BI商業智能軟體一般都會提供若干資料整合、資料查詢、分析與評價、資料可視化及資料分享的手段，但是在BI項目的構建與實施過程中，如果不按照一定的應用組織思路、資料分析模式及分析流程使用這些工具或手段，呈現給最終用戶的將是獨立的工具集和離散的分析內容，BI系統的整體應用效果將大打折扣。同時，最終用戶也了解資料分析模式及資料分析流程方面的一些常用理論和方法，以便形成自己的分析內容組織思路，從而有效開展資料決策分析工作。這方面目前已有多種卓有成效的理論及實踐體系，本文基於既往經歷的典型BI/DW項目實施經驗及對BI軟體規劃研發和實施經驗，給出一種BI系統中的資料分析內容及分析流程組織思路。
1. 整體應用模式
這是一個不說自己搞巨量資料就不好意思和人打招呼的時代。阿里巴巴用巨量資料貸款，百度用巨量資料推廣告。那麼，沒有巨頭的天然優勢，創業公司具體怎麼搞巨量資料？
開搞之前，先明確一下目前巨量資料主要是用來預判，挖掘用戶的需求（也有用過去的巨量資料判斷現在的需求，如巨量資料種菜判斷菜目前的長勢情況）。那麼，預判的依據是什麼？就是所謂樣本，例如我通過前幾年的平均氣溫判斷今年的溫度是高是低。
在資料「爆炸」的時代，巨量資料常常被寄予厚望。到底，什麼樣的資料才算巨量資料，怎樣才能用好巨量資料，傳統統計學還有用武之地嗎？清華大學統計學研究中心前不久成立，著名統計學家、哈佛大學終身教授劉軍擔任主任。日前，劉軍做客人民日報、人民網《文化講壇》，分享他的思考。
——編者
摘要: 金融風險預警是金融資料挖掘中的一個重要研究方向,由於金融資料具有類型多樣、關係複雜、資料動態性、資料量大等一般特徵,此外還有高噪音、非 正態等特徵。因此,金融風險預警更有挑戰性。運用資料挖掘技術能夠從海量 ...
金融風險預警是金融資料挖掘中的一個重要研究方向,由於金融資料具有類型多樣、關係複雜、資料動態性、資料量大等一般特徵,此外還有高噪音、非 正態等特徵。因此,金融風險預警更有挑戰性。運用資料挖掘技術能夠從海量的金融資料中發現隱藏在其背後的規律,有效地降低金融機構的運營風險。因此資料挖 掘在金融風險預警有著廣闊的應用價值和市場前景。
一、我國保險業所面臨的問題
近年來由於宏觀經濟的粗放型發展、居民財富分配不均，以及保險行業產品單一、同質化競爭、創新艱難、信息化建設不足、營銷機制問題等自身難題，各大保險公司壽險保費收入出現負增長。而保險產品供給與需求的錯位，產品不能滿足投保人需求，則被認為是其陷入困境的根本原因。
舊有的保險系統缺乏統一的客戶視圖，沒有完整的客戶信息資料，加大了理賠難度，尤其是跨區域業務。靈活的產品建模工具和快捷的產品發布方式的缺乏，使得產品難以滿足客戶靈活多變的投保需求。公司內部的資料並未形成一個完整的資料體系，導致分散經營，極大增加了運營成本，影響著企業的管理和決策。保險業所面臨的危機，恰恰給保險業擁抱巨量資料時代，藉助巨量資料分析提供了良好的機遇。
二．巨量資料技術對保險需求的影響
（1）對客戶需求的精確鎖定
在保險需求方面，巨量資料使過去無法滿足的保險需求成為可能。保險企業不是用網際網路渠道去切原有市場的蛋糕，而是在巨量資料時代挖掘新的社會需求、創造新的產品，把蛋糕真正地做大。巨量資料幫助保險產業進行需求挖掘和產品設計，從而實現自動核保、自動理賠、精準營銷和風險管理的全過程。
藉助巨量資料，保險業可以直接鎖定客戶需求。以淘寶運費退貨險為例。經統計，淘寶用戶運費險索賠率在50%以上，該產品對保險公司帶來的利潤只有5%左右。僅從保險公司的角度，這個產品並不是很成功，但是有很多保險公司都有意願去提供這種保險。據分析，客戶購買運費險後保險公司就可以獲得該客戶的個人基本信息，包括手機號和銀行賬戶信息等，並能夠了解該客戶購買的產品信息，從而實現精準推送。假設該客戶購買並退貨的是嬰兒奶粉，那麼保險公司就可以估計該客戶家裡有小孩，可以向其推薦關於兒童疾病險、教育險等相關產品，這比5%的利潤更有吸引力。
另外，在網路營銷領域，保險公司可以通過收集網際網路用戶的各類資料，如地域分布等屬性資料，搜索關鍵詞等即時資料，購物行為、瀏覽行為等行為資料，以及興趣愛好、人脈關係等社交資料，可以在廣告推送中實現地域定向、需求定向、偏好定向、關係定向等定向方式，實現精準化、個性化營銷。
（2）對信息安全類保險需求更多
一方面，對個人來說，近期隨著微信，手機支付寶等移動支付平台的搭建完成，以及網際網路平台發展過程中的其他問題的產生，支付安全保障問題和網際網路安全問題成了進一步發展的瓶頸，對於信息安全和相關保險產品的需求會升溫。
另一方面，在網際網路金融大的環境下資金安全面臨著重大的挑戰，網際網路很重要的特徵就是巨量資料，隨著雲服務的推出，很多網際網路的企業都是把一些敏感的資料放在網際網路的雲端，這給信息安全，包括資金安全帶來更大的挑戰。這些都直接催生了對這類保險的需求。
三．巨量資料技術對保險經營，保險定價的革新
（1）巨量資料對保險業傳統經營的變革
保險的核心功能或者技能是解釋風險。但是巨量資料時代對於解釋風險的技術將帶來革命性變化。所以，我們必須重新認識並承認這個世界是複雜的 我們可以看到保險傳統的經營，只是在一定的維度來看並解釋風險，但我們知道，這樣的解釋是不能充分地反映這個世界的複雜性。比如，現在的保險經營，我們希望通過更多的因素來定價，但這只是在有限的範圍內解釋。過去，成千上百的人都放在同一風險水平之上，但事實上這是不可能的，大多數人都在支付多餘的保費。傳統保險會研究平均數，而不是個案保險公司賣車險的時候通常考慮的因素有，年齡，性別，婚姻情況，駕駛記錄，收入，職業，教育背景等等。
但是，通過巨量資料的分析可以解決現有的風險控制問題,可以為客戶制定個性化的保單。利用社交網路改善產品和服務，影響目標客戶，通過對已有信息的分析，保險公司可以獲得更準確以及更高利潤率的定價模型，保險公司給每一位顧客提供個性化的解決方案。不再像現在一樣，所有人都面對相同的風險測量準則。
（2）對保險精算，大數法則的挑戰
保險行業是最早建立了科學、完善的資料統計體系，並且以資料統計運算為立業根本的行業。它與巨量資料的聯繫可謂淵源已久——巨量資料的本質是基於對海量資料的提煉、分析，預測並解決問題；而保險業經營的核心也與此類似，同樣是依靠強大的用戶信息來預測、規避風險。
保險業面臨的挑戰是，巨量資料的核心是預測，而保險經營的核心也是基於預測。因此，作為傳統保險業經營的重要基礎，大數法則可能面臨著「顛覆性的問題」，這對保險業來說是一個很大的挑戰，因為保險原理之一就是大數法則。
巨量資料時代，前所未有地創造了精準風控每個投保標的可能。從未有如此豐富、多維度、低成本的資料，如此系統地、更新地提供給保險行業。所以保險業僅靠大數定律運作是不夠的。理解風險，降低風險成本，才是保險真正的內涵，甚至達到個性化風險控制和定價，變風險為可控。
四．中國保險業在巨量資料時代下的展望
現階段儘管國內有不少保險公司已經開始嘗試運用巨量資料，但行業的現狀，對資料缺乏深層次的挖掘，如何有效整合資料資源成為最大難題。在另一方面，網際網路企業由於對資料收集的先天優勢，在巨量資料上牢牢把握了話語權。保險業如何學會去與網際網路企業合作，達到雙贏，則成為行業發展不可避免的問題。
對保險產品的創新上，巨量資料時代使得每個消費者都有可能成為保險產品的創造者。消費者可以通過C2B模式創意一個保險產品理念，其他消費者跟風預購，然後保險公司競價出單，這種模式一定出現，而且節省的不止渠道成本。逆向選擇當然會是個麻煩，但是從此可以產生的產品創新將源源不絕。
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分享自：張博
利率市場化改革、宏觀經濟新常態、互聯網金融和巨量資料時代的來臨正從經營環境和商業模式兩個維度徹底顛覆著商業銀行賴以生存發展的生態環境。可以預期，內外部經營環境的變化和巨量資料的應用將共同推動商業銀行進入真正向「以客戶為中心」的業務轉型期。
一、巨量資料的定義及民生銀行巨量資料戰略
