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【新基建】数据中台,缓解企业数据焦虑的良药

2020/07/09作者:众安科技孙谷飞

 

7月7日,第三届中国保险大数据分析与人工智能创新国际峰会在上海召开。众安保险数据智能中心总经理孙谷飞出席,并就“挖掘数据价值,打造精益引擎”发表主题演讲。此次演讲对众安内部数据体系建设方法论,数据流通及治理的实践经验进行了解读。

 

分享嘉宾介绍:

 

孙谷飞,拥有着近10年的大数据和人工智能实战经验。目前作为众安保险数据智能中心总经理,带领百人团队,负责众安数据中台的建设,并推进大数据和人工智能在众安业务中的集成应用和创新,帮助众安进行自动化和智能化的升级。

 

 

分享文字实录:

 

一、快思考与慢思考

 

当前引起大家注意的A.I.应用大多数属于对人类快思考行为的模拟,也是近年来通过深度学习技术取得较大突破的场景,比如人脸识别、语音识别。在传统行业,利用A.I.“替代人工的快思考行为”这件事的投入产出比其实是相对较低的。

 

而另一方面,行业中的更多业务问题其实是属于慢思考的范畴,也就是决策支持的范畴,这些问题不像深度学习问题一样需要极大的数据量和运算能力,但是相比于简单的人工替代,好的决策能产生更大的业务价值。

 

 

二、数据驱动决策的难以开展,源于数据管理的困难

 

当前互联网时代,保险行业的数据来源已经空前丰富,因此目前的数据驱动决策落地难的问题,其实并不是技术问题或者是数据量的问题,而是数据管理的问题,是如何将技术与业务相结合的问题,造成这一问题的原因有以下几点:

 

首先,数据资产不清晰。随着业务的发展,数据来源越来越多,再加上快速的产品迭代,造成数据质量难以把控;其次,数据孤岛的存在。烟囱式的数据架构模式使不同业务、企业之间难以打通;最后,随着数据量越来越大,数据从采集到价值挖掘,价值挖掘链路长。

 

三、数据中台是解决数据治理问题的一剂良药

 

首先回顾一下“中台”是什么。中台的核心理念在于共享和标准化,当前业务之间或多或少地存在着可以共享的部分,通过集约化、标准化管理,往往能够带来效率的提升。

 

而企业数据体系建立,核心解决方案是将数据运营和数据技术力量从业务前台剥离,成为独立的中台,进行集约化、标准化管理,为前台提供服务。这就是“数据中台”。

 

四、众安数据中台建设方法论

 

众安内部的数据中台架构主要分为应用层和平台工具层,从下至上覆盖了众安业务体系,加速了众安业务发展。

 

平台工具层分为三个部分:

 

一是数据管理体系,负责众安内部的数据安全,监控数据质量;

 

二是数据流通体系,建立共享机制,统一用户交叉营销分析和产品视图;

 

三是数据价值体系,助力业务经营决策,保证AI应用的更新迭代。应用层则从自动化业务加速、数据驱动决策、智慧经营三个层面保障了众安业务发展的智能化与自动化。

 

在数据中台应用的过程中,我们提出了一个公共数据模型的概念。公共,意味这个东西不是只为某一个业务或者应用服务,而是具有共享属性,同时能够广泛共享的东西一定是一致的、标准化的,从而隔离了现实世界的复杂性,将底层不标准、不一致的数据问题解决或者掩盖了起来,方便我们的分析师去利用,方便算法人员去利用。

 

1、众安数据中台落地案例1 — 众相

 

我们针对一些非常有用的场景,比如用户数据,专门研发了数据流通产品,在众安叫做“众相”。

 

这里面有几个非常有用的细分场景:

 

一是营销,怎样挖掘不同事业部和不同险种的用户。众安去年服务了4亿多用户,怎么在这个量级数据之下,运用一个大数据平台进行交叉分析,并且每一个用户都可以利用这个平台进行圈选、分析。

 

二是风控,不同事业部之间有很强的交叉风控潜,比如信保险种如果有用户已经逾期很久,现在突然买一个大额意外险,就有很强的风险。

 

三是客服,打通在线、电话全渠道客服数据,在不同用户触点都可以实时感知到这个用户之前咨询了什么问题。

 

2、众安数据中台落地案例2 —车点通

 

以往车险部门,特别是前台机构,因为常常在外面跑,所以他们浏览数据非常不便。如果需要参加经营管理会,他们都要提前提取数据,再做一个PPT,然后在会上进行沟通,耗时耗力。

 

发现这个问题之后,我们在内部做了一个“车点通”系统:

 

它有几个功能:

 

1、可以针对不同视角,看到自己能看到的数据,这样可以保证数据安全。

 

2、所有指标都可以做到实时,比如今天你负责的区域成了10单、20单,数字立马就会出现,对业务来说是很强的刺激。

 

3、可以做到移动端,也可以做到PC端,任何业务人员只要打开手机都可以看到自己管辖范围内的业务状况、品质。这些功能的加入,使得车险事业部的业务人员用户覆盖率达到98%以上,日均打开4次以上。

 

如果发现自己的业务品质有问题怎么办?这时就需要多维分析,看问题究竟出在哪里,比如车型、车龄、品牌。数据量达到千万级时,很难点一下立马就有响应。

 

车点通可以支持千万级数据多维度下载的时秒级响应,大家不要小瞧秒级响应,人一旦专心致志做一件事情,点一下按键,立马有所得,分析思路就不会断,如果点下来需要等一两分钟,工作状态就会被打断。

 

车点通可以支持多维自由探查,并能得到亚秒级响应。我们把数据融入到运营中,比如我们俩看到数据,他可以把问题带着数据自己关注,也可以转发给该对这个事情负责的人,这个人会收到一条消息,打开问题后,立马可以看到这个问题究竟是什么情况,背后的数据是什么样子,系统自动帮他对比,此时此刻或当时关注问题时业务品质究竟有没有变化,这一点非常方便大家进行沟通。这个数据上线半年后,追踪193个问题,边际成本平均下降11%。

 

结语

 

数据中台模式是众安对于数据价值利用方式的探索,数据中台的应用成果是搭建企业数据体系的基础,希望数据中台能够成为保险数字化水平升级的新驱动力。

 

 

 

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原创文章,作者:孙谷飞,内容编辑:韩骁

版权归众安科技所有