導(dǎo)語：保險大數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)治理研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

［摘要］隨著保險數(shù)據(jù)規(guī)模的急劇增長，如何依靠數(shù)據(jù)治理策略，有效地降低保險大數(shù)據(jù)的維護(hù)成本，進(jìn)而充分彰顯保險數(shù)據(jù)的實際價值，已成為保險領(lǐng)域的熱門研究話題。本文在對當(dāng)前保險行業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)缺陷分析的基礎(chǔ)上，給出了保險大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)治理框架范式。該框架范式包含了針對保險大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)監(jiān)控、數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面，這對保險領(lǐng)域大數(shù)據(jù)治理體系的建立有著重要的理論意義和現(xiàn)實價值。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析了人工智能方法在該數(shù)據(jù)治理框架下的應(yīng)用前景。

［關(guān)鍵詞］大數(shù)據(jù)；保險領(lǐng)域；數(shù)據(jù)治理；數(shù)據(jù)質(zhì)量；人工智能

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的迅猛發(fā)展，絕大多數(shù)保險企業(yè)都上線投入并運(yùn)行了與自身管理相關(guān)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，這些線上保險業(yè)務(wù)系統(tǒng)在輔助保險人和后臺管理人員工作效率方面都取得了顯著的成效。然而，伴隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的急劇增長，各類不完善數(shù)據(jù)（如不確定、不精確、沖突、不真實）的存在，使得保險企業(yè)對于商業(yè)保險數(shù)據(jù)的有效挖掘和深度分析舉步維艱。為此，針對保險大數(shù)據(jù)的治理理念應(yīng)運(yùn)而生。保險企業(yè)能夠通過數(shù)據(jù)治理加強(qiáng)數(shù)據(jù)的管理，提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量，充分地挖掘保險商業(yè)數(shù)據(jù)的價值［1］。

一、保險大數(shù)據(jù)治理的框架

伴隨著線上線下保險業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展，保險企業(yè)所搜集的數(shù)據(jù)普遍存在著各級信息子系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)不一致等問題，致使內(nèi)部管控與監(jiān)管、外部服務(wù)與監(jiān)控間的協(xié)同性問題越來越突出，具體表現(xiàn)在如下幾方面：（1）缺乏一致的數(shù)據(jù)格式，進(jìn)而導(dǎo)致保險企業(yè)系統(tǒng)內(nèi)部對各渠道獲取的數(shù)據(jù)難以形成一致的表述；（2）各地區(qū)保險業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身的真實性、準(zhǔn)確性、可靠性等方面無法保障；（3）保險企業(yè)自身的數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)不完備，難以實現(xiàn)對時序性保險數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效監(jiān)控；（4）商業(yè)保險數(shù)據(jù)本身的隱私性、安全性難以有效保障［2］。為了有效解決這些問題，針對保險大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)治理框架的提出顯得尤為迫切。保險大數(shù)據(jù)的治理系統(tǒng)本身就是一個匯集數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量提升和數(shù)據(jù)應(yīng)用為一體的系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠通過構(gòu)建有效的數(shù)據(jù)管理規(guī)范、方法與機(jī)制，使保險企業(yè)收集的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等依據(jù)規(guī)范進(jìn)行存儲，并通過相應(yīng)監(jiān)控手段進(jìn)行調(diào)整與質(zhì)量提升，從而最大化程度地實現(xiàn)保險商業(yè)數(shù)據(jù)的價值。正因為數(shù)據(jù)治理對于保險行業(yè)的重要性，2018年5月，銀保監(jiān)會印發(fā)了《銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)治理指引的通知》（銀保監(jiān)發(fā)〔2018〕22號），從國家層面開啟了數(shù)據(jù)治理的發(fā)展新趨勢［3］。數(shù)據(jù)治理的概念越來越受到了國家、行業(yè)、企業(yè)的多方關(guān)注，目前已然成為大數(shù)據(jù)生態(tài)產(chǎn)業(yè)中的重要構(gòu)成因素。本文從實際應(yīng)用考慮，將大數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)的主要構(gòu)成繪制于圖1所示。從圖1中可以看出，保險數(shù)據(jù)治理本身就是一個系統(tǒng)性問題，為了能夠更高效率地取得保險大數(shù)據(jù)的治理效果，保險數(shù)據(jù)治理的步驟應(yīng)當(dāng)按照四字方針執(zhí)行，即：管、梳、治、用。其中，“管”對應(yīng)的是保險數(shù)據(jù)治理最重要的任務(wù)——數(shù)據(jù)的管理；“梳”是數(shù)據(jù)的梳理；“治”是對保險數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量與安全性的全面監(jiān)控；“用”則是最高層級的治理，保險企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)本身的價值，將其應(yīng)用于提升企業(yè)效益等等方面［4］。圖1數(shù)據(jù)治理框架

（一）數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)管理是數(shù)據(jù)治理的核心功能。通過對數(shù)據(jù)的管理，包括對原始數(shù)據(jù)的類型分析，不同渠道獲取的數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系、異質(zhì)數(shù)據(jù)的整合與存儲、數(shù)據(jù)計算等等，為實現(xiàn)對保險大數(shù)據(jù)有效治理提供基礎(chǔ)保障。

（二）數(shù)據(jù)梳理

在數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)上，需要對系統(tǒng)中數(shù)據(jù)進(jìn)行有效梳理。梳理數(shù)據(jù)的目的在于發(fā)揮和提升數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值。通過標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)梳理，使得保險企業(yè)工作人員能夠高效且方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)查找、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析，形成規(guī)范化的數(shù)據(jù)字典。

（三）數(shù)據(jù)監(jiān)控

數(shù)據(jù)監(jiān)控，本質(zhì)上也可以稱之為數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控，通過設(shè)定相應(yīng)的系統(tǒng)訪問權(quán)限、存儲過程中規(guī)范約束控制與處理、系統(tǒng)隱私與漏洞發(fā)現(xiàn)等環(huán)節(jié)，實現(xiàn)對保險數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)的實時監(jiān)控［5］。其目的在于維護(hù)數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)的穩(wěn)定與安全，確保系統(tǒng)數(shù)據(jù)的規(guī)范性、準(zhǔn)確性、安全性等。

（四）數(shù)據(jù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)節(jié)，其實是數(shù)據(jù)治理下數(shù)據(jù)質(zhì)量的驗證環(huán)節(jié)，也可以看成是數(shù)據(jù)治理之后數(shù)據(jù)價值的有效體現(xiàn)途徑。數(shù)據(jù)應(yīng)用給保險企業(yè)帶來的具體效益表現(xiàn)在：（1）使得雜亂無章的原始數(shù)據(jù)規(guī)范化、可視化以及規(guī)律化，便于企業(yè)管理人員統(tǒng)計分析，提升工作人員工作效率；（2）使得數(shù)據(jù)挖掘能夠有效推進(jìn)，促進(jìn)保險企業(yè)高效發(fā)現(xiàn)潛在的市場；（3）人工智能算法能夠在數(shù)據(jù)治理的框架下發(fā)揮更好的預(yù)測功能，使得企業(yè)規(guī)劃與決策更加可靠。圖2展示了數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)梳理、數(shù)據(jù)監(jiān)控、數(shù)據(jù)應(yīng)用四者的關(guān)聯(lián)關(guān)系圖。

二、人工智能在保險大數(shù)據(jù)治理框架中的應(yīng)用前景分析

人工智能理論方法與數(shù)據(jù)治理的關(guān)系是相輔相成的。系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)治理，使得產(chǎn)生的數(shù)據(jù)質(zhì)量更高且格式統(tǒng)一，從而為人工智能的相關(guān)模型提供更高質(zhì)量的輸入，為人工智能實際應(yīng)用提供保障［6］。另一方面，人工智能的相關(guān)模型與算法也能夠用于優(yōu)化數(shù)據(jù)治理的相關(guān)功能，本文在這一節(jié)主要對人工智能相關(guān)算法在數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)監(jiān)控方面的應(yīng)用進(jìn)行展望分析。

（一）人工智能算法在數(shù)據(jù)管理方面的應(yīng)用分析

正如前面所討論的，數(shù)據(jù)管理的目的在于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以便實現(xiàn)更為規(guī)范化的數(shù)據(jù)管理功能。這其中數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)管理的核心基礎(chǔ)。通過一個穩(wěn)定且可靠的數(shù)據(jù)模型，能夠有效地挖掘出保險企業(yè)各種業(yè)務(wù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這一類數(shù)據(jù)模型本質(zhì)上就是人工智能理論中的相關(guān)模型的本體，如概念模型、邏輯模型等。一種典型的應(yīng)用場景就是通過知識圖譜的方式形象生動地展示實體及實體間的關(guān)系結(jié)構(gòu)圖。

（二）人工智能算法在數(shù)據(jù)監(jiān)控方面的應(yīng)用分析

數(shù)據(jù)監(jiān)控的本質(zhì)目的在于保障數(shù)據(jù)的安全，特別是保險等金融行業(yè)，直接關(guān)系到用戶和企業(yè)的核心利益。為了能夠有效保障數(shù)據(jù)的安全性，就需要對保險企業(yè)系統(tǒng)中規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分級。針對數(shù)據(jù)的有效分級可以通過人工智能理論中相應(yīng)的文本無監(jiān)督與有監(jiān)督分類算法實現(xiàn)，從而對數(shù)據(jù)進(jìn)行基于內(nèi)容的實時精準(zhǔn)分類分級，促進(jìn)數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)監(jiān)控功能的智能化［7］。

三、結(jié)論

隨著大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)應(yīng)用的不斷深入，數(shù)據(jù)治理作為企業(yè)的核心資源的地位日益凸顯。鑒于數(shù)據(jù)治理受到越來越多的關(guān)注，本文給出了一種基于保險大數(shù)據(jù)的治理框架范式，并著重對數(shù)據(jù)治理中管理、梳理、監(jiān)控、應(yīng)用等功能進(jìn)行了分析，最后，進(jìn)一步展望了人工智能算法在數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)安全方面應(yīng)用的前景。

［參考文獻(xiàn)］

［1］蔡翠紅，王遠(yuǎn)志.全球數(shù)據(jù)治理：挑戰(zhàn)與應(yīng)對［J］.國際問題研究，2020（6）：38-56.

［2］李柳音.數(shù)據(jù)治理中數(shù)據(jù)智能分類技術(shù)的應(yīng)用研究［J］.衛(wèi)星電視與寬帶多媒體，2020（9）：15-17.

［3］楊琳，高洪美，宋俊典，張紹華.大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)治理框架研究及應(yīng)用［J］.計算機(jī)應(yīng)用與軟件，2017，34（4）：65-69.

［4］張寧，袁勤儉.數(shù)據(jù)治理研究述評［J］.情報雜志，2017，36（5）：129-134.

［5］許健，王彥博，張杭川.以數(shù)據(jù)治理賦能銀行金融科技［J］.銀行家，2018（7）：73-75.

［6］趙大偉，杜謙.人工智能背景下的保險行業(yè)研究［J］.金融理論與實踐，2020（12）：91-100.

［7］李雨霏.人工智能在數(shù)據(jù)治理中的應(yīng)用［J］.信息通信技術(shù)與政策，2019（5）：23-27.

作者：吳倩 趙誠雅 葉立武 吳海洋 宋姍姍 王瑋 單位：中國人壽保險股份有限公司