某保險智能決策平臺，實現(xiàn)從IT驅(qū)動轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)驅(qū)動
2022-03-28 15:36:49
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隨著金融行業(yè)風(fēng)險管理力度的加強(qiáng)，金融市場的格局也正在顯著變化，近幾年隨著技術(shù)演進(jìn)與融合應(yīng)用，監(jiān)管提出更加高質(zhì)量合規(guī)風(fēng)控要求的同時，也加快相關(guān)技術(shù)的不斷升級。無論是從銀行、證券、保險等不同細(xì)分領(lǐng)域來看，還是從支付、風(fēng)控、客服等不同業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)而言，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)對于金融業(yè)務(wù)的變革影響都在不斷加深。借力人工智能與大數(shù)據(jù)分析的力量，讓日常工作智能化，輕量化，便捷化，來緩解一線業(yè)務(wù)人員的大量重復(fù)勞動，提高整體工作效率和準(zhǔn)確度，已經(jīng)成為了金融行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的新趨勢。
近期，美林?jǐn)?shù)據(jù)攜手某保險保險共同搭建面向風(fēng)控業(yè)務(wù)團(tuán)隊的模型實驗室，基于美林?jǐn)?shù)據(jù)的Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺，升級改造現(xiàn)有保險風(fēng)控數(shù)據(jù)分析流程，讓一線業(yè)務(wù)人員也能便捷使用專業(yè)數(shù)據(jù)分析工具，成功應(yīng)對了風(fēng)控季度業(yè)務(wù)激增的狀況。
精準(zhǔn)分析痛點，以AI模型覆蓋業(yè)務(wù)需求
某保險保險集團(tuán)作為一家管理資產(chǎn)規(guī)模過萬億元的頭部保險公司，每到風(fēng)控季都會面對巨量風(fēng)控數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，時間緊任務(wù)重，工作難度和工作量都讓風(fēng)控團(tuán)隊非常頭痛，究其原因，還是因為風(fēng)控工作中長久積累的三大痛點亟待解決：
1、 數(shù)據(jù)分析流程繁瑣
每到風(fēng)控節(jié)點，需要某保險保險風(fēng)控中心處理分析的數(shù)據(jù)經(jīng)常會達(dá)到上億條等級。過去團(tuán)隊在處理非風(fēng)控現(xiàn)場業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時，習(xí)慣在專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件構(gòu)建數(shù)據(jù)模型之后，再使用excel進(jìn)行細(xì)化分析，整套流程和內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)無法直連，處理效率較慢。
2、無法滿足個性化需求
保險風(fēng)控業(yè)務(wù)需要調(diào)取業(yè)務(wù)系統(tǒng)多個層面的數(shù)據(jù)，復(fù)雜的業(yè)務(wù)背景之下，風(fēng)控工作中經(jīng)常會出現(xiàn)各種個性化需求，比如制作可視化報表，搭建可復(fù)用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型等等；但這些需求只能由專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員來處理，他們往往并不熟悉實際業(yè)務(wù)，執(zhí)行過程中反倒會增加了很多額外溝通成本。
3、無法在團(tuán)隊內(nèi)部實現(xiàn)通用
不少專業(yè)統(tǒng)計軟件的功能都需要通過編碼來實現(xiàn)，軟件許可數(shù)量也很有限，這就為大量業(yè)務(wù)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析設(shè)置了障礙。
美林?jǐn)?shù)據(jù)的專家團(tuán)隊在深入了解了某保險集團(tuán)的風(fēng)控業(yè)務(wù)流程和實際痛點后，使用Tempo大數(shù)據(jù)分析工具，搭建起面向風(fēng)控團(tuán)隊的模型實驗室，使某保險保險的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可以與Tempo分析工具直接對接，實現(xiàn)數(shù)據(jù)，權(quán)限，工程模塊的更新同步滿足AI模型的調(diào)度使用。這樣一來，審計系統(tǒng)運轉(zhuǎn)需要的AI模型設(shè)計、數(shù)據(jù)輸出、提供調(diào)用服務(wù)皆由Tempo AI實現(xiàn)，大大簡化了工作流程。
隨著社會整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)度的加快，IT和具體業(yè)務(wù)結(jié)合是公認(rèn)的數(shù)據(jù)分析的大趨勢。對于某保險保險的風(fēng)控業(yè)務(wù)來說，讓普通業(yè)務(wù)人員參與到風(fēng)控流程中的需求就更為急迫，這是因為風(fēng)控業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析需要和業(yè)務(wù)專業(yè)知識結(jié)合才能準(zhǔn)確輸出結(jié)論，這就需要引入一個降低門檻，而分析結(jié)果和IT技術(shù)人員相當(dāng)?shù)姆治龉ぞ摺?br />
在某保險保險的模型實驗室之中，AI數(shù)據(jù)模型可以輕松實現(xiàn)重新構(gòu)建和遷移，且模型不再以編碼形式呈現(xiàn)，而是使用拖拽式的形式展現(xiàn)。這樣的呈現(xiàn)方式不僅使模型邏輯一目了然，具體業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分析操作也無需業(yè)務(wù)部門再費勁周折和IT部門傳達(dá)需求，一線業(yè)務(wù)人員自己就可以上手嘗試進(jìn)行數(shù)據(jù)模型的編輯。從只有風(fēng)控分現(xiàn)場3個人能做規(guī)則模型到人人可做規(guī)則模型轉(zhuǎn)換，只要經(jīng)過一段時間的簡單培訓(xùn)就可以實現(xiàn)。
考慮到風(fēng)控業(yè)務(wù)的廣泛性，除滿足已有業(yè)務(wù)功能外，模型實驗室還可以通過接口對接審計系統(tǒng)的項目信息，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分權(quán)，讓使用者可以通過便捷的操作自助創(chuàng)建人員工作組和分析空間（AI+BI），讓全國各地的風(fēng)控業(yè)務(wù)和人員可以自由配合，為一線業(yè)務(wù)人員提供了一個可自主分析的平臺。
AI+BI共同驅(qū)動，挖掘業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)更多價值
除了數(shù)據(jù)的處理分析操作，基于Tempo大數(shù)據(jù)分析工具建立的模型實驗室還覆蓋了可視化分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)權(quán)限控制等全流程需求，實驗室中提供的機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘的算子的相關(guān)功能，可以讓AI和BI實現(xiàn)緊密結(jié)合，從實施方法論出發(fā)提升系統(tǒng)運行性能，在大量測試基礎(chǔ)上形成了符合實際業(yè)務(wù)的AI數(shù)據(jù)使用方案，讓數(shù)據(jù)挖掘的成果應(yīng)用更加深入。
保險行業(yè)是我國金融產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，目前我國保險產(chǎn)業(yè)已經(jīng)進(jìn)入快速發(fā)展時期，產(chǎn)業(yè)內(nèi)涵不斷豐富，產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)發(fā)展模式不斷創(chuàng)新，因此，產(chǎn)業(yè)生態(tài)參與者更應(yīng)該將協(xié)同合作持續(xù)深化。美林?jǐn)?shù)據(jù)多年深耕于大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用與數(shù)據(jù)治理相關(guān)領(lǐng)域，為來自于不同行業(yè)的企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新解決方案。未來，美林?jǐn)?shù)據(jù)將以專業(yè)實力繼續(xù)賦能某保險保險等金融企業(yè)，助力打造智慧金融全業(yè)態(tài)，推動企業(yè)走上數(shù)字化轉(zhuǎn)型快車道。
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