大数据解决方案在保险行业的应用实践

©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.目录大数据在保险行业的机遇与挑战针对保险行业的大数据解决方案保险及金融行业的成功案例介绍华夏人寿实施大数据的建议路径©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.以用户为中心建设互联网＋保险客户获取客户转化客户服务客户挽回战略&规划明确并聚焦目标分析&洞察全方位深入分析应用&营销&交互多渠道协同，数据应用客户体验建设可靠信任关系DATADATADATADATADATADATADATADATA数据整合用户画像数据分析客户细分模型客户价值模型忠诚度模型受众群体扩展模型社会网络模型客户获取客户转化客户服务数据应用业务转型大数据技术与平台支撑大数据分析技术和工具保险企业客户分析模型不断优化的管理闭环外部数据内部数据数据模型业务应用用户行为偏好数据匹配DATA01：建设思路02：建设目标03：业务规划04：技术实现©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.保险行业发展大数据的难点数据多整合困难客户多分析困难需求多应用困难►数据来源的多样性►数据类型的复杂性►数据特征的多元化►数据处理方法的差异化►组织内部数据的分散性►数据共享机制的缺乏►…►怎么识别客户全方位的特征？►怎样有效细分客户？►怎样提取客户的共同需求？►怎样利用不同模型/算法生成客户多样化标签？►怎样进行客户行为偏好分析？►…►如何与客户实时交互►如何及时响应客户的需求►如何提供满意的客户体验►如何降低客户流失►如何控制客户维系成本►如何对客户进行精准营销►…©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.大数据管理平台应用平台大数据采集业务数据汇集系统用户行为数据采集系统互联网公开数据抓取系统大数据清洗业务数据清洗系统用户行为数据清洗系统互联网公开数据清洗系统大数据标准化用户多重ID归一化系统商品归一化系统大数据结构化用户标签管理系统商品标签管理系统管理平台基础平台可视化数据操作平台大数据操作系统（BD-OS）数据全生命周期管理业务流程全生命周期管理业务价值挖掘建模数据访问资源管控分布式存储（磁盘及内存）数据接入安全(认证权限ACL)监控配置及报警安装及云服务电子商城个性化系统移动商城个性化系统媒体网站个性化系统在线营销支持系统门店营销支持系统会员营销支持系统全网市场监控系统舆情管家商情管家用户洞察系统个性化推荐引擎（BRE）自动化营销引擎（BME）大数据分析引擎（BAE）媒体网站个性化系统©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.目录大数据在保险行业的机遇与挑战针对保险行业的大数据解决方案保险及金融行业的成功案例介绍华夏人寿实施大数据的建议路径©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.以用户为中心建设互联网＋保险客户获取客户转化客户服务客户挽回战略&规划明确并聚焦目标分析&洞察全方位深入分析应用&营销&交互多渠道协同，数据应用客户体验建设可靠信任关系DATADATADATADATADATADATADATADATA数据整合用户画像数据分析客户细分模型客户价值模型忠诚度模型受众群体扩展模型社会网络模型客户获取客户转化客户服务数据应用业务转型大数据技术与平台支撑大数据分析技术和工具保险企业客户分析模型不断优化的管理闭环外部数据内部数据数据模型业务应用用户行为偏好数据匹配DATA©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.为保险企业提供端到端的整体解决方案DATADATADATADATADATADATADATADATA数据整合用户画像数据分析客户细分模型客户价值模型忠诚度模型受众群体扩展模型社会网络模型客户获取客户转化客户服务数据应用业务转型外部数据内部数据数据模型持续优化DATA客户归一123456©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.01：海量多源异构数据的整合第一方数据实时用户行为•采集内容：CRM、信用卡等业务系统数据•数据格式：关系型数据库•独特优势：灵活、易扩展、高操控性业务系统数据•采集内容：用户行为轨迹•数据格式：自定义、高度灵活•独特优势：实时、跨站、跨浏览器、跨设备、…•采集内容：Txt、CSV、Excel、XML、Word、PDF、Socket…•独特优势：支持非结构化数据、实时、高效日志数据•抓取内容：媒体资讯、贴吧、微博、搜索引擎、…•数据格式：将HTML转换为格式化数据（Json）•独特优势：精确的流量控制、JS引擎、模拟登录、模拟用户行为、功能全面、操作简单数据探头系统数据桥接系统日志收集系统抓取系统互联网开放数据•采集内容：央行征信、银联交易等合作方数据•数据格式：可支持各种第二方数据格式•独特优势：支持多种数据格式，按需采集，灵活、易扩展SDK/API/接口合作方数据大数据平台©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.01：海量多源异构数据的整合第一方数据实时用户行为•采集内容：CRM、信用卡等业务系统数据•数据格式：关系型数据库•独特优势：灵活、易扩展、高操控性业务系统数据•采集内容：用户行为轨迹•数据格式：自定义、高度灵活•独特优势：实时、跨站、跨浏览器、跨设备、…•采集内容：Txt、CSV、Excel、XML、Word、PDF、Socket…•独特优势：支持非结构化数据、实时、高效日志数据•抓取内容：媒体资讯、贴吧、微博、搜索引擎、…•数据格式：将HTML转换为格式化数据（Json）•独特优势：精确的流量控制、JS引擎、模拟登录、模拟用户行为、功能全面、操作简单数据探头系统数据桥接系统日志收集系统抓取系统互联网开放数据•采集内容：央行征信、银联交易等合作方数据•数据格式：可支持各种第二方数据格式•独特优势：支持多种数据格式，按需采集，灵活、易扩展SDK/API/接口合作方数据大数据平台5.5亿+用户全网画像：●9大维度●500+子维度●1,100万+用户标签日活跃4,000+万UV：●日活跃访次：3,700万●日活跃PV：1.2亿●日推荐次数：6,000万●并发推荐：2万次/秒●单次响应时间：200ms●21大类●4,000+子类●400+商品标签维度●100万+商品标签数1亿+商品全网画像：1,000万+媒体标签：●20大类●1,000+子类●200+媒体标签维度第三方数据©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.客户盘点：1,500+互联网企业客户©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.02：跨渠道用户ID归一©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.03：用户画像客户收入支出信息客户渠道使用客户资金往来...客户基本信息客户持有产品客户历史交易客户风险等级事实标签用户画像标签原始数据预测标签模型标签资金往来趋势产品购买次数投诉次数...人口属性账户历史趋势渠道使用频率...用户关联关系用户满意度用户风险评分...产品购买偏好渠道使用偏好用户活跃度...消费能力违约概率用户近期需求...人口属性人群属性用户流失概率...人口属性用户价值用户兴趣爱好...模型预测建模分析统计分析©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.03：用户画像客户收入支出信息客户渠道使用客户资金往来...客户基本信息客户持有产品客户历史交易客户风险等级事实标签用户画像标签原始数据预测标签模型标签资金往来趋势产品购买次数投诉次数...人口属性账户历史趋势渠道使用频率...用户关联关系用户满意度用户风险评分...产品购买偏好渠道使用偏好用户活跃度...消费能力违约概率用户近期需求...人口属性人群属性用户流失概率...人口属性用户价值用户兴趣爱好...模型预测建模分析统计分析交易信息基于现有各个业务系统和渠道产生的数据客户行为偏好信息包含客户即时偏好分析和长期偏好分析，形成客户兴趣偏好标签客户社会关系网客户交互信息基于分析客户对内对外的各类数据，形成完整的客户交互标签人口统计学标签基本属性，源于现有客户基本信息以及外部数据源性别家庭住址工作单位年龄收入和支出交易流水产品和服务购买历史近期金融产品需求客户意见反馈未来服务预期客户行为偏好客户沟通记录(邮件/短信/QQ)客户讨论倾向客户态度和观点©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.基于企业业务需求、场景构建标签，划分主题、颗粒度等©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.04：商业建模相似度计算推荐算法文本挖掘算法分类聚类算法预测算法©Copyright2014Hewlett-PackardDevelopmentCompany,L.P.Theinformationcontainedhereinissubjecttochangewithoutnotice.模型一：客户细分模型挖掘高价值客户，提升非付费客户到付费客户的转化率客户分类描述实现步骤高价值客户画像高价值客户可定义为：1、件均保费高的期缴保单客户2、保单数排名前矛的客户对高价值客户进行画像，归纳总结高价值客户群体特