iModel
替换SAS用例
从SAS迁移到更现代、可视化的平台,作为一个基于图形化工作流的开源数据分析平台，提供类似的数据处理、统计分析和机器学习功能。
iModel替换SAS在保险稽核领域的应用方案
适用单位：太平保险稽核有限公司
核心目标：以iModel平台逐步替代原有SAS系统，在稽核、风控、数据分析与监管报送等关键业务场景中实现平稳过渡与效能提升。
一、项目背景与核心目标
- 现状挑战：现有SAS系统授权与维护成本高昂，与现代开源技术生态融合困难，扩展与部署灵活性不足。
- 替代目标：
- 以iModel分析平台作为核心数据处理与分析环境；
- 完整覆盖原有SAS程序的数据处理、统计建模、规则分析与报告输出能力；
- 显著降低总体拥有成本，同时提升稽核工作的自动化与可追溯性。
二、总体技术架构设计
数据来源层
- 核心业务系统（保单、理赔、财务、再保）
- 数据仓库与数据湖（支持Oracle、DB2、SQL Server、Hive等）
分析平台层
- iModel Analytics Platform
- 无缝集成Python与R语言，用于高级统计分析与机器学习
结果输出层
- Excel、CSV、PDF等多种格式的稽核报告
- 分析结果回写至数据库
- 通过iModel Server或系统调度实现流程自动化
三、核心业务场景替代方案
稽核数据抽取与清洗
原有方式：SAS DATA Step
iModel实现：图形化数据库连接、数据连接器、字段操作与规则引擎节点
保单与理赔异常规则稽核
典型规则：理赔金额大于承保金额、短期高频次理赔
iModel实现：规则引擎、行过滤、分组聚合与数学公式节点
稽核抽样分析
抽样需求：随机抽样、分层抽样
iModel实现：行采样节点，结合分组操作
重复理赔与关联网络分析
分析目的：识别重复报案、挖掘潜在团伙风险
iModel实现：关键字段分组与去重，网络分析节点构建关联图谱
稽核核心指标统计
典型指标：理赔率、拒赔率、各险种赔付分布
iModel实现：统计、分组、透视等节点
异常模式识别与模型分析
分析场景：高额理赔异常模式识别
iModel实现：数值异常检测节点，集成机器学习算法
四、技术迁移对照示例
示例一
理赔异常规则稽核
原SAS程序
DATA audit_claim;
SET claim;
IF claim_amt > insured_amt THEN flag = 1;
IF intck('day', policy_start, claim_date) < 30 THEN flag = 1;
RUN;
iModel解决方案
- 读取理赔与保单数据
- 计算赔付金额差异与日期差
- 规则引擎判断异常标志
- 输出异常结果清单
迁移效果：业务规则可视化，逻辑更清晰，便于审计与复核
示例二
分层抽样稽核
原SAS程序
PROC SURVEYSELECT DATA=policy METHOD=STRATA SAMPRATE=0.1; STRATA product_type; RUN;
iModel解决方案
- 按险种（product_type）分组
- 各组按10%比例进行行采样
- 合并各组的抽样结果
- 输出最终抽样数据集
迁移效果：抽样步骤透明可调，易于根据不同稽核项目调整策略
示例三
机构维度指标统计
原SAS程序
PROC MEANS DATA=claim; CLASS branch; VAR claim_amt; RUN;
iModel解决方案
- 按分支机构（branch）分组
- 计算各机构赔付总额、均值、计数
- 透视生成结构化指标表
- 输出统计结果
迁移效果：统计过程标准化，结果易于集成与可视化
五、细分业务领域应用
监管合规稽核
典型需求：
- 监管报表数据一致性校验
- 关键比率合规性监控
- 专项检查数据准备
iModel应用点：
- 多源数据自动对账
- 监管指标公式化计算与校验
- 标准化监管报告模板输出
内部运营审计
典型需求：
- 业务流程合规性检查
- 操作授权与日志分析
- 异常操作行为识别
iModel应用点：
- 操作日志的时间序列与规则分析
- 灵活可配的审计抽样
- 问题清单的自动生成与分发
反欺诈调查
典型需求：
- 识别重复或关联理赔案件
- 挖掘内外勾结线索
- 排查有组织欺诈风险网络
iModel应用点：
- 多维度关键信息关联碰撞
- 基于图技术的关联网络挖掘
- 案件风险评分与分级预警
六、信创环境适配与国产化优势
环境兼容性
操作系统
统信UOS、麒麟Kylin等主流国产系统
数据库
达梦、人大金仓、OceanBase等国产数据库
服务器
鲲鹏、海光、飞腾等国产芯片服务器
综合替代优势对比
| 对比维度 | 原有SAS方案 | iModel信创方案 |
|---|---|---|
| 软件授权模式 | 商业授权，费用高昂 | 免费下载使用，商业支持可选，成本可控 |
| 国产化适配度 | 支持有限，存在兼容风险 | 深度适配，运行稳定 |
| 技术扩展性 | 相对封闭，集成复杂 | 原生支持Python/R，生态开放 |
| 业务透明度 | 依赖代码编写与阅读 | 图形化流程，逻辑一目了然 |
七、关键行动建议
01
分步实施，控制风险
优先替换数据准备、规则筛查等标准化程度高、风险可控的场景，确保迁移过程平稳。
02
建立模板，统一标准
针对常用稽核任务，在iModel中建立标准化的工作流模板，确保输出格式与质量的一致。
03
组织赋能，开展培训
为稽核分析人员提供平台基础操作与业务建模专项培训，加速能力迁移与技术落地。
八、预期实现价值
成本优化
大幅降低软件许可与年度维护费用，优化IT成本结构
效率提升
通过可视化、可复用的分析流程，减少重复劳动，加速稽核周期
能力扩展
无缝对接前沿的开源数据科学工具与算法，保持技术先进性
合规增强
所有分析步骤留痕，流程标准化，便于内部检查与外部审计
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