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索赔450万元！富德产险遭原总经理起诉 此前高层罕见集体被免职******

　　中新经纬2月3日电 (李自曼 魏薇) 1月30日，富德财产保险股份有限公司(下称：富德产险)发布了2022年第4季度偿付能力报告。据报告显示，在未决的重大诉讼中，有一起诉讼方为罗桂友的劳动人事争议，诉讼标的金额、估计损失金额均为450.25万元。

　　罗桂友曾任富德产险总经理。2022年6月，富德产险发布公告称，免去龚志洁富德产险董事、董事长职务，免去罗桂友富德产险董事、总经理的职务。彼时，将帅同时被免的消息震动业内。

　　对于上述劳动人事争议、公司将帅同时被免的具体原因以及其他业务经营方面的问题，中新经纬联系富德产险。富德产险表示，由于公司目前一些安排暂未确定，暂时无法接受采访。

　　450万或系2倍赔偿

　　董事长、总经理、总精算师皆空缺

　　2022年6月21日，富德产险连发3则重大事项临时信息披露，决定免去龚志洁董事、 董事长职务，免去罗桂友董事、总经理职务。

　　将帅同期被免职的情况在保险行业并不多见。公开资料显示，罗桂友自2015年6月担任富德产险董事、总经理，在富德产险任职已有7年。

　　据富德产险2022年第4季度偿付能力报告显示，在未决的重大诉讼一项中，有一起诉讼方为罗桂友的劳动人事争议，诉讼标的金额、估计损失金额均为450.25万元。

　　450多万的赔偿金如何得来？是否合理？

　　北京升才律师事务所律师闫晓玲对中新经纬表示，根据《劳动合同法》相关规定，劳动者出现严重违反用人单位的规章制度，严重失职，营私舞弊，给用人单位造成重大损害等情形，单位可以单方辞退劳动者并且不支付经济补偿金。除第三十九条之外的情形，除非是劳动者自愿申请离职，单位无论是与劳动者协商一致解除劳动合同，还是提前30日通知或额外支付劳动者一个月工资后解除劳动合同，都要向劳动者支付经济补偿金。

　　闫晓玲表示，如果单位没有按照上述事实或程序解除劳动合同，属于违法解除劳动合同，要向劳动者支付2倍经济补偿金的赔偿金。本案中被辞退员工属于高管，若在公司任职7年，薪资比较高的话，计算补偿金或赔偿金及其他损失，金额计算虽达450万，但能否得到支持则需要经过庭审举证、质证看劳动者、单位是否存在上述过失的法定情形，以及损失证据是否充分，具体结果有待裁决。

　　有业内消息称，2022年6月，富德产险实际免职了三位高管，除了龚志洁和罗桂友，富德产险原副总经理、精算负责人朱君平也在被免职之列。三位高管被免职的背后原因或系踩雷信用保险业务。

　　根据相关资料显示，富德产险在2018年7月至2020年5月，开展银河国际融资性保证险业务时存在未严格执行经批准或备案的保险条款和费率情况，涉及保费金额1573.73万元，朱君平是对上述违法行为直接负责的主管人员。

　　对于上述情况，中新经纬向富德产险核实。富德产险表示，由于公司目前一些安排暂未确定，暂时无法接受采访。

　　在多名高管被免职后，富德产险于2022年6月召开股东大会，并明确了公司临时负责人为李春彦。不过根据富德产险2022年第4季度偿付能力报告，李春彦已不在其披露的高管信息之列，公司董事长、总经理、总精算师皆为空缺状态，董事、监事一栏各三人。

　　连年亏损，信保业务遗患待解

　　人事变动的背后，富德产险经营业绩并不乐观。

　　根据富德产险2022年第4季度偿付能力报告显示，2022年4个季度，富德产险累计实现保险业收入11.03亿元，同比下降56.12%；净利润亏损约2亿元，较去年同期亏损扩大约1.76亿元；核心偿付能力充足率为359.86%，综合偿付能力充足率为366.12%；本年度综合成本率达到131.43%。

　　公开资料显示，富德产险成立于2012年5月，注册资本为35亿元。从业绩表现来看，该公司长时间处于亏损状态，成立以来仅2015年、2017年实现净利润为正，其余年份皆为亏损状态。近五年，2018年至2022年，富德产险累计亏损约12.56亿元。

　　从业务发展看，2015年，富德产险着力发展信用保证保险，使得这一险种迅速跻身该公司第二大险种。此后，该公司保费规模在一段时间内出现持续增长。随着信用保证保险风险暴露，富德产险业绩开始下滑。

　　2019年，富德产险保证保险保费收入规模缩减至0.56亿元，退居为该公司第四大险种，承保亏损6.39亿元，成为富德产险亏损最严重的险种并招致一系列投诉。2019年也成为目前富德产险亏损最为严重的年份，净利润为-6.68亿元。

　　天眼查平台显示，截至2月3日发稿前，富德产险保证保险的合同纠纷案件多达2418件，成为该公司被投诉最多的险种。

　　截至目前，富德产险多款保证险已被停售，但其历史遗留问题仍待解决。

　　富德产险在其2022年第4季度偿付能力报告中提到公司现阶段可能面临的风险时指出，保险风险方面，主要是存量信保业务和延保业务的保险责任。

　　(文中观点仅供参考，不构成投资建议，投资有风险，入市需谨慎。)

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）