保险业信息化的两大趋势-数据挖掘＋CRM(doc 9页)

保险业信息化的两大趋势-数据挖掘＋CRM内容提要：
作为我国金融市场中成长最为迅速的行业，保险公司借助信息化手段提高竞争能力也成为关键之举。而在保险信息化过程中，完成了基本业务系统的建设集成后，对数据挖掘和CRM的需求，将会主导未来相当长时间内各个保险公司的工作战略。
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目前中国保险业数据管理应用的普遍现状是，汇集了大量客户信息和业务数据，但因为缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段和工具，往往导致“数据爆炸但有效信息贫乏”，“信息繁杂但业务知识孤立”——这种局面若无改观，保险公司就会长期处于“低智商”的业务运行状态。
从业务数据化到业务知识化，以数据挖掘（DM）为基础的数据仓库（Data Warehouse）、决策支持系统（DSS）建设，在未来数年中将受到保险公司的追捧。 为提高决策支持水平，增进商业智能（BI），保险公司往往需要以联机分析处理（OLAP）为平台进行数据挖掘（DM），借助大规模数据，通过清洗、转换、装载等数据处理方法，发现大量资料间的关联与趋势，探寻独特的、通过其他方法发现不了的业务规律和模式。一般来看，数据挖掘的任务可以划分成四个层次：数据分析、知识发现、决策支持和金融智能。如图所示:
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多年来，CRM软件一直偏重于有效利用资源(人、财、物)。而现在，CRM软件需要从客户的初次联系到后期保单的保费处理，为整个业务链提供支持才是解决方案的真正架构。真正的保险业集成化解决方案需要提供惟一集成的端到端的解决方案，覆盖客户关系管理、理赔管理和佣金管理，以及其他后台管理功能，例如财务会计、收付款、电子采购和人力资源管理，并与现存的系统通过系统接口实现连接或集成。
在设计保险业客户关系管理解决方案时，要注重前台与后台的紧密集成，在业务拓展、销售和服务活动中更加接近客户，并逐步采用完整的客户关系管理解决方案，降低风险。并且利用数据仓库来记录客户特征、承保金额和行为，为后续分析等业务做好准备。

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