保險業信息化的兩大趨勢-數據挖掘＋CRM(doc 9頁)

保險業信息化的兩大趨勢-數據挖掘＋CRM內容提要：
作為我國金融市場中成長最為迅速的行業，保險公司借助信息化手段提高競爭能力也成為關鍵之舉。而在保險信息化過程中，完成了基本業務係統的建設集成後，對數據挖掘和CRM的需求，將會主導未來相當長時間內各個保險公司的工作戰略。
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目前中國保險業數據管理應用的普遍現狀是，彙集了大量客戶信息和業務數據，但因為缺乏挖掘數據背後隱藏的知識的手段和工具，往往導致“數據爆炸但有效信息貧乏”，“信息繁雜但業務知識孤立”——這種局麵若無改觀，保險公司就會長期處於“低智商”的業務運行狀態。
從業務數據化到業務知識化，以數據挖掘（DM）為基礎的數據倉庫（Data Warehouse）、決策支持係統（DSS）建設，在未來數年中將受到保險公司的追捧。 為提高決策支持水平，增進商業智能（BI），保險公司往往需要以聯機分析處理（OLAP）為平台進行數據挖掘（DM），借助大規模數據，通過清洗、轉換、裝載等數據處理方法，發現大量資料間的關聯與趨勢，探尋獨特的、通過其他方法發現不了的業務規律和模式。一般來看，數據挖掘的任務可以劃分成四個層次：數據分析、知識發現、決策支持和金融智能。如圖所示:
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多年來，CRM軟件一直偏重於有效利用資源(人、財、物)。而現在，CRM軟件需要從客戶的初次聯係到後期保單的保費處理，為整個業務鏈提供支持才是解決方案的真正架構。真正的保險業集成化解決方案需要提供惟一集成的端到端的解決方案，覆蓋客戶關係管理、理賠管理和傭金管理，以及其他後台管理功能，例如財務會計、收付款、電子采購和18新利真人网 管理，並與現存的係統通過係統接口實現連接或集成。
在設計保險業客戶關係管理解決方案時，要注重前台與後台的緊密集成，在業務拓展、銷售和服務活動中更加接近客戶，並逐步采用完整的客戶關係管理解決方案，降低風險。並且利用數據倉庫來記錄客戶特征、承保金額和行為，為後續分析等業務做好準備。

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