6月19號，Smartbi V9新品發布會成功舉辦，多位嘉賓為我們帶來的精彩演講在現場引起了熱烈反響，小麥從上周開始選取一些整理成文，與未能到場的麥粉們一起分享�，F在分享的是招商信諾信息科技部總經理胡崇威所作《數據引擎，助力保險數字化轉型》的演講。

　　剛才聽到吳總和杜總對Smartbi新產品做了很多的詮釋，那我從比較早期或者說合作比較深入的用戶角度，在保險數字化轉型這個比較大的命題里面，我們是怎么去做整體規劃的?Smartbi是怎么深度結合來發揮它的作用和價值?希望通過這樣的經驗分享可以給大家帶來一些啟發。

　　(保險數字化發展歷程)

　　我們先看一下整個大的背景，招商信諾的發展歷程和保險行業近10年的科技發展有些不謀而合之處，比如說我們前期的互聯網化，到2016年開始整個金融科技，包括細分到保險科技的爆發式增長。保險行業的爆發跟一些科技手段的成熟相結合可以做很多的事情，比如大數據、人工智能等等。

　　(數字化戰略)

　　根據這樣的趨勢，我們會做一個數字化轉型的戰略，核心就是數字化客戶體驗和數字化驅動業務。包括從自動化到數據化，再到智能化。自動化其實就是平臺的建設，數據化是必須要有一個企業級的數據平臺，以及和企業級數據平臺相匹配的分析工具和分析能力做為支撐，然后我們才能演進到最終的智能化，用智能化的手段來提供數字化客戶體驗和數字化驅動業務。我相信這個邏輯比較好理解，那我們具體怎么做的?

　　(企業級中臺架構)

　　我們看一下后臺有很多系統，各個金融企業都大同小異，前臺包括服務、交易等各種應用平臺，中臺就包括業務中臺、數據中臺和智能中臺，我著重講一下數據中臺。數據中臺相當于剛才吳總講的技術中臺加數據中臺的部分，負責處理數據、存儲數據，整個數據處理體系是依托于數據中臺。數據是由交易行為產生，通過數據服務體系形成客戶視圖，搭建BI平臺形成分析決策能力。

　　(企業級數據中臺)

　　我們現在看一下整個數據中臺的建設和Smartbi的整合。藍色框部分就是數據中臺，數據中臺無非就是做這些事情。除了傳統數倉OLAP之外，我們還有大數據平臺部分，這部分我們用了TBDS，就是Hadoop為底層的架構。數據有了，數據算力也有了，那我們怎么去應用到AI上面呢?一開始我們用了Smartbi的自助工具，在Smartbi Mining還沒發布之前，得益于吳總的大力支持，我們就去學習和使用這個產品�？蛻舳床�、營銷自動化和營銷效果預測我們是用了Smartbi Mining來做的。Smartbi可以完美支持大數據平臺TBDS，無論是簡單的報表，還是復雜的客戶洞察營銷場景，用Smartbi都可以輕松實現，后面會有案例的展示給大家看一下。

　　(助力招商信諾數字化轉型快速落地)

　　回過來講，整個中臺架構，需要對數據資產進行集中的管理，其它還包括大數據、數據挖掘、AI算法等能力，Smartbi Mining代表我們的智能產品，拖拉拽的建設和部署、可視化的操作都有助于我們把數據分析能力交到用戶手里，也得到了用戶的認同。雖然門檻有點高，但是通過一定的培訓，還是能夠快速掌握的。通過這種方式，IT人員就可以更加專注去做中臺能力的搭建。目前，Smartbi在我們內部有三個應用場景，一方面是傳統的報表，需要進行超多維的數據處理;另外一方面是實時及高速計算，結合Hadoop進行秒級運算;最后是數據可視化，用敘事的方式將數據靈活呈現。

　　(數據敘事場景)

　　這是一個實際的場景，我們對整個流程包括參保、理賠、客戶服務等各個節點的數據整合在一起，通過數據敘事的方式，利用Smartbi去實現各個關鍵觸點的動態展現，然后實時呈現每一個節點有多少個用戶，點進去還可以看到細分的數據，為客戶體驗工作提供數據支持。這也是客戶反映非常好，我們想深入去做的一個場景。

　　(客戶統一視圖)

　　另外一個場景是客戶統一視圖，我們做了很多客戶的畫像，利用Smartbi可以將畫像保存為個人模板，數據可實時更新，實現跨個人、跨團隊、跨部門的知識分享。同時，還可以實現EXCEL透視分析，可選擇的圖表類型非常豐富。更關鍵的是，支持單次億級客戶清單數據加工，支持跨庫、跨表運算。

　　(客戶畫像場景)

　　這個界面雖然看起來比較簡單，但它的數據是Smartbi通過大數據平臺實時計算出來的。我們可以通過性別、年齡等不同的維度去分析不同的客戶畫像，在Smartbi里面通過可視化的界面都是可以輕松實現的。

　　(營銷自動化)

　　這個是我們的全流程客戶營銷體系，基于剛才介紹的客戶畫像，全面融合Smartbi Mining，建成完整的客戶營銷活動系統，實現流程全封閉，數據不落地。全流程覆蓋客群篩選，客群拆分，活動跟蹤等節點，最后以短信、郵件、公眾號、語音機器人等多種渠道去觸達客戶。

　　利用Smartbi Mining實現的好處第一是低門檻，界面式無代碼化數據操作，無需IT參與即可進行數據提取、篩選;第二是可視化，利用畫布式模型化活動設計，實現靈活的拖拉拽操作，活動數據流調理清晰，完美輔助精準營銷設計，深入挖掘客戶價值。

　　(營銷自動化之精準營銷案例)

　　最后我再舉一個精準營銷的場景。在Smartbi Mining里面，首先我們通過數據源選取準備營銷的客戶，再基于配置好的條件對客戶進行細分。這些操作通過拖動相應的功能圖標，再進行簡單的參數配置就可以實現的。接下來就是根據不同的客群進行不同的內容溝通，這就需要結合客戶的歷史數據通過模型算法來計算了，再往下要判斷客戶有沒有在短信里面點過什么鏈接，或者留下什么信息，這些數據返回以后下面的節點會做出判斷，然后自動去跟蹤營銷的執行結果。精準營銷是目前我們應用Smart Mining最多的場景，后續我們還會去探索更多的場景，讓Smartbi Mining的應用更深入、更廣泛，從而進一步推動我們的數字化轉型。