【获奖案例】财保行业领头羊企业案例:数字赋能,太平洋财保业务管理升级!

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一、企业简介
中国太平洋财产保险股份有限公司成立于2001年11月09日,注册地位于中国(上海)自由贸易试验区银城中路190号交银大厦南楼,法定代表人为顾越。经营范围包括财产损失保险、责任保险、信用保险和保证保险,短期健康保险和意外伤害保险,上述业务的再保险业务,国家法律、法规允许的保险资金运用业务以及经中国保监会批准的其他业务。中国太平洋财产保险股份有限公司对外投资23家公司,具有3131处分支机构,以成为“行业健康稳定发展的引领者”为愿景。中国太平洋财产保险股份有限公司湖北分公司位于湖北省武汉市,近年来一直处于高速发展的状态,秉承着国企担当,太保大爱的服务理念,为百姓守护安康,为企业保驾护航,为政府排忧解难,为经济助推发展,为国防贡献力量,为社会治理创新手段,为振兴中华勇于担当。

二、项目背景
1、原数据管理状况
在没有应用帆软的一系列产品之前,我们分公司的业务人员想提取某个系列的数据大致有两种方式:一是通过总公司提供的平台,二是通过人工编写SQL提取。显然,这两种方式有诸多不便之处。总公司的平台能提供的数据是有限的,及时性能保证,但是往往不能满足业务人员的所有要求,这时就需要数据开发人员手动提取,但是手工提取数据是需要时间的,除了理解业务和数据表的结构,还需要业务人员走司内的权限审批系统,因为数据可能存在敏感信息,需要领导一层一层审批,所以时效性自然也就降低了。

另一方面在得到数据之后,对一个偌大的Excel表格还要进行各种分列透视等处理才能得到自己想要的分析结果,对Excel处理能力有一定的要求,对电脑性能要求也不低,如果想做成柱状图饼图之类的放在PPT里也需要花费不少时间,而且展示的图形方式有限,所以一般只有汇总的结果,展示数据也不直观。当然总公司也提供了分析工具,只需要选择需要分析的维度和需要的字段,即可自动生成相应分析后的图形,但是这种展示方式也是很局限的,可视化效果不佳,并且无法修改图形中的属性。

再就是查看数据不是很方便,只能通过PC或者平板端查看数据,没有移动端的支持,当业务人员在一线出单的时候,却不能实时看到对应保单的信息,对于报表使用者来说体验不佳。

综上所述,我们在数据管理方面存在以下几个问题:
1)获取特定的数据比较困难
2)分析数据时操作相对复杂
3)展现数据的方式相对单一
4)无法在移动端查看数据

2、数据平台建设需求与工具的选取

针对以上几个问题,我们需要一个能体现企业各种数据状况的平台,不管是经营数据还是预测数据,以便让公司发展的方向更加明确,不断提升公司的竞争力。作为保险行业,我们决定使用一个成熟数据管理和分析平台,我们对比了市场上一些优秀的平台,例如阿里云体系中的QuickBI、大图展示DateV、微软的PowerBI等,但还是决定采用帆软系列的FineReport和FineBI,其原因主要有:这两款产品的后台管理页面很相似也很友好,上手比较容易。两款产品的功能相似但侧重点明显不同,我们最初的想法就是FineReport实现自助数据提取,而FineBI用于可视化分析,也可以让业务人员自己分析。另外总公司已经有部分帆软应用,鼓励分公司学习并尝试使用帆软的产品。最后就是其UI设计,与太保蓝的格调一致,说明我们秉承同一片梦想,24小时在线的客服耐心解决问题,丰富的论坛和大量的学习视频或资料,最终我们创建数据团队,在梳理完整个数据架构后,开始学习并使用FineReport和FineBI来建设我们的数据平台。

三、管理场景
随着网络和信息技术的不断普及,大数据也触动着保险行业管理者的神经,搅动着保险行业管理者的思维。我们公司作为财产保险行业的领头羊企业,一直在探索如何利用科技赋能、数据创新的手段去助力业务增长,降低经营成本,提高服务质量。

我们在进行具体的项目之前,将所有的数据进行重新架构。分为三个步骤,分别是基础数据存储,ETL数据清洗,应用数据构建与输出。最终将数据结合我们帆软进行展示和分析。这大大提升了数据性能,优化了存储结构。同时我们也提供了多终端的数据分析与展示的统一平台,围绕公司保险经营及管理,构建全方位的自动化分析体系,解放业务管理部门的员工工作量,改善了运营监控方式,为我司中高层管理干部提供及时的决策依据。

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场景一:车险营销主题

企业的销售状况决定了企业的生存与发展,在最开始没有使用帆软应用的时候,我们的车商部门每天会根据车险的销售情况制作各种Excel报表,虽然可以通过公式自动生成结果表,但是还是需要手工录入数据,而且数据表每天都需要上报与下发,光是录入和整理这些数据都需要7到8个业务员一周的时间,大大的浪费了人力物力;另外,领导看的数据也是各种各样的,每个部门的统计口径会因不同的分类方式可能有所差异,这样的数据很不利于管理和分析。

因此,我们首先制作了一个实时的车险销售情况报表大屏,这是最基本也是最重要的,以车险销售报表为例:我们可以很直观的看到当年全部的出单量,新转续标识的占比,以及车险险种的占比情况,这些都有利于我们决定未来应该如何更好的出单、更多的针对哪类客户出单等等。另外这个数据是实时且公开的,可以看到每天的签单保费以及各个中支的详情,当业务员在一线签单完成后,马上就能看到订单数据。领导也能实时这几天的保费走势,如果当天保费过低,或者连续几天没有完成当年的平均保费值,就会分析保费降低的原因,及时让企业避免亏损。不再需要特定人员手工录入和整理这些数据,大大节约了业务员报表制作的时间,解放了数据人员的劳动力,让业务人员有多余的时间聚焦业务分析和业务督导。节省了每天10人时的报表制作时间,人均产值提升了20%。

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车险销售大屏

通过车险的销售报表大屏制作,我们抽取出了一些关键的指标,让业务人员能更有动力的做好自己的工作,解决了数据滞后的问题,让领导能第一时间看到当天的数据而不是T+1。在访问报表时,我们只需要对指定人员开通相应的权限,领导即可查看并分析车险的销售情况,并更好的对未来做决策,基本实现了对车险销售状况的全方位展现与管理。

场景二:续保主题

除了销售能力,保险公司的续保率也是十分重要的指标,它是衡量一个公司能否在市场上立足的指标之一,通过这个指标不仅能看出公司的经营情况,还能看出其服务态度、人文关怀以及承担风险的能力等等,可以说提高续保率就是一个保险公司的根本任务之一。但是以往在求续保率的时候,最大的问题就是口径不一致,中支机构或者机构下的部门为了提高自身的续保率,算法可能跟总公司的逻辑有出入,那么同样的数据续保率就会不一样,这样就不能暴露出潜在的问题。

为此,我们分别针对车险、非车险制作了分渠道的续保率报表。例如下图为车险某个渠道3月的续保率详情,首先可以看到各中支机构商业险续保率一览,设置好联动后,点击中支机构即可看到其当月续保率的变化情况。由于车险续保率的计算逻辑比较简单,所以我们选取的指标不是很多,但相比以前手工计算,我们直接从数据库中取数计算更加精准并且节省资源,而且通过选取续保单号的签单日期范围,就能动态设置计算续保率的规则因子,主要还是统一了口径,进一步提升了各个渠道的竞争力。通过这种方式统一口径后,各渠道整体的产能上升了10%,进一步提高了各个渠道的竞争力。

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车险某渠道续保率情况


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非车险续保率情况


场景三:渗透率主题

这次疫情给全世界带来了惨重的灾难,在银保监会的提议下,湖北省车险延保了一个月,这对于车主来说肯定是好事,但是为了公司以及员工的利益,我们必须要通过其他业务来弥补这一个月可能没有车险业务的空缺。我们对渗透率的定义是购买过车险的客户中又购买了非车险的占比,例如一个客户买了车险,但是在开车游玩的过程中可能还会购买一些乘车意外险,这对于车主和乘客们来说也是十分重要的,所以提高渗透率即扩展非车险业务,是我们这一个月一直在做的事情。

但同时以前的计算方式也存在一些问题,例如口径不统一、计算规则不一致、计算容易出错并且数据量大以及数据展示不直观等等。为此我们分别制作了PC端和移动端的渗透率报表。通过FineBI在PC端可以直观的看出各中支机构以及其部门对于某险种的渗透率,以及各险种的渗透率占比,这样就可以分析最受车险客户欢迎的非车险险种,后期通过客户脸谱也能更精准的推荐合理的险种。同时移动端为了方便领导随时查看各渠道整体的渗透率情况,我们通过FineReport中精美的模板制作了渗透率分机构分渠道的保费占比和一览表,每个指标都一目了然,能让领导实时了解业务动态。原来非车险渗透率在42%-53%之间波动,自从引入了FineBI和FineReport产品后,渗透率明显有所提升,波动范围为48%-56%。

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渗透率PC端

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渗透率移动端


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