在全球经济数字化转型的大背景下，金融行业的各个领域正在积极拥抱数字技术的变革。保险行业作为金融服务体系的重要组成部分，面临着前所未有的挑战与机遇。监管政策的不断深化、消费者需求的多样化以及科技的迅速发展，推动了保险公司加快数字化转型的步伐。数字化转型不仅关乎提升运营效率、降低成本，更是决定企业未来竞争力的关键。
面对这些变化，长城人寿保险股份有限公司（以下简称“长城人寿”）选择以数据驱动为核心，通过建设数据中台，实现业务的智能化转型，力求在行业竞争中脱颖而出。
长城人寿保险股份有限公司
信息服务部总经理 张济天
数字化浪潮中的保险行业
随着数字化进程的不断推进，保险行业正逐步向线上化、智能化、数据化方向发展。保险公司通过大数据、人工智能、云计算等技术，逐渐打破传统业务模式中的信息孤岛，实现了数据的互联互通与高效利用。政策层面，监管机构不断出台相关政策和指导意见，明确要求保险企业加强数据管理与数字化能力建设。在这一背景下，数字化转型已经从企业的战略选择变成了生存必需。如何利用技术手段提升数据质量、优化业务流程、增强客户体验，成为保险企业在新时代下保持竞争力的关键。
在这一趋势下，长城人寿率先布局，通过全面的数据中台建设，以数据为核心驱动，实现了从传统保险业务向数字化、智能化运营的全面转型。这一转型不仅为长城人寿带来了业务上的增长，还为行业提供了可借鉴的经验与模式。
长城人寿的挑战与创新需求
长城人寿作为一家致力于为中国亿万家庭提供专业保险服务的“中国家庭风险保障服务商”，是中国保险行业的重要参与者，多年来在为客户提供优质保险服务的过程中，积累了大量的数据资源。然而，随着数字化进程的加速，传统的技术架构和数据管理方式逐渐暴露出不足，无法满足现代业务发展的需求。公司在应对数据孤岛、标准不统一、数据质量参差不齐等问题上，迫切需要一套行之有效的解决方案，以实现数字化转型。
1. 数据孤岛问题。由于公司内部不同业务系统的建设时间和技术架构各异，数据往往被孤立在各自的系统中，无法进行有效的整合和分析。这种状况严重制约了数据的利用效率，也妨碍了公司整体战略的实施。
2. 数据标准不统一。不同系统之间的数据标准不统一，导致数据在交互、共享时面临兼容性问题。这不仅增加了数据管理的复杂性，也大大提高了数据治理的难度。
3. 数据质量参差不齐。由于缺乏有效的数据治理机制，数据在采集、处理和存储的各个环节都存在一定的误差。这种情况在高要求的监管报送和业务决策中极易引发风险，直接影响公司的合规性和运营效率。
4. 开源平台局限性。长城人寿原有的大数据平台主要基于Hadoop等开源技术构建，虽然在一定程度上满足了公司的数据处理需求，但随着数据量的增加和业务复杂性的提高，平台的维护成本和开发难度也逐渐上升。此外，开源平台功能的不完善性也限制了数据应用的创新空间。
5. 数字化转型的支撑不足。在公司推进数字化转型的过程中，传统技术架构逐渐暴露出无法满足业务需求的问题，特别是在数据融合、加工和应用方面，急需一种更为灵活高效的技术方案来支撑公司未来的发展。
基于以上挑战，长城人寿明确了其数字化转型的方向，即通过构建一个具备大数据汇聚、融合和高效计算能力的数据中台，来打破数据孤岛，统一数据标准，提升数据质量，最终实现数据的全面应用与价值释放。
创新数据中台解决方案
在长城人寿数字化转型的战略框架下，腾讯云作为合作伙伴，提供了基于湖仓一体化的数据中台解决方案，帮助长城人寿构建一个能够支撑未来发展的数据中台系统。腾讯云凭借其在云计算、大数据和人工智能领域的技术积累，提供了一套全方位的解决方案，助力长城人寿实现数据的全面治理与智能应用。
1. 湖仓一体大数据基座。腾讯云基于其大数据产品TBDS，帮助长城人寿构建了一个湖仓一体的大数据基座。这个基座不仅具备多源异构海量数据实时汇聚能力，还能够高效并发计算和存储数据。基于湖仓一体的架构，长城人寿的数据架构被重新划分为四层十一大主题域，包括保单域、客户域、财务域、产品域等。通过这种架构划分，数据的存储与处理效率大幅提升，数据孤岛问题得到了有效解决。
2. 一体化数据开发与治理平台。为了应对数据标准不统一和数据质量参差不齐的问题，引入了腾讯云WeData，搭建了数据开发运营平台和数据治理平台。这两个平台不仅实现了数据全生命周期的管理，还通过标准化、自动化的元数据采集、数据资产管理、数据指标管理、数据血缘管理等功能，极大地提升了数据治理的效率和质量。此外，平台还提供了配置化的数据服务功能，使得数据的应用更加灵活高效。
3. 数据治理标准和体系建设。建立了长城数据标准规范，形成数据治理框架体系，指导标准化管理、开发、应用和治理数据，包括《数据治理框架指引》《数据架构规范》《数据质量管理规范》等。在DAMA和DCMM两大数据管理体系的基础上，结合长城人寿公司规划，制定了“1 4”数据治理框架，解决了数据治理能力不足、数据质量提升缺乏抓手的问题。
图1 长城人寿数据治理框架
4. 用户行为洞察与监管报送系统。在数据中台的基础上，腾讯云还助力长城人寿实施了用户行为洞察分析系统和新一代监管统信报送系统。这些系统通过实时采集和分析用户行为数据，为长城人寿的营销策略、风险控制和客户服务提供了有力支持。此外，新的监管报送系统不仅实现了报送数据的自动化和标准化，还增强了数据的准确性和时效性，确保长城人寿能够更好地应对监管要求。
数据中台助推长城人寿数字化转型与业务创新
长城人寿数据中台项目的实施，标志着公司在数字化转型道路上迈出了重要一步。该项目不仅解决了长期存在的数据管理问题，还为业务创新和未来发展提供了强大的技术支撑。
1. 数据治理能力显著提升。湖仓一体化架构和数据治理平台的引入，使得长城人寿的数据治理能力大幅提升，解决了数据孤岛问题，实现了数据标准的统一和质量的改善。目前数据中台已融合核心、财务、官微等28个保险业务系统核心数据，累计计算存储数据量达到22TB。
2. 数据应用价值快速释放。数据中台上线后，长城人寿迅速将其应用于用户洞察、风险综合评级、统信报送等七个业务场景，建设了1440多个数据分析模型。半年内，数据中台为公司节约了大量人力成本，提升了业务运营效率，展现出数据价值的乘数效应。
用户行为洞察分析系统，围绕客户和代理人搭建了三大旅程，实时采集18个用户触点系统，14类业务数据，累计采集1200 事件10亿 行为数据，形成涵盖客户服务和转化全流程的详尽指标，实现用户行为深度归因分析。管理人员借助数字化驾驶舱及时调整管理策略，提升客户转化率和服务满意度。基于数据中台重构的统信报送系统，实现了11533个科目的自动化、配置化报送、修正了2000 科目计算逻辑，增强了自我校验功能，提高了数据准确性与时效性。同时实现了总分公司60张手工报表的自动化，提升数据规范化和准确性，释放人力，降本增效。
3. 支持多业务部门的智能化应用。数据中台为总公司个险部、经代部、银保部、创新部、保费部、市场部、战略部、风险部、合规部、消保部、电话中心等12个部门及三四级内勤约2000用户提供了数据支持，推动了智能审计、风险管控等关键业务的智能化转型。通过大数据分析和人工智能技术的结合，长城人寿的决策过程更加智能化和精准化，增强了竞争力。
4. 为行业数字化转型提供示范。长城人寿的数据中台项目作为保险行业数字化转型的成功案例，具有很强的示范效应。通过该项目，长城人寿不仅在行业中树立了标杆，还为其他保险企业提供了可借鉴的经验和模式，推动了整个行业的数字化进程。
结语：迈向高质量发展的未来
在数字化浪潮的推动下，长城人寿通过与腾讯云的深度合作，成功构建了以数据中台为核心的数字化转型平台，展现出数据快速流通、标准化管理与数据化服务的强大能力。这一平台不仅解决了公司在数字化转型过程中面临的诸多挑战，还为未来的高质量发展提供了坚实的技术支撑。
长城人寿将继续秉持创新驱动的发展理念，深入推进数字化战略，不断提升客户服务水平和业务运营效率，迈向高质量发展的新征程。
