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避免數據應用流程淤積阻塞! 新光人壽善用數據治理平台 打造最穩固的數位轉型基盤
新光人壽 - 新光 人壽資訊長林國彬、新光人壽數位資訊部協理朱昌傑
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一分鐘看問題

受訪者

新光 人壽資訊長林國彬、新光人壽數位資訊部協理朱昌傑

Challenge 面臨挑戰

• 傳統保險業依賴 " 人與紙 " 的模式,限制了與客戶的連結和互動
• 內部資料品質和標準不一致,導致分析結果不準確
• 資料四散於企業內部,格式不統一,導致查找資料耗時、資料誤用和錯誤使用增加了 IT 作業成本


Benefit 導入效益

• 成立「數據治理小組」,建立資料品質管理流程與制度,建立元數據管理系統,統一資料定義
• 優化客戶通訊資料,打造數據品質管理系統,藉此提升資料品質
• 建立數據品質監控檢核系統與儀表板,提高資料可用性和正確性。制定資料標準,提供明確的治理規範,降低內部溝通成本
• 建立數據血緣,使用血緣分析和衝擊分析解決異常數據的問題

不可諱言,資料分析及加值應用,是驅動數位創新的基石。隨著新壽內部越來越多同仁投入大數據分析,使經年累積的資料品質、資料標準等問題逐漸浮出檯面

創建於 1963 年的新光人壽(以下簡稱『新壽』),至今走過一甲子,長期秉持「有光在,實現每個期待」信念,守護大量保戶的希望與保障。近年積極開發金融服務、推動數位轉型、落實公平待客,致力為客戶打造優質且全方位的保險服務旅程;透過這些努力,使其在 2022 年締造「保單行政流程整體淨推薦值(NPS)達82.8%」、「客戶理賠滿意度達 91.1%」等佳績。

不可諱言,資料分析及加值應用,是驅動數位創新的基石。但隨著新壽內部越來越多同仁投入大數據分析,使經年累積的資料品質、資料標準等問題逐漸浮出檯面。「資料品質的好壞,對分析結果與有效性影響至鉅!」新光人壽資訊中心資訊長林國彬表示,在公司全力支持下,新壽於 2022年展開一系列「數據治理」作為,在當年 4月成立「數據治理小組」,並偕同與Deloitte、叡揚資訊等策略夥伴,在 5月啟動「數據品質管理系統建置及管理流程導入專案」。

新壽的數據治理架構,奠基於國際數據管理協會(DAMA)的方法論,重點在於訂定資料標準、建立元數據管理系統及劃定範圍。幾經審慎思量,新壽決定以整理客戶通訊資料為首要目標,並藉由叡揚的產品打造元數據管理系統、數據品質管理系統進行相關梳理與優化。

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新光人壽導入數據品質管理系統及管理流程協助新光人壽提升資料運用效率,降低 IT 作業成本,右起:新光人壽資訊長林國彬、新光人壽數位資訊部協理朱昌傑。

推動數位轉型 避免價值鏈裂解

林國彬指出,傳統保險業重度依賴「人與紙」,僅透過低頻的行銷活動接觸客戶,導致彼此連結受限。為改善客戶服務體驗與滿意度,新壽從 10 幾年前開始推動以「行雲流海」(行動化、雲端化、流程自動化、海量數據)為主軸的數位轉型策略。

為落實轉型目標,新壽分階段採用 CI/CD、DevOps、Container、微服務等方法來改造系統,以符合雲環境可併發、自動調整系統資源等特性,藉由不搶快的「Cloud Ready」穩健節奏,將雲端應用優勢體現於客戶服務與業務行銷,為業務人員帶來真正效益,再憑藉一個個小成果贏得顧客與長官的肯定,循序擴大推進。

深究新壽之所以日益重視數位轉型,與 2015 年世界經濟論壇(WEF)提出的金融科技報告有關。該報告指出數位科技對保險業影響巨大,係因其業務生命週期從了解客戶、企劃、新契約、賣保險、收費、契約變更、理賠到投資,每段角色都容易被取代,價值鏈有裂解之虞。為化解危機,新壽積極連結新創業者,持續形塑高值化服務體驗,期望更緊密串聯客戶的日常生活;為與異業夥伴合作,亦驅使新壽設法提升資料品質、加快資料交換速度,來凸顯數據治理的重要性。

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避免數據應用流程淤積阻塞,新光人壽善用數據治理平台打造最穩固的數位轉型基盤。

數據治理如下水道工程 雖不花俏但極其重要

透過數據治理,可望把資料變為黃金,善加運用與保管;不再任由資料四散於企業內部,以不同的態樣(例如同名異質或異名同質)繼續存在。

為此新壽在 2022 年啟動相關系統建置專案,希望達成三大階段性目標,依序是建立資料品質管理流程與制度、建立元數據管理系統並統一公司內部資料定義,及建立數據品質監控檢核系統與儀表板,藉由數據檢核規則主動警示問題資料,順勢提高資料可用性及正確性、分析人員的資料應用成效,為數位轉型奠定穩固基底。

叡揚依據新壽擘劃的數據治理藍圖,以產品為基底量身打造數據治理平台,內含元數據管理、數據品質管理等關鍵功能,期望藉由系統的輔助,觸發幾項重要動能。

首先經由教育訓練與訪談分析,建立新壽同仁的資料治理意識。其次透過盤點分析,選擇對業務助益最大且監管單位格外重視的元數據(客戶通訊資料),匡列為優先實施範圍。規劃數據治理組織並定義品質管理角色,包含確認 Data Owner、制定資料品質管理流程。接著透過制定資料標準,提供明確的治理規範,作為標準一致性的依據。

最後更重要的,利用叡揚數據治理平台,為新壽長年累積大量數據的定義和邏輯進行梳理與統整,建立技術元數據、業務元數據、管理數據版本控管機制,輔以資料標準的制定,讓日後同仁都能快速準確地查找數據定義,消弭無謂的內部溝通成本與歧見。該平台啟用至今,尚處在元數據收集、異常問題排除的階段,當資料使用者從數據品質儀表板發現資料品質異常,可立即依循明確的軌跡資訊,邀請相關的資料使用者、資料擁有者、IT 人員共同討論,針對錯漏部份予以校正與清理,促使數據品質提升,且有助形成更完整的新壽資料字典,避免日後資料分析應用時出現「垃圾進、垃圾出」窘境。

林國彬說,展望下一步,新壽希望建立數據血緣,經由血緣分析與衝擊分析來確認異常數據的影響範圍,再以自動化與智能化方式,釐清數據品質問題並建立解決方案。此外現階段數據治理平台納管範疇,由資料倉儲逐步擴大,納入所有關鍵系統,以提高數據品質。

最後他強調,企業推出創新服務體驗,好比放煙火,人人可見它的美麗,相形之下埋首建構資料服務平台,如下水道工程,短期不易彰顯成效,但卻能把資料應用的流程通通串聯,確保下水道暢通,讓數位轉型基底不會鬆動劣化,幫助企業持續綻放璀璨煙花;顯見數據治理平台的建置,實為重中之重。

新光人壽數據品質管理系統建置及管理流程導入專案效益

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