什么是大数据风险？精算与风险管理的区别是什么？

注：以上是大数据风险而不是大数据风控，一字之差，概念完全不同！

俗话说：人生的痛苦莫过于选择。对大数据也是如此啊！ 大数据的风险首先是数据选择的风险。传统的风控技术，多是自己的风控团队，以人工的方式、用以往的经验进行控制，比如抽样。 但是，随着互联网技术不断发展，整个社会大力提速，我们面对浩如烟海的信息，如何去选择？ 我的想法，大数据不会横空出世，它从来也没有脱离过我们的业务。选择大数据首先是我们分析问题的思路。 大数据要有对其取舍的门槛，这是第一道拦截。有了这个基础，我们才能对大数据进行各种需要的应用，进行多维度、多层次的智能化处理。我们的建模才能实施批量标准化的执行流程。才不至于浪费我们宝贵的时间。

精算与风险管理的区别是什么？

总诉

精算和风险管理 有很大的不同。

首先，精算主要是做保险行业，精算大部分算的是赔率和赔偿金额这两项。根据这两个数据 通过直线或曲线模型来算 被保人每年要缴的保金。对于保险公司来讲，他们面对的客户是投保人，投保人只要在投保过程中有一次违约不付款的现象，保险公司可以终止合同，那么之前的保金也相应归保险公司。所以精算师们的担忧 只在 根据不同人不同保险险种 分析他们会有多大几率申请保费 然后来制定让公司盈利的保费规则 就可以了。

但风险管理 涵盖的面比较广。包括了credit risk，financial risk，compliance risk和business risk这四大面。主要分别是 针对公司内部的风险管理 和针对客户的风险管理。内部风险 包括如果他们忘了按时给银行付款，就要多付利息；或大的航空公司忘了给保险公司按时付款，就承担了巨大风险，比如这两天马航飞机坠毁，如果他们去年没付保金，马航马上破产。这些都是针对公司内部的风险管理要做的。针对客户的 就是分析他们的还款能力和和破产几率，让公司不受损失。很特点的例子就是银行的风控部门 主要监管 各种借款对象，审核他们的还款能力 然后决定借款金额。

总体来说，精算的模型比风控要复杂。保险业跟风控没有特别紧密的联系，但再保险业 因为针对保险公司 而非个人，所以跟风控的性质很像。

再保险就是保险公司的保险。比如说一个保险公司A 想做一个关于自然灾害的保险，举例 最近布里斯班的大冰雹砸坏了好多车辆和房屋，那么A可以卖给受保人 让他们每个月交50澳币，然后如果出了事故，A负责损失的80%。保险卖出了，突然A公司收到通知说，预计今后的5年里 每年冰雹灾害概率是70%。那么A公司为了不亏损，就去找个再保险公司B，给他每年5千澳币，然后他们一起分工赔偿：A负责赔偿0到M澳币，如果损失超过M澳币，超过部分都是再保险公司赔偿。这个只是一个最简单的例子，再保险有很多模型很复杂，有时候是按照赔偿的百分比，大部分时候是按照一个特定的值M。保险公司有了一个上限 比较方便他们根据概率算自己的收支。

细分

1、知识关注点：从精算和风险管理量化理论基础上看，简单讲，精算是要遵循大数法则，关注均值和方差；风险管理则是尾部关注，以及风险相关性。从知识面来看，精算大多时候相对单一，主要集中在产品的定价或者价值的评估上，但如果涉及其他领域与精算的融合，则知识面会要求相对扩展；风险管理则由于风险本身的关联性问题，对知识面要求较多，如对保险公司而言，做风险管理就需要对投资、产品、评估、财务等需要较多了解。

2、从业者所需要的能力或品质：个人认为，实务中，风险管理对沟通和协调的事务性处理能力要求更高一些。

3、实际中的工作内容和工作待遇、发展前景：工作具体内容和待遇要看你从事什么行业。发展前景上，精算在保险领域相对成熟，大家也都普遍认可。风险管理则有些困难，虽然管理层普遍都认可风险管理的重要性，但其价值究竟有多大很难判断，所以相应的投入有多大就很难把控。

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（编辑：拼字网 - 核心网）

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