2022年1月，中国银保监会办公厅下发《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》（以下简称《指导意见》）。
《指导意见》包含了6个层面27项内容，从战略规划、业务应用、数据基础等层面提出了明确要求和预期目标，并且将2025年作为相关要求的收官之年，对于各类机构来说时间紧、任务重。
如果说几年前数字化转型还是行业头部大公司“权利的游戏”，那么，时至今日，这已经是一道时不我待的必答题。经过此前几年的探索，一些先行者已经尝到数字化的果实，同时，新的痛点也随着转型深入浮现出来。
感知不到价值的数据基建，还能撑起企业的明天吗？
数字化为保险企业带来的效益已经有目共睹。咨询机构麦肯锡对全球保险公司的最新调研显示，借助数据分析，头部的保险公司在整个价值链条上都获得增长，包括：
- 赔付率提升3%-5%，
- 新业务保费提升10%-15%，
- 盈利板块的续费率提升5%-10%。
然而，在进行了多年数字化建设投入和探索后，大部分保险公司仍未在企业层面看到投资回报。麦肯锡在另一份报告中指出了一个残酷的事实：仅有8%的企业实现了从数据到利润。
据艾瑞咨询测算，2019年中国保险机构的科技投入约319.5亿，预计到2023年将达到546.5亿。其中有相当一部分流向了数仓、数湖、中台等数据基础设施建设。但在很多企业中，数据基建的技术价值大于业务价值，业务人员对数据价值的感知十分有限。
IT部门投入大量人力物力建设了庞大的数据系统，当业务人员有相关的需求时，却依然不知道有没有这项数据、不知道去哪儿找数据、不知道怎么用数据。数据价值成了水下的冰山。
让数据创造真正的商业价值，是企业数字化转型的核心目标。银保监会《指导意见》也明确指出，要以价值创造为导向，“全面深化数据应用”、“挖掘业务场景，通过数据驱动催生新产品、新业务、新模式”。
让数据与业务紧密结合，发挥真正的价值，时不我待。
丧失实时价值的数据，还有多大的力量？
在企业内部，用数据分析结果辅助业务决策早在几十年前就被推上了日程。经历了多年发展，数据分析工具更新了一代又一代，数据分析的流程却始终没有本质变化。
当业务部门有数据需求时，工作的流程大多是这样的：
- 登录企业的数据门户，从1000多张看板中寻找想要的数据——但通常找不到。
- 业务人员找到数据分析/IT团队，说明需求。分析师需要5-10天的时间处理并反馈。
- 反馈结果可能不符合业务人员的要求，双方再次沟通、返工。
- 这张看板有80%可能性不会再复用，被丢进“看板堆”里无人问津。
当前，数据的时效性对企业精细化运营越来越重要，但在传统的企业工作流程中，一条数据从企业数仓到能支持决策的洞察，竟变成了“世界上最远的距离”。等一个数据看板的时间，可以往返新加坡和纽约20次！尤其是保险营销、互联网保险等对数据实时性要求更高的业务场景，迟到2周的数据可能错失大量商机。
这样的情况不仅业务团队吐槽，IT团队也苦恼。在安永对全球保险公司的一份调查问卷中，100%的受访公司相信数据分析将起到重要作用，但将近50%的公司因为缺少专业的数据分析人才和经验，难以落实数据驱动战略。
针对数据分析流程缓慢的问题，有两种简单粗暴的解决办法：要么扩大数据分析团队（通常分析师与业务人员的合理比例为1:10），要么增加分析师的工作负荷。显然，这两种方式都不可持续。
如何才能让数据“保鲜”，发挥实时价值？
全新的破局思路，人人都是数据科学家
《指导意见》提出，要提高数据应用能力，加强数据可视化、数据服务能力建设，降低数据应用门槛。在这个人人都有数据需求的时代，让数据分析的学习成本和使用成本降到足够低，才能让数据的价值充分发挥。
北极九章提出了一种全新的解题思路——借助全新的技术，让企业里的每个人都能轻松快速地完成数据分析。
我们打造了一款人人可用的数据搜索和增强分析引擎，用户无需学习数据分析或编程工具，只要在搜索框提问，就可以快速获得数据分析结果，将原来数天、数周的等待，变为一搜即得。
在与某国内最大的保险经纪公司之一的合作中，北极九章接入业务收入、赔案管理、财务管理、人资管理等多种数据源，打通了企业内各部门多渠道、多层次、全方位的数据协作，让所有业务人员都能享受到数据中台建设的成果。
上线2个月，这家保险经纪公司的业务人员逐渐培养起用数据分析支撑决策、解决问题的习惯，平均每天搜索问题超过80个，自主创建了超过100张个性化数据报表。
此外，北极九章的产品还为这家保险经纪公司的数据分析团队带来了超过40人的额外分析能力，也将数据分析师从原本简单重复的取数工作中解放出来，将更多精力专注于更有战略价值的数据需求上。
培育数字文化，实现2025工作目标
《指导意见》提出了“改善组织架构和机制流程”、“大力引进和培养数字化人才”两大举措，并指出要培育良好的数字文化。
当前，保险公司的管理层普遍十分重视数字化建设，但受限于跨部门协作不畅通、数字化工具门槛高等实际原因，一线员工的数据需求没有充分释放，企业内的数字文化没有培养起来。
培育数字文化，要“从上至下”和“从下至上”两条路双管齐下。不仅要设计合适的组织架构、人才体系、考核机制等，更要让数据的价值看得见、摸得着，降低获取数据、分析数据的门槛，让一线员工感受到数据如何赋能日常工作，从而自发地建立数据驱动决策的习惯。
在具有数字文化的企业中，业务团队和数据/IT团队将摆脱当前“甲乙方”的角色划分，变成紧密合作的伙伴。业务团队越来越频繁地使用数据支持日常工作，从而反响推进企业的数据体系建设；数据/IT团队降低重复劳动的负荷，用更多精力挖掘数据的业务价值和战略价值，驱动业务发展。最终双方协力推动提升数字化转型成效。
参考资料
McKinsey: Global Insurance Report 2022
McKinsey: Breaking away: The secrets to scaling analytics
EY: Should insurance be a business driven by data and analytics?
艾瑞咨询：保险新周期-保险用户需求新趋势洞察报告
