湖南中科长乐科技商务服务有限公司实战 | 长城人寿：在“云”上搭建数据中台，构筑高质量发展新引擎
长城人寿通过在“云”上搭建数据中台，成功实现数字化转型，构筑高质量发展新引擎，为保险行业提供了可借鉴的标杆案例。以下从背景、挑战、解决方案、实施效果四个方面展开阐述：
一、数字化转型背景：保险行业变革的必然选择在全球经济数字化转型浪潮下，保险行业面临监管政策深化、消费者需求多样化及科技快速发展的三重挑战。传统业务模式的信息孤岛、数据利用效率低下等问题，迫使企业通过技术手段提升数据质量、优化流程、增强客户体验。长城人寿作为“中国家庭风险保障服务商”，积累了海量数据资源，但传统技术架构已无法满足现代业务需求，亟需通过数据中台建设实现智能化转型。
长城人寿在数字化转型中面临五大痛点：
- 数据孤岛：不同业务系统技术架构各异，数据分散无法整合，制约整体战略实施。
- 标准不统一：系统间数据交互存在兼容性问题，增加管理复杂性与治理难度。
- 质量参差不齐：缺乏有效治理机制，数据采集、处理环节误差频发，影响合规性与运营效率。
- 开源平台局限：基于Hadoop的原有平台维护成本高、功能不完善，限制创新空间。
- 支撑不足：传统架构无法满足数据融合、加工需求，亟需灵活高效的技术方案。
长城人寿联合腾讯云，构建了覆盖数据汇聚、治理、应用的全链条解决方案：
湖仓一体大数据基座基于腾讯云TBDS产品，构建多源异构数据实时汇聚与高效计算存储的基座。通过四层十一大主题域（如保单域、客户域）的架构划分，提升数据处理效率，打破数据孤岛。目前累计计算存储数据量达22TB，融合28个核心业务系统数据。
一体化数据开发与治理平台引入腾讯云WeData，搭建数据开发运营与治理双平台，实现全生命周期管理。通过标准化元数据采集、数据血缘追踪等功能，提升治理效率；配置化数据服务功能则增强了应用灵活性。
数据治理标准与体系制定“1+4”数据治理框架（基于DAMA和DCMM体系），涵盖《数据治理框架指引》《数据质量管理规范》等制度，解决治理能力不足与质量提升抓手缺失问题。
- 用户行为洞察与监管报送系统实时采集18个用户触点系统、14类业务数据，构建用户行为深度归因分析模型，支撑营销策略优化与风险控制；新一代监管报送系统实现11533个科目自动化报送，修正2000+计算逻辑，提升数据准确性与时效性。
数据治理能力跃升湖仓一体化架构与治理平台解决数据孤岛问题，实现标准统一与质量改善。数据中台累计存储22TB数据，覆盖核心业务系统超80%。
业务场景应用深化数据中台上线后快速应用于用户洞察、风险评级、统信报送等7大场景，建设1440余个分析模型。半年内节约大量人力成本，提升运营效率，例如：
用户行为洞察系统：采集10亿+行为数据，形成全流程指标体系，助力客户转化率与服务满意度提升。
统信报送系统：实现60张手工报表自动化，释放人力并降低错误率。
多部门智能化支持为总公司12个部门及2000名内勤用户提供数据支持，推动智能审计、风险管控等业务智能化转型。例如，通过大数据与AI结合，决策过程更精准，风险综合评级效率显著提高。
行业示范效应显著作为保险行业数字化转型标杆，长城人寿的模式为其他企业提供了可复制的经验，推动行业整体数字化进程。
长城人寿通过与腾讯云合作，成功构建了数据快速流通、标准化管理与智能化服务的数字化平台。该平台不仅解决了转型痛点，更通过数据价值释放与业务创新，为未来高质量发展奠定坚实基础。未来，长城人寿将持续深化数字化战略，以创新驱动提升客户服务水平与运营效率，引领保险行业迈向新阶段。