同盾科技陈蕾：打造基于数据驱动的保险业务架构非常重要

　　中国网财经11月26日讯 由中国网、今日保联合主办的2019数字时代·保险高峰论坛暨中国鼎保险行业颁奖典礼今日在京盛大召开，同盾科技副总裁陈蕾出席会议并发表演讲。陈蕾表示，对保险公司来讲，数字化转型需要有一个大中台小前台，确保业务敏捷和数据驱动运营。阿里讲过很多数据中台，大家会想作为保险业来讲，保险业花了很长时间把前中后台分开，阿里讲的数据中台和保险的中台不太一样，原来保险讲的中台，更多的概念是业务上的中台，我们要加上数据中台，然后要放上技术中台，数据和技术在传统领域里是放在后台的。这两个要更往前置，能够跟前台的业务结合。当我们讲业务的时候，说实话不仅仅是保费这一方面，它也和理赔承保决策更加紧密的接近。我们认为一个数字化转型需要这样一个整体架构来支撑。

　　陈蕾同时表示，打造基于数据驱动的保险业务架构。对于保险企业来讲，是会有新的数据采集，之前我们对很多数据的采集更偏重保单，对客户不够关注。怎样把数据采集更多的以客户维度进行一个整合，这是非常重要的一件事情。

　　以下为演讲实录：

　　很荣幸今天在这里有机会和各位分享。之前主办方说能不能讲一讲数字化转型，今天的分享主要是我个人的转型之路，前面介绍了我的背景是来自于麦肯锡，我是去年加入同盾科技。

　　同盾保险科技团队是相对年轻的团队，同盾是一家创业公司，是创业公司中的创业团队。虽然我们比较年轻，人员基本都来自保险和科技行业，积累了不少行业相关经验。今天在这里和大家粗浅的分享一下，我们对数字化转型的一些心得。

　　最近我有一个客户，是我以前在麦肯锡时的老客户，他跟我说，“我有点晕。”前两天大家在讲保险科技，现在为什么突然讲数字化转型了？在三四年前，我在麦肯锡的时候帮他们公司做过一个数字化转型的项目，那个时候我们讲数字化转型，大家还是在讲互联网保险，后面讲保险科技，今天突然又在讲数字化转型，不知道是有什么区别。我们讲数字化转型，到底什么是数字化？我们讲数字化的时候，很自然很多人会先想数字化的业务模式。事实上，如果我们要看行业，的确是先从对C端客户的触达互联网保险开始的。

　　这是大家都容易接受的一件事情，做着做着会发现原来光是把产品放到线上是不够的，这不是简单的线下产品线上化，它需要对运营流程进行改造，要让客户有新的数字化体验。

　　就像前面演讲嘉宾分享的，客户在媒介行业，在电商行业已经有非常全新的数字化体验了。如果保险是简单的线下业务线上化，是达不到客户期望的。所以，大家开始改造运营模式，开始思考如何通过数字化手段来让客户有更好的体验，降低运营成本和提升效率，就像上午嘉宾提到的用API、机器人的手段。这个大家都在做，保险现在进入了下一个更难的一件事情，要有数字化决策模式。中国人不太喜欢把什么事讲得特别白，我当年在麦肯锡的时候，麦肯锡讲究用数据分析，用数字说话，我们做了很多的数据分析，给客户说你有这些问题，你要做这么多事。客户看了我一眼说，你需要做那么多的数据分析来告诉我不好吗？我们的传统是不太喜欢数字化决策的模式。

　　当看到电商今天发展特别快，在前面使用一些貌似简单粗暴的模式时，其实它背后做了很多数字化的决策。上什么产品，针对什么人用什么样的价格，每一天都有不同的变化，背后都会有算法，用什么渠道获客。过两天这个渠道停还是继续去用，上多大的量，这背后每一天都会有人监控数据，去做模型分析，去用在决策上。但对于很多保险公司来讲，这还是很大的挑战。比如一个客户分享他的经历，他做大数据，跟某一个业务部门达成共识，要去建立一个新的模型，是用在客户获客上的。模型建完了，也做过测试了，业务部门说，如果我用新的模型，如果业务的效果不好的话，是不是你负责？这其实是一个很现实的问题，也是放在保险公司如果做数字化转型最核心的一件事情，怎么样真正把数字化用在决策里面。这是为什么说，构建数字大脑是数字化转型的成功关键。

　　我们需要内部的数据，虽然保险相对是低频交易的业务，但其实过往也积累了很多的数据，怎样把这些数据用好，同时怎样能够跟外部的数据进行融合，能够把这些东西贯穿在整个保险的价值链中，从前端营销获客到产品定价、承保、理赔、客服，每一个都有很多的关键业务决策，怎么用在那里面，这是数字大脑要做的事情。

　　数字化实践中的“迷思”

　　1.内部数据有没有用？

　　2.外部数据能不能用？前几年大数据概念很火的时候，很多保险公司都跟很多不同的大数据公司进行过一些尝试，车联网很火的时候也有尝试把车联网数据用做定价，但大家很受挫，所以产生一些疑问，外部数据有没有用？因为看来看去好像最传统的数据才有用。

　　3.数据分散可不可用？对中国保险公司来说，往往面临一个挑战，数据本来就是分散的，不仅仅是分散在不同的分公司里面，它还分散在不同的部门里面。比如一个典型的理赔数据跟承保数据就没有打通。承保还是用比较理论的精算模型或者是基于承保人员的经验，在很多传统公司里面，真正的业务表现数据是放在理赔部门，并没有跟承保部门打通。数据分散的时候，我们怎么办？这是我们面临很大的一个问题。如果想要让大脑真正运作起来，去帮我们来做数字化决策，这是我们要解决的问题。S

　　案例1：

　　这是一个真实的案例，刚做没多久，有一家客户稽核部门，他们手中都是历史数据。我们帮他们做了一件事情，用知识图谱把历史车险理赔案件梳理了一遍，我们发现这里有一些团伙作案。同一个人驾着不同的车出险，同一个车不同的人开着出险，同一个车在不同的地点出险。包括送修的时候又送修到几家送修厂，通过知识图谱把这里面的勾结关联找到呈现出来。虽然这是历史数据，但这里可以帮助我们发现一些规律和规则，能够有效的反哺到我们的业务里做事中的发现，就是当出现欺诈案件时。

　　案例2：外部数据有没有用？我作为咨询顾问，以前跟很多客户讲过，美国为什么厉害，它比别人早十年限把别人的因子用到车险上，但中国过去的信用体系还没有很好的覆盖所有人，没有办法使用到。这里也是一个真实的案例，我们和一个客户做了联合建模，发现从人的因素对识别高风险客户是非常有帮助的，这帮助我们更加有效的看到，把资源集中放在好客户身上。

　　案例3：同盾科技帮助客户用联邦学习技术，解决当数据是分布式分散时，当你又需要数据联合建模，这是真实的案例，国际上的银行因为各个国家都需要有自己的数据监管，数据不可以出境。但是有一些有钱人，在不同国家分行中都有自己的帐户，对这个人整体的风险怎么把控？所以我们使用联邦学习技术来建模，跨不同的国家之间来进行。同样的技术，尤其对中小保险公司，他们的数据要么样本量不够，如果仅靠自己的数据，他们建模是有偏差的，我们多个公司可以联合起来用联邦建模的方式，数据库是本地化和独立的，但模型又是开放的，包括金融机构和外部合作公司之间也可以用这样的方式，以及特别大传统的金融机构，各个不同的分公司之间也是很难做数据整合，也可以考虑用这样一个技术。

　　对保险公司来讲，数字化转型需要有一个大中台小前台，确保业务敏捷和数据驱动运营。阿里讲过很多数据中台，大家会想作为保险业来讲，保险业花了很长时间把前中后台分开，阿里讲的数据中台和保险的中台不太一样，原来保险讲的中台，更多的概念是业务上的中台，我们要加上数据中台，然后要放上技术中台，数据和技术在传统领域里是放在后台的。这两个要更往前置，能够跟前台的业务结合。当我们讲业务的时候，说实话不仅仅是保费这一方面，它也和理赔承保决策更加紧密的接近。我们认为一个数字化转型需要这样一个整体架构来支撑。

　　打造基于数据驱动的保险业务架构。对于保险企业来讲，是会有新的数据采集，之前我们对很多数据的采集更偏重保单，对客户不够关注。怎样把数据采集更多的以客户维度进行一个整合，这是非常重要的一件事情。我们怎样搭建具有相当运算能力的一个平台，能够支撑到不同的业务场景的决策需要是非常关键的事情。

　　同盾科技希望致力于和保险行业各位一起共同攻克的一个难题，这不是特别容易的事情，也是我们希望携手和大家共同完成的事情。

　　同盾是一家科技公司，很多产品是来自同盾内部用的产品，我们非常有幸把它向各位保险业的同仁们进行输出。这里举一个案例，我们的输出，已经在智慧交通开始了。这是一个新闻截屏，清明节假期大家都外出，尤其在上海和浙江之间高速很容易拥堵，我们帮助他们做了拥堵指数，根据实时路况数据建立模型，相关高速公路管理部门就可以进行及时的维护。

　　以上是我今天简短的分享，如果大家有更多的需要讨论，欢迎之后交流。谢谢各位！