如何在银行保险中共享客户数据

VIEWPOINT 2024 数据 INBANCASSURANCE 提升数据利用作为差异值 以客户为中心的方法已成为金融服务领域的当务之急，越来越多地得到大量市场和客户数据的处理以及其他因素的支持。然而，复杂且不断变化的监管环境给个人数据共享带来了挑战。本观点分享了一些解决这些挑战的最佳实践，以充分发挥个人数据在银行保险领域的潜力 。 AUTHORS JoséGonzálezEduardoMunguíaBorjadelaCuestaRonaldEngelYoshiroMakitaAndreasBuelow 解锁数据的全部潜力 银行和保险公司合作提供比他们自己开发的产品和服务更量身定制的产品和服务。然而，有效的定制只有通过深入了解客户的个人情况才能起作用。因此，访问最大数量的有意义的个人数据已成为提供适合每个客户需求和行为的产品和服务的关键因素。 银行和保险公司之间的联盟使他们能够充分利用这两个世界：广泛的客户知识和广泛的销售分销网络，具有深厚的专业知识，可以转化为简单，量身定制的解决方案和产品。 尽管理论上很清楚，但实现平稳协作是一个复杂的挑战；数据所有权、多个利益相关者、不同的公司和角色、独立的战略路线图、广泛的机会以及隐私和合规性限制是一些 克服这些问题和实施障碍需要围绕四个工作流构建的企业方法（见图1）： EFFECTIVE CUSTOMIZATIONONLYW或KS THROUGHADEEPUNDERSTANDING OFTHECUSTOMER的PER SONALSITUATION 1.Business了解数据的潜力，优先考虑数据共享机会，并定义可行的路线图 2.Legal-确保法规遵从性，管理客户同意并制定隐私政策 3.技术-部署所需的技术堆栈，以在正确的时间正确捕获和处理数据 4.运营模式-协调从机会识别到实施的团队和能力 图1.企业方法的四个工作流 Business 数据潜力、用例优先级和路 线图定义 Legal 法规遵从性、同意管理和 隐私政策 技术 技术堆栈, 如何在何处捕获和处理数据 运营模式运营数据模型- 从识别到实施 来源：ArthurD.Little 业务：了解数据的潜力 调整银行和保险公司之间的业务战略对于成功的数据共享计划至关重要。银行和保险公司（以及潜在的合资企业）都面临着广泛的机会 数据驱动的机会通常被呈现为用例，其中个人数据处理的特定应用被描述为明确的目标。 为了确保用例的识别转化为为客户提供真正的价值，同时提供一致的用户体验， Itisnecessaryfirsttosetclearprioritiesandobjectives.Thisstepmayinvolvesidentifykeycustomersegments,drawingmarketingcampairs,designinginnovativeproductsandservicesthatfatingtospecificcustomerneeds, 通过调整所有合作伙伴之间的业务战略，所涉及的组织可以最大化数据共享的好处，并以务实和非整体的方式推动增长。 四个步骤的过程可以成为将想法转化为可行的实施路线图的有用工具： 1.定义使用数据的短期和长期目标。每个公司都有自己的 优先事项（例如，创新产品，卓越的客户服务，物联网的使用），这些应该反映在雄心中。 -长期抱负的例子。开发 更多创新的产品和客户服务；确保提供的产品和客户服务都在 为每个客户量身定制的方式。 BOTHBANKSAND INSURANCECOMPANIESFACEAWIDEARRAYOFOPP ORTUNITIES当DIVINGINT OTHE数据WORLD -短期野心的例子。 增加每个客户的平均产品数量;包括与个人情况相关 的变量（例如，如果有人最近成为父母或开始创业活动），以更好地了解和服务客户。 2.将雄心转化为数据用例（例如，定义，数据流 ，影响杠杆）。在定义野心后，研讨会可能有助于用例识别和定义。 -短期野心的例子 翻译为用例。创建一个触发器，以检测客户何 时成为或即将成为父母，并提供量身定制的人寿保险单。请务必让来自不同领域的专家参与进来 识别用例并考虑每个公司的投资组合和业务动态 ，因为不同的用例可能会产生明显不同的影响。例如，尽管在适当的时候提供简单的银行保险产品可能具有良好的渗透率，但提高保留率和更新率可能会转化为更大的经济影响。 -定义群集或区段以简化 识别用例。如图2所示，在考虑客户旅程的不同步 骤时，识别潜在用例可能会更容易。 图2.数据用例识别示例 投资组合管理 量身定制的续订定价 定制的续订旅程 恢复模式 索赔 快速支付模型 有效管理提供商 智能合约 服务 倾向于支付模型 基于生命周期价值的分段操作 “下一个最佳行动”模型 Sales 基于事件的操作 检测保险不足的客户 数字支持工具 价值主张 价格敏感性模型 通过IoT/可穿戴设备进行奖励计划 基于使用的保险 来源：ArthurD.Little 3.根据利益相关者的偏好和条件对用例进行分类。 Classificationcannotoverlookeconomicaspect(businesscasesneeded),companies'capacity,anddefinedobjective.Thesearetypicallyaddressedintwosteps: -定性分类进入高， 基于用例的启用者性质（即，简化其他用例的未来实施），与整体公司战略的一致性，易于实施和潜在影响（高级估计）的中等或低优先级 -最终分类,考虑详细 高优先级案例的商业案例(即以前分类的“赢家”) 4.为所有验证的优先用例建立实施路线图 利益相关者。重要的是要考虑用例将部署在哪个实体中，因为它将确定开发所需的资源。 -跨利益相关者的示例。如果所有的 优先用例将在银行方面开发，可能会有延迟，而保险方面可能会显示空闲能力。 法律：法规合规性优先级 在考虑个人数据共享时，可能会想到的第一个挑战是如何驾驭围绕个人数据保护的复杂法律环境。银行和保险公司必须遵守法规，例如 如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)、美国的《加州消费者隐私法》(CCPA)或其他地方的类似条例。这些条例通常要求组织在收集、处理和共享个人数据之前获得客户的明确同意。此外，公司必须确保数据得到安全存储并保护，防止未经授权的访问。 法律工作流程有一个清晰简洁的任务：建立一个平衡和全面的法律框架，允许在短期和长期实施数据使用案例。尽管如此，在没有业务方面的适当支持和指导的情况下 ，使每个人都可以接受的法律框架措辞可能具有挑战性 。此外，客户同意并不是构建法律框架的唯一组成部分 ；合法利益、隐私政策和匿名化技术解决方案的使用是强大的资源，可能会加快实施速度，甚至在监管机构的眼中提供额外的安全性。 每个伙伴关系都应深入分析。考虑到每个法律设置的特殊性，在解决数据共享机会时始终可以应用四个关键知识： 1.定义潜在的用例。在开始建立法律框架之前，对潜在用例（短期和长期）的详细定义（包括需要哪些个人数据和数据流）至关重要，因为它必须尽可能具体以确保健壮性。法律和数据分析团队之间的合作对于在个人数据的重要性和所开发模型的准确性之间进行正确的权衡是必要的。例如,地理位置可以是关键数据,其可以替代地由邮政编码代替,而不妨碍所得模型的准确性。 2.在用例的不同阶段考虑并利用不同的法律使能者。 数据分析模型通常在部署之前需要一个训练阶段 ，并且每个阶段的相应数据处理可能会有很大不同。因此，法律框架应该准备好处理这些 使用数据分析模型的两种方式。 3.管理客户接触点。有效管理客户接触点是收集更多客户同意和确保合规性的关键。 4.采用匿名化技术。匿名技术可以增强数据保护。但是 ，匿名化过程也受到监管，如果不能有效应用，可能会缩小用例的潜在影响。存在匿名化技术,其保留最大量的信息,同时确保结果的法规遵从性(通常由所得匿名化基础的K-匿名性和L-多样性因子来衡量)和联合学习技术,其允许利用所有可用信息训练模型,并且在各方之间没有“物理”数据共享。 CUSTOMERCONSENTISNOTHEONLY COMPONENTOFBUILD在GTHE LEGALFRAMEWORK 技术：诊断和替代 由于没有最好的平台替代先验-开发新的共享银行- 银行平台，迁移到 可用平台、现有平台之间的共存/通信-每种情况应该考虑利益相关者的具体情况和策略进行研究。 尽管有很多替代方案，但应该使用一些必要的分析来认可选定的替代方案。这些评估中包括实体之间的关系。例如，一个利益相关者可能是另一个利益相关者的子公司，因此其平台可能嵌入父环境中。其他关键考虑因素涉及特定的软件许可证、安全性和访问控制。IT安全和法律部门必须仔细检查这些问题。当链接到进行更新和改进的平台演进路线图时，这些评估变得更加复杂。反复遵循基于sprint的方法。 这种复杂性是技术诊断和进化方法转化为无休止讨论的原因之一。然而，我们发现了一个终极真理：技术无法驱动商机或用例。相反，企业必须指出机会，技术应该被用来找到必要的推动者来创造这些机会，因为总有一种方法可以让事情发生。 操作模式: 确定实施 如果没有适当的协调，克服以前的挑战可能毫无意义。考虑到采用数据驱动的业务需要高层管理人员的积极参与 ，不同领域的团队之间的合作以及对结果和绩效的持续监控，数据用例所需的协调甚至更具挑战性。 根据ArthurD.Little（ADL）的经验，三级治理模型 （参见图3）允许定义和实现具有实际业务影响的数据用例： 1.商业委员会/董事会。高层管理人员必须负责识别机会并确定要通过数据解决的优先事项。这些机会和优先事项必须与公司的抱负和利益保持一致。 尽管业务委员会不负责定义实际用例， 它必须制定并认可实施路线图，以确保所有各方都有必要的承诺。 2.战略和治理委员会。该委员会不仅负责详细说明如何实施和运行每个用例，还负责分配必要的资源以满足业务委员会/董事会定义的路线图。技术和法律团队成员必须参与用例，详细说明活动，因为他们的意见对于确保充分的客户体验和法规遵从性至关重要。 3.项目委员会。该委员会的职责超越了用例的实施，因为监控和微调是在 数据驱动的业务。为每个用例分配所有者有助于在用例部署后产生初始牵引力，并为业务委员会/董事会提供足够的可见性，以了解未来的业务机会。 再次，应该深入分析每一个合伙企业。每个合伙企业的不同结构（例如，银行+保险公司、银行+保险公司+合资企业等）会给定义增加额外的复杂性。 根据ADL的经验，可以通过确保职责分离（如前所述 ）并在不同的委员会中保持“尽可能减少”的受众来处理这种额外的复杂性。 图3.在三个级别定义的治理模型 商务委员会/董事会 识别机会并与用例路线图保持一致 战略与治理委员会 定义操作和分配资源 项目委员会 跟踪部署后的发展和性能 来源：ArthurD.Little Conclusion 路径FORWARD ORGANIZATIONSMUSTREMAINAGILE,CONSTANTLYREASSESSINGTHEIR STRATEGIESANDPRIORITIES 协调业务战略和设定明确的目标是为客户提供真正价值和提供一致的用户体验的关键步骤。组织必须在围绕个人数据保护的复杂法律环境中导航，同时建立平衡和全面的法律框架。技术不应驱动商业机会或用例；相反，它 最后，银行和保险公司之间的有效协调对于成功实施数据分析模型至关重要。 通过采用结构化方法，银行和保险公司可以释放个人数据共享的全部潜力，并推动银行保险行业的增长，从而提供满足客户需求的创新产品和服务。随着行业的不断发展，组织必须保持敏捷，不断重新评估他们的战略和优先事项，以确保他们满足客户不断变化的需求。 自1886年以来，ArthurD.