平安集团COO:平安如何"冒险"和创新开发大数据

　　本报记者 朱志超 深圳报道

　　2014年1月16日，平安集团董事长马明哲携其“五虎将”首度亮相，其中一员是“生面孔”—现任平安首席运营官兼首席信息执行官、平安科技董事长兼CEO的陈心颖。

　　在麦肯锡主管了14年的金融科技咨询服务，陈心颖2013年1月加入平安接替罗世

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　　陈心颖向记者透露，“坦白说，在麦肯锡十多年的职业生涯中，我曾经和海量的机构有过接触与合作，但很少看到大型金融机构有如此强烈的冒险、创新的冲劲。”

　　“在平安工作的一年多中，很多从前一直想尝试的业务和想法得以付诸实现，这让我感到非常满足与快乐。”陈心颖如是描述。

　　组建大数据团队

　　2013年1月，陈心颖正式加盟中国平安担任首席信息执行官(CIO)与首席运营官（COO），去年年末顾敏离职后，她接棒互联网金融战略的执行与落地。随她一同加盟平安的还有麦肯锡时期的战友—杨一辰，他现任平安科技总经理助理兼战略与重大项目系列长。

　　本报记者获悉，平安集团今年年初成立了一个互联网专家委员会，马明哲亲自挂帅，陈心颖任小组常务副主任，杨一辰是小组的秘书长，委员会主要成员包括前述的“五虎将”和创新型子公司的高管。

　　2013年9月，顾敏、陈心颖率平安科技大数据团队赴美，参加覆盖云计算、生物科技、多媒体挖掘、社交网络等多个前沿领域的ACM SIGKDD大会。其间大数据团队走访了美国多家知名高校的大数据实验室，最终敲定与麻省理工大学签署战略合作协议。

　　据陈心颖介绍，平安科技目前与包括新加坡、美国等国5家大学建立了合作关系，共同研发大数据项目并成立研究实验室。

　　不到一年时间，数十号人的大数据团队已悉数到位，其中来自传统金融行业人员约占60%，来自互联网企业的约为30%，更包括了来自麦肯锡的咨询人员。

　　客户迁移如何保证安全合规？

　　据陈心颖介绍，近一年来平安科技的大数据团队主要在做两件事情：

　　其一，建设数据平台，整合关联数据，把数据背后的含义弄清楚，；其二，把数据模型应用于在传统核心金融业务中，尝试设计或研究出综合金融下跨条线的产品或商业策略。

　　比方说，大数据团队可从信用卡记录中监测到，经常晚上外出到酒吧喝酒的客户，他的车险赔付率是较常人高出20%到30%。

　　“今年重点是服务好存量客户，通过数据分析鉴别出存量客户中哪些才是真正的优质客户，鉴别出客户是否有潜在更多的业务需求。”杨一辰透露，“而通过大数据拓展新的客户源，的确在我们的规划中，但并不是今年的重点。”

　　如前文所述，平安目前与国外数家大学合作研发大数据项目，学习表情信号放大、情感侦测、机器分布式学习、WI-VI等前沿分析技术与建模方法。

　　对此，陈心颖坦陈，“过去我们建模的步骤往往是先假设结果与因素A、B、C、D相关，通过多次修正后得出某个相关性的模型；但根据机器分布式方法，则只需要将各类数据置于模型中，则可探测其潜在的相关性，而并不需要作提前的假设预判。”

　　其间她举例：前期平安科技大数据团队通过数据模型发现，某个险种的保险产品，其销量和受欢迎程度与保险业务员的年龄相关。

　　客户迁徙，是平安集团综合金融关键性的一步。按照马明哲厘定的规划，客户迁徙包括两个层面：一是将8000多万保险客户迁徙到银行、将银行客户迁徙到财富管理；二是将非金融客户迁徙到金融领域。

　　但在客户迁徙的过程中，如何保证客户数据存放的安全性以及独立性，亦是一度让平安集团头痛的难题。

　　据陈心颖解释，平安科技就是一个存放着海量数据的保险库，保险库中有大小不一房间，存放着各个专业子公司客户的数据，根据不同的监管要求，每个房间的数据独立存储。

　　“这就是所谓安全屋（safe house）的概念。”陈心颖称。“第二步流程中，关键的主体是分析工厂。只有经过客户允许的授权范围内，平安科技才可以将安全屋的数据导入到分析工厂中作建模之用。且数据不能被各个专业子公司直接用作业务使用。”