概念、技术、实践:泰康高速发展背后的数据化驱动力

作者: admin  来源: 未知  时间:2017年12月08日

 

引言:2017年11月18日,在永洪科技举办的北京用户大会上,泰康保险集团数据信息中心大数据部总经理周雄志作了题为《保险大数据应用实践》的演讲,介绍了大数据在保险行业的应用实践。本文根据周雄志演讲内容整理而成。
 
大家好,我是周雄志,现任泰康集团数据信息中心大数据部总经理。作为保险行业从业人员,今天跟大家分享一下我们在保险行业里的大数据应用实践,希望对大家有所启发。
 
泰康保险大数据概念理解
 
泰康从成立开始,就很重视数据,在这样一个数字文化氛围中,我们把大数据理念归纳为四个字:“采”、“存”、“析”、“用”。
 
采:数据采集
把日常工作中的数据采集下来;
 
存:数据存储
完成数据采集后,把数据存储起来;
 
析:数据分析
采集存储的数据可以帮助我们更好的进行数据分析。分析的方式非常多,比如说传统的数据分析方式,有多维分析、报告分析、报表分析等,现在有新的数据分析方式如深度学习、机器学习等;
 
用:应用数据
所有的数据分析的目的都是去用好数据,让数据在我们的业务中产生价值,去更好的支持管理决策,做好风险控制、业务创新等。

 

泰康保险大数据概念理解
 
泰康保险大数据技术分层
 
泰康为了做好对整体数据进行管理,将技术平台分为了三个层次:数据平台、算法能力和数据应用。
 
最底层是数据平台:包括数据仓库、基于Hadoop的大数据平台和数据集市;
 
中间层是算法能力:为了更好的支持我们的业务应用,我们会把一些通用的能力抽象出来,包括多维分析、挖掘预测、机器学习、深度学习;
 
最上层是数据应用:包含精准营销、风险控制、运营效率优化和决策支持;

 

泰康保险大数据技术分层
 
泰康大数据应用实践
1. 数据魔方
 
泰康作为一家金融企业,不同的业务层级都有大量的数据分析需求,报表是一种最朴素的需求,但是报表不能解决所有的问题。我们早前梳理过业务指标,高达一千多个常用数据指标,每一个指标都有大量的的数据维度,如果用报表去支持所有的数据追踪,是一种不可能的事情,没有人能从几千张报表中发现有效的价值。
 
这个时候我们给业务人员提供了灵活的数据分析模式,我们内部叫“数据魔方”,通过“数据魔方”,可以全方位、多角度灵活的解决这一业务诉求。除此之外,我们培养业务人员如何使用自主式数据分析,业务人员通过拖拉拽方式来查看自己关注的维度和指标,尤其金融行业特别强调经营分析,每季度、每月、每周都会有大量的报表,这种方式不仅提高了业务人员的工作效率,也大大节省了公司的开支。

 

数据魔方
 
2. 建模预测
 
随着智能化的发展,我们也在传统的多维数据分析基础之上,发展数据的分析预测能力。分析预测通过利用过去积累的大量历史数据,更好的来完善我们的风险控制能力。
 
风险控制是基于数据模型来进行的。传统时代,我们做风险的判断更多的是基于客户提供的信息资料。随着大数据的发展,我们可以获取越来越多的数据,这些数据会作为我们风险判别的数据输入构成,利用这些数据我们可以在保险的经营过程提升风险的管理能力,包括我们核保的时候防止欺诈、防止骗保以及我们内部管理的经营风控。
 
除了风险控制,在营销方面,我们通过用户画像的能力去做精准的客户分群,为不同的客户群提供不同的产品,更有效的提高销售效率。
 
除此之外,基于历史数据,我们可以做人的健康疾病预测、做医疗花费预测,有了这些预测模型方法后,在做客户健康管理的时候,我们就会像国外的先进公司一样,提前做一些预判和干预,利用穿戴设备、手机医生等方式,去提醒我们的客户,什么时候应该加强锻炼、什么时候应该注意风险防范等。

 

建模预测
 
3. 保险社交关系营销
 
每一份保险都会涉及到几个关系人,像投保人、被保人、受益人等关系人,通常一个客户,他需要的保单份数不止一个,平均会有六到七份。通过这种多人多保单的方式,我们会发现保险里反映了一个社会的构成、家庭的构成、甚至是整个家族的构成,我们通过数据分析,会发现中国社会和家庭保险的变化,我们会把这种变化总结成保险的营销策略,利用这一策略来帮助我们整个行业和社会更好的开启保险意识。

 

保险社交关系营销
 
4. 大数据核保
 
保险行业特别强调风险管理,在保险业务开始前,需要做好核保风险的控制。在核保这一领域中,保险公司里面有专业化的核保工作人员,大都是医生和有行医背景的人。核保人员需要对客户的身体状况进行判断,以便识别身体风险。为了让这一判断的效率更高,我们把医生的经验数据进行了归纳总结,形成规则,最后再让这些规则为核保服务。
 
但是这种规则会随着保险业务的拓展遭遇瓶颈。一是我们不能把所有的规律都解释清楚;二是有的问题不能使用这样简单的方式去处理,因此就需要一些经济学的预测方式,并且会涉及到一些算法。基于我们所有的历史数据,将这些数据导入到算法模型中去做训练,从而形成信用评分体系。有了这个体系后,客户在投保的时候,会根据他们的资料进行信用评分,从而来帮助我们做判断,进行风险控制,进而提升核保服务效率,降低成本。

 

大数据核保
 
5. 大数据理赔
 
无论是人寿保险还是财产保险,理赔都是保险的本质。保险的最终目的就是为了理赔,大家买保险就是为了在发生意外的时候,能够高效快速的理赔。在理赔的过程中,会存在大量风险的识别和控制等问题,比如车险是很容易亏损的,汽车在修理时,保险公司是不可见的,若4S店和驾驶员串通模拟出险场景,一般很难识别,公司为此也会损失大笔财产。
 
哪家保险公司能更有效的识别真正的风险,对应该赔保的客户进行高效的理赔,并能把虚假骗保的案子更快的找出来,谁就能经营的更好、更持久。
 
泰康利用大数据,制定了一套大数据智能风险评估机制,它是根据过去十多年的理赔案件,从几十个维度的角度对理赔案件数据做训练,形成每个案子都不一样的个性化的风险评分,再把风险评分跟过去传统的流程结合起来,形成差异化服务。基于这种服务,不仅规避了风险,还让优质客户的理赔更高效、更及时,从而提高了客户满意度。

 

大数据理赔
 
6. 大数据审计
 
对于保险公司来讲,任何一个机构内部的风险管控都是非常重要的。因此我们和自己的内控风险部门一起合作,经过几年的时间,建立了一个全国性的完整的大数据风控平台。我们内部的风控人员在开展审计工作的时候,会通过风控平台利用其中的各种模型筛选,从而做精准的定位。目前我们整个大数据审计平台内置了一百余个风险模型,在整个内控审计工作中,利用大数据审计模型,大大的提高了内控审计工作的效率。

 

大数据审计

 

7. 采购物控大数据分析
 
采购部门是我们集团的一大部门,每年都会进行大量的物资采购,因此公司沉淀了大量的资产,包括有形资产(实物)和无形资产(各种数据)。如何有效的来管理这些资产呢?后来我们为整个物控采购部门建立了一套采购大数据平台,以及通过和永洪进行合作,利用永洪的敏捷BI,把所有的设备、物资全部数字化,我们通过数据化的方法了解采购的合规性、采购效率如何,除此之外还能够给业务人员提供同比、环比、趋势等各方面的可视化分析,让我们的采购部门建立起数据管理导向意识,从而提升工作效率。
 
永洪助力泰康实现数据化运营
 
我今天的分享就到这里了,谢谢大家!
版权声明

 

永洪BI
更敏捷、更快速、更强大

申请试用
Copyright © 2012-2020 北京永洪商智科技有限公司
京ICP备12050607号 京公网安备110110802011451号