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如何一周测试5000多个规则?如何吹毛求疵找bug?大数据工程师正成保险业“新宠”_大连海洋大学瓦房店校区

  4月1日,人社部“官宣”了13个新职业,数字化管理师、大数据工程技术人员等都在其中。随着+科技融合,保险业也逐渐成为高科技人才聚集的行业,出现了越来越多的新工种:保险大数据、保险测试工程师……

  数据分析师如何玩转数据并运用数据?在细分场景下如何制定费率、精准获客,并通过数据分析识别骗保?测试工程师如何吹毛求疵找bug,优化客户体验流程?中国记者近日采访了众安保险的相关专家。

  众安保险是国内首家互联网保险公司公司每年投入相当于总保费7%-8%的资金用于科技研发。2018年,众安的科技研发投入占总保费的7.6%,达到8.5亿元,较2017年的5.2亿元增加64.5%。截至2018年12月31日,众安保险的工程师及技术人员共计1618名,占公司雇员总数的52.4%,累计申请专利230件。

  保险大数据分析师:玩转数据的“魔术师”

  计算机科班出身的王恒曾在IT和电商公司从事数据分析工作,目前任职众安保险数据智能中心算法高级专家。

  王恒说,数据分析花在“想”上面的时间比跑程序的时间更多,就像一个桥梁或者魔盒,一方面对接需求,另一方面分析数据和将其转化成容易理解的语言,供决策部门形成决策。

  保险流程有很多需要数据帮助决策,比如接触用户的阶段——向哪些用户推销才能有更高的转化率,需要精准投放;用户进来后,风控要确认这个人是不是骗保的,需要数据来决定;而在核保阶段,这个人的风险程度究竟如何,这也要由数据帮助决策;业务做完之后,这个业务长期有点亏损、不是一个好业务,那我要把它砍掉还是继续,这是一个公司战略层面的决策,也需要数据来帮助。

  他进一步解释,互联网保险业务是从长尾需求起步,这个需求本身就是动态和非常细分的。比如,以前旅游意外险就是一个险种,但我们的思路是要保障用户最需要的内容,所以要区分东南亚旅游意外险、香港旅游意外险、国内旅游意外险,把产品和责任切得更细——细分场景下如何制定费率、如何精准获客,背后都是由数据驱动的。

  王恒说,大数据的特征是“4V”:volume(数据量)、velocity(速度)、variety(多样性)、value(价值)。线上渠道用户的行为有两大特点:一是数据量非常大。用户的每一次点击、页面上每次滑动,都会产生一条数据。二是数据的变化也特别大。比如以前制定一个费用政策,可能一个季度制定一次就够了,但现在希望每天都有一个反馈,系统的响应频次会越来越高。

  除了数据本身的特性,大数据分析的核心更在于对业务问题的深入理解,并推动用数据解决这些问题。王恒介绍,除了数据分析师本身的职业积累,为了更加深入理解保险运营,公司内部设置了“阴影工作”和“创意工厂”机制。在适当的时候,数据分析师会抽出半天或1天左右时间,像“影子”一样跟着相关保险运营人员工作,了解相关工作的全部流程,此外还会在相关部门选择相关人员进行角色扮演,对运营和服务过程进行推演。

  数据驱动决策。当真的用数据协助做出决策的时候,可算是数据分析的高光时刻。王恒介绍说,此前做的智慧经营系统,通过大数据和AI技术实时洞察业务风险,对赔付率较高的业务给予预警提醒,帮助保险中台业务人员管控业务品质。这套系统目前的反馈非常好。数据分析师提供了这个系统里面的分析维度和指标,通过模型与算法改善数据分析效能,极大提高了业务人员的日常作业效率,也帮助业务人员甄别到了更细颗粒度的业务风险。

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