［摘要］随着保险业务的日益壮大和信息化进程的逐步推进，有效地解决保险公司的数据问题，变得日益紧迫和重要。本文描述了保险公司面临的数据问题和数据管理环境变化，对保险公司设立数据管理经理的必要性、重要性、紧迫性和可行性进行分析；保险公司数据管理经理是战略执行者、标准制定者、质量引导者、元数据管理者和部门协调者；保险公司设立数据管理经理无论是从数据的生命周期的宏观角度看，还是从数据的来源和使用的微观角度看，都具有重要的价值。 ［关键词］数据；数据管理；数据管理经理；数据战略规划 ［中图分类号］[KG*2]F840.32[KG*2]［文献标识码］[KG*2]A[KG*2]［文章编号］1004-3306（2008）08-0064-04 Abstract：[KG*2][WTBZ]Along with the expansion of insurance business and the advancement of informationization, it has become an increasingly important and pressing question how to effectively solve the data management issue of insurers. The paper presented the current data status of insurers and the external change of dada management environment. It also analyzed the necessity, importance, urgency and feasibility for insurers to appoint a data management manager. The data management manager is a strategy executioner, standard promulgator, quality guider, data manager and departmental coordinator. It is of great value for insurers to appoint a data management manager either from the macro point of data life cycle or the micro prospective of the source of data and its usage. Key words：[WTBZ]data; data management; data management manager; data strategic planning 随着保险业务的日益壮大和信息化进程的逐步推进，保险公司积累了大量的历史数据，也产生了各种类型的新数据。一方面，这些新旧数据成为保险公司最重要的财富，驱动了保险业务流程的发展和技术的改进；另一方面，各种各样的数据问题也困扰着保险公司的管理者；再加上保险行业的发展和保险的国际化进程，保险公司也面临着日益增加的外部数据来源和外部数据使用者。因此，如何有效地解决保险公司的数据问题，实现数据资产向效益的转化，促进保险公司的同业交流、跨行业发展及与国际接轨，变得日益紧迫和重要。 一、 保险公司数据管理面临的内部问题和外部环境 保险公司数据管理面临的内部问题就是数据本身的问题，从宏观上来看，是涉及到数据的整个生命周期：从数据识别、数据采集、数据生成、数据存储、数据传递到数据监管的整个过程都存在或多或少的数据问题；从微观上来看，主要是涉及保险公司的数据来源和扩大的数据需求方面的问题。而保险公司面临的数据管理的外部环境主要包括监管环境、技术环境、数据分析的角度和方法、全球化这四个方面。 （一）保险公司面临的数据问题[JP2]从宏观着眼、从微观着手保险公司面临的数据问题，便于保险公司对数据管理进行全面的部署并找准问题的切入点。[JP]1.宏观角度保险公司的数据生命周期如图1所示。（1）在数据识别过程中，存在数据规范性和可用性的问题；（2）在数据采集过程中，存在数据是否涉及数据所有者隐私或者来源是否具有权威性的问题；（3）在数据生成的过程中，存在数据生成的准确性问题；（4）在数据存储过程中，存在数据的完整性和一致性问题；（5）在数据传递过程中存在是否为正确的使用者提供特定目的数据的问题；（6）在数据监管过程中，涉及到数据的质量、数据的使用、数据的设计及检查规则和检查标准的问题。2.微观角度[FL）][CD10][HT6H]［作者简介］邹明红，经济学博士，现任新华人寿保险股份有限公司财务管理部副总经理；[HTH]李贞，现任北京尚洋信德信息技术股份有限公司高级经理。[FL(K2][HT5”][BG（][BHDWG59mm,WKW][TP<e:保险][BG)W][JZ][HTH\">ab9.tif>][BG)W][JZ][HTH]图1数据的生命周期从数据供给与需求的角度看，保险公司的数据来源日益增加，数据需求逐步扩展，归纳起来如下：（1）数据来源保险公司的内部数据，是保险业务流程的产物。但随着保险公司信息化进程的推进，某些保险公司受当初信息化规划的制约，内部数据常常分布在不同的系统中，缺乏企业范围内的统一数据视图和核心元数据仓库、数据质量存在问题或者数据质量不可测。而对于保险公司面临的日益增加的外部数据，又存在数据获取和交易过程不顺畅、内外部数据标准支持薄弱等问题。（2）数据使用保险公司的数据使用范围日益扩大，涉及到保险公司经营的各个环节，包括保险公司的战略规划、经营分析、客户服务、精算定价、市场营销、产品开发、骗赔骗保的识别和预防、损失控制、偿付能力报告和保监会上报等方面都离不开数据的分析和使用，但是在数据使用的过程中，存在缺少数据的问责机制、历史数据的不可用或者所获取的数据不易为用户所识别或所理解等问题。 （二）数据管理环境变化保险公司面临监管环境、技术环境、数据分析的角度和方法、全球化四个方面的变化，对保险公司进行数据管理和所设立数据管理经理的技能和专业知识提出了新的要求。 1.监管环境变化。监管部门从利用金融数据进行偿付能力监管逐步转向利用金融、统计数据和分析方法进行企业整体风险的监管；WTO的进程使中国保险公司不仅要遵从中国的会计准则，受中国相关隐私法的制约和监管，同时也要转变到遵从国际会计准则的监管和相应国际隐私法规的监管。这就要求保险公司的数据在公司内部的透明度增强，同时要保护企业数据的安全性和机密性、遵从与评级和财务报告相关的法律法规；在行业内部促进数据在地区内、省内和国内的互用性，明确定义数据标准和数据字典，提升数据在跨行业跨时间的连续性。 2.技术环境变化。从高度集中的控制技术发展到ASP①、互联网、XML②、局域网、个人电脑；从技术作为业务的限制发展到技术作为企业发展的推动力；从主机发展到局域网和高性能电脑，从数据采集发展到ETL③，并且利用全球定位系统④、射频识别⑤等新技术进行数据获取。这就要求保险公司在固定的时间管理超过许多流动连续数据点的数据，衡量这些新类型数据的数据质量，实时采集、使用和储存这些新类型的数据，保护数据免于不当使用，同时管理结构化数据和非结构化数据，认识到科技的影响，进行数据的再利用。 3.数据分析的变化。从传统的关于承保和定价的数据源到非传统的预测性模型和分析的新数据源⑥，从专门的风险管理到企业风险管理，从传统的精算定价方法到运用预测模型进行分析，这些都要求保险公司保证企业数据的质量，确保不同数据来源的企业数据交流，整合内部的、行业的和第三方数据来源，数据质量的关注点从有效性、及时性和准确性到完整性、透明性和准确性的转移，实时获取数据并且形成数据字典、数据视图和数据管理实施指南，从企业内部和外部的角度管理数据的内容和定义，提升数据的跨行业和跨时间的一致性。 4.全球化。保险公司面临着IT外包和在境外拓展业务的问题，这就要求保险公司扩展数据质量的关注点，以承认文化差异；需要数据字典、数据视图和数据管理实施指南，以承认在术语和定义上的差异，提升跨境数据的透明度；更加强调遵守国际评级报告，财务报告准则和偿付能力法规，更多地强调行业数据和数据交换标准，管理跨国界的数据的内容和定义。[FL）][CD10][HT6]①ASP：Active Server Pages的缩写，译为活动服务器页面，是一个编程环境，在该环境中可以混合使用HTML、脚本语言以及组件来创建服务器端的功能强大的Internet应用程序。②XML：是Extensible Markup Language（可扩展的置标语言）的缩写，是W3C组织于1998年2月发布的标准。使开发人员能够将结构化数据，从许多不同的应用程序传递到桌面，进行本地计算和演示。③ETL：数据的提取、转化和加载。④全球定位系统（GPS)：包括绕地球运行的24颗卫星，它们均匀地分布在6个轨道上。每颗卫星距离地面约1.7万公里，能连续发射一定频率的无线电信号。只要持有便携式信号接收仪，则无论身处陆地、海上还是空中，都能收到卫星发出的特定信号。接收仪中的电脑只要选取4颗或4颗以上卫星发出的信号进行分析，就能确定接收仪持有者的位置。⑤射频识别：“电子标签”的RFID（射频识别）：是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，作为条形码的无线版本，RFID技术具有条形码所不具备的防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读取距离大、标签上数据可以加密、存储数据容量更大、存储信息更改自如等优点。⑥新数据源：相对于传统的统计分析的数据源而言，是指人口统计信息、地理信息系统、第三方数据、非保险数据和非验证的数据来源。 二、 保险公司设立数据管理经理的必要性、重要性、紧迫性和可行性 面临上述的数据问题和数据管理环境的变化，保险公司要设立数据管理经理着手进行数据管理已是大势所趋，具体可从必要性、重要性和紧迫性及可行性等方面进行分析。 （一）必要性保险公司的数据问题日益凸现，但是目前在大多数保险公司尚未形成数据的问责机制，没有形成专门的数据管理岗位进行管理，从2007年8月安永会计师事务所发布的一份全球调研报告中可以看出，参会的保险公司或者咨询公司有88%的比例认为数据管理问题目前已经影响到了保险公司提供可信的、有效的财务数据的能力；而目前只有44%的保险公司已经成立了专门的数据治理部门或者团队进行数据管理；另外有33%的保险公司已经形成了正式的数据管理项目开始着手进行数据管理工作。因此，从数据管理问题对保险公司提供财务数据能力的影响和目前保险公司数据管理的现状来看，着手进行数据管理，设立数据管理经理势在必行。 （二）重要性保险公司的数据是企业重要的战略资源，是企业的资产，企业的一切决策都来源于数据。没有正确的高质量的数据，就没有正确的决策。保险公司着手进行数据管理，设立数据管理经理对保险公司管理决策具有非常重要的意义，有助于为保险公司的经营活动提供有凝聚力的、客观的观点，有利于保险公司对外部数据资源有客观认识，有助于公司管理者通过数据趋势和所呈现的规律性预测未来业务发展，有助于保险公司制定战略规划、识别业务流程改进和其他产能提高、评估公司运营结果。 （三）紧迫性保险公司进行数据管理的紧迫性源于内部原因，因为目前大多数保险公司受初期信息建设的局限，在保险数据问题日益突出的形势下，依然没有适合公司发展的数据战略规划，只是从某个局部看数据，导致数据资源、人力、物力、财力形成巨大浪费，事倍功半；保险公司没有着手进行数据管理，没有设立专门数据管理团队和相应的职责，没有形成数据管理的沟通机制，导致数据管理的责任分散、数据质量无法控制；也没有形成全面系统的数据管理意识，数据管理既不能从制度上得到保证，更无法从机制上得到贯彻执行，以至于目前大多数保险公司的数据无法支持新业务发展，也无法支持精算人员进行历史数据的积累和分析，进行业务发展的预测。因此，着手进行数据管理，设立专门的数据管理经理岗位，明确数据管理的职责和工作机制已经提上了紧要日程。 （四）可行性目前保险公司的数据使用者已经部分认识到了数据管理的必要性、重要性和紧迫性，并且也开始进行数据管理的咨询，虽然在国内保险公司还没有成功的实施数据管理项目的经验，但是在国际上已经有了相应的保险公司数据管理的成功案例可以借鉴。例如在美国，大型保险公司都有专门的数据管理部门，如AIG、the Hartford和Guardian Life Insurance等，并且国际上也有成熟的保险数据管理组织：ACORD①、ISO（美国保险服务局）也开始与平安保险、太平洋保险密切合作，IDMA与新华保险开始进行数据管理的合作，DAMA（数据管理协会）、CAS（北美财产险意外险精算师协会）和IIA（美国保险协会），这些国际上大型保险公司数据管理的经验和国际上成熟的保险数据管理组织对国内保险公司实施数据管理项目、设立数据管理经理具有借鉴作用。[HTH] 三、保险公司数据管理经理的设立和职责保险公司设立数据管理经理的岗位是与数据管理经理对数据管理所起的作用和所履行的职责紧密相关的。 （一）设立数据管理经理保险公司进行数据管理，首先需要从制度上明确数据管理岗位的人员要求和定位，任命数据管理经理进行数据的管理工作。数据管理经理对保险公司的数据负责，管理数据生命周期的各个环节，确保保险公司的数据满足内部和外部用户的需求，同时数据管理经理所辖数据管理部门是公司业务部门和技术部门沟通的桥梁和纽带，保障数据在公司范围内的一致共享，支持公司的业务战略和IT规划的实施和良性互动，实现公司范围内数据的再利用，随着时间的推移和历史数据的积累，以获取数据的最大价值；同时，公司内部设立专门的数据管理部门，对外有助于保险公司和贸易合作伙伴交流信息，树立保险公司诚信的企业形象，保护企业的数据资产。数据管理经理是公司数据的管理者，要从业务的角度理解用户需求，能够提供跨部门的专家经验的指导和培训的支持。数据管理经理不仅能快速理解业务用户需求，同时也能高效地将业务需求转化成技术需求，进行业务部门和技术部门之间的有效联络。[JP+1]数据管理岗位是沟通与协调技术岗位和业务岗位的中介，是将保险公司的承保、营销、理赔、客户服务、产品开发等业务部门的多种需求，通过建立的数据管理功能，转化为可实现的信息技术部门的技术需求，可见，设立的数据管理岗位是业务部门与技术部门的联络中心和协调中心，这对作为数据管理岗位的责任人和执行者——数据管理经理的沟通协调能力、熟练掌握业务语言和技术语言的专业技能提出了较高的要求。但要从公司层面、跨功能部门范围内实现这种数据管理和数据需求的沟通工作顺畅有力开展，不仅需要对数据管理经理的人员素质做出明确规定，更需要保险公司在制度上和机制上明确规定数据管理经理这一岗位的职责。[JP] （二）数据管理经理职责①ACORD：合作运营研究及发展协会。成立于1965年，从1970年开始成为一个独立组织，是世界上最大的保险行业标准化组织。ACORD的目标是以更加简单和统一的方式促进保险行业及其相关行业的数据交流。保险公司数据管理本身是一个非常大的管理框架，包括核心的数据管理和数据战略规划，数据架构、数据分析和设计，数据库管理，数据安全管理，元数据管理，商务智能和数据仓库，参考和主数据管理，数据质量改进及非结构化数据管理。 纵观保险公司数据管理的功能，作为数据管理岗位的责任人——数据管理经理的主要职责可概括为以下五个方面： 1.战略执行者。保险公司的数据管理经理负责执行公司数据董事会或者委员会制定的数据管理战略和数据政策，并根据数据管理战略制定相应的数据管理的规则和流程，对所辖数据管理团队的人员岗位职责和分工进行明确规定，并制定相应的数据管理人员的绩效和考核激励机制，保障公司数据管理战略的落实和贯彻执行。 2.标准制定者。保险公司的数据管理经理负责建立和监督执行数据管理的标准，当所制定的数据标准与新的行业标准或者规则发生冲突时，需要升级和重新定义数据管理的标准。同时数据管理经理还需要制定所辖数据管理人员数据管理工作的标准和相应的检查机制，保证数据管理工作的质量和效果。 3.质量引导者。保险公司数据管理经理是公司数据质量的引导者和监测者，一旦数据管理经理发现数据运营中的质量问题，要及时向其上级数据管理委员会报告数据质量问题，同时对相应出现数据质量问题的功能部门进行风险提示或者预警报告，以便保险公司进行数据质量的持续改进。 4.元数据管理者。保险公司的数据管理经理是公司元数据①的所有者和推动者及管理者，要真正实现保险公司的数据在企业范围内共享，降低数据冗余和维护成本，元数据的管理非常必要，而作为数据管理的责任人——数据管理经理需要完全支持元数据的管理和使用，包括确保有充足的数据管理人员、必要的财力和技术资源的投入。 5.部门协调者。保险公司的数据管理经理不仅是数据管理团队内部的协调者，也是数据管理部门与其他业务部门、技术部门之间的协调者。一方面数据管理经理协调数据管理团队内部的人员职责分工和任务管理，另一方面协调数据管理团队和其他业务部门、技术部门之间的需求和标准等方面的沟通问题。四、保险公司设立数据管理经理的价值保险公司设立数据管理经理无论是从数据的生命周期的宏观角度看，还是从数据的来源和使用的微观角度看，都具有重要的价值。 （一）宏观角度如上文分析保险公司面临的数据问题宏观角度所述，保险公司的数据有着自身的从数据识别、数据采集、数据生成、数据存储、数据传递到数据监管的生命周期，如果保险公司着手进行数据管理工作，设立数据管理经理，在数据生命周期的六个环节都具有重要价值。 1.从数据识别看，保险公司数据管理经理作为数据质量的引导者，能够识别业务需求，所需数据的质量要求，监测数据质量，识别有效数据。 2.从数据采集看，保险公司数据管理经理作为标准制定者和元数据管理者，有利于数据管理者与用户合作，为业务用户和IT提供数据规范；确定保险公司获取数据标准；决定数据接口；降低数据采集成本；保持内部编码指示、表格和文件及外部统计图、需求文件满足制定的标准；定义企业数据字典内容，有助于创建一个企业统一数据视图。 3.从数据生成看，保险公司数据管理经理作为数据战略执行者、标准制定者和质量的引导者，有助于辅助数据用户为现有和新产品定义数据需求，根据数据标准和业务规则生成新的所需数据，有利于发展和维护IT系统，以支持许多数据功能。 4.从数据存储看，保险公司数据管理经理作为元数据管理者和质量的引导者，有助于企业所存储的业务数据和财务数据的核对，提供数据质量控制，提供数据获取和定位的专门知识，有助于数据仓库的建设和推广。 5.从数据传递看，保险公司的数据管理经理作为战略执行者、部门协调者和质量的引导者，有助于为内部和外部报告形成数据规范，发展并保持数据报告工具，为内部用户传播数据、为外部监管者报告数据，确保保险公司遵从数据报告法律法规，为各功能业务部门提供数据的分析。 6．从数据监管看，保险公司的数据管理经理作为质量的引导者和标准的执行者，有利于建立企业内数据质量标准，同时监视遵从行业的数据质量标准和国际上的数据统计规则和国际数据质量标准，同时保护保险公司数据的机密性和安全性。 （二）微观角度数据可用来快速响应业务需求，业务需求随之驱动数据需求。 1.数据来源。保险公司的数据管理经理作为元数据管理者、标准执行者和质量引导者，有助于保险公司建立核心元数据仓库、改进数据质量；利用保险公司日益增加的外部数据，促进内外部数据标准的一致性。2.数据使用。保险公司的数据管理经理作为数据战略的执行者，有助于使所管理的数据快速响应业务需求，通过数据战略的执行，进行历史数据的转化，与新的数据及日益增加的外部数据来源进行整合、为公司所用。同时，保险公司的数据管理经理作为部门协调者，有助于业务部门和技术部门的互动，一方面业务需求驱动数据需求；另一方面数据需求又驱动技术需求，真正实现数据转化成信息、提炼成知识，实现公司利益最大化。 ［编辑：王一心］ ①元数据（Meta Data）：是关于数据的数据Data About Data。元数据按其描述对象的不同可以分三大类：技术元数据、业务元数据和管理元数据。
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