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业务挑战
方案特色
架构图
方案价值
数字化应用场景
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业务挑战
传统架构制约开发提效
传统架构缺乏整体规划导致系统模块复用性差，技术应用零散化，各个环节开发管理标准不统一，大量依赖人工作业，严重制约着开发提效
用户隐私数据安全风险
用户信息、行为数据等大量敏感数据分散在众多系统中，统一整合、准确识别的同时在数据开发与资产调用流程中进行权限管控存在难度
营销数据整合周期长
保险业产品同质化趋势明显，捕获新客多维画像与存量客户需求变化的时效决定了业务营销效率，只有更高效的数据处理才能提高对用户需求、产品创新的响应效率
监管报送要求提高
监管力度不断增加，基于《保险业监管数据标准化规范》对统信、保单登记等的监管报送要求，报送数据在一致性、真实性、准备性、合理性上存在较多问题
方案特色
一站式开发平台
具备大数据一站式开发管理能力，覆盖数据采集、建模、存储、开发、治理、服务、运维等全链路开发流程，提高生产开发效率，降低人员要求，解放人力
数据识别高效脱敏
构建用户识别体系，整合碎片化用户信息和行为轨迹，为全域敏感数据识别访问分析提供用户特征沙盒，为核保审查、理赔处理等环节提供准确、合规数据来源
自助式营销拓客
客户洞察平台打造自助式标签构建、在线群组分析、营销活动跟踪、标签体系评估闭环，支撑一线业务在潜客挖掘、客群筛选、营销事件推送、智能险种推荐等展业流程的可视化、实时性需求
多场景监管治理
根据监管要求对报送数据质量的规范，对源库采集、监管集市数据进行全面核验。对不同报送场景进行多集市建模，有效解决了“一个监管发文一个系统”的弊端，避免重复建设，降低运维成本
架构图
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方案价值
提升开发效率
提供可视化界面操作方式的大数据开发工具，包含数据同步，离线/实时任务开发等模块，提供任务及脚本的开发与管理、资源管理、函数管理等功能，数据开发更简单高效
多维数据分析
支持全域数据分析主题根据场景自助选择，输出各险种场景的核心分析维度和指标，保险公司可以更迅速地识别异常模式和行为，提高欺诈检测及险情分析效率
场景化标签建设
提供的客户数据洞察平台能基于业务场景提供标准化标签体系建设能力，让数据易懂易用，用最简单的方式让业务人员玩转标签
可视化精准营销
整合跨渠道、多维度的客户数据，为保险公司提供全面的客户视图。敏捷应对客户的需求、偏好和行为变更，实现个性化险种营销
数字化应用场景
客户T+0触达
整合客户碎片数据和第三方数据，构建客户信息库和客户识别体系，自动构建客户全景和当次画像，匹配营销策略，T+0进行客户触达，改善了客户识别困难，客户行为数据难以分析，客户触达不及时等问题，提高了客户留存、转化效率
特色人群营销
0代码自主定义特色人群标签，结合线下知识、存量客户信息，自助进行群组分析，匹配设计营销活动，进行精准化营销，大大降低了业务、技术的沟通成本，灵活高效，并通过营销活动跟踪分析，改善传统营销活动无法跟踪、量化等问题
监管集市构建
自研的数据同步采集组件可以对保险多元化、形式多样的数据进行有效采集，并借助统一的数据治理体系，解决数据标准不统一、数据质量缺乏管控机制等问题，最终构建数据集中、口径统一、敏捷迭代、质量管控、安全输出、一键下发的保险监管数据体系
更多解决方案
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