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保险行业解决方案
需求痛点
监管对数据质量要求越来越严格
保险行业的监管力度不断增加，除了满足EAST、统信、保单登记的监管报送，还需要满足现场检查和行业协会的约束，据不完全统计， 2021年度寿险业合计被罚五千万（同比去年上升40%），单张罚单金额超百万，企业负责人被问责，多家大型保险公司被通报。报送数据在一致性，真实性，准备性，合理性上存在较多问题。
数据支持客户画像角色分析
根据客户的需求，智能推送产品，提升获客质量，提高成单率，增强竞争力，不断推进业务和产品的创新，对数据的可读性，可分析性，可识别性要求不断提升，存量数据由于系统历史原因，质量差，没有办法提供高质量的数据支撑
方案策略
策略一
通过系统日常校验，治理关键数据项，提高报送数据质量，支持监管各需求
策略二
通过持续性的长期治理，提高数据质量，提升数字化创新驱动力
策略三
通过专项治理，强化专属模块数字化转型能力，服务数据应用
专项质量痛点的实施内容及价值产出
从监管痛点出发，组建数据治理委员会和数据质量管理工作组；针对报送相关的EAST和保单登记数据先行治理，推进数据质量管理：
治理体系的体制建设
建立平台+组织+制度的质量保证机制
数据质量保证体制建设
数据质量规则库构建 且落地质量管理平台
整理1000+条保单登记等现有规则到质量管理平台
800条中保信规则转移到核心业库
长期持续性治理方案和产品落地
建立数据标准体系，和工具平台来支撑落地
基于内部数据分析应用场景构建数据资产目录
统一数据口径，构建数据资产目录
Datablau数据目录 将企业的指标、报表、数据模型有机的关联起来，将业务部门与IT部门的鸿沟彻底打通。
智能落标，源头管控
Datablau数据资产管理 帮助理解存量数据
Datablau行业数据建模 帮助业务系统模型和数据仓库模型根据数据标准构建，实现源头规范化为自动化报送提供前提
内置模型，自动化报送
Datablau数据模型平台 内置监管报送模型，智能匹配报送数据并自助进行清洗转换，提高报送数据的质量，实现自动化报送
丰富保险行业数据质量建设经验
团队服务过中国人寿股份和资产，人保健康等数据质量平台项目，熟悉保险行业质量管理要求
实施团队由10年以上保险行业资深人员领衔，精通中科软、中保信等保险系统
具有数据质量咨询经验，有简历保险行业数据治理流程、制度、规范的经验
数据质量规则实施内容

保单登记平台中保信

历史数据清理

数据质量规则库

数据质量平台

核心系统查询机
保单登记平台数据库
大数据平台
核心系统ODS
数据质量规则构建模式
数据质量业务需求
理解保险业务规则
理解保险系统数据库模型
转换到技术规则实现
数据质量平台测试和验证
业务部门确认
...
保险核心系统中保信系统
保险行业知识库
保险行业知识库
数据治理
行业数据模型

保险行业业务术语

行业数据模型

保险行业数据标准

监管报送模型
保险业务模型
治理平台
EAST报送逻辑模型
中保信保单登记模型
人寿保险业务逻辑模型
健康险业务数据模型
财产保险公司逻辑模型
再保险业务逻辑模型

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