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运营商大数据行业应用解决方案

中国移动通信***（以下称：“广东移动”）

2016年1月项目概况

项目背景

党的十八届五中全会提出要实施“国家大数据战略”，这是大数据第一次写入党的全会决议，标志着大数据战略正式上升为国家战略。大数据的应用已经成为当今重要的发展领域， 也会对我国保险业的发展带来深远影响。同时， 保险业自身的一些问题与行业数据特征，也将制约保险业大数据应用的快速发展。

第一，保险业整体信息化水平偏低。一是全行业 IT 投入不足。我国保险业年均 IT 投入占总保费 1%左右，而美国保险业 IT 投入占比 6%左右，远远高出我国年均水平。二是核心竞争力不足。 2000 年至今，国内保险业与风险管理或计算相关的发明专利仅有 17 项（其中包含来自境***、个人的合计 5 项），美国同期相应发明专利670 项，而我国同期银行业管理或计算相关的发明专利高达 1044 项。三是 IT 投资结构有待完善。我国目前年均软硬件和专业 IT 服务分别占总投入的 83%和 17%，后者远低于美国保险业专业 IT 服务 40%的占比我国保险业 IT 服务亟待加强。

第二，保险业客户数据具有低频、低粘度和低维度特点。相对通讯、互联网行业极高的客户黏性，保险产品具有明显的低频、低粘性特征。通常情况下若无理赔发生，客户极少主动参与***互动，***也很难获取已有客户的偏好。 目前产***大部分客户信息维度非常低，一般个人客户只有身份证号与姓名等静态数据，缺乏动态客户偏好数据，使得保险业的产品和服务创新难度巨大。

第三，客户缺乏信息真实性与及时性。由于销售渠道制约，大量的客户联系方式为代理渠道联系方式，而非客户本人。这直接导致大量保险到期客户无法被联系，***续保某某。随着客户异地工作成为常态，通讯方式的变更也很平常，这种高频变动使数据的真实性得不到及时更新，将直接影响保险风控管理等核心业务环节。加快保险业大数据实际应用， 仅依靠行业内部数据积累是非常不够的，还应整合外部自然及客户动态偏好等数据。基于外部时间和空间的自然数据，包括地理信息、地表气象数据和保险损失数据，将应用于巨灾保险和农险等领域；基于外部高频、高某某的客户动态偏好数据，在车险领域将有广泛应用。如基于车险用户行为保险（UBI），不但需要集成外部车载数据， 还需要获取车主是否是兼职专车行为等多维度信息（比如目前流行的订车服务优步UBER）。通过整合内外部数据资源，能够有效丰富行业数据维度，逐步提高行业客户数据频率与粘性，推动行业产品服务创新。

由于广东移动大数据与保险行业数据存在天然互补性， 可有效利用广东移动数据来弥补保险行业数据的不足。 一是广东移动数据相对互联网的数据更全面更丰富，数据质量极高。二是广东移动数据为高频、高某某，其数据可有效地嵌入承保、理赔和客服回访等环节。三是广东移动大数据的应用必须依靠明确的重量级行业， 而保险行业体量足以匹配。

项目目的

本次合作项目广东移动可以充分发挥自身数据优势、技术专业能力优势来有效解决保险业内生需求，进一步发掘保险行业大数据价值，

此次合作项目具有重大的社会和经济意义。

一是平台首次完成了广东移动数据引入保险行业的工作，填补了国内保险大数据的空白。

二是平台可直接改善行业的数据质量，拓展大数据的应用领域，通过高性价比引入外部有效数据资源， 可极大降低行业大数据使用门槛和IT成本。

三是平台能够衍生出更多行业服务，同时也为监管机构提供创新的非现场监管手段，例如更精准的车险反欺诈服务等。四是平 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 安排表

工作计划

工作明细

实施内容

时间安排



1.商务沟通

1.1沟通具体需求，确定商务方案

沟通需求；

洽谈商务；

签订合同。

10工作日





1.2签订商务合同







2.功能开发

2.1 确定业务流程及开发需求

数据接口；

流程设计；

开发需求。

22工作日





2.2技术开发

功能开发





3. 功能测试

3.1 虚拟号查询测试

数据测试；

流程测试。

15工作日





3.2 虚拟号绑定测试

数据测试；

流程测试。





4.上线运行

试运行

验收培训；

试运行；

正式上线

15工作日





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