保险行业数据挖掘

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1、保险智能决策支持神舟通用助力企业科学化管理议题保险行业信息化建设现状保险智能决策支持系统分析主题示例客户群体划分保险交叉销售投保特征分析保险欺诈分析保险收入预测客户异常评估2当前信息化面临的机遇与挑战机遇客户持续增长，保额收入持续攀升管理更需精细化，挑战分析更需科学化机遇数据积累呈几何增长，GDP潜含信息不断丰富$执行效能有待提高，挑战￥32岁分析手段有待完善3发展现状整体规划不断加强信息安全保障体系初步建立投入不断加大监管信息化建设取得成效成绩业务运营平台逐步优化客服系统不断加强数据大集中稳步推进4思想认识水平有待提高信息化信息技术投入太少应用不够存在问题信息安全制度

2、、标准投入不足不完善5发展方针与目标协调发展,提供有效的信息共享机制，统筹规划以应用为导向夯实基础,加强固有系统优化改造，发展方针规范业务流程和制度、数据的标准深化应用求实创新,立足现实，利用先进技术，安全可靠安全可靠地推动信息化发展6整体规划强化整体规划,优化管理决策机制建立CRM,与业务、财务系统无缝对接系统建设推进MIS,信息资源开发利用初显成效主要目标建立监管信息系统体系,加强监管信息化加强信息安全保障,完善信息安保体系完善基础环境,壮大人才队伍基础建设增加资金投入,改善投资结构扩大覆盖面,增强信息技术支撑发展能力7议题保险行业信息化建设现状保险智能决策支持系统分析主题示例

3、客户群体划分保险交叉销售投保特征分析保险欺诈分析保险收入预测客户异常评估8健全和规范数据基础客户价值评价指标体系地区经营评价指标体系完善数据分析指标体系产品评价指标体系保险预警指标体系核心实用统计分析方法健全数据分析方归纳性数据挖掘分析方法法体系预测性数据挖掘分析方法深化智能决策分析主题9健全和规范数据基础建立健全、规范的数据基础，是一项重要的基础性工作，是开展数据分析的重要前提。现状：信息指标体系普遍陈旧，各系统数据接口标准不统一，信息共享较差，资源整合力度不够解决办法：广泛学习、统一规划、分步实施、先易后难整合：对现有系统（业务、财务、管理等）已有数据，要从各类软

4、件或存储资源中筛选，并进行规范和整合；采集：对于需要补充采集的数据，要提出明确的数据标准和采集要求，建立稳定顺畅的信息来源渠道。集中：制定科学的数据集中方案，建立高效、统一的数据平台10完善数据分析指标体系客户价值评价指标体系主要包括：客户特征、行为、价值评价体系。分析方法：通过对客户基本资料、客户保险购买记录、客户理赔等信息数据进行深入分析，建立客户的群体划分标准，以针对不同客户群体进行针对性营销；建立客户消费行为的分析模型和评价指标体系，以进行客户风险管理；建立客户价值评估模型和指标体系，以对客户进行分级管理。11地区经营评价指标体系主要包括：保额收入评价、风险理赔评价

5、、组织管理评价三个方面。保额收入评价：通过分析保单信息、客户基本资料信息、销售收入信息、有关经济变量的增长率等数据，科学估算当地保额收入能力，相应建立保额收入总量指标、分类保额收入能力指标等指标体系，利用样本推测总体保额收入能力，为科学评价保额收入绩效提供依据。风险理赔评价：通过分析客户基本资料、客户消费信息、客户理赔信息等相关数据之间的关系，发掘客户理赔的规律性，并形成指标体系，为科学评价风险提供依据。组织管理评价：通过分析产品结构、保险机构设置、管理人员配备、信息化建设状况等相关数据之间的关系，建立收入与机构数量、管理人员配备、信息化装备、产品结构等之间的指标体系，为科学评价组

6、织管理提供依据。12产品评价指标体系主要包括：利润评价、收入评价、风险评价三个方面。通过深入分析产品销售和理赔数据，建立产品的利润评价体系、收入评价体系、风险评价体系，从而为产品设计、风险控制提供科学、有效的依据。保险预警指标体系稳步推进包括偿付能力监管、资金运用监管、条款费率监管、保险机构管理、从业人员管理、市场分析与决策支持以及现场稽查等在内的保险监管信息系统体系建设,建立保险监管基础信息库,不断丰富并完善保险监管手段和工具，并形成较为完善的风险预警指标体系，最大可能地降低理赔风险。13健全分析方法体系实用统计分析方法相关分析•对于经验丰富的业务专家来说，他们经常会发现

7、某些数值型影响因素与关注的数值型目标之间存在相关性，但是又没法客观地量化其相关程度。•这些专家的一些定性的经验很难固化成知识，快速传授给新人。•由于人脑信息容量的制约，专家对知识的积累是有限度的和有选择的。利用相关分析，并借助计算机，可以对所有可能与目标相关的因素快速进行综合分析，帮助分析人员或决策人员将这种相关性快速量化，并形成易于学习和继承的结论，从而指导决策。1415归纳分析总结归纳某指标的一些基本统计量波动分析计算某指标