北京随创信息技术有限公司深耕保险行业数据服务领域，依托十余年金融科技实践经验，推出保险行业数据管理及治理整体解决方案。方案深度契合银保监会监管要求与企业内部管理需求，以 “标准化建设、全流程管控、高质量输出” 为核心，构建覆盖数据全生命周期的治理体系，助力保险公司破解数据质量难题、满足合规要求、释放数据资产价值。
合规达标：满足银保监会《监管数据质量专项治理工作》等政策要求，确保 EAST 报送、保单登记、反洗钱、偿二代等监管数据的真实性、准确性、完整性与一致性。
质量提升：解决业财数据不一致、实收数据混乱、监管报送信息缺失、运营数据逻辑错乱等核心问题，建立数据质量持续优化机制。
体系完善：搭建统一的数据标准、元数据、主数据、数据质量等管理体系，形成 “组织 - 制度 - 技术” 三位一体的数据治理架构。
价值释放：为精细化经营、风险管理、精准营销、决策支持等场景提供高质量数据支撑，推动数据资产化运营。
多层级组织架构：建立 “决策层 - 管理层 - 执行层” 横向协同、纵向贯穿的治理组织，包括数据治理委员会（重大决策）、数据治理综合管理部门（统筹协调）、业务与技术执行团队（落地实施），明确各层级职责分工。
全维度制度体系：制定数据战略与规划、数据组织与职责、数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据安全与隐私保护等一系列规章制度，覆盖数据治理全领域。
数据认责机制：将数据资产与管理职责落实到具体部门，明确数据录入、加工、使用、维护等各环节的责任主体，形成 “数据到部门、责任到部门、评价到部门” 的管控模式。
数据标准管理：参考国家及行业标准（GB/T 36073-2018、JR/T 系列行业标准），结合企业业务实际，建立涵盖业务术语、主数据、数据元、指标、代码等的统一标准体系。通过标准录入、映射、发布、变更等全流程管理，实现 “书同文、车同轨”，支撑数据跨系统整合与共享。
数据质量管理：采用 “问题驱动 + 主动防控” 双模式，构建全流程质量管控体系。
事前：制定完整性、准确性、一致性、及时性等质量度量规则，嵌入业务系统源头防控；
事中：通过数据质量监控平台，对数据生产、加工、流转过程进行实时监测，自动识别异常数据；
事后：建立问题台账、根源分析、整改优化、复核验证的闭环处理流程，同时通过存量数据清洗、补录，解决历史数据质量问题。
元数据管理：覆盖业务元数据（业务术语、指标定义、业务规则）、技术元数据（数据模型、字段属性、ETL 流程）、操作元数据（调度日志、运行状态），建立数据血缘追踪与影响分析机制，形成企业数据地图，支撑数据全生命周期可追溯。
主数据管理：聚焦客户、产品、机构、员工等核心主数据，建立统一的主数据识别、清洗、整合、同步机制，确保主数据在全公司范围内的一致性与准确性，为跨部门、跨系统数据应用奠定基础。
数据安全管理：建立数据分级分类标准，对敏感信息进行加密、脱敏处理，规范数据访问权限与操作流程，加强数据安全审计与风险监控，防范数据泄露与滥用风险。
风险监控体系：围绕承保、理赔、财务、反洗钱等核心场景，建立涵盖业务财务一致性、操作合规性、数据完整性、逻辑合理性等多维度的风险监控规则库，覆盖车险、财产险、意健险等主要业务类型。
全流程优化：通过 “评估分析 - 提升设计 - 实施复核” 三阶段流程，开展数据探查、问题诊断、规则设计、数据清洗、系统优化等工作，重点解决监管报送中关键信息缺失、代码不规范、逻辑矛盾等问题。
持续监控与考核：建立监管数据质量常态化监控机制，定期生成质量报告；将监管数据质量纳入考核体系，通过定量与定性结合的考核方式，推动各部门落实数据质量责任。
行业深耕：聚焦保险行业特性，深度理解监管政策与业务流程，拥有太平洋保险、大家保险、中国人寿等众多头部企业服务经验，方案针对性强、落地性高。
技术支撑：依托自主研发的数据治理平台，实现数据标准、质量、元数据、主数据等管理功能的一体化集成，支持自动化数据探查、清洗、监控与报告生成，提升治理效率。
体系化建设：不止于解决单点数据问题，而是从组织、制度、技术、流程、考核等多维度构建长效治理机制，确保数据质量持续提升。
合规与价值并重：既满足外部监管合规要求，又兼顾内部经营管理需求，通过数据治理推动精细化运营、风险管控与业务创新，实现数据价值最大化。
第一阶段：明确数据治理战略，搭建组织架构，制定核心制度与标准框架；
第二阶段：部署数据治理平台，完成数据标准落地、元数据采集、主数据整合与质量规则配置；
第三阶段：开展存量数据质量提升，优化业务流程与系统功能，建立常态化监控与考核机制；
第四阶段：持续迭代优化治理体系，拓展数据应用场景，实现数据治理与业务发展的良性循环。
微信二维码