银发[2023]208号 中国人民银行 国家金融监督管理总局关于印发《系统重要性保险公司评估办法》的通知
发文时间:2023-10-7
文号:银发[2023]208号
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中国人民银行 国家金融监督管理总局关于印发《系统重要性保险公司评估办法》的通知

银发[2023]208号          2023-10-7

中国人民银行上海总部,各省、自治区、直辖市及计划单列市分行;国家金融监督管理总局各监管局;各保险集团(控股)公司:

  为完善我国系统重要性金融机构监管框架,建立系统重要性保险公司评估与识别机制,中国人民银行、国家金融监督管理总局制定了《系统重要性保险公司评估办法》,现印发给你们,请遵照执行。

  附件:系统重要性保险公司评估办法

中国人民银行

国家金融监督管理总局

2023年10月7日

  附件

系统重要性保险公司评估办法

  为完善我国系统重要性金融机构监管框架,建立系统重要性保险公司评估与识别机制,根据《中华人民共和国中国人民银行法》《中华人民共和国保险法》等有关法律法规和《中国人民银行 中国银行保险监督管理委员会 中国证券监督管理委员会关于完善系统重要性金融机构监管的指导意见》(银发〔2018〕301号),制定本办法。

  一、总则

  (一)评估目的。对参评保险公司系统重要性进行评估,识别我国系统重要性保险公司,每两年发布系统重要性保险公司名单,对系统重要性保险公司进行差异化监管,以降低其发生重大风险的可能性,防范系统性金融风险。

  (二)适用范围。本办法适用于依法设立的保险集团公司、人身保险公司、财产保险公司和再保险公司。2家或2家以上保险公司组成保险集团公司的,以保险集团公司作为参评主体。

  评估使用的数据为集团并表数据,并表范围按照企业合并财务报表范围确定。保险集团公司并表范围内有系统重要性银行的,评估时不纳入并表范围。

  (三)系统重要性的定义。本办法所称系统重要性,是指金融机构因规模较大、结构和业务复杂度较高、与其他金融机构关联性较强、在金融体系中提供难以替代的关键服务,一旦发生重大风险事件而无法持续经营,可能对金融体系和实体经济产生不利影响的程度。

  二、评估流程与方法

  (四)评估流程。系统重要性保险公司的评估按照以下流程每两年开展一次:

  1.确定参评保险公司范围。

  2.向参评保险公司收集评估所需数据。

  3.计算各参评保险公司系统重要性得分,形成系统重要性保险公司初步名单。

  4.结合其他定量和定性分析作出监管判断,对系统重要性保险公司初步名单作出调整。

  5.确定并公布系统重要性保险公司最终名单。

  (五)评估方法。采用定量评估指标计算参评保险公司的系统重要性得分,并结合其他定量和定性信息作出监管判断,综合评估参评保险公司的系统重要性。

  (六)参评保险公司范围。若某保险公司满足下列任一条件,则应纳入系统重要性保险公司评估范围:

  1.年度合并资产负债表期末资产合计在所有保险公司中排名前10位。

  2.曾于上一年度被评为系统重要性保险公司。

  (七)数据收集。金融监管总局每两年根据本办法制作数据报送模板和数据填报说明。数据填报说明包含各级指标及定义、模板较上次的变化等内容。参评保险公司于评估年度6月底之前填写并提交上一会计年度数据。金融监管总局进行数据质量检查和数据补充修正,及时与中国人民银行共享参评保险公司的监管报表、填报数据和其他相关信息。

  (八)系统重要性得分。中国人民银行、金融监管总局在完成数据收集后,计算参评保险公司系统重要性得分。每家参评保险公司某一具体指标的得分是其该指标数值除以所有参评保险公司该指标的总数值,然后用所得结果乘以10000后得到以基点计算的该指标得分。各指标得分与相应权重的乘积之和,即为该参评保险公司的系统重要性得分。

  (九)阈值。得分达到或超过1000分的保险公司纳入系统重要性保险公司初步名单。

  (十)监管判断。中国人民银行、金融监管总局根据业务扩张速度、业务集中度、公司治理等定量或定性辅助信息,提出将系统重要性得分低于1000分的参评保险公司加入系统重要性保险公司名单的监管判断建议。

  使用监管判断应有较高的条件,仅在个别情况下可改变根据系统重要性得分确定的系统重要性保险公司初步名单。

  (十一)名单确定和披露。评估年度8月底之前确定系统重要性保险公司初步名单、相应保险公司的系统重要性得分、监管判断建议及依据,按程序审定后,由中国人民银行和金融监管总局联合发布系统重要性保险公司名单。

  (十二)信息报送与披露。系统重要性保险公司应执行中国人民银行牵头制定的系统重要性金融机构统计制度,按要求向中国人民银行报送相关统计数据。入选的系统重要性保险公司应于名单公布后一个月内通过公开渠道披露本办法第十五项至第十八项规定的上一会计年度各项系统重要性评估指标。

  (十三)评估流程与方法的审议和调整。保险行业发生显著变化、现有评估流程与方法不能满足防范系统性金融风险实际需要的,中国人民银行、金融监管总局可对本办法规定的评估流程与方法进行必要调整和完善。

  三、评估指标

  (十四)一级指标。中国人民银行、金融监管总局根据参评保险公司的规模、关联度、资产变现和可替代性等一级指标,评估其系统重要性程度和变化情况。

  (十五)规模。评估参评保险公司规模时,采用下列定量指标:

  1.总资产,指保险公司的年度合并资产负债表中期末合计资产余额。该指标权重为10%。

  2.总收入,指保险公司的年度合并利润表中期末合计营业收入总和。该指标权重为10%。

  规模类指标总权重为20%。

  (十六)关联度。评估参评保险公司关联度时,采用下列定量指标:

  1.金融机构间资产,指保险公司与其他金融机构交易形成的资产余额。该指标权重为7%。

  2.金融机构间负债,指保险公司与其他金融机构交易形成的负债余额。该指标权重为7%。

  3.受第三方委托管理的资产,指保险公司受非本集团公司委托管理的资产。该指标权重为7%。

  4.非保险附属机构资产,指保险公司有重大影响、控股或实际控制的境内外非保险机构的资产总额。该指标权重为7%。

  5.衍生金融资产,指保险公司的衍生金融资产金额。该指标权重为2%。

  关联度类指标总权重为30%。

  (十七)资产变现。评估参评保险公司资产变现能力时,采用下列定量指标:

  1.短期融资,指保险公司的短期借款、衍生金融负债以及卖出回购金融资产。该指标权重为10%。

  2.资金运用复杂性,指保险公司的权益类资产余额、不动产类资产余额和境外资产余额之和。该指标权重为10%。

  3.第三层次资产,指保险公司持有的第三层次资产规模。该指标权重为10%。

  资产变现类指标总权重为30%。

  (十八)可替代性。评估参评保险公司可替代性时,采用下列定量指标:

  1.分支机构数量和投保人数量,指保险公司依法设立的分公司、中心支公司、支公司、营业部数量,以及投保人数量。该指标权重为6.67%。

  2.赔付金额,指利润表中的年度赔付支出。该指标权重为6.67%。

  3.特定业务保费收入,指保险公司开展的农险、巨灾险、大病保险、出口信用保证保险、航天航空保险、航海保险、电力保险、核保险等业务获得的原保险保费收入。该指标权重为6.67%。

  可替代性指标总权重为20%。

  四、附则

  (十九)本办法由中国人民银行和金融监管总局负责解释。

  (二十)本办法自2024年1月1日起施行。

中国人民银行国家金融监督管理总局发布《系统重要性保险公司评估办法》

  为强化金融稳定保障体系,加强系统重要性金融机构监管,建立系统重要性保险公司评估与识别机制,根据完善系统重要性金融机构监管的有关规定,中国人民银行会同金融监管总局制定了《系统重要性保险公司评估办法》(以下简称《办法》),现正式发布。

  我国是全球第二大保险市场,保险业行业集中度较高。大型保险集团规模大、结构和业务复杂性高、涉众面广,发挥好服务经济社会发展重要功能,坚持稳健经营十分重要。《办法》立足我国保险业发展实践,借鉴国际经验,提出认定国内系统重要性保险公司的方法、流程和标准。《办法》的发布实施,将评估系统重要性金融机构的范围从银行进一步拓展到保险领域,为实施差异化监管打好基础,有助于强化系统重要性保险公司监管,完善宏观审慎政策框架,增强金融体系稳健性。

  《办法》共四条二十项,包括总则、评估流程与方法、评估指标和附则。主要内容:一是明确参评保险公司范围。包括我国资产规模排名前10位的保险集团公司、人身保险公司、财产保险公司和再保险公司,以及上一年度被认定为系统重要性保险公司的机构。二是明确评估指标和权重。包括规模、关联度、资产变现和可替代性4个维度共计13项评估指标,4个维度的权重分别为20%、30%、30%和20%。三是明确具体评估流程。中国人民银行、金融监管总局每两年根据参评保险公司相关评估指标数据,计算各家保险公司加权平均分数,得分达到或超过1000分的保险公司将被认定为系统重要性保险公司。中国人民银行、金融监管总局将联合发布系统重要性保险公司名单。

  下一步,中国人民银行、金融监管总局将根据《办法》,共同做好我国系统重要性保险公司评估认定工作,制定附加监管规定,发挥好宏观审慎管理与微观审慎监管合力,促进系统重要性保险公司稳健经营和高质量发展,不断夯实金融体系稳定的基础,更好支持经济社会发展。


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  当前人工智能同样可能误判商品信息

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  笔者认为,可探索“数据获取—语义理解—多维校验—动态优化”的AI全流程链路开票模式,以更好应对复杂开票场景。依托AI语义处理能力,理解复杂的业务并简单描述,再将其自动匹配到最接近的编码,结合业务合同、支付记录等多维数据交叉校验,不断优化匹配规则。

  从目前来看,实现链路开票尚存待解难题。

  数据质量有待加强。数据校验和机器学习对数据质量要求较高,目前纳税人自行填写商品信息开票的模式让开票行为自由度更高,一定程度上也导致了有效数据与无效数据掺杂的情况。例如,有的物业管理公司兼营物业管理和停车服务,开票时惯性思维选择“现代服务”税目,适用6%的增值税率,未将停车服务对应的销售数据正确开具为不动产经营租赁发票,适用9%的增值税率。这使得日常税收征管中预警模型对风险识别的误判率上升,需要人工耗费大量精力追溯数据链路、校准算法逻辑。自由填报数据后失真的错误数据可能“污染”AI模型,AI可能将错误模式视为合理行为,导致错误推荐编码、税率错配等。

  AI应用的技术水平也有待加强。当前AI对非结构化数据解析能力有限,开票项目名称中出现多种规格名、品牌名等数据时,会对商品适用税率判断造成干扰。如开票项目名称为“柚子味鱼排”,AI可能误判商品为“柚子”。同时,在诸如混合销售或减免税政策等复杂业务场景下,AI误判率增加,需要人工介入复核。

  此外,各个行业的商品分类逻辑差异显著,单一AI模型难以兼顾各行业特征,每个垂直领域模型调试都需要耗费大量时间,并且随着行业发展、政策变动等因素还需要模型能够快速迭代响应,调试成本较高。

  “链路开票”落地的解决方案设计

  针对上述问题,笔者建议,进一步优化商品编码,升级税率、征收率的智能推荐系统等,推动实现销售货物或劳务过程的争议前置、校验前移、标准先定、链路闭环。

  构建商品全生命周期溯源体系。在商品编码与《商品和服务税收分类编码表》《全国主要产品分类与代码》等现有编码规则匹配之外,拓展匹配中国物品编码中心的GS1编码数据,构建开放共享的商品服务编码知识库。可通过AI自动生成基础词条,匹配对应商品,根据行业标准、优惠政策等变化及时更新对应词条,供纳税人和税务人实时查询使用。通过应用程序编程接口实时调取商品名称、规格、材质等基础信息,依托GS1编码基础标识体系,为每个商品生成独有的“税收数字身份证”,保证企业开具发票时可以“识码寻码”,通过单个商品唯一的“税收数字身份证”选择与之对应且正确的商品编码和税率、征收率。通过管理商品“税收数字身份证”,获取相关商品的流通路径和销售情况,为行业趋势和经济分析提供数据支撑。

  推动分类体系规范融合。基于增值税暂行条例的服务注释条款,探索构建“业务场景—服务类型—编码税率”模型。在数电发票开票平台通过自然语言处理技术解析业务合同和商品关键词,根据关联属性强、中、弱三层清分处理。对于强关联的关键词自动关联匹配相应商品编码和税率,初步清分出标准化商品征收信息。对于中、弱关联的商品做好人工复核标记,提示转入人工确认环节,可人工一键处理的简单复核业务在确认后更新开票模型知识库。同时,由税务与行业领域的专家代表组成编审委员会,对清分后无法判别的弱关联争议条目进行人工裁定,将可能存在的争议环节前置,提供企业异议申诉渠道,会商解决后定期更新商品服务编码知识库,通过动态增补尽量实现所有货物服务商品代码、名称及税率、征收率的正列举和更新维护。

  打造智能开票精准智控系统。探索扫码开票、人工预填开票和图像识别开票三类开票模式,提升企业规范开票效能。针对已有商品“税收数字身份证”的规范化商品,通过扫描对应的商品“税收数字身份证”码,自动匹配对应商品税收分类编码和税率开具发票,并根据购买方付款的账户信息自动发送给购买方。在开票环节,依托数电发票提高开票效率,同时推进智慧税务场景建设辅助校正开票准确率,实现商品流通全链路自动化“无感”开票。

  通过“系统智能化预填+人工校验修正”的人机协同模式,自动获取纳税人前期人工预填数据,根据业务类型自动预填必填项目,纳税人仅需人工核对补充,解决标准化系统难以覆盖复杂交易场景的问题,同时通过人工修正结果反哺系统迭代开票监测,双向反馈降低误开率。开票系统增设描述词过滤模型,自动屏蔽“柚子味”“芝士味”等风味描述词,聚焦核心商品词预填,当人工核对时弹出提示框“检测到风味描述词,请确认实际商品是否为鱼排?”确认即开票,修正即通过人工修正补充商品特征描述,训练模型提示预填准确度。

  对未纳入GS1编码体系的非标商品,如定制商品、手工制品等,可以采用“图像特征提取+语义分析”技术识别商品外观、结构,智能生成推荐编码,并按照对应税率开具相应发票。