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多款专属商业养老保险去年结算利率下调 仅1款产品同比有所上升******

　　记者 冷翠华

　　截至1月10日，除个别险企外，多数经营专属商业养老保险的险企都发布了产品2022年的结算利率。纵向比较来看，2022年，受权益投资市场低迷影响，多款专属商业养老保险结算利率有所下调，仅1款产品结算利率同比有所上升。横向比较来看，业内人士和部分消费者认为，专属商业养老保险在理财市场有较强竞争力，在个人养老金产品圈，专属商业养老保险也比较受欢迎。

　　最高结算利率为5.6%

　　专属商业养老保险自2021年6月起在浙江省(含宁波市)和重庆市开始试点，首批试点公司为6家寿险公司。2022年3月1日起，专业养老保险公司获得参与试点资格，试点区域扩大至全国。

　　最早开展专属商业养老保险业务的寿险公司，已经披露了第二次年度结算收益率情况。整体来看，稳健型账户2022年年化结算利率在4.3%-5.15%之间，进取型账户2022年年化结算利率在4.6%-5.6%之间。专属商业养老保险采取“保证+浮动”的收益模式，与2021年的结算利率相比，多款产品2022年下调了结算利率，但都远高于最低保证利率。专属商业养老险稳健型账户的保证利率大多在2.5%-3%，进取型账户的保证利率大多在0%-1%。

　　具体来看，各人身险公司专属养老保险产品去年的结算利率分别为：新华保险-卓越优选稳健回报型账户投资组合5%，与2021年持平，积极进取型5.15%(2021年5.50%)；中国人寿-国寿鑫享宝A账户4.5%(2021年4.0%)，B账户5.0%，与2021年持平；泰康人寿-臻享百岁稳健型组合5.05%(2021年6.0%)，进取型组合5.50%(2021年6.10%)；泰康人寿-臻享百岁B款稳健型组合4.80%，进取型组合5.0%；国民养老-共同富裕稳健型投资组合5.15%，积极型投资组合5.60%；人保寿险-福寿年年稳健型账户4.8%(2021年5%)，进取型账户5.1%(2021年5.3%)；太平人寿-岁岁金生A账户4.00%(2021年4.50%)，B账户5.10%(2021年5.35%)。

　　值得注意的是，以上专属商业养老保险产品皆已纳入个人养老金产品投资范围。目前，共有7家保险公司的8款专属商业养老保险纳入该范围。

　　此外，其他专属商业养老保险2022年的结算收益率分别为：太保人寿-太保易生福稳健A账户4.3%(2021年4.8%)，进取A账户4.8%(2021年5.3%)；稳健B账户4.5%(2021年5.0%)，进取B账户5.0%(2021年5.5%)。同时，新华养老-盈佳人生稳健回报型和积极进取型投资组合去年的结算利率皆为4.60%。

　　由此可见，2022年，多款专属商业养老保险下调了结算利率(由于产品上市时间不同，部分产品实际运营并非整年度，结算利率均为年化利率)，仅1款产品上调了结算利率。对此，川财证券首席经济学家陈雳对《证券日报》记者表示，专属商业养老保险的结算利率与险资的投资收益关联，险资投资收益下滑导致产品结算利率下调。2022年，保险公司整体净利润出现同比下滑，主要是受投资端影响，资本市场大幅波动导致行业整体利润率下滑。

　　相对优势明显

　　在专属商业养老保险中，目前已有8款产品纳入了个人养老金保险产品名单，因此，其投资收益率以及长期保值增值功能都备受关注。

　　星图金融研究院研究员黄大智认为，从专属养老保险去年的结算利率区间看，尽管和2021年相比大多略有下调，但横向比较来看，其收益率表现亮眼，具有很强的竞争力。

　　同时，专属商业养老保险具有“保证+浮动”的收益模式，运作模式和基金理财等有较大区别。保底设置使得其收益率浮动较小，也适合相应风险偏好的投资者选择。

　　北京排排网保险代理有限公司总经理杨帆认为，专属商业养老保险的产品设计既保证了稳健收益的下限，又带来了提高收益上限的可能性。同时，投资账户内的资金会随着投资收益增长而“复利”递增，长期投资优势更明显，持有时间越长收益越高，适合长期养老规划。

　　陈雳认为，对于养老金产品而言，保障是第一要务，投资收益率则位居其次，专属商业养老保险产品符合用户需求，竞争力整体较强；基金、银行理财等产品相对而言有更高的预期收益，但收益率取决于市场情况，波动性较大。

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）