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另外，也有保险业人士对记者称，投资端的政策进一步放开，也利好保险公司投资，特别是寿险公司。去年，险资被鼓励入市化解上市公司股权质押风险，同时监管也在酝酿放开险资股权投资范围。这些政策，对于布局长期的寿险投资端来说，利好影响较大。不过，成也投资败也投资，投资对险企的影响也存在不确定性。平安证券表示，保险公司后市需要关注的风险，包括利率持续下行以及资本市场震荡。如果利率持续下行，将对新增固定收益类资产配置收益产生负面影响，同时资本市场震荡将给权益类投资带来不确定性。

4对企业界的启发之一：如何看待政策滴滴危机对于整个企业界最重要的启发也许是：在中国这样一个高度重视稳定、平衡、民声的国度，对政府在任何时候出台的政策条文，千万不要只看对自己有利的一面，而要完整理解，精准把握。作为行业管理者，交通运输部2015年在《关于出台小客车合乘（拼车）指导意见回复》中说，“我部鼓励不以盈利为目的的汽车共享，鼓励市民合乘（拼车）出行。但小客车合乘（拼车）在发展中也暴露出运输安全难以得到有效保障、私家车以共享合乘名义从事非法运营等突出问题，侵害了乘客和合法运营车辆的权益，扰乱了运输市场秩序，亟需进行规范。”是“鼓励”，但对“鼓励”有限定，同时用了“亟需进行规范”的说法。显然，行业管理者在平衡创新者与守成者的距离，而且目光更多放在“规范”上。

再次，危机管理的数字化能力是核心要件。实质上数据是数字经济的基本生产资料，同时又是基本消费品，围绕数字的生产和消费的活动趋于同步。危机的识别基于数据，危机的管理同样基于数据，而此数据非彼数据，是“大数据”，并且是真正的大数据。大数据不仅是量的概念，更重要的是质，而质的关键是相关性，包括直接相关和间接相关。非相关数据越多，生成噪音的概率越大，数据清洗（data cleaning）、数据挖掘（data mining）和机器学习（machine learning）的难度越大，准确率越低，必要性基础上的“足够”是建立数据库或数据湖泊继而运用大数据方法须秉承的原则。由于危机的复杂性在升高，与危机相关的数据量和复杂关联以更快的速度升高，特别是非结构性数据，比如社交媒体上的聊天、点赞、情绪表达甚至表情符等，所以须进行数字化并建立相应的处理模型。涉及危机的关联因素在识别、跟踪、捕捉、分析等环节要建立规则并设计算法，量化、因子化、参数化危机事件，针对不同层级、不同范围、不同领域的危机建模，在高置信度的前提下，借鉴金融市场动荡指数和情绪指数的方法论，编制相关的危机指数，更为直观地呈现危机发生的或然率和危机的烈度。

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分析人士指出，除了国会议员支持外，地方党员选票对能否当选自民党总裁也至关重要。安倍所牵涉的一系列丑闻及其政绩表现或令自民党一些地方党员产生不满，这也可能会对他的选情产生影响。日本舆论指出，安倍的最大劲敌石破茂在地方党员中拥有广泛支持。在2012年自民党总裁选举中，石破茂曾凭借地方党员支持，在第一轮投票中领先安倍，但最终在第二轮自民党国会议员投票中败北。