為甚麼數據管理將成金融業務增長利器？

作者為：SAS 香港總經理何偉信

大數據近年雖為矚目熱話，但如何有效地收集、管理及分析數據，從中取得有助提升業務決策效能的洞見，則絕非易事。智能數據管理及分析早已於金融業扮演著中流砥柱的角色，銀行及金融機構極度依賴數據分析提升業務營運效率，涉及的範嚋包括反洗黑錢、欺詐管理及風險預測。具價值的數據大多散佈在公司內部不同系統，又或來自外部的非結構化資料，如社交網絡。只要懂得妥善管理雜亂零散的數據，便可轉化成為重要的資產及商業價值，加快回應客戶的急切之需。

整合客戶數據　助推個人化保險產品

保險業是金融界利用數據方案改善業績表現的例子之一。評估風險、並在風險發生之前預測損失情況可謂保險公司面臨的重大挑戰。保險公司的客戶數據量如此龐大繁複，若缺乏有效的數保險據管理及分析工具輔助，要從中挖掘具價值的資訊絕對舉步為艱。保險公司在進行數據管理前，可先釐清以下問題：

1. 現存數據是否易於進行存取、清理、整合及儲存？
2. 每個部門的員工會使用哪些類型的數據？
3. 現行系統能否支援實時數據分析？

以紐西蘭保險公司 FMG 為例，利用數據整合解決方案管理其龐大的跨部門數據資料庫並整合至單一管理介面、簡化數據存取過程、及實現數據架構現代化。現時 FMG 的銷售人員於彈指間即可掌握每位客戶的詳細投保資訊及過往記錄，從而根據客戶特質建議更貼近個人需要的保險產品及承保金額。

應用數據方案　加快風險及理賠估算

每逢發生天災人禍，保險公司總逃不過處理程序繁瑣，而且牽涉客戶甚廣的調查及賠償措施。位於紐西蘭南島的基督城於七年前發生 7.1 級大地震，FMG 透過數據整合解決方案估算出有機會受地震影響的投保客戶及損失情況，於肇事後短短兩小時內迅速作出回應，前往受影響地區為客戶提供緩助，其客戶中心亦即時候命回應客戶的理賠查詢。可見數據管理能為保險公司作強大後盾，大幅提升處理突發事故的效率。

保險公司作出承保（underwriting）決定前，往往由核保人員根據投保人及受保財產的多項因素作出仔細的風險及危險程度評估，以決定承保金額。當中涉及大量的數據分析，而具備全面的數據管理則可令分析工作事半功倍，如 FMG 採用可視化分析加快核保過程。

數據分析在各行各業日漸普及，金融界別亦開始更進一步，利用可視化技術於雲端為規模更廣、結構更複雜的數據進行關聯分析，令用者更易於從數據中挖掘有利業務決策的資訊。數據方案為金融機構大幅簡化以往繁複的風險及損失分析程序，金融機構亦需善加運用數據洞見，以全面提升客戶體驗為目標，方能維持競爭優勢。