長久以來，保險(xiǎn)行業(yè)一直都有著很完善的BI系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)倉庫，其中存儲(chǔ)了大量的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)部門也一直依賴這些數(shù)據(jù)來為業(yè)務(wù)進(jìn)行指導(dǎo)。

  雖然近幾年大多數(shù)保險(xiǎn)企業(yè)已經(jīng)在使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來助力業(yè)務(wù)增長，但在沒有數(shù)據(jù)中臺(tái)的組織中，各業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)各自為戰(zhàn)，數(shù)據(jù)指標(biāo)及數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)既不互通、也不互動(dòng)。上升到公司層面，這就是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的巨大流失。

保險(xiǎn)行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用困境分析

  在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析工作模式下，業(yè)務(wù)用戶存根本不知道有哪些數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)在哪里，容易造成重復(fù)開發(fā)。另外，業(yè)務(wù)模型指標(biāo)分析無法形成沉淀（如：近3個(gè)月承保的客戶），導(dǎo)致業(yè)務(wù)指標(biāo)碎片化，無法復(fù)用。同時(shí)，業(yè)務(wù)用戶與數(shù)據(jù)開發(fā)存在強(qiáng)相互依賴關(guān)系，哪怕一個(gè)小變更（如口徑變更）都需要走一個(gè)很長的過程。

  例如內(nèi)勤要挑一批年齡在 25-30，上海地區(qū)，保費(fèi)在 1500 以上客戶進(jìn)行服務(wù)營銷，推開門紅的產(chǎn)品?；诒ｋU(xiǎn)行業(yè)原有的數(shù)據(jù)操作模式，首先需要業(yè)務(wù)人員提數(shù)據(jù)需求，進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取和提簽報(bào)，然后數(shù)據(jù)人員基于業(yè)務(wù)部的需求來進(jìn)行需求分析和數(shù)據(jù)開發(fā)。

  這樣一個(gè)耗人耗時(shí)的操作流程，因?yàn)橹芷陂L、靈活性差，極大降低了各部門協(xié)同工作的效率。實(shí)際上業(yè)務(wù)人員往往希望實(shí)時(shí)看到結(jié)果數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)進(jìn)行口徑的調(diào)整。

  因此，基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析模式，保險(xiǎn)行業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展始終難以擺脫以下困境：

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換價(jià)值低

• 數(shù)據(jù)利用碎片化，無法沉淀資產(chǎn)
• 存量數(shù)據(jù)沒有被共享，資源浪費(fèi)
• 全數(shù)據(jù)拉通（存儲(chǔ)和獲?。┮廊皇请y題
• 數(shù)據(jù)源越來越復(fù)雜，數(shù)據(jù)治理難

數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)響應(yīng)力不足

• 依賴關(guān)系冗長
• 數(shù)據(jù)需求增多，ETL工作加重
• 個(gè)性化要求高，不僅滿足人對(duì)報(bào)表的需求，還需要提供對(duì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)API服務(wù)，并快速無縫對(duì)接到業(yè)務(wù)系統(tǒng)
• 時(shí)效性要求高，不僅針對(duì)不同場景設(shè)定不同的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，還需要滿足業(yè)務(wù)不斷的調(diào)整

對(duì)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的支持力度不夠

•   數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)、技術(shù)沒有形成有效的結(jié)合，不能形成閉環(huán)
•   無法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

智子云保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)

  針對(duì)以上業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，智子云提出基于共享數(shù)據(jù)中臺(tái)的工作模式這一概念，并融入大數(shù)據(jù)分析和AI元素。

   通過數(shù)據(jù)中臺(tái)任何人都可以利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)目標(biāo)查找到已有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，避免重復(fù)開發(fā)。同時(shí)，業(yè)務(wù)指標(biāo)有業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)人員共同協(xié)同構(gòu)建，并形成沉淀，分析拆分最細(xì)的顆粒度的原子指標(biāo)、口徑、修飾、組合指標(biāo)形成復(fù)用。

  在業(yè)務(wù)指標(biāo)被沉淀之后，屏蔽技術(shù)的復(fù)雜性，可以讓業(yè)務(wù)調(diào)配參數(shù)，高度自由組合提供的自助服務(wù)，及時(shí)調(diào)整試錯(cuò)，所見即所得。

云保險(xiǎn)數(shù)據(jù)中臺(tái)顯著特征

統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理，沉淀資產(chǎn)

1.提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，沉淀（原始資產(chǎn)，優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)）

2.提供質(zhì)量管理工具，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

3.提供數(shù)據(jù)模型管理工具（標(biāo)簽，指標(biāo)）

基建完善，開箱即用

1.提供分布式存儲(chǔ)，大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎

2.支持靈活可配置的數(shù)據(jù)流水線

3.支持已有數(shù)據(jù)工程的遷移，兼容技術(shù)組件

4.支持云端（私有云）一鍵部署，開箱即用

數(shù)據(jù)自服務(wù)，提高響應(yīng)

1.提供可視化數(shù)據(jù)自服務(wù)標(biāo)簽指標(biāo)配置

2.提供API 智能自動(dòng)化提供接口服務(wù)，快速封裝，快速使用

3.可標(biāo)準(zhǔn)化接口，面向數(shù)據(jù)主題

4.數(shù)據(jù)回流，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)5.提供權(quán)限安全的控制

基于 AI 能力，推動(dòng)創(chuàng)新

1.自帶多種常用AI算法

2.支持自定義AI算法無縫接入

3.AI算法可融入各個(gè)環(huán)節(jié)

配套集成的應(yīng)用，減少投資

1.推薦引擎，實(shí)現(xiàn)千人千面

2.基于統(tǒng)一客戶視圖的客戶畫像

3.基于事件模型的客戶旅程

4.人群洞察，助力營銷

多年保險(xiǎn)項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)

1.提供咨詢，到項(xiàng)目產(chǎn)品級(jí)交付

2.提供從需求調(diào)研到上線運(yùn)維的全流程管理

3.持續(xù)優(yōu)質(zhì)客戶服務(wù)

   有了這樣一個(gè)完全立足于保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)中臺(tái)，內(nèi)勤再要挑選客戶進(jìn)行服務(wù)營銷、推開門紅的產(chǎn)品時(shí)，就可以直接在中臺(tái)系統(tǒng)中提供行為事件、指標(biāo)和標(biāo)簽的實(shí)時(shí)邏輯組合來篩選人群，有效解決了保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)提供時(shí)效性和個(gè)性化場景需求的問題。

下一篇：沒有了 上一篇：物聯(lián)網(wǎng)智能電網(wǎng)開發(fā)方案