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為什么企業(yè)總是很難真正做到“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”?

作者: 永洪BI??來源: 永洪科技??時間:2022年06月22日

 

為什么企業(yè)總是很難真正做到“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”?

 

隨著諸多企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進入成熟期和收獲期,數(shù)據(jù)的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛和深入,不僅僅局限于數(shù)據(jù)的可視化展示,如報表、看板等,更要求可以真正推動業(yè)務(wù)科學發(fā)展,其中“科學決策”成為了關(guān)鍵之一。

 

在過往的數(shù)據(jù)支撐決策中,通常是以數(shù)據(jù)為先,決策者參考數(shù)據(jù)結(jié)果進行決策。但這種方式的問題在于無法避免“慣性思維”,即依然以自身視角查看、解讀報表,再根據(jù)自身經(jīng)驗做出決策,沒有系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)思考意識,數(shù)據(jù)只起到了對于決策的少量輔助功能。

 

正如Gartner所判斷:以決策為中心的數(shù)據(jù)和分析逐漸替代以數(shù)據(jù)分析為驅(qū)動的決策。永洪科技認為,做到以決策為中心的數(shù)據(jù)和分析,需要從以下兩個方面入手——

 

1、深入業(yè)務(wù)場景建立數(shù)據(jù)體系

以決策為中心的數(shù)據(jù)和分析,需要保障數(shù)據(jù)以業(yè)務(wù)決策為出發(fā)點和落腳點,這就要深入業(yè)務(wù)決策場景進行數(shù)據(jù)體系的建立,其關(guān)鍵在于對業(yè)務(wù)的層層分解,形成可量化的指標。

 

以保險行業(yè)的承保模塊為例,從基礎(chǔ)、過程、結(jié)果三個方面出發(fā),構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)指標體系。

 

如何分析一個保險公司核保風險管控水平?基于風控流程,一般從三個層面出發(fā):一是風控基礎(chǔ)分析,二是風控過程指標分析,三是風控結(jié)果評價。

 

 
   


 

 

第一層是核保風控基礎(chǔ)指標分析

風控基礎(chǔ)分析一般從6個維度出發(fā)。判斷一個公司核保制度是否完善、核保流程是否規(guī)范、投保材料是否完善、公司使用條款是否合規(guī)、是否有系統(tǒng)的分析報告,核保人員配置狀況。通過對以上基礎(chǔ)管理工作的分析和評價就可以得出核保風險基礎(chǔ)工作是否存在漏洞。

 

第二層是核保風控過程指標分析

核保過程監(jiān)測指標可以從以下6個維度進行分析:保險費率的走勢、財產(chǎn)險續(xù)保率、保險業(yè)務(wù)的銷售費用率、已報告賠付率、變動費差影響比率、保費增長率。

 

這一層次主要反映核保風險管控的技術(shù)水平,技術(shù)是核保風險管理的核心,包括風險評估與選擇、保險費率的擬定、保費業(yè)務(wù)手續(xù)費用的核算、自留保額的選擇、保險標的再保風險選擇。

 

以上核保風險管理將會對經(jīng)營的結(jié)果產(chǎn)生重大影響。核保風險管理技術(shù)較高的公司過程檢測指標往往較好,對公司的發(fā)展產(chǎn)生正價值。核保風險管理技術(shù)較差的公司過程檢測指標往往較差,對于公司業(yè)務(wù)發(fā)展將會產(chǎn)生破壞價值,不利于企業(yè)的長久發(fā)展。

 

第三層是風控結(jié)果評價指標分析

核保結(jié)果評價指標可以從3個維度進行分析:公司的已賺保費比例、綜合費用率、綜合賠付率。產(chǎn)險公司各項核保風險管理的工作成績最終體現(xiàn)在公司的保費達成與承保利潤上,結(jié)果指標是反映核保風險管理的決定性指標。通過對核保風險管控結(jié)果指標的分析發(fā)現(xiàn)核保工作在那個板塊存在問題,并可以進一步細化分析找出具體的原因并加以改善,從而提高公司的經(jīng)營效益。

 

以此,從業(yè)務(wù)場景出發(fā)構(gòu)建數(shù)據(jù)和分析,最終無論是形成報表還是管理者駕駛艙,都可以構(gòu)建以決策為出發(fā)點、以數(shù)據(jù)為工具的數(shù)據(jù)體系。

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2、IT與業(yè)務(wù)相融合的協(xié)作體系

以決策為中心的數(shù)據(jù)和分析,需要重塑企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用的組織結(jié)構(gòu),改變以IT為數(shù)據(jù)分析主體、業(yè)務(wù)人員為數(shù)據(jù)應(yīng)用主體的模式,這樣的模式的問題在于容易造成數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的割裂,同時使業(yè)務(wù)人員難以建立起數(shù)據(jù)思維,以決策為中心的數(shù)據(jù)和分析更無從談起。

 

因此需要改變這種模式,將分析與應(yīng)用合二為一,真正做到從決策出發(fā)的數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用。一方面,數(shù)據(jù)分析的IT人員應(yīng)當走進業(yè)務(wù),在組織層面劃分到業(yè)務(wù)部門,或是成為類似于“IT BP”的角色;另一方面,更重要的是讓業(yè)務(wù)人員具備數(shù)據(jù)分析能力和思維,這樣在工作中使決策和數(shù)據(jù)合二為一??梢詮囊韵聝蓚€方面進行:

 

工具方面,可以降低數(shù)據(jù)分析難度,并提供智能化的決策輔助。例如永洪BI的簡單易操作性,可以實現(xiàn)分析體系標準化,統(tǒng)一分析口徑及計算邏輯報告輸出自動化,全流程自動化完成數(shù)據(jù)綜合分析,拖、拉、拽即可生成報表。同時可以通過永洪BI實現(xiàn)“AI平民化”應(yīng)用,全流程可視化建模,降低AI應(yīng)用門檻,使AI深度分析與BI數(shù)據(jù)可視化深度融合以實現(xiàn)聯(lián)動分析,使零基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員可以實現(xiàn)深度的自助分析,帶來更多自動化功能及業(yè)務(wù)創(chuàng)新洞察力。

 

思維方面,可以著力培養(yǎng)企業(yè)中的數(shù)據(jù)分析氛圍,構(gòu)建有利于提升全員數(shù)據(jù)分析能力的制度。例如,某大型制造企業(yè)在企業(yè)內(nèi)部打造了一系列培訓課程,并制定了初級、中級、高級的數(shù)據(jù)分析師成長機制,建立了數(shù)據(jù)分析師的執(zhí)行制,即初級、中級和高級數(shù)據(jù)分析師的晉升是在執(zhí)行過程中升級,如果積極地進行了數(shù)據(jù)分析工作,就可以獲得附加分。同時,還在整個集團范圍發(fā)起了數(shù)據(jù)分析師大賽,提升員工的參與性和積極性。以此,構(gòu)建了數(shù)據(jù)分析氛圍,有利于提升全員數(shù)據(jù)分析能力。

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