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在“转型2.0”的战略结构中，太平洋保险在增强数字化领域连续发力，连续强化科技支撑能力，以人工智能、大数据等新技术为焦点驱动，创新项目出现多点着花格式。文 | 姚顺意 财资一家（TreasuryChina）原创首发在保险公司保费增速和综合成本率双优目的配景下，需要以治理会计的全新视角归集财政成本，保证一线销售资源正本清源、各归其位，协助产险各分公司“看清楚、想明确、做到位”，解决分公司资源“往哪投、投得了、敢于投”的问题。因此，全面实现业财融合，迭代资源设置方式及工具应用成为增强业务筛选、提高成本与效益平衡能力、提升公司焦点竞争力的内在需求。
为此，中国太平洋保险主动接纳Hadoop大数据平台，应用大数据OLAP多维分析引擎技术，构建了基于大数据的业财一体化分析平台，极大地提升了业务分析效率和分析深度，更好支持业务治理层举行市场资源设置和成本预测，并逐步推广成为太平洋产业险公司精致化的成本治理平台。以技术为焦点驱动，解决业务痛点相比于业财一体化运作新要求，传统的数据堆栈设施宁静台由于自己技术架构的局限性，无法处置惩罚快速增长的数据，无法解决差别业务条线的数据孤岛问题，无法满足对海量数据中各种维度和指标举行灵活高效分析的需求，存在分析维度和分析指标偏少、分析时效滞后、分析预见性差以及回溯分析难题的痛点，无法实现业财融合。而大数据技术日趋成熟，基于Hadoop平台的主流大数据技术提升了大规模数据的并行处置惩罚能力；大数据OLAP引擎技术则提高了数据建模的维度数量和指标数量，为业财一体化分析提供了更多的视角和更高效的工具。
业财一体化分析平台在数据层抽取了太平洋产业险公司3.7亿个保单数据，构建了多层级多维度的业务分析模型，包罗40个业务分析维度和300个业务指标，笼罩种种组合统计分析需求。在技术层通过在Hadoop集群上部署了企业级大数据OLAP引擎KAP，通过预盘算技术，高效使用Hadoop漫衍式盘算引擎MapReduce或者Spark，批量预盘算任意维度组合的分类、汇总统计数据，存储在KAP自带的可靠、高效的列式存储引擎中。
同时，向应用层提供支持尺度SQL接口的JDBC和ODBC驱动，无缝集成企业已有的BI前端工具，实现对BI前端的查询请求的快速响应。相比原来各业务条线需要多个技术团队开发和治理独立的数据平台，业财一体化大数据平台搜集产险公司所有业务条线的数据，统一数据口径，提升数据质量；KAP友好的治理界面使得仅需少量技术人员便可以利便地对所有分析主题举行开发和集中治理，显著提升了IT效率。平台中所应用的Hadoop和KAP等产物均是国产商业软件，拥有良好的当地支持团队，总体上成本较低、部署较快、扩展性较好，为企业构建了一个可控的国产大数据平台应用。
注入大数据思维，优化资源设置太平洋保险整合来自车险、非车险、渠道、用度、精算、再保等业务财政数据，搭建了一个高性能、高并发、可扩展的业财一体化大数据平台。通过保单级成本多维构建组合分析，可支持40个维度300个指标组成的牢固报表和灵活分析报表。通过维度及成本指标细分，分公司可清晰直观地剖析业务结构，筛选优质业务，联合详细业务目的及市场生长实际情况，有针对性地制定资源投放计谋应对市场。通过引入精算预期赔付率与细分销售跟单用度十个段，引入成本区间分析、费赔相关系数等指标，让业务、财政均能实时清楚地相识相关层级和维度的业务成本结构，明晰赔付与用度投放的匹配关系，资助各层级机构强化对资源设置的治理。
通过销管费控系统买通从销售用度预算管控到实际报销的流程，实现保单级用度险种、渠道等属性自动带入，生成最精准的分险种分渠道报表，破解已往手工指认成本属性的禁绝确、事情量大且业务认可度低等难题。通过保单级承保年月分类汇总“切片”，实现期间谋划分析，追溯当前利润组成源头，解决谋划责任无法回溯分析清晰认定的难题。业财一体化分析平台通过企业级大数据OLAP引擎对海量数据举行数据预盘算，多维统计分析报表查询响应时效由“半小时”级提升到“秒”级，大幅提升用户分析效率，已开端形成生产力。
平台已实现40个维度、300个指标的分析规模，预算端定制报表已实现车险、非车险、农险等定制报表40余张，灵活报表数类。现在系统已开放给1000多个总分公司机构、4000多名分析用户使用，其中车险焦点用户1000多人，全司平均使用率67次/人。
本文内容泉源于《财富风俗》杂志2019年2月刊更多内容关注财资一家（TreasuryChina），加财资君（微信号：treasury-westlake）即可进群与大咖交流更多相关内容。↓↓↓点击相识更多，订阅《财富风俗》杂志！。
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