融保险行业的立身之本，专业能力水平直接影响行业主体战略落地执行效果和客户对保险服务的感受。要坚持聚焦客户价值创造，聚焦经济社会发展大局，聚焦保险供给侧改革，聚焦商业模式变革来提升专业能力，在精算、核保、理赔、风控、销售等保险专业领域建设素质过硬、本领高强的专业人才队伍。

三是坚持科技赋能，培养面向未来的保险科技人才队伍。数字化时代要求打造既懂技术又懂保险的复合型科技人才队伍。保险科技复合型人才，是能同时掌握保险业务和信息技术的跨界型人才。是既具备互联网思维，又具有实践能力，能综合运用不同学科的知识技术的实践型人才。是适应瞬息万变的技术发展形势，能主动学习掌握互联网和保险等领域最新发展方向及新成果，创新业务发展模式的创新型人才。

2.1.2 多途径加强人才培养

保险业涉及社会经济生活的各个层面和各行各业，需要各种专业技术人才和综合性人才，这些专业人才的培养是一个渐进、累积的进程，要因地制宜地多途径进行保险人才的培养。无论是学校还是保险公司，理论还是实践，知识还是制度，都应综合考量。一方面，应加强高等院校相关专业的培养教育和现有员工的在职培训。另一方面，要改革现有用人用工制度，全面推行竞争上岗制度，探索对干部员工长期激励的制度，创造有利于优秀人才脱颖而出的优胜劣汰的竞争机制。

2.2 创新人才培养体系

2.2.1 大力发展高等教育，构建多层次人才教育体系

首先，要理顺保险人才的结构关系。保险人才的学历层次可以粗略地划分为研究生教育、本科教育和以大专职业院校为主体的职业技能教育。当前，保险高等教育人才的供给总量仍远远不能满足保险市场对人才的需求，是造成保险人才学历结构失衡的关键原因。因此，当前的首要任务是大力发展高等教育。要结合我国保险发展现状与趋势，定量评估各类保险专业人才的需求数量和需求缺口，尽快制定科学合理的人才发展规划。在此基础上，采取各种措施引导更多的高校开办保险学专业，有步骤地扩大已开办保险学历教育的高校特别是重点高校对保险专业的招生规模，在持续增加保险专业人才供给数量的同时，进一步提高保险专业人才的培养质量。培养具有国际视野、综合知识与专业技能的复合型人才和战略型、管理型的高端精英储备人才。

其次，应加快发展保险职业技能教育，培养保险业急需的各类“懂业务、会操作”的基层应用型人才。保险业应以现有的保险职业技术学院为龙头，联合其他开办保险专业教育的职业院校，借助国家扶持职业技能教育的政策加快发展保险职业教育，并使保险职业教育与普通国民教育中的职业技能教育相结合，培养出高素质、具有较强实践能力的基层应用型保险人才。

再次，应积极发展多种形式的保险人才职业培训和继续教育。自从1992 年友邦保险引入营销员制度后，各保险企业逐步形成了以讲师培训为主的业务员培训体系。要进一步完善专业人才的培养系统，积极发展职业继续教育，加强对风险管理等知识的系统教育，提升从业人员的综合素质。要改变过去“急功近利”的心态，制定人才培养中长期战略，培养符合本企业文化和发展要求的专业人才。为此，一些大型保险企业已经建立了自己的培训机构，例如，太平洋保险集团成立了太保网络大学，为保险从业人员提供保险知识和业务培训。

2.2.2 改革人才培养模式，实现保险人才分层次培养

保险人才需要的多层次特征，决定了人才培养模式不能过于单一。为实现供需匹配，构建分层次的保险人才培养体系就变得很有必要。各高校应根据自身资源和条件，在培养方向上形成一定的层次。

对于基层应用型人才和专业人才，应以高职学生和大专学生为重点，采取“定单式”培养为主，即教学单位与用人单位特别是大型保险企业建立密切联系，根据用人单位的需求，批量“定制”他们所需要的特定岗位人才，以达到提升毕业生实践动手能力和减轻企业后续培训压力的双重目的，实现保险人才供需双方的无缝对接。

对于技术型、复合型的中层经营管理人才，应当主要围绕本科学历教育，采用以校园教学为主要途径的“通用式”培养模式，体现“学有专攻”、“博专结合”的培养特色。

而对于位于“金字塔”尖的创新型、复合应用型高端精英人才的培养，要着眼于拓宽知识结构，提高综合素质和创新能力，采用多途径、多方位和国际化视野的“综合式”培养模式。在课程设置上，要更加体现国际化特征和强调管理学、哲学、社会学、经济学等素质拓展课程的学习。

高等院校应重视引进海外师资，推行双语教学，采用国际先进保险课程体系，推广北美精算师等国际性的职业考试。除了在大学校园内接受比本科更高层次的学历教育以外，需要更加重视实践中的培训和职业继续教育，包括企业内轮岗锻炼、企业间交流、听高层次人才的讲座、在职接受MBA 和EMBA 等后续教育等。

2.2.3 及时调整教学内容，实行“宽口径”教学

保险业是复合学科，涉及经济、法律、建筑、制造、医疗等各个专业领域。随着全球经济一体化的加深，保险业与其他行业的交融将不断增强，保险学科知识的多元性、复合性特征越来越明显，保险业在需要通晓特定专业领域的“专才”的同时，对于既懂保险专业知识，又熟悉相关专业领域的复合型人才将形成越来越大的需求。这就需要改变过去知识结构单一的人才培养体制，推行复合型人才为重心的人才培养战略。但是，现行保险专业的课程设置基本上以保险学、人身保险、财产保险等保险类课程为主，其他与保险业密切相关的专业课程如医学、法学、管理学、经济学、建筑工程、机械设备、人口社会学等开设比较少。而在目前的教育体制下，这些非保险专业的学生又很少接受保险专业课程的教育，导致了保险业急需的专业人才产生巨大的缺口，也加大了保险企业自身的培训压力。

因此，“宽口径”课程设置与教学就变得非常重要。要紧密结合保险业发展的需要，及时调整更新课程设置和教学内容，使专业课程的设置应符合保险市场对人才的需求，避免保险教育与现实脱节。要以金融学、保险学相关课程为核心，提供广泛的素质拓展课程和体现多学科知识的选修课程。

2.2.4 拓展实践教育资源，加强学界与业界的联系

首先，实践型师资的培养是发展保险教育的关键。高校可以通过为教师定期提供到业界做调研、挂职锻炼等机会的方式提升实践教学能力，保险公司也可以通过课题合作、设立保险实验基地和博士后工作站等方式，为实践型师资队伍建设提供平台。其次，通过充实兼职师资库，建立开放式教师资源库，让保险实务界的人士定期参与高校保险教育。可通过聘请“客座教授”等方式，请保险公司高级管理人员到校开展专题讲座，可以针对核保、理赔等环节的教学，请保险公司或者公估公司的实务工作人员进行专题讲课等。第三，组建保险产、学、研合作教育基地，建立起供需双方相互交流的平台。例如，保险公司为高校师生建立实习基地，高校为保险公司提供员工培训基地，这种“校企互为基地”模式一方面扩展了师生接受实践锻炼的机会，另一方面可加强保险公司未来人才的补给。

2.2.5 强化行业组织作用，实施精英人才培训计划

保险精英人才对于保险业的发展有着举足轻重的作用。但是这一类人才的成长，有着其独特的规律，除了需要良好的学历教育基础以外，更需要在工作实践中锻炼和培养。在实施精英人才发展战略时，可以借助高校及海内外保险界的师资来共同实施培训计划，更需要重视发挥保险行业组织的作用。

实践已经证明，保险公司对人才的自主培训存在局限性，而保险行业组织，如行业协会、学会、公益基金会等，通常是有经验、有资历的专业人士的集合体，具有研究、培训的功能，能够为保险公司搭建信息交流平台，通过各种途径进行人才交流和培训。

2.3 加强保险公司人力资源管理

保险业人力资源管理要多管齐下、协同发力，在优化组织架构、加强梯队建设、重塑专业人才职业发展模式、加大科技引才力度上实现新突破，才能激发组织效能、提高人力资本质量，为行业发展做好支撑保障。

2.3.1 优化人力资源组织架构

组织架构是人力资源管理中重要的顶层设计，决定人才发展质量和人力资源使用效率，科学的组织架构是进行合理人才配置的前提。纵观保险行业，传统的以自我为中心、以产品为中心的组织架构，越来越难以适应商业模式变革，保险行业主体应将优化组织架构作为人力资源建设的头等大事。

一是应理清组织变革支撑商业模式变革的内在逻辑。要真正明确保险商业模式变革需要怎样的组织架构，如何构建这样的组织架构。通过调整组织模式，优化人力资源配置，推动前台业务发展模式、中台运营支持模式和后台综合保障模式的变革，以组织架构优化支撑商业模式变革。

二是应实现以客户为中心的人力资源配置模式。以客户为中心是行业发展的必然要求，必须下大力气解决制约客户价值创造和客户响应能力的组织机制问题。积极适应场景化、碎片化、线上化的个人客户需求，重点推动个人业务相关的机构调整和职能优化。

三是应以提升效率为目标推进组织管理的扁平化。探索改进突破传统科层制的限制，充分运用科技手段，削减冗余的管理层级，实现去中心化的管理结构。打造快速响应变化、快速迭代产出、快速反馈调整的敏捷性组织，提升组织执行力和行动力，提升战略落地效率、管理运营效率和费用使用效率，对各类人才进行组织赋能。

2.3.2 加强管理人才梯队搭建

为适应未来行业转型发展，管理人才梯队建设的重要性日益突出。建设保险管理人才梯队，一要统筹规划。要高度重视后备人才队伍建设，站在推动行业未来发展的高度，根据各层级人才队伍情况，建立不间断的人才梯队总体规划和继任计划，构建完备的人才梯队框架，形成管理人才纵向成长梯次和横向跨序列发展机制，为后备人才选拔提供支撑。

二要分层培养。要分层分类做好各级管理人才的盘点、甄选、培养和使用管理。采取多样化的选拔方式，丰富优秀人才进入后备队伍的途径，建好后备管理人才库。加强定向精准培养，根据成长的不同阶段，形成高度定制化的培养方案。特别注重优秀年轻人才的培养，对于有发展潜力的年轻人才，及时安排到关键岗位、市场前沿和基层一线进行历练，不断拓宽视野、激发潜能、增长才干。

三要动态管理。要持续跟踪，优胜劣汰进行市场化管理和常态化调整，建立针对后备干部的考核评价体系对考核不合格的后备干部及时调出后备干部体系，实现职务能上能下、人员能进能出，增强危机感和紧迫感。

2.3.3 重塑专业人才职业发展模式

《2019年中国保险行业人力资源报告》指出，保险企业主要专业序列员工主动离职率平均为14%，高于管理人员平均主动离职率5个百分点。“薪酬竞争力不足”和“对职业发展规划不满”为离职重要原因。解决专业人员高流动性难题，必然要着眼职级、待遇、能力的可持续提升，打造科学的保险专业人才职业发展模式。

一是加强职业规划，打破“非升即走”的成长天花板。通过规划完善专业人才成长序列、成长路径和成长方案，制定不同专业条线的细分评价标准，完善专业能力认证体系，畅通符合专业人才特点的职业发展路径。通过丰富岗位职责、赋予专业人员更多的责任和自主权，提升工作内驱力、成就感及使命感。通过加大岗位轮替力度，使专业人才掌握多项工作技能与业务流程，培养复合型专业人才。

二是完善激励机制，激发专业人才的主观能动性。保险行业主体要充分考虑专业人才队伍的差异性，建立与自身发展相适应的绩效考核制度。要以绩效为导向、以激发专业人才创造活力为重点完善激励约束机制。综合采用物质与精神、正向与负向、短期与长期、团队与个人相结合的多元化激励。建立与专业能力、专业职级相匹配、科学规范的薪酬分配机制。

三是加大专业培训力度，持续提升专业能力。要通过培训提升专业能力，推动人力资源从数量规模型向质量效能型转变。增加专业领域培训投入，广泛开展保险专业人才内部培训，分门别类地建立专业人才培训体系。以专业能力提升为牵引建强内训师资队伍，搭建线上线下结合的培训平台。运用大数据等现代信息科技手段提升培训内容的针对性，实现内容与培训对象的精准匹配。拓宽培训渠道，开拓企业大学、行业协会、高等院校等多样化培训渠道在传统培训形式的基础上，引入移动应用、视频直播等新培训媒介，提升专业培训的覆盖面、共享性和组织效率。

2.3.4 加大科技人才引进力度

当前保险科技人才大部分以外部引进为主。与互联网行业以及金融同业相比，保险业在对科技人才的吸引力上居于劣势地位，行业信息科技人员薪酬低于市场水平。在保险科技领域人才存在较大缺口的情况下，未来要将科技人才引进作为重要战略任务，探索建立市场化的保险科技人才引进机制。

一要确保引得来。要持续加大优秀科技人才特别是数字化转型急缺的高端IT人才的引进力度。要密切追踪、精准把握科技人才竞争的新动向、新规律、新特色，放眼国内外、行业内外着眼行业实际需求，开展精准引进，并建立完备的人才引进服务保障体系。

二要确保留得住。消除影响科技人才发展和才智发挥的制度环境因素，对一些市场化的高端科技人才要探索建立市场化的薪酬体系，给予高含金量的政策制度支持，营造良好的创新创业环境。探索保险科技成果等要素参与投资与分配，提升科技人才在成果转化中的收益，不断增强科技人才的归属感和幸福感，打造行业科技人才的“蓄水池”。

三要确保用得好。要最大限度发挥保险科技人才的才智，必须加强行业科研投入和平台搭建，为科技人才打造实现价值的舞台。

2.4 注重保险公司企业文化的构建

企业文化为保险行业从业人员提供了良好的就业环境，并在潜移默化中对保险从业人员的行为、理念、道德、认识、精神、价值、形象等形成了重要的影响。尤其是良好的企业文化能够使保险从业人员对自身的工作充满责任心，并且在工作开展实践中树立正确的价值观念和职业道德，塑造良好的职业形象。所以，对保险从业人员的培养，要注重对企业文化的建设，发挥企业文化对保险从业人员综合素质能力的提升，加强保险公司文化建设的力度和深度。

首先，要注重保险从业人员的主体地位。企业文化的构建要体现“以人为本”的需求，给予保险从业人员足够的尊重，使他们在和谐的工作环境中提升自身的工作能力；其次，要在企业文化的建设当中注重企业精神的渗透，深入到保险从业人员的内心，形成正确的价值观，指导其工作开展；第三，要在企业内部构建民主文化，赋予每一个保险从业人员应有的权利，能够积极主动的听取他们的想法和建议，体现企业文化的民主性。在此过程中，管理层要和保险从业人员进行深层次的沟通，激励员工在工作开展中发挥自身无限的创造力，提升工作业绩和成效。

2.5 创新科技人才培养

保险科技的崛起虽然对传统保险业造成了冲击，但是也刺激了保险业整体的发展，激发了其创新活力。为了适应新时代的变革，传统保险业要向保险科技靠拢。而要想实现这一目标，就要靠人才战略来推动发展，以创新驱动保险业不断前进。尤其在我国保险同时面临着来自国外和国内的压力的情况下，人才创新更是迫在眉睫。

2.5.1 重视保险科技人才教育

在全球化和科技化的背景下，保险业必须要不断变革才能适应环境的变化，保险学科教育也要跟上时代的步伐。首先要对保险学科重视起来，鼓励创造学术科研成果。其次要不断创新学科理论，并增加保险科技相关教学内容，比如互联网操作、数据分析等内容。最后，借鉴国外髙校保险学的发展经验与教学经验，不断完善我国保险学科的体系。

2.5.2 培养保险科技人才发展的观念创新

美国哈佛商学院教授迈克尔波特的“国家竞争优势理论”指出： 国家的竞争优势取决于经济发展方式的创新程度和劳动者对这一创新生产方式的适应程度。同样，保险行业的竞争优势也取决于保险人才对于保险科技这一创新保险形式的适应程度。所以应当注重保险人才对时代变化的敏锐性，紧追时代脚步，在思想上培养发展的观念，适应保险科技的变革。

2.5.3 引人国际化及复合型人才

国际上发达国家的互联网保险起步较早。可以通过引入国际化保险人才，为我国保险公司注入先进的保险技术和成熟的经验，激励我国保险人才的危机意识，努力提升自身能力，保持积极竞争，促进保险公司国际化发展，进一步提升保险公司的核心竞争力。

除了国际化人才，保险业也需要全面发展的复合型人才，除具备保险学和IT知识外，还需要具备营销学、统计学、金融学、心理学等多学科背景，从而可以对多种知识进行融合，多角度地思考问题，更容易产生具有创造力的新观点。

三、保险行业重点岗位发展趋势分析

现代信息科技的高速发展以及保险科技的进一步应用，都对保险行业从业人员的专业性、技术性提出了新的挑战。针对当前的发展形势，我们就以下几个具有行业实际需求以及未来发展潜力的新型岗位进行着重分析。

3.1 RPA运营岗

3.1.1 数字化企业到数字化岗位

据研究，中国数字经济正步入快速发展的新阶段，进一步巩固了全球第二大数字经济大国的地位，正处于从量变到质变的关键节点上。随着我国数字经济的蓬勃发展，数字人才成为影响我国经济数字化转型进程的重要因素。约50%的数字人才分布在互联网、信息通信等ICT基础产业，传统行业主要分布在制造、金融和消费品三大行业。85%以上的数字人才分布在产品研发类，深度分析、先进制造、数字营销等职能的人才加起来不到5%，数字人才结构性问题突出。

数字技术在企业发展中所扮演的角色，正在迅速由推动边际效率，转变为创新与颠覆。企业因业务需要，开发自己的移动应用、将商店从线下移到线上、无纸化办公等，这些技术方面的改进只是数字化优化，在已有的流程中加入了新的数字化技术，让工作效率更高，用户体验更好。而数字化转型是指在业务、流程、人才等方面的全面变革。这种全面的变化通常包括新的商业模式。因此，数字化优化只是量变，而企业的数字化转型则是质变。技术与人力的竞合，以及定性与定量的转化，已成为企业数字化发展的两大推动力。

据国家统计局的数据显示，尽管2019年服务业在国内生产总值中的占比已高达53.9%；但在服务业当中，却只有20%的比重完成了数字化。这无不提示着：服务业的数字化进程亟需加速。完整数字化企业尚未出现，但企业数字化的整体趋势已经十分明显。

数字经济对中国经济增长的贡献不断提升，与之相对应，数字经济所带来的强大的就业吸附力对中国整体就业的拉动作用也越发明显。在数字技术不断发展的同时，新业态、新经济模式不断涌现，新型就业模式具有更加灵活多样。传统组织架构和岗位分工也产生跟随性变革。

3.1.2 RPA助力企业财务管理向数字化转型

RPA（Robotic Process Automation）技术是2017年在国际兴起的一种解决方案，它通过软件技术来预定义业务规则以及活动编排过程，利用一个或多个相互不关联的软件系统，协作完成一组流程、活动、交易和任务，需要在人工对异常情况进行管理后交付结果和服务。将日常企业运营中耗时、枯燥的周期任务、跨系统数据搬运任务交给“软件机器人”，它们可以比人类更快、无差错、7×24小时地执行，从而让企业员工更加集中精力于创造性的高价值工作上，RPA因此得到越来越多的企业的关注。

以RPA+AI为核心的流程自动化解决方案可以大幅度缩减企业财务的数字化转型成本，提高流程质量，提升场景落地速度，提升客户体验，发挥流程价值，提升协作水平，加速企业全局战略在财务层面的三个核心目标——推动增长、降低成本和管理风险的实现，为企业财务从“核算过去”向“管理未来”转型奠定基础。

3.1.3 RPA的应用场景

首先是财务会计场景。财务会计是通用的场景，所有企业都离不开财务会计，所以RPA在财务会计场景的应用非常广泛。RPA在财务会计的应用场景有：从电子邮件、电子表格、其它文件或ERP中采集数据的场景；跨部门跨系统跨企业之间的数据交互和比对场景；需要从电子文档中获取数据并录入系统的场景；在核对与合并数据的场景；需要自动触发一些数据发送的场景等。

其次是客户服务场景。随着激烈的产品竞争，难以模仿的、差异化的服务成为众多企业建立的核心竞争力。RPA可以同时快速更新、查询多个系统中的信息，而无须来回切换应用系统。能够基于知识库进行动态搜索，帮助客服人员降低操作风险。今天的RPA机器人基于操作行为、知识库，能够满足业务处理的机器人。在AI和RPA机器人的共同进步下，可以为客户服务领域带来更多的创新发展。

第三是人力资源场景。人才是企业的核心竞争力，如何在庞大的人力资源市场快速的获取人才、如何培养人才、留用人才、服务人才成为企业人力资源的一个核心能力。现代企业中的人力资源部门早已超越人事部门的管理范畴，需要在更多领域为员工做好服务工作。近年来，随着互联网时代信息大爆炸放，以及企业内部的精细化管理要求、员工的个性化服务要求，人力资源工作越来越需要依赖于信息化手段。而RPA能更好地实现数据采集、信息比对、信息传递和系统操作等，加之OCR、AI等技术的快速发展，RPA已经成为企业人力资源信息化转型的重要方向。

从行业应用的数据来看，RPA在银行、保险、政府、电信等重服务行业有较深的应用。这也正是RPA解决人力成本、提升服务体验的一个很好的验证。

RPA的行业应用

能源、制造、物流等行业是自动化流程程度相对比较高的行业，有着RPA所需要的基础。再加上人力成本不断上升，制造业低毛利的特点，成本控制能力是竞争力的直接体现，RPA的优势在这些行业得到展现。

保险行业属于强监管行业，也是高度依赖信息化的行业。伴随着互联网保险的快速发展，其业务模式与原来高度依赖代理人的模式有所不同。如今保险业，特别是中小保险公司更多是借助互联网保险来迅速拓展业务，突破了原来机构的限制，打破了原来的利益分配格局。保险产品的生命周期也大大缩短，从原来的几年甚至十年，缩短到现在的一年甚至半年。这对传统的业务流程也是极大的挑战，对产品研发、上市、销售、服务、两核等要求更加标准化，同时还要具备更高的灵活度、敏捷性。

3.1.4 RPA的发展趋势

立足当前，展望未来。从技术方面来说，更敏捷的人机协作关系、云原生RPA解决方案以及自我学习RPA都是对原来RPA和人工能力的增加。从方法和工具上来说，企业可以引入流程挖掘工具，以强化自动化的分析方法和手段。从生态上来说，以机器人商店为核心的平台可以连接客户、合作伙伴、供应商等多方，并让各方在生态中创造并分享利益。

自我学习是AI领域关键词，自我学习能力可以把RPA带入到AI领域。在具备足够的数据支持和业务场景逻辑的前提下，加上人工不断的培训，RPA会具备一定的自我修正、自我学习能力。RPA通过观察工作中的人来学习，通过不断重复分析用户操作流程，调整或更正自动化流程。通过NLP、ML、知识表示、推理、大规模并行计算等技术，RPA机器人会自动提取决策所需的数据，并不断从用户的反馈中学习。

云原生架构正在彻底改变着行业对开发、部署和管理应用系统的思考，企业RPA应用转化成云原生是智能自动化的未来。企业用户可以通过云原生RPA在任何地方、任何时间访问网页，就像流行的SaaS软件一样，用户可以通过浏览器中采用最直观的方式来构建和使用机器人。

未来的RPA会给保险业带来新的工作机会。比如核保人员，可以只作为规则的设计者，而无需进行具体的核保工作，只需要培训RPA去适应更丰富的场景。RPA在给我们带来机会的同时，也会带来挑战。我们需要进一步思考如何去应对，充分理解科技与人力的竞合，从而迎接变革。

3.2 量化投资岗

3.2.1 量化投资及其优势

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。量化投资主要是通过计算机技术，以及通过相应数学模型践行投资理念，最终实现投资策略的过程。其在海外的发展已有30多年的历史，投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。

量化投资的主要优势是及时准确以及系统，和传统的投资方法有着不同。量化投资自身的优势，主要体现在投资决策能客观理性层面，对人类心理影响投资决策可有效克服。量化投资是通过模型的运用，来对历史以及当时市场数据的分析检测，模型正式运用后，投资决策就是计算机处理，这样就避免了人为因素的影响，从而保障投资过程的理性化以及客观性。其次，量化投资的优势还体现在，能实现精准投资。传统投资方法需要投资决策，需要经验技术，投资者主观评价就发挥着比较大的作用，而在量化投资下，套利策略能实现精准的投资，按照严格标准进行投资，这样就能保证投资的科学性。

量化投资的优势还体现在对风险的控制上，提高了风险控制的力度和有效性，这样就能为收益打下基础，提高保障。量化投资基金信息比率最高，在更高超额收益方面起到良好效果，也能有效控制风险。量化投资能迅速的反应以及决策，从而能够牢牢把握住市场中稍纵即逝的机会，短时间对市场变化做出及时反应，完成交易，这样就能从整体上提高投资质量。

3.2.2 保险资管应积极开展量化投资

量化投资普遍应用于海外资产管理行业，较为成熟。 而在国内，量化投资还处于成长期。随着市场环境的变化、股指期货交易限制的放松，以及新的监管要求发布，量化投资再次迎来发展机遇。相比主动投资而言，量化投资具有投资范围更广、投资效率更高、投资确定性更强等优势。保险资产管理公司应当推进量化投资落地，吸收大数据、机器学习等先进方法，打造长期稳健、灵活高效的投资体系，进一步完善资产配置能力，形成具有竞争力资产管理能力。

3.2.3 量化投资的发展趋势

在西方较发达的金融市场中，量化交易占据全部交易量的70%，相比之下我国的量化投资仍处于起步的阶段。因此量化交易在我国的发展前景乐观，将会有更多的金融工具更精密的投资模型出现，量化投资发展将呈现更多的多元化。

首先，我国资本市场发展时间尚短，只有30年的时间，因此不可避免地存在市场规范性差、投资者专业程度普遍较低等诸多问题。但是在这种弱有效性市场中，获取阿尔法收益的可能也更大，潜力更强。除此之外，目前国内资本市场上使用传统的定性投资方法的投资者占多数，而量化投资者较少，意味着量化投资的机会更多，竞争者更少。例如，2010年股指期货在我国的出现，使得量化投资在我国的优势性更加突出明显。另外，随着利率、汇率市场化的稳步推进，预期我国的量化投资将有更好的政策支持。最后，随着我国证券市场的发展，大数据、云计算等技术的广泛使用，将给量化分析更大的发展平台，为量化投资者提供更加有力的技术支持。因此，量化投资在技术红利和政策红利的支持下，将会显现出传统投资分析所不具有的魅力，得到更加广泛的运用。

3.3 大数据精算分析岗

3.3.1 大数据分析技术改变保险产品设计方式

传统保险产品在设计的时候主要从公司的风险和收益角度出发，而对于客户需求，主要通过具有一定主观意愿的用户调查问卷和保险座谈等方式收集信息，与真实的客户需求存在偏差，客户可能不倾向于购买，在这种情况下，如果保险公司投入大量资金，将会存在较高的产品风险。此外，随着社会的快速发展，客户的个性化需求也越来越强烈，很难有一个产品满足大部分客户需求。在大数据时代，体量巨大且类型丰富的数据为保险公司了解客户特点以及满足客户个性化需求提供了可能。

保险公司可以通过SDK（Software Development Kit）方式采集客户行为数据，并通过客户画像完善标签数据，学习不同标签客户的行为特征，了解客户特点，设计出满足客户需要的个性化保险产品。简单举例，保险公司在设计车险产品的时候，可以对车险产品捆绑开发一款手机上安装的应用程序收集司机的基本信息数据（如性别、年龄、学历等）、车辆信息数据以及司机驾驶实时数据，通过数据分析判断出司机是否具有危险驾驶行为，对于危险驾驶的司机收取较高的保险费，而无危险驾驶行为的司机收取较低的保险费。此产品能够满足有规范驾驶习惯的客户的低保费需求，而保费上的折扣空间也会吸引许多其他客户购买，并激励其安全驾驶。利用大数据分析技术设计类似这种具有个性化特点的保险产品，可以适应不同行为特征客户的需求，改善客户体验，巩固产品的市场竞争力，保证产品销量及收益。

3.3.2 大数据背景下的保险产品定价

保险产品定价是保险产品开发过程中至关重要的一环，定价是否科学、公正、合理将直接影响产品的收益。传统定价方式主要依赖于历史数据和统计数据，不具备时效性，而且采用样本数据，无法准确刻画出保险标的的风险特征，因此产品存在较大的定价风险。在大数据背景下，不断更新的海量且多维度的数据，可以帮助保险公司改变保险产品的定价方式，从基于样本数据定价转变为基于全量数据的定价方式，利用大数据技术，可以帮助保险公司提高保险定价的科学性与合理性。

以车险为例，传统方法是基于年龄、性别等投保人信息以及车龄、车价等车辆信息进行风险定价，可能会造成风险预测不准确，导致产品收益过低，不利于产品面向市场推广，进而影响保险公司盈利，或者产品无法覆盖风险，导致保险公司亏损。若基于多维度的全量数据，考虑投保人学历、收入等级、驾驶行为，车辆安全评分、安全气囊个数及质量，经常行驶路段的道路类型、拥堵情况等多方面的信息数据，在传统广义线性模型的基础上应用支持向量机、人工神经网络等机器学习算法，能够提高定价的精准度，增加定价灵活性，提高产品的市场竞争力。

另外，保险费率厘定的核心就是对保险损失的预测。在大数据背景下，可以利用集成学习（如Boosting 算法、Bagging 算法、随机森林等）、人工神经网络（如多层前馈神经网络、递归神经网络）等机器学习算法预测保险损失，提高预测精度。

3.3.3 大数据为传统精算带来变革

精算学在保险中的作用至关重要，尤其在风险控制、风险定价以及配合不断扩展的监管需求方面起到了不可替代的作用。精算师能够通过建立复杂的精算模型，分析进而拟定储备金和保费的合理水平，从而进行保险公司的风险管控和财务预测。

大数据、预测模型等数据分析方式目前在精算领域越来越受重视。将大量的数据输入模型中，从而得出定价模型，通过这样的方式，精算能够协助保险业推出更合理定价的产品，并且也能合理规划储备水平。这就使得定价过程演变得更为精进，使用统计分析方法，除历史数据资料外，还有其他类型的数据被加入统计模型中。过去，只需要历史索赔资料及一些数据元素即可完成，而现在需要分析的数据越来越多。可能存在成百上千种的数据可供电脑分析处理，帮我们分析、定价、并且预期关于索赔的情况。就财险来说，各种各样的因素或数据都可以影响理赔的概率。

这在美国保险市场，尤其是健康保险领域应用得比较普遍。在美国，个人的信贷历史都有可能成为保险公司的参照，成为影响消费者购买保险产品价格的因素。

伴随技术的不断发展，相应而言，保险的标的和方式都在不断发生变化。对精算师来说，这一演变是不断持续的，他们需具备相应的能力对新产生的风险进行分析。