如何用大数据为保险业的改革和发展保驾护航

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随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，一个大规模产生、分享和应用数据的大数据时代已经到来，大数据成为与自然资源、人力资源一样重要的基础性战略资源。越来越多的国内外保险公司将大数据及其相关技术运用于保险的各个环节，进行大数据战略布局，为转型发展赋能。

监管机构也建设大数据平台，利用大数据技术手段严控金融保险行业风险。大数据在给保险业发展带来深刻影响的同时，对保险公司数据治理工作提出了新要求。在大数据和互联网背景下，传统核心生产数据仅仅是我们经营风险数据的一小部分，真正解读风险，需要关注更多客户接触行为数据，关注更多行业外的数据。

保险公司近年来不断加快大数据技术创新应用步伐，在产品创新、客户营销、运营管理、风险管控等板块涌现出越来越多的应用场景，对应需要更广泛的数据资源支持，引入更多丰富来源的外部数据。整合资源，保障数据采集、接入的质量和效率，为打造更智慧、更高效、更精准的大数据应用提供基础数据支持，成为现阶段大数据治理的重要任务。

不同的服务应用为公司积累了丰富的数据资源，但由不同条线的业务部门主导建设,不同程度带来数据壁垒问题，妨碍了产品线、渠道、机构之间的数据交流，数据在促进业务深度融合发展上受到约束。搭建统一的大数据资源共享和分析应用平台，从后台汇集整合各渠道、各应用的数据，支持前台不同的大数据分析应用，将可以有效打破数据壁垒，提升数据共享与数据服务能力。

大数据的来源广泛，数据规模爆发式增长，数据类型繁多、复杂多变，传统数据仓库存储、数据分析处理的技术满足不了数据管理需要。在数据存储方面，要考虑低成本、低能耗、高可靠性的目标；在数据分析处理方面，要考虑海量计算、并行计算的要求。

大数据平台建设需要前瞻性的规划以及战略性资源投入，但基础设施的资源投入毕竟有限，因此数据生命周期管理也提上议程。如何建立合理的数据冗余、对多源异构数据进行归类去重、对低价值密度的数据进行降维存储、对历史数据进行归档处理等，都是数据资源管理需要研究解决的问题。

大数据技术的发展是两面性的，数据通过集***享体现了它的价值，但隐私保护和数据安全方面的问题随之而来。需要加强对数据需求的合理性、用户授权的合理性以及数据转移方式的合规性审核，做好客户隐私识别、保护工作，还需要提高大数据平台的信息安全防护水平，防范出现数据泄露、数据损毁、系统***等安全风险。保险行业积极开展数据治理工作，改进提升数据质量，实现数据资产保值和增值。

面向新时代、新形势、新挑战，必须结合DCMM数据管理能力成熟度模型，积极研究探索适应大数据发展形势、符合行业大数据治理模式，推进大数据治理体系建设，服务数字化转型发展。利用“云管理”形散神聚的核心内涵，实现资源共享、闭环管理的数据治理模式，提高全系统数据治理及服务的能力、效率及质量，构建本机构数据治理及应用体系，提高服务水平和质量，服务好本地发展，满足本地数据应用及服务需求。

建立大数据治理人才库，成立项目组进行重点项目建设，充分发挥全系统人才作用，实现知识积累与共享。对检测到的问题数据进行预警，业务管理问题由公司产品线及相关业务管理部门牵头整改，制定业务管理规范，改进系统控制流程需求，督促所辖分公司条线做好问题整改，后期监察审计部门跟进稽核；系统程序问题则由技术部门对软件系统进行完善，协调分公司对历史数据进行运维修正。

建设大数据云平台，逐步梳理各类数据资源，建立数据资源目录，加强数据融合共享,提高数据查询利用效率。通过对大数据云平台的规划建设，构建混搭架构，平台整体支持结构化、半结构化、非结构化多源异构数据的采集、整合、加工处理，建设深度学习环境，开展数据挖掘、分析、建模，提升公司数据资产运营、共享及应用能力，支持总、分公司大数据分析应用的“百花齐放”，服务于基层业务发展。

结合大数据专用技术及平台特点，实施对应安全防护措施，提供数据安全防护能力，为后续各类大数据分析应用场景的安全管理奠定基础。对大数据安全防护的专题研究，制定大数据安全规划。从大数据平台与设施安全、数据安全、大数据应用安全、大数据服务接口安全、大数据安全过程管理等多方面进行规划设计，明确各项安全技术、管理要求。

近年来，积极开展数据标准化工作，明确数据采集、交换、处理的标准规范，推进落地实施，取得成效。建设基于生命周期的主数据管理系统，加强主数据从申请、审批、创建、发布、订阅、变更到核销的全生命周期的标准化管理和控制，创建统一的主数据视图。

大数据资源的汇聚、整合范围与力度；进一步完善大数据治理机制，健全大数据治理制度和流程；继续加强大数据标准建设，深入推进数据问题综合治理，不断提升数据质量；加大数据整合、分析及应用力度，研发更多的大数据产品，实现数据资产的价值挖掘；要做好大数据安全管控，保障数据资产安全。通过不断完善大数据治理体系，提升大数据治理水平，充分发挥大数据创造新需求、提供新供给的作用，服务好公司数字化转型发展。
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