人物簡介
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國泰產險數據科技發展部客戶分析科 數據分析師 鄭立騫
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元智大學企業管理學系學士、國立交通大學管理科學所碩士
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目前入職國泰產險約四年，是職涯裡第一份工作。
Q: 國泰產險的數據分析師做些什麼？打破刻板印象？
—不只單純看數據、做分析，動手解決問題也是工作之一！
說到數據分析師的工作範疇，鄭立騫認為可以主要分為「提供商業洞察」、「開發數據功能和模型」兩大方面。
前者必須是藉由數據分析，以敏銳的商業、數據嗅覺，提出對公司有價值的建議；後者則是針對內部不同業務單位的痛點，開發數據功能與模型以滿足不同需求，優化公司整體的業務與服務流程，因此對於一位數據分析師來說，執行使用者的訪談、觀察他人需求、跨部門協作也是常有的事。
Q: 為何選擇國泰產險？入職後受到哪些資源挹注？
—發展藍圖明確，能擁抱創新的環境，Mentor、Buddy 不怕你問！
「在這個部門，他的發展是高的。」面談過程中，讓鄭立騫發覺國泰數據部門發展性；同時，當時他在報章雜誌，看到了國泰在數據領域的龐大投入，數據的應用也剛開始在業界萌芽，使他認為加入國泰是「能同時兼顧穩定發展與積極創新」的選項。
鄭立騫也提到，國泰是一個願意培養新人的企業。「不會因為你不是即戰力，就不要你。」他在進到國泰產險之後，利用了許多公司補助的線上課程、內部講座與技術交流會，提升自己在數據工作上所需的實力。同時，Mentor、Buddy 的制度，也能讓新人從「做中學」，快速地了解職務內容、融入工作環境。
此外，國泰也會依照數據分析職能的不同，設計人員的職涯藍圖，讓員工在數據不同領域都能找到屬於自己的一片天。
Q: 最印象深刻的專案？
—解決填資料大麻煩、提供更科學的報價！
在「商業險戰情室」的專案小組中，鄭立騫透過與其他單位協作設計「資料流程」與「API 格式」，開發商業險相關數據功能，並應用於前端服務上，大幅降低商業險銷售門檻，替他帶來了莫大的成就感。
他舉例，在過往商業險購買程序繁雜，需要填寫大量的商家資訊，填寫的資訊也有正確性的疑慮；為了解決這樣的問題，他們透過技術撈取公開資料，並讓資料自動帶入系統，減少購買流程中，公司、客戶間一來一往的溝通成本，解決了兩者的痛點。
在「個人險戰情室」專案裡，他也透過預測模型，判斷出產險商品的合理報價，提供核保人員更科學化的報價，省去計算評估的麻煩。
Q: 數據分析師最大的挑戰？
—理解不同角色思維，才能讓想法完美落地！
在這個專案中，也讓他意識到這份工作對他的最大挑戰—跨單位的溝通。專案進行時，需要頻繁地與 IT 人員、資料工程師等夥伴合作，面對不同背景的夥伴，理解他人的思維、語言，才能達成有效的溝通。
對此，鄭立騫分享自己會個別記錄下「討論時其他人說了什麼」，並在討論過後細細咀嚼他人的思維和想法，解決溝通障礙。他也提到，面對工程師、IT 人員前，應該先釐清自己的需求和目標，並把自己的需求產製成流程圖與心智圖，使想法更容易被理解。
Q: 「戰情室」是什麼神秘編組？有什麼特色？
—不同專業成員組成的轉型先鋒隊
「戰情室」是國泰金控集團裡特有的跨單位虛擬組織、跨功能混和小組，小組內有不同專業的成員，直屬不同業務群的高階主管，是為了解決不同面向的重大轉型問題而組成。戰情室主要執行攸關集團轉型的大型專案，能夠利用較多的資源、效率的溝通，快速達成專案目標，成員會在專案結束之後，回到原本的單位或繼續進入另外一個戰情室。
Q: 產險業與其他產業的不同？
—不只考慮銷售，還要思考風險！
鄭立騫認為，產險業是一個很特別的產業，與其他產業不同的是，站在公司的立場，不只要從銷售面思考如何銷售更多的保單，「可能還要從風險面去看他是不是一個好客戶」，賣出有品質的保單。整體來說，在產險業工作，也讓自己的思考更加全面。
Q: 數據分析師的必要軟實力、應實力？
—程式語言是基礎，溝通和學習是關鍵！
針對有意願應徵數據分析師職務的求職者，在硬實力的部分，鄭立騫指出，新鮮人、跨領域求職者至少需要具備 Python、SQL 的程式語言編寫能力；面對已經具有相關工作經驗的求職者，則期望求職者能有一些專案經歷，且對於工作上會用到的程式語言熟練。
軟實力的部分，因為數據分析師會緊密地與不同業務單位溝通，新鮮人、跨領域求職者必須具備願意溝通、願意學習的特質。對有相關工作經驗的求職者，則期待應在過往歷經的專案中，累積一定程度跨部門的溝通與協作能力。
Q: 非數據相關科系的新鮮人或學生，怎麼成為數據分析師？
—從「興趣」下手，找尋對數據的熱愛！
鄭立騫大學時就讀企管系，當時接觸到「數據分析」、「程式語言」之後，發掘自己對數據的熱愛、數據觀察的長處，成為他投入數據分析領域的契機。
他接著提到，若未來想要成為數據分析師，可以到 Kaggle 等網站下載資料集來練習分析，增加自己作品的豐富度，在面試時就能與面試官分享作品。除此之外，他也鼓勵有志成為數據分析師的學生、新鮮人，能到網路上爬一些「自己有興趣」的資料來進行分析，累積觀察數據的敏銳度。
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