刘世明-平安金服-金融服务领域的数据工具建设与治理思路 (1).pdf

1、姓名：刘世明公司：平安金服职位：数据管理部，资深大数据分析师个人简介：6年大数据行业工作经历，具备丰富的大数据平台建设、数据治理、数据分析经验。3年深耕金融服务行业领域，对底层数据治理、数据模型设计具有丰富的实施经验。项目经历：某奢侈品跨国公司DMP规划实施项目某新能源汽车大数据平台规划实施项目平安金服数据中台建设项目演讲人介绍2页 数据建设痛点及演进第二部分数据治理思路第四部分平安金服介绍第一部分CONTENTCONTENT目录数据工具建设第三部分3页 平安金服 围绕平安“综合金融+医疗养老”双轮并行，科技驱动的战略，平安金服为平安集团子公司及机构提供远程客户服务、财务共享服务、人事共享服务

2、、远程销售咨询、风险资产管理等支持，并为国内外企业客户提供智慧客服、智慧财务、智慧人事及金融风险管理等金融服务解决方案。平安金服总部位于上海，设有深圳、成都、苏州、西安、合肥、济南、洛阳、内江8个分公司，现有员工1.6万人。截至2023年底，平安金服年服务客户7.75亿次，覆盖2.36亿平安个人客户及超185家国内外企业客户。平安金服全称深圳平安综合金融服务有限公司，既是平安集团的综合金融线上智慧服务平台，也是面向市场开放的综合金融解决方案提供商，致力打造中国领先的综合金融服务公司客服利用电话和在线等远程手段，为终端客户提供直接服务呼入呼出在线视频销售咨询获取或挖掘客户意向、产生线索或者转化的

3、业务贷款私行小微SAT风管接受银行委托，对不良资产进行前阶段回收信用卡消金汽融催收作业对于委托业务进行加工、处理等操作的业务类型财务人服质检文档市场与市场行业产品竞争，对集团内外部公司提供产品服务智能语音通讯平台知识库集团管理从统筹角度出发，对相关业务进行统筹管理或展业消保集团运营风险个金会服务中心六大业务板块4页 数据建设痛点及演进第二部分数据治理思路第四部分平安金服介绍第一部分CONTENTCONTENT目录数据工具建设第三部分5【数据应用痛点】从公司整体数据管理、架构设计，到各条线数据应用现状，均存在一系列收数-整数-用数-管数问题，亟待建立统一、规范化的数据中台模块痛点收数整体架构各业

4、务线数据建设水平参差不齐、差距明显，亟待拉齐，发挥整体价值；产品选型各异，功能定位缺少通盘考虑，导致运维、数据打通成本增加；资源无法整合利用，造成计算资源空闲、存储资源冗余，资源冗余评估近200w；整数数据接入时效低，依赖开发版本2周/次，无法满足快速上线要求；用数对数据现状看不清，找数依赖纯人工线下咨询，单表耗时4h/次;数据标准缺失，导致数据口径仅可满足单场景，多场景间串联、数据质量无法保证；采集明细数据，当数据量过大时，跑数效率1h/次；管数缺少统一数据管理平台，数据治理“系统化”程度低具备数据平台，但不支持高级数据分析和数据模型设计，定制化需求依赖开发支持，无法快速配置、自助化上线6【

5、数据技术演进】4个数据应用阶段，工具应运进阶，实现工具收口，启动统一治理，逐步实现数字化营业部工具痛点数据（2014-2019）阶段1意识成型阶段2自由发展阶段3统一标准阶段4智能升级数字化营业部（2020-2023）（2024）（2025-）制式化报表逐个开发报表工具自主搭建，野蛮生长全流程多工具收整，支持高效发展逐步根治，实现灵活无代码 用数：制式报表 收数、整数：需求开发 用数：Tableau、PowerBI等4个工具 收数、整数、管数：需求开发+14个工具 收数、整数、用数、管数：数据中台1个工具，21项关键功能 收数、整数、用数、管数：数据中台 用数升级：Chat BI、经营图谱 开

6、发实现时效：T+30 开发实现时效：最快T+15 开发实现时效：最快T+6 开发实现时效：最快T+0 只能看数，不能分析 大量采集、手工统计 独立建设，资源浪费 业务迭代快，开发时效不灵活 指标口径不一，报表重复开发 数据时效：T+1 数据时效：T+1、部分实时 数据时效：T+1、实时 数据时效：T+1、实时7页 数据建设痛点及演进第二部分数据治理思路第四部分平安金服介绍第一部分CONTENTCONTENT目录数据工具建设第三部分8非实时实时收数整数用数多源数据集成引擎结构化数据非结构化数据数据湖源采集配置湖仓一体关系型/非关系型/大文件/音频等数据源主数据数仓元数据标签.任务调度模型训练离线