保险业高速多元发展期需推动多层次CRM应用

中国保险业虽然起步较晚，但发展速度较快，尤其在加入WTO以后，中国市场对外资保险公司逐渐放开，业内竞争已经达到非常激烈的程度。加入WTO之后，外资保险公司全面进入，给并不发达的中国寿险、财险和再保险事业都带来了巨大影响。今天的中国保险业，已不再是一个封闭的市场和垄断的格局，国际保险公司正层出不穷地推出新产品和新服务。致力于通过电子化和客户关系管理体系建设提升核心竞争力的中国保险公司，就一定要从核心的业务需求出发，切实推动自身的多层次CRM应用。中国保险行业已步入高速发展期，保险行业的经营模式也向着多元化发展。保险公司已经意识到IT投入对公司拓展业务、提升公司竞争力的作用很大，保险公司产品的服务也会更多地通过IT技术来实现。没有IT系统的支持，没有客户信息的集成管理，没有整合的业务数据及精准的数据挖掘能力，没有完整的精算模型，无法想象中国的保险公司如何获取客户信息、争夺客户资源、提供给客户优质服务，怎样去与外资保险公司竞争。保险行业作为一个以客户为中心的行业，CRM注定应该成为其信息化建设的重头戏。随着各保险公司规模的不断扩大，如何管理现有客户，不断挖掘和扩展新的客户资源、提高效益、增强公司竞争力就成为各公司最急需解决的问题，特别是数据大集中完成之后，很多保险公司希望能及时提供客户分析和市场分析的信息，帮助决策，做到销售与服务的结合;同时找到重要客户并针对不同客户提供差异化服务，能够将服务再提升一步。根据CRCC2003年的一份调查报告显示，国内70%的保险公司都已经实施或正在实施CRM。信息化被视作金融业的生命线，对保险公司来讲，数据则如同企业生命体中生生不息的血脉。近10年来国内保险业信息一直处于加速度状态，2003年全年中国保险行业IT应用市场规模更是创记录地突破50亿元，人保、人寿、平安等大型保险公司和新成立的小型保险公司在信息化方面的投入都不遗余力。但在巨资进行信息化的同时，信息化技术组合中更为锐利、高效和复杂的数据仓库和决策支持工具，还没有被中国保险企业所广泛掌握。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。数据分析、知识发现、决策支持和金融智能，不仅是数据挖掘的不同层级的任务，也体现了保险公司在开展数据挖掘工作中的规划进度。早期的保险业数据仓库建设，关注的往往是数据分析和知识发现的内容，如提供统一及时的业务报表、提供集成的客户信息等。当具备了相应的数据挖掘基础，保险公司有可能将数据仓库的应用引入决策支持和商业智能的层面，更关注于提供决策信息支持、辅助业务管理、分析和评价经营业绩等主题领域，从而帮助保险公司跳出“低智商竞赛”的泥潭。共 2 页：12

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