（工商管理专业论文）商业智能在保险业的应用.pdf

0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟商业智能在保险业的应用 摘要 自从中国加入w t o 后，作为整个金融行业开放幅度最大的保险行业，面临着外资 竞争主体不断增加，市场容量逐渐饱和的压力。居高不下的运营成本以及不断降低的 营业利润，使得整个保险企业，无论规模和资本大小，在业务发展和生存空间上都肩 负着巨大的挑战。因此，一方面，寿险企业需要从自身的产品结构出发，丰富和发展 新的险种充实公司的产品线，不断挖掘新的目标客户群，从而扩大保费收入来源，从 原来的以产品推销为重点的模式转变为以潜在客户为重点的服务模式；另一方面，对 当前拥有保单的数据信息进行优化分析，加强风险预测，集中管理和系统维护工作， 从而达到提高终端客户的满意度，提升公司运营能力，从而间接达到降低管理成本的 效果。为此引入商业智能方案，这一随着新形势发展而应运而生的新观念和技术，将 会作为决定寿险企业未来生存的重要因素。 本文从商业智能的产生背景，概念内涵入手。阐述了它对于寿险企业的适用性和 必要性。然而引入一个具体案例，介绍了外资保险a 公司，这一国内目前商业智能应 用领先的b i 状况。基本可以看到实际的寿险公司是如何将商业智能的理念和基本功 能转换成他们适用的系统。 最后文章对a 保险公司的b i 应用的实施效果，关键成功因子，尚需提高改进之 处做了总结，指出了对于同行业其他公司的借鉴意义，并对以后的发展作出了展望。 关键词；商业智能，寿险公司数据挖掘 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟商业智能在保险业的应用 a b s t r a c t w i t hc h i n a ss u c c e s s f u l l ye n t r yi n t ot h ew t o ，i n s u r a n c ei n d u s t r y ，t h e w i d e s te x t e n to fo p e n i n g - u pi n d u s t r yi nf i n a n c i a lf i e l d ，i ss u f f e r i n ge n o r m o u s p r e s s u r e ss u c ha si n c r e a s i n gf o r e i g nc o m p e t i t o r sa n ds a t u r a t e dm a r k e tv o l u m e d u et oh i g ho p e r a t i o n a lc o s ta n dr e d u c e dr e v e n u e s ，i n s u r a n c ec o m p a n yh a s w i t n e s s e dg r e a tc h a l l e n g e si nb u s i n e s sd e v e l o p m e n ta n ds p a c e so fs u r v i v a ln o m a t t e rw h a ti t ss i z ea n dc a p i t a li s t h e r e f o r e ，o no n es i d e ，1 i f ei n s u r a n c e c o m p a n ys h o u l ds t a r ta d j u s t i n gf r o mi t so w np r o d u c ts t r u c t u r e ，e x p e n d i n gi t s p r o d u c t1i n eb yd e s i g n i n gn e wi n s u r a n c ep r o d u c t ，s e e k i n gn e wc u s t o m e rg r o u p t oi n c r e a s ep o l i c yp r e m i u m s ，t u r n i n gt h eb u s i n e s sm o d e lf r o ms a l e s f o c u s e d m o d et ot h ec u s t o m e r s e r v i c e dm o d e ；o nt h eo t h e rs i d e ，i no r d e rt oi m p r o v e c u s t o m e rs a t i s f a c t i o na n dc o m p a n y so p e r a t i o n a lc a p a b i l i t y ，i ti sn e c e s s a r y f o ru st om a k ed a t aa n a l y s i sa n do p t i m i z a t i o ni np o l i c yi n f o r m a t i o n ，t o s t r e n g t h e nr i s kf o r e c a s t ，i n t e g r a t e dm a n a g e m e n ta n dm a i n t e n a n c e a c c o r d i n g l y ， b u s i n e s si n t e l l i g e n c e ，t h en e wc o n c e p ta n dt e c h n o l o g y o r i g i n a t e df r o mn e w t r e n di nm a n a g e m e n tf i e l d ，w i l lb e c o m et h es i g n i f i c a n tf a c t o rd o m i n a t e dt h e f u t u r ee x i s t e n c eo f1 i f ei n s u r a n c ec o m p a n y t h ea r t i c l ew i l lf i r s ti n t r o d u c et h eb a c k g r o u n da n dc o n c e p to fb i ， i l l u s t r a t ei t sa d a p t a b i l i t ya n dn e c e s s i t yt ot h el i f ei n s u r a n c ec o m p a n y a f t e r w a r d s ，t a k ea ni n s t a n c eo fb i sa p p l i c a t i o ns i t u a t i o nf o rai n s u r a n c e c o m p a n y ，w h oa d v a n c e db ia p p l i c a t i o ni nd o m e s t i ci n s u r a n c ec o m p a n y w ec a n i e a r nh o wt ou s eb ic o n c e p ta n df u n c t i o nt oa d a p tt h e i ro w ns y s t e mf o ra n e x i s t e dl i f ei n s u r a n c ec o m p a n y i nc o n c l u s i o n ，t h ea r t i c l es u m m a r i z e st h ec o n s e q u e n c e ，k s fa n di s s u e so f b if o ra1i f ei n s u r a n c ec o m p a n y ，p o i n to u tt h em e a n i n go fr e f e r e n c ef o rt h e w h o l ei n s u r a n c ei n d u s t r y ，a n dp r o s p e c tt h ef u t u r ed e v e l o p m e n to fb i k e yw o r d s ：b u s i n e s si n t e l l i g e n c e ( b i ) ，l i f ei n s u r a n c ec o m p a n y ，d a t am i n i n g 2 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟商业智能在保险业的应用 前言 论文背景及意义 人寿保险作为保险行业的重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿 险市场的开放、外资公司纷纷抢滩，竞争逐步升级。群雄逐鹿已成定局。如何保持 自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息 技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。 多年以来，寿险公司都是遵循着传统的经验( 历史数据，本地或同业伙伴信息) 为客户设计险种产品和服务模式，并通过代理人、银行等多种渠道销售给客户。随 着竞争的加剧，各家寿险公司都在不断采用新技术，扩充新的业务品种，甚至重新 对目标客户市场进行了梳篦细分，力争突出自家产品和服务的特色。但是仅仅靠企 业单方面的努力是不够的：客户如何认可和接受你辛苦开发的成果，爽快的掏出腰 包；代理人如何根据自身情况，适销对路进行展业；客户服务部如何根据历史资料， 迅速地解答客户投诉和抱怨。诸如此类的种种问题，都是建立在已有信息系统的基 础上衍生出来的新现象。在这种情况下，各家寿险公司都面临着几乎同样的困难： 如何基于现有数据资料，进一步步提高客户服务水平，了解客户的实际的需求，并 作出迅速反应，提出适应新形式的措施和服务。这就对企业的信息化管理提出更高 的要求。 寿险信息系统经过了多年的发展，己逐步成熟完善。通过多年使用计算机业务 系统，保险公司已积累了大量的历史数据，这些数据是公司最重要的财富。如何处 理海量保单数据，以及如何更好地汇总、分析那些历史数据，并从中挖掘出业务的 内在规律。把这些数据变成有用的信息和商机，必须有一种适宜的分析手段，数据 仓库与数据挖掘技术正符合了这一要求。保险公司积累下来大量的历史数据，为数 据仓库和数据挖掘应用打下了基础。另一方面，数据仓库和数据挖掘技术已经相对 成熟，为数据仓库和数据挖掘应用奠定了技术基础。因此通过数据挖掘发现知识， 并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。 商业智能( b i ) 是保险业提升决策支持和分析水平的关键方向。它所提供的手 段和方案，不仅只是简单的数据统计和汇总，提交管理层各类纷繁复杂的报表；更 为重要的是能结合整个企业各部门的业务特征，集中不同渠道大量同质异构的数 据，分析挖掘露出冰山一角的问题全貌，并因此而利用智能工具提出改进措施。可 以预料，采用这些科学的方法，当前亟待解决的某些现象都可能成为我们下一个解 决的目标。比如：了解最新形式下客户的消费行为和偏好，并在本人主动实施消费 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟商业智能在保险业的应用 行动之前，提前呈现给他符合需要的产品或服务；分析理赔案件的特征和共性，从 而在产品开发和流程执行方面做出优化，降低取证和调查的成本。凡此种种做法， 都可以起到提升公司形象，减少多余的开销支出的良好效益，从而能在激烈的市场 竞争中赢得客户，并获取更多的利润和发展空间。 综上所述，研究商业智能理论，这一门结合了i t 技术和战略决策的学问，在 寿险公司的实际应用就凸现其迫切和重要性。 论文结构和思路说明 第一章理解商业智能 从产生背景、核心思想、当前发展现状等方面对商业智能进行了阐述，在具体 研究b i 在寿险公司应用之前首先明确了商业智能的概念，内涵，介绍b i 的产生来 源，b i 又到底是如何科学定义，能有哪些作用，目前的现状怎样，从而更深入的理解 我们在本文中要研究的对象：商业智能。本章从理论上阐述b i 的概念和明确含义 的作用，为后几章的展开起到总领全篇的作用。 第二章商业智能对寿险公司的实用性 在理解商业智能的基础上，本章从寿险公司的本质特征着手得出寿险公司的 新热点所在，指明b i 技术适用于目前的寿险公司，并简单介绍了在寿险公司的实 施现状。 第三章商业智能产品在寿险公司的部署 把b i 技术分解到具体可实行的方案，指明了当前寿险行业主要还是以运用数 据挖掘的情况为主，并大致介绍了其运用。 第四章某项目实施的分析一a 寿险公司b i 的综合应用 本章从a 保险公司具体的一个b i 应用入手，说明了a 寿险公司在日常工作中 是如何综合运用b i 的数据挖掘功能的。 第五章寿险公司的b i 应用总结 这是本文的最后一章，主要通过分析a 保险公司b i 应用的效果，缺陷，进而 展开到对其他寿险公司的借鉴作用。涉及到一些认识误区，指出实施的关键成功 因子。最后对b i 在寿险公司中的战略配合和推行策略上提出个人的看法。 4 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟商业智能在保险业的应用 1 理解商业智能( b i ) 1 i 为什么会有商业智能( b i ) 商业智能一词的出现的历史并不长，大致是从上世纪8 0 年代末开始的。当时 对于大多数人，哪怕是业内专家来说，都应该算是新鲜事物，我自然也毫不例外。 记得那时的我一直对跟踪i t 行业的前沿发展有着浓厚兴趣，然而对于商业智能理 论，无论是从当时各类主要i t 专业期刊，还是在图书馆的多媒体浏览室中，似乎 都没有找到出处所在；但是从九十年代后期开始，随着传统数据库市场的饱和，企 业级信息应用系统的完善，数据冗余量逐步加大，商业智能开始得到了诸多媒体的 关注，国内外很多软件厂商都推出了打着b i 旗号的应用软件系统。究其原因，商 业智能包含的内容和技术( 数据仓库，o l a f ，数据挖掘) 的发展成熟才是关键。许 多有远见卓识的公司，比如中国移动，建设银行，银河证券等，出于自身业务拓展 和市场营销的需要，纷纷加大对这个领域的投资力度。可以肯定的是，短短数年间 商业智能能得到迅速发展，并被广泛接受成为下一个i t 应用热点，毫无疑问是有 一定的必然性的。归纳一下，主要催生的原因会有以下几点： 1 ) 企业的“数据监狱”( d a t aj a i l ) 现象 商务活动从办公自动化出现的早期开始就在其运作过程中收集大量的数据，包 括销售、成本、质量控制、库存、客户服务等各方面息息相关的企业数据，分别存 储于数据库、数据集市、数据仓库、多维数据库、第三方的应用或其它文件中。因 此对大部分企业来说数据处理的问题不是数据缺乏，而是大量的数据冗余和数据不 一致。庞大的数据量和传统数据管理方法的缺陷，使大部分企业出现了“数据拥 挤”( 数据监狱) 现象，既不利于企业的管理也不利于信息的有效利用。因此，如 何解决数据拥挤，同时又能使这些数据充分地发挥作用这已成为企业商务发展的一 个热点问题。 2 ) “数据= 资产”新企业观念的建立 在企业界，数据资产的观念正在进入企业的资源规划( e r p ) 系统中，而把数 据转换为资产的方法和技术也正在成为企业投资i t 的热点。因为目前大部分大中 规模的企业都是信息丰富的组织，而一个信息丰富的组织的绩效不仅仅依赖于产 品、服务或地点等因素，而更重要的是依赖知识。而从数据信息一知识是一个并 不简单的过程。商业智能的本质正是把数据转化为知识，致力于知识发现和挖掘， 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟商业智能在保险业的应用 使企业的数据资产能带来明显的经济效益，减少不确定性因素的影响，使企业取得 新的竞争优势。 3 ) 企业运营模式的变化 电子商务正在改变着全球商务活动的方式，信息在经济活动中越来越占据着重 要的地位。对企业来说信息包括生产、销售、市场、顾客和竞争对手的信息，信息 是企业竞争的战略性资源。建立在i n t e r n e t 之上的企业经营模式电子商务：电子 邮件、电子数据交换、电子支付系统、电子营销等技术的发展和应用为商业智能系 统提供了市场和生存环境。 4 ) 数据库和人工智能技术的发展 商业智能的发展也得益于相关技术的发展，并行处理系统、廉价数据存储、新 数据挖掘算法、神经网络技术、人工智能技术、决策支持技术、从大量数据中发现 其后潜藏的商业机会等等技术的发展，使企业能以更低的成本投资商业智能，并取 得更高的i t 投资回报率。 既然有了产生的基础，那么b i 的演变历史大体是怎么样的呢? 这还需要从传 统的商务交易系统讲起。 最初在商务交易中引入计算机辅助管理时，开发人员是根据企业已规定好的业 务规则来编写交易系统。此时的商务系统，其主要目的是让“商务流程自动化”， 从而减少人工干预，缩短业务周期，提高效率，增强企业的竞争力，最终为企业创 造更大的利润。现今，绝大部分大、中型商业公司都已在内部或多或少的引入的计 算机辅助商务管理系统。 随着计算机在商业管理中的普及，公司的高层管理人员有了更近一步的需求， 即其企业的部门框架和业务规则随着社会分工的日益细化，而不断的发生变动。而 且，其中蕴含了不少的新的商机，精明的管理者们当然不希望错过这些能让企业更 上层楼的机会了，他们有了迫切的要求改变目前的局面，而原有的商务管理系统面 对日益变化的业务规则逐渐变得力不从心。 因此，软件厂商针对新出现的商业部门和业务规则，推出了一系列的自成体系 的，专门针对某块商业数据管理的管理软件，如财务管理软件，客户关系管理软件， 产品数据管理软件，人力资源管理软件等。但是，这些自成体系的的管理软件之间， 由于设计目的有别，数据结构不同，造成实际数据很难共享，各类资料自成体系， 独立存贮，从而在企业各个部门之间形成了“信息孤立”的局面。 于是，软件厂商又推出了更大块集成的企业资源规划( e r p ) 系统，甚至还有厂 家宣称实施e r p i i 乃至e i p ，把之前推出的各块独立的管理系统整合起来。但是， 6 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟 商业智能在保险业的应用 单单把各个商务部门的管理软件集成起来，实现所谓的a l l i n 删e ，是否真的就是 企业真正需要的“能适应商务变化”的整体解决方案呢? 我以为，如果仅仅针对目前的商务活动和业务规则打包，结果一定是否定的。 因为我们现在处在一个动态的，瞬息万变的商业社会中，流程和法则也会发生与时 俱进的变化。这个答案也早就被相关方面的专家所确定。那么，如何才能真正把各 个商业部门之间的商务数据集成起来，从中预测商务变化，找到潜在商机，为商业 决策提供数据支持呢? 答案就是b i 。 综上所述，我大致总结了一下，商业智能的兴起是与下述三个方面的因素有着 密不可分的联系。 1 1 1 竞争需求的拉动 市场经济的迅猛发展，企业正面临前所未有的挑战。随着全球市场化的形成， 企业之间的合并和兼并日益频繁，使得当时的市场环境极不规范。同时也意味着新 的商机。在多变的情况下如何快速、正确的对环境做出响应，尽快取得占领市场份 额的竞争优势，是很多企业一直孜孜以求的。一方面，经过多年以来信息化的建设 和维护，企业因此收到了很好的经济效益；另一方面，一个普遍现象是：在很多企 业，销售、营销和客服部门的信息化并没有产生很好的回报，已经越来越不能适应 业务发展的需要，大量采集的数据已经让操作人员变得无所适从，越来越多的企业 要求提高销售、营销和客服部门业务的自动化和合理化，这就成为商业智能技术产 生的需求基础。如果我们用心倾听一下，就会从顾客、销售、服务人员和中层经理 听到各种抱怨的声音。 顾客的心声：销售商那里的产品目录是如此的详细和冗长，我该如何快速搜索 到符合我们需求的型号和规格? 我以前购买的产品现在出现了故障，这些问题还未 解决，怎么又来上门推销? 销售的困扰：现在生意难做，同业竞争对手的实力也很强大。从客服部门提供 的庞大客户线索中很难找到真正的顾客，我经常为筛选这些信息而花费大量的时 间，要是有简单的方法让我简单操作几步，就能定位到我的目标客户就好了。再者， 这次面对的是一个老客户，应该提供怎样合理的报价才能够留住他呢? 服务人员的委屈：其实8 0 客户提出的电脑故障都是由于2 0 0 , 4 的原因造成的， 而在这2 0 的原因中又有8 0 的问题是客户自己的误操作导致的。但是回答这些类 型的电话占用了工程师很多的时间，工作变得枯燥而乏味。为何其他部门的同事都 认为我们的售后服务部门只是成本付出而没有提供收入? 中层经理的忐忑：每天递交上来的无数份报告已经让我分神了，高层会议上还 要我们提出下阶段减员增效的目标，日复一日的报告统计工作不但让手下人员感到 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟 商业智能在保险业的应用 无奈，也让我看到头大为止。有没有办法能够自动让我轻松定义报表格式和数据内 容，实现需要的时候可以马上看到需要的报表? 对于这些抱怨，可能我们并不陌生，但是在发过牢骚后往往还是归于沉寂，习 惯于对这些问题采取无动于衷的态度。其实上述现象可以归纳成为两个方面的问 题： 第一，来自于不同职能部门( 销售，客服，营销) 缺乏互相合作支持，难以全 方位立体地获得所需客户的关键和敏感的信息，从而无法获得协同战略效应； 第二，来自销售，客服，市场，采购，制造，库存等部门地信息离散在企业内 部，这些零散的信息使得无法对客户有全面的了解，对当前流程有清醒的认识。各 部门难以在统一的信息基础上面对客户，认清自己。这需要各部门采用新的信息技 术将面向特定主题的数据系统地集成起来，将不同规格的数据转换成基本统一的格 式，组建成数据仓库( d a t aw a r e h o u s e ) ，从而实现对面向客户面向流程活动的全面 分析管理。 幸好的是，信息技术的高速发展，带来了企业利用信息技术提高本身竞争力的 巨大空间。信息技术不但使企业获取需要的信息，而且促进企业对信息的再利用， 以此营造企业的竞争优势。所谓“智能”的含义，主要就是指利用先进的数据分析 技术，对众多的数据去芜存真，从而提炼出真正有效的信息，加快业务处理的效率。 随着企业c r m 、e r p 、s c m 等应用系统的引入，企业不停留在事务处理过程而注 重有效利用企业的数据为准确和更快决策提供支持的需求越来越强烈，由此带动的 对商业智能的需求将是巨大的。 1 1 2 战略决策的驱动 信息社会的另一个突出标志就是数据爆炸。企业资源计划( e r p ) 、销售终端 ( p o s ) 、市场调查、供应商、客户、w e b 等不断的给我们的系统中增加信息。据 初步统计，平均每1 8 个月信息就翻一番。但是我们真正能用于分析的有效数据究 竟有多少呢? 有些项目专家估计只有7 ，何况我们能用于分析的数据仅限于数据 库。每个企业面临这么庞大的数据集合，如何提高信息的利用率，快速准确的找到 需要的信息，从而做出及时英明的决策，是商业智能发展的驱动力。 1 1 3 技术水平的推动 技术的进步永远能起到推波助澜的作用。随着更多成熟技术的出现，比如硬件 上的大容量存储技术、并行处理技术，软件上的挖掘工具，数据仓库环境的管理工具 等，使得企业能以更低的成本对商业智能方案进行投资，进而能够得到更高的投资 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟 商业智能在保险业的应用 回报率( r o t ) 。随着i n t e m e t 技术的发展，使得分销商、供应商、商业伙伴、零售商 和生产商之问的数据共享和访问成为可能，从而极大推动了商业智能的向前发展。 i t 界许多以提供软件平台和工具平台的大公司通过多年与企业的交流，已经认 识到企业对商业智能的迫切需求，纷纷加入到从事商业智能的研究与开发上来。 i b m 建立了专门从事b i 方案设计的研究中心，o r a c l e 、微软等公司纷纷推出了 支持b i 开发和应用的软件系统，有的直接进入了b i 的开发领域。据不完全统计， 2 0 0 1 2 0 0 6 年全球范围内b i 投资平均增长率将达到1 2 ，而中国去年达到了4 0 ， 五年之内，全球b i 市场规模将扩大到1 5 7 亿美元。所以可以看出：技术更新换代 也在不断催生商业智能市场的成熟。 1 1 4 管理模式的带动 在多变的市场环境下，企业必须力争成为市场的支配者，而不是追随者。传统 的以市场驱动( m a r k e t d r i v e n ) 模式的营销理念发生了深刻的变革，越来越有向以 消费者为导向的驱动市场( m a r k e t - d r i v i n g ) 发展的趋势。企业所面临的是一个消费 大众具有多样性，消费具有差异性的错综复杂的市场环境。商业智能系统的最大好 处就是可以得到最精确、最及时的信息，帮助企业赢得竞争优势。企业的决策者们 可以据此分析顾客的消费趋势，从而培养忠实的顾客，加强与供应商的联系，减少 财务支出，挖掘新的商业机会，分析未来的发展趋势，开展商业策略，从而调整产 品结构、分销渠道、工作流程和服务方式等。 根据m e r c e r 劳动力2 0 0 0 调查，2 0 0 0 年的竞争优势的第一位来源于客户关系的 建立和维持。第二位是如何将数据转化为知识。商业智能的市场急剧增长。i d c 的 最新报告显示，2 0 0 4 年亚太区( 不含日本) 商务智能( b i ) - i - 具软件市场规模为2 3 3 2 亿 美元，预计该市场将以1 2 3 的年增长率上升。目前有很多大企业都在寻求商业智能 的解决方案，有购买意向的行业依次是；零售、保险、银行、通信、离散制造、政 府、医疗、分销、流程制造，教育。 “好风凭借力，送我上青云”。当代企业处在一个变革和创新占主导地位的时 代。只有努力做到始终比竞争伙伴领先一步，“人无我有，人有我优”，才能在市场 上把握主动地位。商务职能作为一种新兴的智能化管理工具，正在业内悄然兴起。 有业内人士称，“b i 商务智能行业应用将在金融业引起一场业务与流程智能化的深 层次变革”，诚如斯言。对现有的业务流程进行重新设计，引入科学的变革和创新 思想将有利于企业员工发挥主观能动性，为公司创造更大的效益，这一切都有可能 借助商业智能工具最终付诸实现。 9 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟商业智能在保险业的应用 1 2 商业智能( b i ) 理论概述 i 2 1 定义 在需求、技术、和战略决策等方面因素的多重推动下，商业智能应运而生。那 么到底什么是商业智能? 对于它的定义，向来是仁者见仁。智者见智。不同领域，不 同背景的专家往往提出从自身角度出发的观点。但比较普遍的认识是b i 是一种解 决方案，它以数据仓库技术为基础，借助查询分析工具，联机分析处理( o l a p ) 工具，数据挖掘等加强对业务信息的智能化管理，全面提升企业的核心竞争力。从 较为严谨的定义上出发，我们可以把商业智能做出如下解释： “商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商 务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务 行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。” 另外，也有比较简洁的定义：商务智能好比“数据炼油厂”，即把商业活动中 累积的数据加工成可用于支持商业决策的信息。 图1 1 资料来源：美国数据仓库研究院( w w w d w - i n s t i t u t e c o r n ) 1 0 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟 商业智能在保险业的应用 1 2 2b i 存在的必要性 很多大型公司一直以来在使用商业智能( b i ) 软件来帮助其获得竞争优势，在市 场上更便宜和更大众化的产品引入多年后，b i 也开始面向中小企业。商业智能就像 知识管理( k m ) 、管理信息系统( m i s ) 和企业资源计划( e r p ) 一样为人所知。 从公司成立的那一天起，到最后倒闭为止，公司几乎无时不刻在产生数据。 举例1 ：也许你要收集有关客户的数据： 他们为什么要购买 他们什么时候购买 他们会买多少 他们以多长的时间决定购买 他们要求多少折扣 举例2 ：也许你要收集有关雇员的资料 工资水平 资历 培训 养老金 举例3 ：也许你要收集有关产品的资料 尺寸 生产成本 售价 诸如此类的数据往往集中在财务、市场、销售、人力资源、客户服务部门中， 每个部门在公司里执行着不同的职能。采集自己独立的数据，这些“数据孤岛”相 隔甚远，之间的联系被切断。这对以公司的角度观察和分析在公司中各功能的关系 造成困难。而很多公司未来不仅会增加对内部数据分析的需要，同时还要分析在客 户、供应商和合作伙伴之间的关系。 公司花费了大量的代价收集这些信息，但是很少有公司有能力将这些数据转化 为有价值的资产。b i 软件的目标就是通过向决策人员提供快速接近相关信息，从而 使他们作出更好的商业决策来帮助公司。 1 2 3 町的产生背景 商业智能并非一个新鲜事物。实际上，正如现代社会大多数新兴的管理理论一 样，它决不是什么有划时代意义的概念。它只是在新形势下赋予了新内涵。举例来 说，运营部门每天收到员提交的统计和汇总报告，借以直观反映销售业绩；市场部 门对发出的直邮回信进行统计和分类，从大量市场调研反馈数据中设计出新的促销 方案；决策辅助部门利用智能的算法工具，建立起合适的数学模型，用于下阶段发 展方针的预测。以上种种行为，都可以被归为商业智能的范畴。多年来，企业一直 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟 商业智能在保险业的应用 在寻找对商业智能的理解和实现的方式，以增强企业的竞争力。早在8 0 年代，当 时“商业智能”的标准是能容易地获得想要的数据和信息。9 0 年代是商业智能真正 起步的阶段。当时，著名的g a r t e r g r o u p 的资深顾问h o w a r d d r c s n e r 把e u q r ( 终 端查询和报表) 、d s s 、o l a p 称为商业智能。企业使用这些工具使企业获得的优势 也被称为商业智能。后来，随着技术的进步，出现了数据仓库、数据集市技术，以 及与之相关的e t l ( 抽取，转换，上载) 、数据清洗、数据挖掘、商业建模等，人 们也将这些技术统归为商业智能的领域。目前，存在将商业智能与数据仓库和基于 数据仓库的分析方法等同起来的认识趋势。 其实，商业智能代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件的 总和，是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。 对该定义的正确解释，从四个层面展开： 图1b i 定义的四个层面 信息系统层面：称为商业智能系统( b is y s t e m ) 的物理基础。表现为具有强大 决策分析功能的单独的软件工具和面向特定应用领域的信息系统平台，如s c m 、 c r m 、e r p 。与事务型的m i s 不同，商业智能系统能提供分析、趋势预测等决策分 析功能。 数据分析层面：是一系列算法、工具或模型。首先获取与所关心主题有关的高 质量的数据或信息，然后自动或人工参与使用具有分析功能的算法、工具或模型， 帮助人们分析信息、得出结论、形成假设、验证假设。 知识发现层面：与数据分析层面一样，是一系列算法、工具或模型。将数据转 变成信息，而后通过发现，将信息转变成知识；或者直接将信息转变成知识。 战略层面：将信息或知识应用在提高决策能力和运营能力上；企业建模等。商 业智能的战略层面是利用多个数据源的信息以及应用经验和假设来提高企业决策 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟商业智能在保险业的应用 能力的一组概念、方法和过程的集合。它通过对数据的获取、管理和分析，为贯穿 企业组织的各种人员提供信息，以提高企业战略决策和战术决策能力。 总之，商业智能的目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势，提高企业决策 能力、决策效率、决策准确性。为完成这一目标，商业智能必须具有实现数据分析 到知识发现的算法、模型和过程，决策的主题具有广泛的普遍性。这个特点是本文 定义商业智能时应特别强调的。 基于以上定义的商业智能应具有以下功能： 数据管理功能： 从多个数据源e t l ( 抽取、转换、转贮) 数据、清洗数据、数据集成能力；大量数 据高效存储与维护能力。 数据分析功能 具备o l a p ，l e g a c y 等多种数据分析功能；终端信息查询和报表生成能力；数据 可视化能力。 知识发现功能 从大型数据库中的数据中提取人们感兴趣的知识的能力。这些知识是隐含的、事先 未知的、潜在有用的信息，提取的知识表示为概念( c o n c e p t s ) ，规则( r u l e s ) ，规 律( r e g u l a t i o n s ) ，模式( p a t t e r n s ) 等形式。 企业优化功能 辅助企业建模的能力。 1 2 4b i 的技术集合 商业智能定义为下列软件工具的集合： 终端用户查询和报告工具： 专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生 成工具。 数据挖掘( d a t am i n i n g ) 软件： 使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数 据的推断。 数据仓库( d a t aw a r e h o u s e ) 和数据集市( o a t am a r t ) 产品： 包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型， 如财务分析模型。 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟商业智能在保险业的应用 联机分析处理( o l a p ) ； o l a p 与数据挖掘是一个有机的整体，在o l a p 中必定要针对不同的主题数据 仓库采用相应的数据挖掘算法来进行数据分析。如果把数据仓库对b i 系统的作用 比作厨师的食材，那么，o l a p 和数据挖掘则是厨具。 和传统的联机事务处蔓j ! ( o l t p ) 相比，两者的区别很大，具体情况如下表： o l t p0 l a p 用户 操作人员，低层管理人员 决策人员，高级管理人员 功能日常操作处理分析决策 d b 设计面向应用面向主题 当前的，最新的细节的，二维历史的，聚集的，多维的集成 数据 的分立的的，统一的 存取读写数十条记录读上百万条记录 工作单 简单的事务复杂的查询 位 用户数上千个上百个 d b 大小 1 0 0 m b g b1 0 0 g b t b 不过，b i 的范围太广太大，在实际商务中我们往往只需运用其中的某个部分就 可以暂时满足企业的需求，如数据仓库，联机事务分析( o l a p ) ，数据挖掘，决策支 持系统( d d s ) 等。整个b i 的框架结构可以用下面的图示来表示： 1 4 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟 商业智能在保险业的应用 ” b u s i n e s st n t o t l l g q m c e a p p l i c a t i o n s 产 d e c i s i o ns u p p o r tt o o l s q i j b 形a n dr e p o r 缸g o l a pi n f o 舯a h o nm t m n g 产 彳卜 与产 产 d a t aw a r e h o u s em o d e l l r l ga n dc o n s t r u c t i o ni o o i s 图1 2 ( 来源：i b m 商务智能软件解决方案) 现在决大多数企业已在多个部门内部署了了计算机应用管理系统，也累积了相 当的商业数据。然而结果如何呢? “r i c hd a t a ，p o o ri n f o r m a t i o n ”，以前累积的数据， 并没有很好的得到利用。并不是企业高层管理人员没有想到，而是这些数据来源太 广，格式不统一，并且其中极少量的数据记录格式不正确；同时，累计的数据量相 当庞大，上百万条记录才刚起步，某些大型公司每天所产生的商业记录已过千万； 而且，某些细节对高层管理人员来说并不重要。他们需要的是一份站在战略层角度 统观全局，及时的，在短时间内可以读完，为企业决策服务的统计报表。 为了实现这一艰巨的目标，b i 专家把任务分解成了三个子任务： 1 ) 为了整合各种格式的数据，清除原有数据中的错误记录，专家们提出了数 据预处理的要求e t l ( 数据抽取、转换、装载1 ； 2 ) 对预处理过数据，应该统一集中起来，由此产生了元数据( m e t ad a t a ) 、数 据仓库( d a t aw a r e h o u s e ) ； 3 ) 最后，对于集中起来的庞大的数据集，还应进行相应的专业统计，从中发 掘出对企业决策有价值的新的机会，这就是o l a p ( 联机事务分析) 和数据挖 掘( d a t am i n i n g ) 。 0 3 2 0 2 5 2 1 8 壬宏伟商业智能在保险业的应用 2 商业智能对寿险公司的适用性 2 1 寿险公司的i t 应用系统概况 2 1 1 寿险公司i t 的应用现状 与发展相对成熟和完善的银行业不同，国内的保险业近年来呈现加速发展的趋 势，无论从展业的国内保险公司数量还是从获准在华开办保险业务的外资保险公司 数量都有大幅度增加，保险经营品种也比以往丰富许多。 由于国内保险业起步晚，i t 建设相对落后，特别是企业管理信息化平台的建设 严重滞后。对于保险企业而言，信息技术应参与到经营管理、业务活动、决策分析 活动中，渗透到客户管理、资料管理、财务管理、项目管理、风险管理等各个环节， 并为企业发展战略与经营策略的制定提供支持。目前不少保险企业正在努力加强建 设业务管理和数据管理平台，实现管理信息化的目标，2 0 0 5 年这一趋势将得到加强。 此外，随着国内保险品种的日趋丰富，以前的业务平台迫切面临升级换代，新 一代综合业务处理系统在各保险公司陆续上马。综合业务系统作为保险公司的核心 系统，可以分为产险综合业务系统和寿险综合业务系统，本文主要以寿险为主展开 分析。对于这些综合业务系统，按照功能模块来说是由新契约处理模块、核保模块、 财务收付费模块、信件打印模块、保全模块、理赔模块、产品定义模块和代理人管 理模块等多个模块构成，可以实现诸如投保、核保、签单、交费、批改、给付、退 保、复效、报案、赔付申请、理赔、赔付和客户服务等具体功能。从系统构架上来 说，则大多采用基于事务通信中间件的三层客户机、服务器结构，达到实现逻辑和 表示逻辑的分离，实现数据库服务、业务逻辑服务和表示逻辑服务的分布式处理。 随着j 2 e e 标准的兴起，不少大中型寿险公司开始实施业务平台的迁移，从传统的 c s ( 客户机服务器) 架构过渡到基于w e b 技术为核心的b ，s ( 浏览器服务器) 平台。也是顺应潮流，与时俱进的举措。尤其是某些实力较强的新开业寿险公司， 在系统选型时基本都直接采用了3 层j 2 e e 架构，集成了所有基本业务模块，给终 端客户提供了统一风格的友好操作界面，从而带动了整体业务有序高效的开展。 大多数保险公司除具备核心业务系统之外，还建立了办公自动化系统，财务系 统、决策支持系统、数据仓库以及相关的一些其他系统，各种类型的数据在成倍增 长。但是在功能日益强大的同时，由于保险行业流程有其复杂性和特殊性，内部规 则纷繁复杂，变动周期较短，目前尚且没有一套类似成熟的e r p 产品能够将众多功 能加以整合，所以短期内还会存在不同厂商的应用软件同时上线，从而给不同功能 模块之间进行数据交换和共享带来一定困难。 1 6 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟 商业智能在保险业的应用 2 1 2 寿险公司i t 应用的未来趋势 对于行业未来作出准确和客观的预测总是不容易的事情，但是就寿险行业而 言，以下三个方面的趋势比较明显，在此不得不再费点笔墨稍加赘述。 行业的高速发展带来市场机会陡增 与银行和证券业相比，在整个金融行业，未来保险业的信息化投入的增长速度 是最高的。计世资讯预测，2 0 0 5 年国内保险业的i t 投资规模将达到1 3 8 亿元，比 2 0 0 4 年的1 3 亿元增长6 2 。而从2 0 0 5 年到2 0 0 8 年其i t 投入复合增长率更将高 达9 7 ，处于快速发展的上升阶段。 对于硬件厂商而言，p c 、笔记本、服务器等的采购在2 0 0 5 年仍将持续。此外， 网络的升级和改造以及数据大集中所带来的存储需求也将在2 0 0 5 年有较大增长。 对于软件和服务厂商而言，2 0 0 5 年保险业的市场机会将显著增加。主要包括： 现有核心业务系统的升级换代以及数据大集中之后对数据整合和数据应用的需求 激增，包括数据仓库( d w ) 、数据挖掘( d m ) 和商业智能( b i ) 等在内。此外， 保险企业花费巨资投入大量精力进行数据大集中后，对数据安全和网络安全的关注 程度与日俱增。多家保险企业正在计划建立自己的数据中心和灾备中心。这些都给 l t 厂商带来无尽商机。 售后服务和技术实力成为保险公司关注的先决目标 与其他金融机构相比，保险公司自身的i t 技术力量相对薄弱，而由于市场规 模尚不及连年弱市的证券业，更无法与银行业相提并论，因而参与其中的厂商也相 对较少。在加上国内多数寿险公司的经营尚处在盈亏平衡点以下徘徊，因此在选择 投入大量资金上马的i t 综合应用系统方面，表现为慎之又慎，售后服务成为首选 目标，技术实力的优势并不明显。 基础设施建设告一段落，软件和服务比重开始上升 经过前几年的持续投资，国内保险业以硬件投入为主要标志的信息化基础设施 建设已基本完成，并由此进入了一个新的发展阶段。其表现形式为：p c 、小型机、 网络设备等硬件产品的采购量稳中有降，而应用软件、存储设备、服务等投资额开 始趋于上升。 数据集中与数据仓库建设是保险公司下一阶段的主要工作。随着客户对理赔速 度和理赔质量的日趋关注，保险公司在加快数据集中的同时，对沉淀下来的数据加 大了整合力度。通过建设数据仓库，进行数据挖掘，可以在降低风险的同时更好地 满足客户个性化的保障需求。 0 3 2 0 2 5 2 1 8 王宏伟商业智能在保险业的应用 2 1 3 寿险公司i t 系统中对b i 的要求 金融行业往往对于i t 信息化的投入十分重视。信息化也往往被视作金融业的 生命线，对于人寿保险公司来讲，海量的基础数据，比如保单险种责任信息、财务 费用、客户资料信息，保全理赔记录等，可以比喻成为企业生命体中生生不息的血 脉。据可靠资料统计，近l o 年来国内保险业信息量一直处于加速度状态增长，2 0 0 3 年全年中国保险行业i t 应用市场规模更是创记录地突破5 0 亿元。与银行和证券业 相比，在整个金融行业，未来保险业的信息化投入