提升公司数据分析 与运用能力的浅见
麦建立/公司运营总监、四川分公司总经理
当前，数据驱动精细化运营已经成为各行各业发展制胜的法宝，许多企业开始实施BI（Business Intelligence商业智能）战略。保险是一个高度依赖数据的行业，毫不夸张地说，保险行业的整个核心价值链，包括产品管理、营销、核保、服务、理赔管理和财务管理，都是由数据来驱动。数据是保险行业的血液，有效的数据分析能够帮助保险公司控制成本和提升利润，推动保险企业行稳致远，不负社会与股东的期望，为广大客户交出更优的服务水平答卷。
尽管数据分析具有较高价值，但现实情况是，数据分析实践远落后于真实需求。如果我们把数据分析按成熟度划分为“已经发生了什么”“正在发生什么”“将要发生什么”三个阶段的话，那么我们现在还远没有达到能够通过数据分析预测未来的阶段。即便只是关注历史数据，只对过去和现在的状况进行分析，很多时候也仍然无法满足现实需要，究其原因有三：
第一，数据本身存在问题。原始数据存在问题，造成满足数据分析要求和目的的数据不多。一是表现在数据质量不高。一些数据信息不完整、不规范，甚至存在虚假，特别是一些历史数据，比如保险行业过去普遍对真实客户信息的收集不够重视，导致如今对客户进行差异化营销都无法做到。二是表现在数据不够丰富。体现在两个方面：一是缺乏同业数据和与保险产品开发、销售有关的相关行业数据；二是占数据总量比例大的非机构化数据还没得到有效处理和存储。
第二，数据分析工具局限。目前企业里最常用的数据分析工具就属EXCEL了，很多人把它视为“神器”，但能熟练掌握的人却不多。虽然EXCEL在日常分析工作中发挥了作用，但据数据分析专业人士称，EXCEL作为BI工具仍然具有很大的局限性，比如数据处理效率差、难以支撑大数据量、可视化操作复杂，专业的BI软件才更能胜任更多数据分析工作。
第三，数据分析人才缺乏。公司的数据分析人才主要集中在精算、两核及财务等部门，其他部门配置的具备数据分析能力的人员明显不足，主要原因是我们在招录员工或提拔员工时往往把数据分析技能这一指标权重设置得很低甚至不予考虑。
我认为，要提升华安保险的数据分析与应用能力，应采取以下相应措施：
措施一：建设数据企业文化。
要在公司内部建立起：“用数据思考、用数据说话、用数据管理”的数据企业文化。第一，打破数据孤岛，实现共享数据。通过数据治理，建立统一的数据标准，打通系统之间的数据通道，消除系统之间的信息孤岛，实现数据共享。建立扁平化、灵活的数据治理组织体系，打破部门之间壁垒，实现部门之间的信息共享和团队协作。第二，建立制度体系，固化数据文化。以推动实现业务价值为目标，形成全员共识并共同遵循有关数据驱动的理念、价值标准和行为规范。第三，推行数据治理，增强数据
文化。在企业的数据管理和应用实践中，坚持以业务目标为核心，以数据为基础，以技术为支撑，以制度为保障，将数据文化“内化于心，外化于行，固化于制”，将“数据驱动”应用到实际的工作中，使其成为员工的自觉行为，并做到“知行合一”。
措施二：提升数据管理能力。
数据应被视为公司重要的战略资产，对其管理应上升到战略地位。首先，应搭建数据存储中心；第二，要确定数据标准和设计数据模型；第三，要通过内外两方面来不断将符合要求的数据存入存储中心：一是对内部数据进行筛选、优化、整理和统合，二是向保险监管部门、评级机构、各行业组织等第三方寻求相关数据信息；第四，要完善数据管理流程，有效管理和监控数据及其使用权限。
措施三：培育数据分析人才。
一方面招募擅长进行数据分析的新员工，特别是能掌握BI新技术的人才；另一方面对现有员工的分析能力进行更好开发。目前公司选拔“分公司经营数据分析核心小组”学员工作正是“数据应用与人才赋能”项目中一个重要环节，这将为公司培育一批对公司忠诚度高的数据分析人才。
措施四：变革数据分析技术。
为更好获取、整合数据，要更新换代公司的信息管理工具和数据库。为更快、更高效地开展定价和理赔分析工作，可引入GPS或北斗等地理位置定位技术，借助车辆保险车载设备和医疗设备上的检测数据。进一步深度开发使用销售人员、代理人、查勘定损人员等实地工作人员所持有的移动工作设备数据。
措施五：提升数据的运用能力。
这也是最核心的部分。数据本身并不能产生价值，只有提升经营者数据的运用能力，并与经营过程中的各类要素有效相结合，才能发挥数据结论的作用。比如，通过数据分析，我们发现某板块业务质量优良且有规模，但我们的销售能力无法触及，则该数据结论是无法发挥作用的。因此，培育数据运用人才及运用数据的相关配套，仍需要我们开展大量的工作。
我坚信，通过“数据应用与人才赋能”项目的推向深入，华安保险的精细化运营能力将获得进一步增强，在行业内的地位也将获得进一步稳固。