保险行业数据安全

解锁保险数仓新姿势：大数据平台如何“神助攻”保险行业数字化转型的浪潮在当今数字经济蓬勃发展的时代，保险行业正处于数字化转型的关键时期。随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断涌现和广泛应用，保险行业的发展模式和服务方式正在经历深刻变革。数字化转型涵盖保险业务的各个环节，无论是前台业务的客户体验优化，中台业务的流程自动化与智能化，还是后台业务的数据分析与决策支持，都离不开数据的支撑。在这个过程中，数据作为新型生产要素，已成为保险行业数字化转型的核心驱动力，其重要性不言而喻。它不仅是实现精准营销、优化产品定价、提升风险管理水平的关键，更是保险企业在激烈市场竞争中脱颖而出的制胜法宝。在这样的背景下，大数据平台构建保险数仓成为保险行业数字化转型的关键举措。通过构建保险数仓，能够整合保险企业内外部的海量数据，打破数据孤岛，实现数据的集中管理和共享。为保险企业的业务决策、产品创新、客户服务等提供大数据平台的分布式计算、实时处理等技术，极大地提升了保险数据处理和分析的效率。保险行业的数据量巨大，传统的数据处理方式在面对海量数据时往往力不从心。大数据平台采用分布式计算框架，将数据分散存储在多个

解锁保险数仓新姿势：大数据平台如何“神助攻”保险行业数字化转型的浪潮在当今数字经济蓬勃发展的时代，保险行业正处于数字化转型的关键时期。随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断涌现和广泛应用，保险行业的发展模式和服务方式正在经历深刻变革。数字化转型涵盖保险业务的各个环节，无论是前台业务的客户体验优化，中台业务的流程自动化与智能化，还是后台业务的数据分析与决策支持，都离不开数据的支撑。在这个过程中，数据作为新型生产要素，已成为保险行业数字化转型的核心驱动力，其重要性不言而喻。它不仅是实现精准营销、优化产品定价、提升风险管理水平的关键，更是保险企业在激烈市场竞争中脱颖而出的制胜法宝。在这样的背景下，大数据平台构建保险数仓成为保险行业数字化转型的关键举措。通过构建保险数仓，能够整合保险企业内外部的海量数据，打破数据孤岛，实现数据的集中管理和共享。为保险企业的业务决策、产品创新、客户服务等提供大数据平台的分布式计算、实时处理等技术，极大地提升了保险数据处理和分析的效率。保险行业的数据量巨大，传统的数据处理方式在面对海量数据时往往力不从心。大数据平台采用分布式计算框架，将数据分散存储在多个

公司现身说法，分享银行、保险行业的成功案例，更有星环科技新产品介绍和前沿技术分享，与会嘉宾满载而归。01、大数据技术发展趋势介绍星环科技创始人、CEO孙元浩率先登台，为大家解析了大数据技术发展趋势。大数据、交通等行业，推动诸多企业实现数字化转型。04、太平保险-大数据建设经验分享太平金科数据分析平台负责人许崇涛认为，传统保险行业在大数据建设过程面临以下6大挑战：数据量增长迅速、数据时效性要求高、用户数多并发高、保险业务逻辑复杂、小机闪存成本高昂、IT架构复杂。而基于大数据平台的应用能力，将保险行业与大数据、人工智能等技术结合，利用大数据平台的分布式计算能力可以为原系统大大减轻负担，提升业务处理效率10月19日，“星火燎原，智慧点金——2018星环科技银行+保险行业高峰论坛”于苏州同里拉下帷幕，在这座素有“东方小威尼斯”之誉的江南古镇，与会嘉宾非常热情地一路相随。活动现场，各大银行及保险，促进传统保险产业升级，实现保险行业商业模式颠覆性创新，真正做到“保险”向“保险科技”的转变。05、星环Sophon赋能产行业智能化星环科技金融事业部售前技术总监张浩认为，人工智能的语言、平台、定义皆

（大数据）C（云技术）成就点金术，助力金融企业从提高行业服务的质量和效率、降低风险及提升企业收益？2018年10月19日，星环将在XX举办首届“”星火燎原，智慧点金——星环第一届银行+保险行业高峰论坛:10大数据在银行风控中的思考和实践恒丰银行赵毅10:10-10:40星环产品线介绍星环科技10:40-11:10太平保险案例分享太平保险许崇涛11:10-11:40江苏农信案例分享（拟）江苏农信11近年来在波澜壮阔的新金融浪潮中，中国金融科技的飞速发展及其前景都受到了业内广泛关注，这样突飞猛进的变化背后，当然离不开大数据和人工智能等相关技术的攻坚克难。大数据3.0时代，如何用A（人工智能）B”，届时将有各大银行及保险公司现身说法，分享成功案例；更有星环新产品介绍和前沿技术分享，欢迎大家前来参会。时间主题演讲人8:30-9:00签到9:00-9:40致辞+趋势介绍星环科技孙元浩9:40-10大数据技术的数据仓库建设厦门国际银行林炳贤15:15-15:45茶歇15:45-16:15江苏银行案例分享江苏银行16:15-16:45金融企业如何进行数据模型搭建星环科技李飞16:45-17:15金融大数据资产管理体系建设实践宇信干从勇

，识别可疑交易和行为。保险精算：在保险行业，隐私计算可以用于精算模型的构建，帮助保险公司在不泄露客户隐私的情况下进行风险评估和定价。金融身份认证与征信评估：隐私计算技术可以在身份认证和征信评估过程中保护用户的敏感信息，同时提高评估的准确性。技术路径隐私计算技术在金融行业的应用主要依赖于以下几种技术：多方安全计算（MPC）：允许多个参与方在不暴露各自数据的情况下进行联合计算。联邦学习：在保护数据隐私的前提下，允许不同的数据持有者共同训练模型。可信执行环境（TEE）：为敏感数据提供安全的计算环境，确保数据在处理过程中的安全性。法规与合规随着金融行业对数据隐私保护的重视，隐私计算技术的应用也受到越来越严格的合规性要求。金融机构需要在满足法律法规的前提下，利用隐私计算技术实现数据的安全流通和使用。隐私计算在金融行业的应用正日益深入，为金融机构带来了诸多优势和创新机遇。以下是隐私计算在金融领域的一些主要应用场景和技术：应用场景联合风控：隐私计算技术可以帮助金融机构整合内外部数据资源进行风控预测，识别信用等级，降低多头信贷和欺诈风险。通过跨行业的数据联合建模，金融机构可以更有效地评估信贷风险，提高风控效果。精准营销：在金融营销中，隐私计算允许金融机构合规地调用外部数据，从而结合内外部数据进行

，识别可疑交易和行为。保险精算：在保险行业，隐私计算可以用于精算模型的构建，帮助保险公司在不泄露客户隐私的情况下进行风险评估和定价。金融身份认证与征信评估：隐私计算技术可以在身份认证和征信评估过程中保护用户的敏感信息，同时提高评估的准确性。技术路径隐私计算技术在金融行业的应用主要依赖于以下几种技术：多方安全计算（MPC）：允许多个参与方在不暴露各自数据的情况下进行联合计算。联邦学习：在保护数据隐私的前提下，允许不同的数据持有者共同训练模型。可信执行环境（TEE）：为敏感数据提供安全的计算环境，确保数据在处理过程中的安全性。法规与合规随着金融行业对数据隐私保护的重视，隐私计算技术的应用也受到越来越严格的合规性要求。金融机构需要在满足法律法规的前提下，利用隐私计算技术实现数据的安全流通和使用。隐私计算在金融行业的应用正日益深入，为金融机构带来了诸多优势和创新机遇。以下是隐私计算在金融领域的一些主要应用场景和技术：应用场景联合风控：隐私计算技术可以帮助金融机构整合内外部数据资源进行风控预测，识别信用等级，降低多头信贷和欺诈风险。通过跨行业的数据联合建模，金融机构可以更有效地评估信贷风险，提高风控效果。精准营销：在金融营销中，隐私计算允许金融机构合规地调用外部数据，从而结合内外部数据进行

业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。知识图谱的应用实例交易反欺诈需求&痛点抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的代理人较难掌握保险专业性知识，知识专业水平参差不齐导致无法为客户提供一致的服务体验解决方案1.支持将产品、类型、条款等非结构化关系网数据通过图谱建模、知识抽取和实体融合等技术，构建成一个专业知识库。在分析图谱，运用商户群体的聚类、分类模型，基于商户群的行为数据结合业务规则进行分析并挖掘出存在信用卡套利套现行为的商户个体及商户团伙2.基于商户的知识图谱，运用LPA社区聚类算法，配置商户间关联的共同消费者与历史交易数据这两种边的权重，挖掘出存在异常交易的商户个体及商户团伙。应用效果1.系统上线后，连续四个月稳定运行2.系统输出异常名单的Top50%覆盖到当月上报案例的95%舆情传播分析需求&

体验。汽车智能驾驶和车联网：汽车行业数据中台可以整合并分析车辆传感器数据、地理位置数据、交通拥堵数据等，帮助汽车制造商和科技公司优化智能驾驶算法、增强车辆安全性能、构建车联网生态系统，推进自动驾驶和智能交通系统的发展。汽车保险和风险管理：通过汽车行业数据中台，可以收集分析车辆行驶数据、驾驶行为数据、事故记录等，为保险公司提供定价、风险评估和理赔服务，降低保险风险，提高理赔效率。汽车金融和车辆融资租赁汽车行业数据中台应用场景：汽车销售和市场研究：借助汽车行业数据中台，可以收集和分析市场销售数据、用户行为数据、竞争对手数据等，为汽车企业提供全面的市场洞察和决策支持，帮助企业制定销售策略、市场定位和产品发布计划。汽车生产和供应链管理：通过汽车行业数据中台，可以实时监控生产过程中的各项指标、车辆质量数据、供应商数据等，及时发现和解决问题，提高生产效率和产品质量，优化供应链管理，降低成本。汽车售后服务和客户关系管理：利用汽车行业数据中台，可以跟踪和分析车辆售后服务数据、客户反馈数据、保养记录等，为汽车厂商和售后服务提供商提供客户满意度评估、定制个性化服务、预测和预防故障等功能，提升客户忠诚度和

体验。汽车智能驾驶和车联网：汽车行业数据中台可以整合并分析车辆传感器数据、地理位置数据、交通拥堵数据等，帮助汽车制造商和科技公司优化智能驾驶算法、增强车辆安全性能、构建车联网生态系统，推进自动驾驶和智能交通系统的发展。汽车保险和风险管理：通过汽车行业数据中台，可以收集分析车辆行驶数据、驾驶行为数据、事故记录等，为保险公司提供定价、风险评估和理赔服务，降低保险风险，提高理赔效率。汽车金融和车辆融资租赁汽车行业数据中台应用场景：汽车销售和市场研究：借助汽车行业数据中台，可以收集和分析市场销售数据、用户行为数据、竞争对手数据等，为汽车企业提供全面的市场洞察和决策支持，帮助企业制定销售策略、市场定位和产品发布计划。汽车生产和供应链管理：通过汽车行业数据中台，可以实时监控生产过程中的各项指标、车辆质量数据、供应商数据等，及时发现和解决问题，提高生产效率和产品质量，优化供应链管理，降低成本。汽车售后服务和客户关系管理：利用汽车行业数据中台，可以跟踪和分析车辆售后服务数据、客户反馈数据、保养记录等，为汽车厂商和售后服务提供商提供客户满意度评估、定制个性化服务、预测和预防故障等功能，提升客户忠诚度和

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...