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如何一周测试5000多个规则?如何吹毛求疵找bug?大数据工程师正成保险业“新宠”

时间:2019-07-11 10:25 点击:
4月1日,人社部“官宣”了13个新职业,数字化管理师、大数据工程技术人员等都在其中。随着保险+科技融合,保险业也逐渐成为高科技人才聚集的行业,出现了越来越

(原标题:如何一周测试5000多个规则?如何吹毛求疵找bug?大数据工程师正成保险业“新宠”)

4月1日,人社部“官宣”了13个新职业,数字化管理师、大数据工程技术人员等都在其中。随着保险+科技融合,保险业也逐渐成为高科技人才聚集的行业,出现了越来越多的新工种:保险大数据分析师、保险测试工程师……

数据分析师如何玩转数据并运用数据?在细分场景下如何制定费率、精准获客,并通过数据分析识别骗保?测试工程师如何吹毛求疵找bug,优化客户体验流程?券商中国记者近日采访了众安保险的相关专家。

众安保险是国内首家互联网保险公司。公司每年投入相当于总保费7%-8%的资金用于科技研发。2018年,众安的科技研发投入占总保费的7.6%,达到8.5亿元,较2017年的5.2亿元增加64.5%。截至2018年12月31日,众安保险的工程师及技术人员共计1618名,占公司雇员总数的52.4%,累计申请专利230件。

保险大数据分析师:玩转数据的“魔术师”

计算机科班出身的王恒曾在IT和电商公司从事数据分析工作,目前任职众安保险数据智能中心算法高级专家。

王恒说,数据分析花在“想”上面的时间比跑程序的时间更多,就像一个桥梁或者魔盒,一方面对接需求,另一方面分析数据和将其转化成容易理解的语言,供决策部门形成决策。

保险流程有很多需要数据帮助决策,比如接触用户的阶段——向哪些用户推销保险产品才能有更高的转化率,需要精准投放;用户进来后,风控要确认这个人是不是骗保的,需要数据来决定;而在核保阶段,这个人的风险程度究竟如何,这也要由数据帮助决策;业务做完之后,这个业务长期有点亏损、不是一个好业务,那我要把它砍掉还是继续,这是一个公司战略层面的决策,也需要数据来帮助。

他进一步解释,互联网保险业务是从长尾需求起步,这个需求本身就是动态和非常细分的。比如,以前旅游意外险就是一个险种,但我们的思路是要保障用户最需要的内容,所以要区分东南亚旅游意外险、香港旅游意外险、国内旅游意外险,把产品和责任切得更细——细分场景下如何制定费率、如何精准获客,背后都是由数据驱动的。

王恒说,大数据的特征是“4V”:volume(数据量)、velocity(速度)、variety(多样性)、value(价值)。线上渠道用户的行为有两大特点:一是数据量非常大。用户的每一次点击、页面上每次滑动,都会产生一条数据。二是数据的变化也特别大。比如以前制定一个费用政策,可能一个季度制定一次就够了,但现在希望每天都有一个反馈,系统的响应频次会越来越高。

除了数据本身的特性,大数据分析的核心更在于对业务问题的深入理解,并推动用数据解决这些问题。王恒介绍,除了数据分析师本身的职业积累,为了更加深入理解保险运营,公司内部设置了“阴影工作”和“创意工厂”机制。在适当的时候,数据分析师会抽出半天或1天左右时间,像“影子”一样跟着相关保险运营人员工作,了解相关工作的全部流程,此外还会在相关部门选择相关人员进行角色扮演,对运营和服务过程进行推演。

数据驱动决策。当真的用数据协助做出决策的时候,可算是数据分析的高光时刻。王恒介绍说,此前做的智慧经营系统,通过大数据和AI技术实时洞察业务风险,对赔付率较高的业务给予预警提醒,帮助保险中台业务人员管控业务品质。这套系统目前的反馈非常好。数据分析师提供了这个系统里面的分析维度和指标,通过模型与算法改善数据分析效能,极大提高了业务人员的日常作业效率,也帮助业务人员甄别到了更细颗粒度的业务风险。

和互联网圈的996工作模式不同,数据分析师的很多时间都花在思考上。“想”这个工作不局限于坐在工位上想,走在路上或者是在家里、在浴缸里都会思考,没有时间和空间的限制。“能想的时候,反而是一个人比较放松的状态。所以如果把这部分时间也算工作时间的话,我们远远超过996。”他说。

观点:大数据信仰≠对大数据量的崇拜

一些年轻同学在选择工作时认为10亿级用户的公司才算是有大数据的地方。王恒认为,不是一定要有大数据量的地方才能做大数据,关键在于数据对决策的影响有多大。

他说,那种简化问题、把算法往数据上一搁就行的思维方式,其实是懒惰的。保险行业和其他许多行业一样,更多是需要分析师主观思考——究竟我要看哪方面的数据,然后哪方面的数据能够支撑我在哪方面作出决定。主观上的选择和思考的过程要比跑算法的过程更久、更难些。

王恒说,很佩服那种有产品眼光的数据分析师。事实上,仅仅是大数据分析,更像是搬砖,但那些有战略眼光的人是能够解释数据,能从细微数据里面去发现问题,甚至能够解释并且作出预测,这样的人其实是比较厉害的,这是一种把解读数据与(行业)大环境相结合的能力。

数据分析这个技能让个人受惠吗?有人说买房便宜了40万?王恒说,听说有一些人去买地的,也有做投资的、炒股的,但最后能成不能成另说,不然现在就都不做程序员了。“大部分来说,我觉得还是运气了。”他说。

在很多人看来,大数据分析师是DT时代的“金饭碗”,如何才能成为大数据分析师?王恒说,以目前的工具成熟度来看,对学科背景要求不多,对个人思维的要求比较高。个人思维,首先得有一个理性思维,然后要有观察和理解问题的能力,包括这个问题跟什么数据、指标相关,然后我才能去做这个分析。不然你都不知道用什么数据入手来解释这个问题。

至于用什么模型、算法,现在门槛都很低,只要知道这个算法是干嘛的,背后的复杂度不用管。所以市面上那种大数据培训,主要是在于帮助熟悉整套的工具,这套工具其实跟电钻螺丝刀没有什么区别;但这套工具怎么用、能不能用好,还是看自己的思维能力。而且,还要有数据信仰,要相信说这个数据确实能够反映一些事实。

传说中的“月薪五万”是否确有其事?王恒说,团队的中位数应该是没有这个数字的。虽然“码农”这行也有很多细分工种,但同样资历的人工资差别不大。如果一直做重复性劳动、可替代性高的话,不管是数据分析,还是开发,工资都是不高的。

保险测试工程师:“吹毛求疵”找bug

作为保险科技另一新工种,保险测试工程师在很多人眼中是专门研究如何高效地挑出更多bug的人。

众安保险质量管理平台部测试开发专家钱立化认为,这样的说法不全对。测试工作内容一般分为两部分,一是要高效地发现系统中的bug、功能是否正常;二是验证产品的使用体验,如页面布局是否合理、用户使用是否方便。

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