保险业信息化的两大趋势：数据挖掘+CRM
保险行业的未来发展趋势
保险行业的未来发展趋势随着科技的不断进步和社会经济的快速发展，保险行业也在迎来巨大的变革。
传统的保险模式已经逐渐被新技术和新业务模式所取代。
未来，保险行业将呈现出多样化的发展趋势，如数字化转型、智能化技术应用、精确定价和定制化服务等。
本文将探讨保险行业的未来发展趋势，并分析其影响和挑战。
一、数字化转型是不可逆转的趋势互联网的普及和移动设备的普及使得数字化转型成为保险行业的必然选择。
通过数字化转型，保险公司可以提高运营效率、降低成本、优化客户体验，提供更精准的产品和服务。
例如，保险公司可以通过移动应用程序提供在线投保、理赔和客户服务。
此外，数字化转型还可以帮助保险公司实现业务流程的自动化和标准化，提高数据管理和风险控制能力。
二、智能化技术将广泛应用于保险行业人工智能、大数据和物联网等新技术将在保险行业得到广泛应用。
人工智能可以通过机器学习和自然语言处理技术，为保险公司提供更准确、高效的风险评估和理赔处理服务。
大数据分析可以帮助保险公司实现精确定价和定制化产品开发，提高保险产品的个性化服务。
物联网技术可以实现车辆、房屋等物品的实时监测，降低保险公司的风险管理成本。
三、定价将更加精确和个性化传统的保险定价通常是基于统计数据和历史经验的整体评估，存在一定的不准确性。
而随着大数据和人工智能技术的应用，保险公司可以根据个体客户的实际情况进行风险评估和定价，实现更加精确和个性化的保险产品定价。
例如，保险公司可以根据个人驾驶行为统计数据，为客户提供个性化的车险产品定价，激励客户安全驾驶。
四、保险服务将更加定制化未来，保险行业将更加注重提供个性化、定制化的保险服务。
通过大数据和智能化技术，保险公司可以更好地了解客户的需求和习惯，为客户提供更加贴心、个性化的服务。
例如，保险公司可以根据客户的健康数据，为客户提供个性化的健康管理建议和保险产品。
五、面临的挑战和应对之策保险行业的发展虽然充满机遇，但也面临着一些挑战。
首先，保护客户隐私和数据安全将成为重要议题，保险公司需要加强信息安全管理和合规性。
大数据在保险业的发展现状及未来趋势分析
大数据在保险业的发展现状及未来趋势分析概述：保险业是一个信息密集型行业，各类数据在保险业中的应用已成为保险公司提高运营效率、降低风险以及创新产品和服务的关键。
大数据技术的兴起为保险业带来了新的机遇和挑战。
本文将分析大数据在保险业的发展现状以及未来的趋势。
一、大数据在保险业的发展现状1. 数据采集和处理能力的提升随着传感器技术、物联网和移动设备的普及，保险公司可以收集到更多的数据，包括车辆行驶数据、医疗健康数据等。
同时，大数据处理技术的发展也使得保险公司能够更加高效地处理和分析海量数据，提取出有价值的信息。
2. 客户行为预测与精准定价借助大数据分析，保险公司能够更好地了解客户的行为和需求，从而提供个性化的产品和服务。
通过分析客户的行为数据和社交媒体数据，保险公司可以预测客户的未来行为举止，以更精准的定价策略来制定保险方案。
3. 作业流程优化和风险控制大数据分析可以助力保险公司优化其内部作业流程，提高效率并降低成本。
此外，通过对大数据进行综合分析，保险公司可以更好地了解保单持有人的风险状况，进行风险评估和控制。
4. 智能核保和理赔处理大数据分析技术在核保和理赔处理中的应用可以大幅提高保险事务的处理速度和效率。
通过对大量的数据进行分类、筛选和分析，保险公司可以自动化地完成核保和理赔，减少繁琐的手工操作，提高客户体验。
二、大数据在保险业的未来趋势1. 数据共享与合作随着大数据的积累和应用，保险公司之间的数据共享和合作将会成为未来的趋势。
保险公司可以通过共享数据来提高模型的准确性和效果，进而优化风险定价和理赔流程。
2. 精准客户定位与个性化保险大数据技术可以帮助保险公司更好地了解客户的需求和习惯，实现更精准的客户定位。
基于客户的特征和行为数据，保险公司可以提供个性化的保险产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
3. 预防和风险管理未来，大数据技术将在保险业的风险管理和预防方面发挥更重要的作用。
通过分析大数据，保险公司可以提前预测风险和灾害，并采取相应的措施进行风险管理和降低损失。
保险行业的发展趋势和机会
保险行业的发展趋势和机会近年来，随着社会经济的快速发展和人们风险意识的增强，保险行业在中国迅猛发展。
本文将探讨保险行业的发展趋势和机会，并分析其中的挑战和前景。
一、保险行业的发展趋势1.科技驱动：科技的快速发展将对保险行业带来巨大影响。
人工智能、大数据、云计算等技术将被广泛应用于保险产品设计、销售和风险评估等环节。
同时，移动互联网的普及也将促使保险公司加快推动线上渠道的建设，提供更便捷的保险服务。
2.个性化定制：随着消费者需求的多样化，保险公司需要更加关注个性化定制的产品。
通过充分了解客户需求并利用大数据分析，保险公司可以开发更有针对性的保险产品，满足不同客户的需求，提升市场竞争力。
3.多元化渠道：保险销售渠道将更加多元化。
除了传统的营业厅销售和代理人渠道外，保险产品还将通过电商平台、社交媒体等新渠道进行销售。
多元化的销售渠道将为保险公司带来更多机会和挑战。
4.风险管理：随着人们对风险意识的提高，保险行业将更加注重风险管理。
保险公司将积极发展多样化的保险产品，覆盖更多风险领域，提供更全面的保障方案，满足客户不断增长的需求。
二、保险行业的机会1.人寿保险市场：人口老龄化趋势明显，人寿保险市场潜力巨大。
随着家庭结构和价值观念的变化，人们对人寿保险的需求将不断增长，保险公司可以通过创新产品和服务，满足这一市场需求。
2.健康保险市场：健康问题成为现代人关注的焦点，健康保险市场潜力巨大。
保险公司可以结合科技手段，提供健康管理服务，如远程医疗、健康咨询等，满足人们对健康保障的需求。
3.车险市场：随着汽车保有量的不断增加，车险市场前景广阔。
保险公司可以通过引入科技手段，如车载设备、智能化理赔系统等，提升车险服务的质量和效率，赢得更多客户。
4.农业保险市场：农业保险是一个有待开发的巨大市场。
农业保险可以帮助农民规避自然灾害等风险，提升农业生产的保障和效益。
保险公司可以与政府、农业部门合作，开展农业保险业务，同时推动农村金融的发展。
保险未来趋势
保险未来趋势
未来保险行业的趋势将是数字化、个性化和可持续发展。
以下是具体细分的内容：
第一，数字化：随着科技的发展，保险行业将越来越数字化。
传统的纸质文件将逐渐被电子化取代，保险公司和消费者之间的沟通将更多地依赖于互联网和移动设备。
通过数字化，保险公司可以实现更高效的业务操作和更准确的风险评估，提高服务质量和效率。
同时，消费者可以更方便地购买保险产品、管理保单和申请理赔。
第二，个性化：未来的保险产品将更加个性化。
传统的保险产品通常是标准化的，适用于大多数人。
然而，每个人的需求和风险都是不同的，因此保险公司将提供更多的定制化产品和服务，以满足消费者的特定需求。
例如，保险公司可以根据个人的健康状况、驾驶习惯或者财务目标，为消费者设计个性化的健康保险、车险或者人寿保险产品。
第三，可持续发展：保险行业将更加注重可持续发展。
面对全球气候变化和日益增多的自然灾害，保险公司将更加关注环境和社会责任。
他们将推动可持续发展的保险产品，例如气候变化风险保险和环境责任保险，以帮助客户应对自然灾害和环境问题。
此外，保险公司还将更加注重企业社会责任，积极参与公益事业和社区活动。
总结起来，保险未来的趋势将是数字化、个性化和可持续发展。
通过数字化，保险业务将更加高效和便捷。
保险产品将更加个
性化，满足不同消费者的需求。
保险行业将更加注重可持续发展，推动环境和社会责任。
保险行业的大数据分析如何利用大数据分析提升保险行业的效率和效果
保险行业的大数据分析如何利用大数据分析提升保险行业的效率和效果保险行业作为现代金融行业的重要组成部分，面对着庞大的数据量和复杂的风险管理挑战。
而大数据分析作为信息技术的重要应用，为保险行业提供了新的机遇和解决方案。
本文将探讨保险行业的大数据分析在提升效率和效果方面的作用。
一、数据挖掘与风险评估数据挖掘是大数据分析在保险行业中的重要应用之一。
通过对大数据的深入分析和挖掘，保险公司可以发现隐藏在海量数据背后的规律和趋势，从而为风险评估提供更准确的依据。
保险公司可以通过对客户的个人信息、历史理赔记录、资产状况等数据进行分析，建立风险评估模型，从而对客户的风险水平进行科学合理的评估。
这不仅有利于保险公司确定保险金额和费率，也为客户提供了更加个性化的保险方案。
二、精准营销和客户服务大数据分析在保险行业中还可以被应用于精准营销和客户服务。
传统的保险营销模式往往是基于大范围的推广和广告投放，成本高而效果低。
然而，随着大数据技术的发展，保险公司可以通过分析客户的购买偏好、消费习惯，以及社交网络数据等，实现精准的市场定位和客户分析。
通过大数据分析，保险公司可以准确把握客户的需求和偏好，有针对性地制定产品推介和营销策略，提高推销效果，降低市场推广成本。
同时，大数据分析还可以帮助保险公司实现客户服务的个性化和精准化，提高客户满意度和忠诚度。
三、欺诈识别和风控管理大数据分析在保险行业中也发挥着重要的作用，可以帮助保险公司识别欺诈行为和进行风险控制。
通过对保险理赔数据、行为数据等进行综合分析和对比，保险公司可以发现异常数据和模式，从而及时识别出欺诈行为。
此外，大数据分析还可以帮助保险公司提高风控管理的水平。
通过对历史理赔数据进行分析和建模，保险公司可以预测和评估不同风险类型的概率以及赔付金额，从而为风险管理提供科学依据，降低理赔风险和赔付成本。
四、创新保险产品和服务大数据分析为保险行业带来了创新的机遇。
通过对大数据的深入挖掘，保险公司可以发现市场和客户需求中的新机会，创造新的保险产品和服务。
数据挖掘技术在保险行业中的应用
数据挖掘技术在保险行业中的应用随着时代的发展，人们对于保险行业的需求越来越高。
因此，如何提高保险的精准性和运营效率成为了保险公司面临的一项重大挑战。
数据挖掘技术的产生和发展正好能够解决这些问题，成为了保险行业的发展的新方向和新机遇。
一、数据挖掘技术的介绍数据挖掘技术是一种从大量数据中自动发现、提取和分析模式的过程。
它的主要作用是将大量的数据转化为有价值的知识，从而为决策提供支持。
数据挖掘技术包括数据预处理、数据挖掘和结果分析等环节。
在保险行业中，数据挖掘技术可以采集大量的数据，对其进行处理和分析，从而得出有利的决策建议，使得保险行业真正实现提高客户满意度和效率的目标。
二、数据挖掘技术在保险业中的应用1.客户需求分析数据挖掘技术可以为保险公司提供客户需求分析的决策建议。
保险公司可以通过分析客户数据的结构、行为和生活习惯等等，了解客户的需求、偏好和消费习惯，为保险公司提供更适合客户需求的产品和服务。
例如，通过分析客户购买意愿和时间、所在的地理位置和所购买的保险分类等因素，保险公司可以制定个性化的营销策略，更好地满足客户的需求和提高销售效率。
2.风险管理作为保险公司的主要业务，风险管理是保险公司的核心能力之一。
传统的风险管理方法主要基于经验和判断，而数据挖掘技术可以帮助保险公司更好地识别风险、分析损失类型和概率，并且提供高效的保险理赔服务。
例如，通过分析客户的历史保险记录、事故经验和信用评估等因素，保险公司可以预测客户在未来的风险情况，从而更加精确地定价和承保，有效避免风险。
3.客户忠诚度分析通过数据挖掘技术，保险公司可以分析客户的满意度和忠诚度，并且为其提供更加具有独特性和优势的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
例如，通过分析客户对于服务的满意度反馈、客户投诉和主动询问等因素，保险公司可以及时得到客户信号，从而及时调整对于服务的内部流程和服务质量，通过不断的改进流程和提高服务品质，逐渐提高客户的忠诚度。
论数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用
关 系时代 。客户关 系管 理 的核 心是 客户 价值 管理 ， 目的 方 面 ： 其
不 断 提 高 客 户 的 满 意 度 和 忠诚 度 从 而 达 到 获 取 企 业 竞 争 优
势。 （ ） 户 细 分 （ｕ ｔｍｅ ｅｍｅ ｔｔ ｎ 。 １客 ｃｓｏ ｒｓｇ ｎａｉ ） ｏ
客 户 细 分 是 指 将 一 个 消 费 群 体 划 分 成 一 个 个 细 分 群 的 过程 ， 同属 于一 个 细 分 群 的消 费 者 彼 此 相 似 ， 隶 属 于 不 同 而
３ 数据挖 掘在客户 关系管理 中的应 用
数据 挖掘 对 于 Ｃ ＲＭ 应 用 具 有 巨大 的基 础 辅 助 作 用 ， 它
管 理 理 念 ， 够 实 现 通 过 客 户 利 益 的 最 大 满 足 促 进 企 业 利 可 以 应 用 于 获 取 新 客 户 、 持 优 质 客 户 和 提 升 客 户 价 值 等 能 保
在 Ｃ Ｍ 中 ， 务 发 展 的主 要 指 标 里 包 括 新 客 户 的 获 取 Ｒ 业 数 据 挖 掘 的 方 法 主 要 有 ： １ 概 念 ／ 描 述 。概 念 描 述 （） 类 并 以简 洁 汇 总 的形 式 描 述 给 定 的 任 务 相 关 数 据 集 ， 供 数 据 能力 。数据挖掘技 术 可 以用 于对 潜在 客户 群进 行筛 选 ， 提 把 得 出 的潜 在 客 户 名 单 和这 些 客 户 感 兴 趣 的 优 惠 措 施 系 统 价 值 的 一 般 特 性 ， 般 应 用 于 Ｃ Ｍ 中的 描 述 式 数 据 挖 掘 。 一 Ｒ 以 （） ２关联 分析 。关联 分 析 发现 关联 规则 ， 泛 用于购 物蓝 、 地 结 合 起 来 ， 增 加 市 场 推 广 活 动 产 生 的反 馈 率 。为 了 有 广 效实施客户获取策 略， 要对客户反应行为模式进行分析 。 需 商 务 管 理 和 决 策 分 析 ， 商 业 分 析 中 应 用 最 为 广 泛 的 一 种 是
数据挖掘技术在保险行业CRM中的应用分析
数据挖掘技术在保险行业CRM中的应用分析摘要:数据挖掘技术是信息技术运用于实际生活的又一项进步成果,将数据挖掘技术应用于CRM的管理中已经成为当前的一个潮流和趋势。
特别是对于保险行业这种以客户为导向的行业而言,做好CRM管理工作更是极为必要。
将数据挖掘技术运用到保险行业的CRM中是一种进步,如何实现二者结合功效的最佳发挥,是本文要解决的主要问题。
关键词:数据挖掘CRM 保险行业应用1 数据挖掘技术与CRM管理系统简介数据挖掘作为一种信息技术的应用,它的发展历史较短,在这个过程中对数据p在开放型的市场经济中,客户已经成为市场的另一个代名词,如何占领市场也就意味着如何获取更多的客户,客户在当前的经济发展中的重要地位已经毫无疑问的凸现出来。
客户关系管理(CRM)就是在这种客观形势下应运而生,CRM的一个显著特点就在于对客户信息的关注,将企业长期遵循的产品中心转移到以客户为中心的模式上来,通过对客户信息的准确分析来对产品的市场进行准确的定位,为企业以最低的成本谋取最高效的利益,这是CRM在当前企业中应用的一个重要原因。
2 数据挖掘在CRM中的应用分析2.1 数据挖掘的具体步骤数据挖掘是一个系统复杂的工程,从本质上讲,它的作用就在于从众多的数据中找出潜在的具有利用价值的信息和数据。
按照具体的操作流程,数据挖掘大概有以下几个方面的步骤。
（1）数据清洗。
数据清洗就是根据数据挖掘的目的,来确定数据挖掘的相关领域,对于与挖掘目的无关的数据或者主体予以清除,对空白的数据域进行排除,这是数据挖掘工作的第一步。
（2）数据集成。
在数据挖掘的过程中,可能会涉及到不同领域的数据进行集合,各个不同的数据源中的数据要在同一个数据库中进行操作,这就要对这些不同源的数据进行整合。
（3）数据转换。
上面的数据集成工作,可能会涉及到不同源的多种数据,这些数据的格式也不尽相同,如果要使用数据挖掘系统对这些数据进行操作就必须保证他们在格式上的统一,因此要对不相同的数据格式进行转化。
数据挖掘技术在企业客户关系管理(CRM)中的应用
０ 引言
随 着Ｉ ｔｒｅ的 飞 速发 展 ， 网络 已经 成 了一 个 ｎｅｎ ｔ 全 球 性 的 巨 大 的信 息服 务 中心 ，大 量 信 息 在 给人
果预 测 ，为 企 业 经 营 决 策 、市 场 策 划 提 供 依 据 的
过程。
２ 数据挖掘在企 业客户关 系管理 中应 用 的必要性和作用
目前 一 个 企 业 是 否 有 竞 争 力 已 不 再 完 全取 决 于 它 的产 品和 生 产 运作 效 率 ，而 在 很 大 程 度上 取 决 于 它 是 否 建 立 和保 持 良好 的客 户 关 系 。过 去 由 于 技 术 的 限 制 ，企 业信 息 系统 的 开 放 性 不足 ， 因 此 全 方 位 了 解 顾 客 ，把 握 客 户 的 特 征 与 需求 只能 是 一 种理 想 。 而在 网络 科 技 的 快 速 发 展条 件 下 ，
郭 佳
Ｇ Ｕ０ ｉ Ｊａ
（ 金融学院，保定 ０ １ ５ ） 河北 ７ １ ０ 摘 要 ：数据挖掘技 术是从大量的 、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、 规律性的 、人们事 先未知的 ，但 又是潜在 的有 用信息和 知识的非平 凡过程 。利用 数据挖掘技 术实施企业ＣＲ Ｍ系 统已经成为企业 管理中的热点 ，本文分析 了数据挖掘在企 业客户关系管理
科 。 根 据 挖 掘 任 务 ， 可 分 为 分 类 ／ 测 、数 据 总 预
结 、聚 类 、 关联 规 则 挖 掘 、序 列 模 式 发 现 、 依 赖
加 上 日益成 熟 的数 据 仓 库 和 数 据 挖掘 技 术 ，使 得 企 业 能 更有 效 地 掌 握 客 户 的 行 为及 需 求 。如 果 企
保险行业的数据挖掘与分析
保险行业的数据挖掘与分析保险行业是一个信息量庞大的领域，每天都会产生海量的数据。
数据挖掘和分析在保险行业中扮演着重要角色，它们不仅能够帮助保险公司更好地了解客户需求，还能够帮助公司进行风险评估和制定更精确的保险产品。
本文将重点讨论保险行业中数据挖掘与分析的应用。
一、客户需求分析在保险行业中，了解客户需求是至关重要的。
通过数据挖掘和分析技术，保险公司可以收集和分析大量的客户数据，如个人信息、购买渠道、保单投保情况等，从而更好地了解客户的偏好和需求。
通过分析这些数据，保险公司可以精确地推荐适合不同客户群体的保险产品，提高销售效率和客户满意度。
二、风险评估与预测风险评估是保险行业的一项重要工作。
通过数据挖掘和分析技术，保险公司可以对客户的个人情况进行分析，并评估其风险水平。
例如，在车险领域，保险公司可以通过分析客户的驾驶记录、车辆状况等数据对客户的出险概率进行预测，并制定相应的保险政策和定价策略。
通过数据分析，保险公司可以更准确地了解风险分布情况，并及时采取相应的应对措施，降低公司的风险损失。
三、欺诈检测在保险行业中，欺诈行为是一个常见的问题。
保险公司需要能够及时发现欺诈行为，并采取相应的措施进行处理。
通过数据挖掘和分析技术，保险公司可以对保单数据进行模式分析，发现异常行为和欺诈风险。
例如，在理赔领域，保险公司可以通过分析客户的理赔申请、医疗记录等数据，检测是否存在虚假信息和欺诈行为。
通过数据分析，保险公司可以有效预防和减少欺诈行为的发生，保护公司的利益。
四、精确定价与产品开发数据挖掘和分析技术还可以帮助保险公司进行精确定价和产品开发。
通过分析客户的历史购买数据和风险情况，保险公司可以找到不同客户群体的共性和差异性，制定不同的定价策略和产品设计。
例如，在健康险领域，通过分析客户的年龄、性别、体质指数等数据，保险公司可以推出针对不同客户需求的保险产品，提高销售额和市场竞争力。
五、客户关系管理数据挖掘和分析技术还可以帮助保险公司进行客户关系管理。
信息化深化的两把利器：数据挖掘和创新营销
营销模 式 ，可 聚集大量 人气 ，形成得
天独 厚的病毒 传播基础 平台 。需要注 意 的 是 ，如 果 企 业 的 营 销 方 式 或 产 品
竞争加 剧 ，全 聚德选 择以 守住优势 为
基 础 ，同 时渗 入更 多领 域 。 全 聚 德 的 战 略 形 成 ， 离 不 开 其
此 ，关 键 数 据 的 处 理 与 挖 掘 则 使 企 业 在 食 品 安 全 追 溯 等 方 面 走 在 行 业
是企业快速成长和发展 的最新武器。 在 信 息 爆 炸 的 时 代 ，企 业 不 论
是 对 传 统 Ｅ 软 件 的 使 用 ， 以 此 对 企 ＲＰ
家企业都走向成功 ，企业仍会遇到各种
各 样 的 问题 ，虽 然信 息 化 使得 企 业决 策
息化，通过深入全面的数据挖掘 ，实现
创新 营 销 ，精 准营 销 。 随 着 微 博 、 团 购模 式 的 成 熟 ，
者可以获得海量企业相关数据 ，成为最
业 上 下 游 全 方 位 的 资 源 进 行 调 配 以 达
终决策的依据，但真正协助决策的信息
很少。原因究竟何在？ 同时 ，伴 随着微博 等全新互联 网
到提升企业 管理水平 ，服务顾 客的 目
的 ；还是 传 统 的ＣＲＭ上 线 ，通过 挖 掘客户信 息 ，以期 更好地 了解顾客需
饮 食品销售 各个环 节的大 型连锁 集团
产 生 ，一 些 特 色 品 牌 拔 地 而 起 ， 信 息
互联 网创新 营销 给 力
越 来 越 多 的 企 业 尝 试 通 过 互 联 网
化是 这些企 业成长 的关键促 进剂 ，成 熟 的信息化 使众 多的餐饮企 业步入 数 字化 时代 。但只有 数据并不 能保证 企
浅析CRM运用在我国保险业中的必然性
保险企业制胜的法宝不完全在于发展新客户 ， 如何保持老客户的满意度、 忠诚度 ， 自身创造更多 为 的利润 ， 现已成为各家保险公司管理者和全体从业人员十分关注的问题。 国技术帮助调研机构 Ｔ Ｒ 美 ＡＰ 的统计结果发现 ：发展一个新客户的成本是留住一个老客户成本 的 ５ ７ ；０ 个满意的顾 客可以带 ～ 倍 １０ 来 ２ 客 户 的购 买行 为 ； 个 忠诚 的顾 客 可 以影 响 ２ ５个 一 ５个 人 的行 为 ； 客 的忠 诚 度提 高 ５ 全 部利 润 顾 ％，
维普资讯
２０ ０ ８年第 ７期
证券与保 险
浅析 Ｃ Ｍ 运用在我 国保 险业 中的必 然性 Ｒ
李传 金
摘要 ： 加入 ＷＴＯ 后 ， 中国 的保 险市场逐 步 实现 了国际化 、 全球 化 、 电子化 。为 了应 对 外资保 险企 业 的激 烈竞争 ， 中资保 险公 司对 ｃ ＲＭ 的普 遍实 施成 为 必然 。本 文通 过描 述 我 国保 险 业 ｃ ＲＭ 的实 施现 状 ，进 而分 析 了实 施 ｃ ＲＭ 的 必 要性 和 必 然 性 ，得 出实 施 ｃＲＭ 是 我 国保 险业抓住 机 遇 ， 接挑 战 的 必然 趋势 ， 后 也对 ｃ 迎 最 ＲＭ 的 实施 战略 的重 点 做 了描述 。 以期 能为 中资保 险公 司正确 地运 用 ｃ ＲＭ 提 出建 议 。
４ ２
维普资讯
证与险 券保
镌 枳 ２８第 期 弓 ０年 ７ ０
பைடு நூலகம்
的 Ｃ Ｍ 系统 提上 日程 ； 的管 理者 主 观上对 Ｃ Ｍ 建设 缺 乏足 够认 识 ， 动 上慢 慢 腾腾 ； 的保 险公 司 Ｒ 有 Ｒ 行 有 虽 然 已有 了 Ｃ Ｍ 系统 ， 由于 系统 的适 应性 、 Ｒ 但 实用性 、 可操 作性 及 系 统 的开 发者 或商 家 服务 不 到 位 ， 致 使 系统 并未 真正 应用 起来 或 没有 达 到预期 目的 。
2024保险行业趋势
2024保险行业趋势随着科技的快速发展和人们对保险产品的需求不断增长，保险行业正面临着许多新的挑战和机遇。
在2024年，我们可以预见到以下几个保险行业的趋势。
一、智能科技在保险领域的应用将进一步扩大智能科技将继续在保险行业中扮演重要的角色，改变着保险公司的业务模式和工作流程。
随着人工智能、大数据和物联网等技术的不断成熟，保险公司将更加依赖于智能科技来进行风险评估、理赔管理、客户服务等方面的工作。
例如，人工智能可以通过分析大数据，准确预测风险，并帮助保险公司制定更具个性化的保险产品方案。
同时，物联网设备的普及也将使得保险公司能够更加全面地监测和评估客户的风险状况，提供更好的客户服务和理赔体验。
二、数字化和在线销售将成为主流随着互联网的普及和消费者对便利的需求，数字化和在线销售渠道将在2024年成为保险销售的主要方式。
越来越多的消费者将通过互联网和移动设备购买保险产品，这将极大地改变传统保险销售模式。
保险公司需要加强在线平台的建设，提供便捷的购买渠道和个性化的产品推荐。
同时，在线销售也将带来更多的销售数据和客户反馈，帮助保险公司更好地了解市场需求和客户偏好，及时调整产品策略。
三、保险科技创新将快速崛起保险科技创新将成为2024年保险行业的重要发展方向。
随着投资者对保险科技创新的关注度不断提高，越来越多的初创公司将涌现出来，致力于在保险领域寻找创新解决方案。
例如，区块链技术的应用将使得保险合同和理赔流程更加透明、高效，减少纠纷和欺诈的可能性。
同时，个人健康监测设备和虚拟现实技术的发展，也将为保险公司提供更多的数据和工具，帮助客户管理风险和提高健康水平。
四、保险市场将面临更大的竞争压力随着互联网和技术的发展，保险市场将变得更加开放和竞争激烈。
传统的保险公司将面临来自互联网保险公司和科技巨头的竞争。
这些新兴的竞争对手通过数字化销售模式、个性化服务和创新产品，吸引了越来越多的年轻消费者。
为了应对竞争，传统保险公司需要加强自身的数字化转型和创新能力，并与科技公司合作，寻找新的增长点和合作机会。
数据挖掘在CRM中的应用
足 Ｘ中条件 的记录 也 一定满 足 Ｙ中 的条件 ” 。 式 ， 里强调 时 间序列 的影 响 。例如 ， 买 了激 光打 印机 的人 中 ， 这 购
半 年后 ８ ％ 的人 会买新 硒鼓 。 ０
３ 、分 类 ：就 是 找 出一组 能够 描 述数 据集 合 典 型特征 的模 型 来推 动 了西 方 国 家工 商 业 的发 展 ，深 刻 地 影 响着 企 业 的经 营理 （ 函数 ） 或 ，以 便能 够 分 类识 别 未 知数 据 的 归 属和 类 别。 分 类 挖 念 以及 人们 的生 活 方式 。 近年 来 ，信 息 技 术 的快 速 发展 为市 场
和 提升 成 为企 业 发 展 的核 心 。数 据 挖掘 能 够 对 海量 的数据 进 行
３ 、人 工神 经 网络 ：它从 结构 上模 仿生 物 神经 网络 ，是 一种 挖 掘和 深层 次分 析 ，从 中发 现有 价 值 的客 户 ，利 用 模 式和 知 识 通 过训 练 来 学 习的 非线 性预 测 模 型 ，可 以完成 分类 、聚 类 、特 对客 户需 求进行预 测 ，为 企业 的经 营决 策提供 帮助 。 征挖 掘等 多种 数据挖 掘任 务 。 ４ 、最 近 临技术 ：这种 技术 通过 已辨别 历史 记录 的组 合 来辨
的关 系价 值 的一 个 旅程 。 客户 关 系 管理 的成 果 意味 着 客 户 企 业 更 有价值 ，企 业对 客户 也更 有价值 。
综 合各 种观 点 ， Ｒ 的含 义 还可 以从 以下 ３方面进行 理 解 Ｃ Ｍ １ Ｒ 是 一 种 现 代 经 营 管理 理 念 。 作 为一 种 管 理 理 念 ， 、Ｃ Ｍ Ｃ Ｍ 源于 西 方的 市场 营销 理 论。 市场 营 销 的理 论 和 方法 长期 以 Ｒ
保险行业的未来趋势
保险行业的未来趋势随着科技的快速发展和社会经济的不断变化，保险行业也面临着巨大的转变和挑战。
未来几年，保险行业将会呈现出以下几个趋势：1. 数字化转型随着互联网的普及和大数据技术的发展，保险公司将加大对数字化技术的应用。
传统的纸质保单将越来越少，取而代之的是电子保单和在线销售。
消费者可以通过手机或电脑随时随地购买保险产品，并进行在线理赔。
同时，大数据和人工智能的应用也将使保险公司能够更好地了解客户需求、评估风险，并提供个性化的保险方案。
2. 自动化和机器人技术随着自动化和机器人技术的进步，保险行业将越来越多地采用机器人来处理事务和服务客户。
自动化的理赔系统可以实现更快速和准确的理赔处理，降低操作成本。
同时，机器人客服将能够快速解答客户的问题，提供更高效的服务。
这将使得保险公司能够更好地处理海量的数据和增加的业务量。
3. 新型保险产品的兴起未来，随着社会经济的发展和人们风险意识的提高，保险行业将不断创新和推出新型保险产品。
例如，随着人口老龄化趋势的加剧，养老保险、健康保险和长期护理保险等将成为重要的增长点。
此外，随着新兴科技的增加，新型保险产品如网络安全保险、无人驾驶汽车保险将成为重要的市场。
4. 合作与拓展未来保险行业将和其他行业进行更多的合作与拓展。
例如，与银行、电商等行业的合作将带来更多的销售渠道和客户资源。
此外，与科技公司的合作也能够推动创新，加速数字化转型。
保险公司还可以与医疗机构、社区组织等建立合作关系，提供综合性的保障服务。
5. 可持续发展和绿色保险随着环境问题和气候变化的日益突出，绿色保险将成为未来的发展方向。
保险行业可以通过提供绿色保险产品，鼓励环境友好型产业的发展，降低环境风险。
同时，保险公司也需要加强自身的环境责任和可持续经营，例如减少纸张使用、提倡碳中和等举措。
在保险行业的未来趋势中，数字化转型、自动化和机器人技术的应用将会逐渐普及，新型保险产品的推出将满足人们不断变化的需求。
数据挖掘技术在保险企业CRM系统建设中的应用
一
、
ＣＲ 系 统 在保 险 业 中的 主要 作 用 Ｍ
６ ％的市场份额增长 ； 提高 ９ １％的基本服务收费 ； ％～ ０ 并 且其发展速度比服务水平低的企业快 ２ 倍多。 计世资讯 调查显示 ，０ ６ ２ ０ 年保 险业信息化投入 的产品结构 发生
了变 化 。 其 中 ，０２ ４ ．％的 保 险 企 业 认 为 在 保 险 业 实 施
（） ２ 重点 客 户 发现
数据挖掘 ， 是从大量数据 中抽取 有意义 的、 隐含的 、 以前未知 的并 有潜在使用 价值 的知识的过程 ， 是一个多
学科交叉性学科 ， 它涉 及 统 计 学 、 器 学 习 、 据 库 、 机 数 模
式识别 、 可视化以及 高性能计算等多个学科 ， 目标是 其
数据集成的工作 ，提供 了高质量 的数 据，使得数据挖掘 能够更加 专注 于知识的发现 ，有利于发挥
数据 挖 掘 技术 的潜 在 能力 。 许 多保 险企 业 面对 大 量 的保
（ 价 值 的新 客 户 ） 有 、交 叉 销 售 （ 一 客户 有更 多 的 ？ 费 需 求 ） 同 肖 、
在 大量 的数 据 中发 现 令人 感 兴 趣 的模 式 。从 Ｃ Ｍ 的整 Ｒ 体 架 构 来 说 ，数 据 挖 掘 是 整 个
利 用 数 据 仓 库 管 理 从 潜 在 客户 、 保人 、 证人 、 赔人 、 投 见 索
Ｃ Ｍ的核心精 神 ， Ｒ 也是构成商业
智 慧 的基 础 ，把数 据 挖 掘建 立 在
Ｃ Ｍ 是保 险企 业 在竞 争 日益 激 烈 环 境 下 面 临 的一 Ｒ 大难题 ， 同时 也是 立 于不 败 之地 的关 键 之 一 。设 计 完 善 的 Ｃ Ｍ 解 决 方 案 可 以 帮助 企 业 在 拓 展 新 收 入 来 源 的 Ｒ 同时 ， 进 与 现有 客户 的交 流 方式 。 国际 Ｃ Ｍ 论 坛 统 改 据 Ｒ 计 ， 际上 成功 的 Ｃ Ｍ 实 施 ， 国 Ｒ 能给 相 应 的企 业 带 来 每 年
保险行业的未来发展趋势
保险行业的未来发展趋势随着社会的发展和人们对风险的日益关注，保险行业扮演着越来越重要的角色。
保险公司不仅为个人和企业提供风险保障，还在经济活动中发挥着重要的支持作用。
然而，随着科技的不断进步和社会的变革，保险行业也面临着新的挑战和机遇。
本文将探讨保险行业的未来发展趋势。
1. 技术驱动的转型随着人工智能、大数据和云计算等技术的发展，保险行业正逐渐向数字化、智能化发展。
传统的保险业务正在逐渐被互联网保险和智能保险所取代。
互联网保险以其便捷快速、低成本的优势吸引了越来越多的用户。
而智能保险则通过物联网和传感器技术，实现对保险行为的实时监测和风险评估，提供个性化的保险解决方案。
未来，技术将成为保险行业发展的核心驱动力。
2. 数据驱动的风险管理随着大数据技术的应用，保险公司能够更加准确地评估风险和制定保险政策。
通过分析大量的数据，保险公司可以更好地了解客户的需求和风险特征，提供个性化的保险产品。
同时，大数据技术还可以帮助保险公司预测风险发生的可能性和程度，从而更好地进行风险管理和理赔处理。
数据驱动的风险管理将成为保险行业的重要发展方向。
3. 生态系统的构建未来，保险公司将不再仅仅提供传统的风险保障，而是逐渐发展成为具有全方位服务能力的生态系统。
保险公司将与其他行业的企业建立合作伙伴关系，共同提供更全面的解决方案。
例如，与健康管理公司合作，提供健康保险和健康管理服务；与物流公司合作，提供货运风险保险和物流管理服务。
这样的合作将带来更好的用户体验和增值服务，推动保险行业向更高层次发展。
4. 绿色保险的兴起随着全球环境问题的日益严重，绿色保险正逐渐兴起。
绿色保险主要针对环境风险，例如气候灾害、能源转型等。
保险公司可以为企业和个人提供对环境风险的保障，同时鼓励绿色产业的发展。
绿色保险有助于推动可持续发展和环境保护，在未来将成为保险行业的重要增长点。
5. 个性化定制的保险产品随着社会经济的发展和人们对个性化需求的增加，传统的标准化保险产品已经不能满足人们的需求。
保险行业的未来发展趋势
保险行业的未来发展趋势保险行业作为金融服务领域的一部分，在未来的发展中具有广阔的前景和挑战。
随着科技的迅猛发展和社会经济的变革，保险业也面临着一系列的变革和调整。
本文将探讨保险行业在未来的发展趋势，并展望其可能带来的影响和机遇。
一、科技驱动下的数字化转型随着人工智能、大数据、云计算和区块链等新兴技术的发展，保险行业正进行着数字化转型。
这些技术将改变保险业务的运营方式和服务模式。
例如，使用智能化的风险评估系统可以提高保险产品的准确性和个性化；利用大数据分析可以更好地洞察客户需求和市场趋势，为产品设计和定价提供支持；区块链技术可以改善合同管理和理赔流程，提高运营效率和安全性。
二、普惠金融与保险业的融合普惠金融的概念逐渐引起人们的关注，保险业可以与普惠金融相结合，实现更为广泛的金融保障。
通过创新的保险产品和服务模式，将保险的可获得性和可负担性提高至更大范围的人群。
例如，通过微型保险和农村保险的开展，可以帮助农民和低收入人群规避风险，提高社会安全和稳定。
三、跨界合作与创新合作模式保险行业在与其他行业的合作中寻找新的增长点和商机。
例如，与科技公司、零售商和互联网平台合作，可以将保险产品融入到消费场景中，提供更加便捷和个性化的保险服务；与医疗机构和健康科技公司合作，开展健康保险和健康管理业务，满足人们对健康和养老的多样化需求。
四、风险管理与可持续发展的关联在全球化和数字化的背景下，保险行业在风险管理和可持续发展之间的关联日益显现。
保险业作为社会风险的传导工具，需要积极参与气候变化风险、自然灾害风险和环境风险的管理和应对。
此外，保险公司还可以通过开展绿色金融和社会责任保险等业务，推动可持续金融和社会发展。
五、个性化定制与客户体验的提升随着社会的进步和消费者需求的提升，保险行业需要更加注重个性化定制和客户体验的提升。
依托科技手段，保险公司可以通过精准定价、个性化服务、快捷理赔等方式满足客户的个性化需求。
同时，通过建立良好的客户关系和品牌形象，增强客户忠诚度，提高客户满意度。
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保险业信息化的两大趋势:数据挖掘＋ＣRM
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。
刘红颖,辽宁省盘锦市财政局会计师,对保险信息化有较深入研究，发表学术文章近十篇。
为中国客户关系管理研究中心特聘高级顾问。
代表著作有《作业成本管理》、《领跑—城市经营卖点圣经》，其著作受到专业人士的广泛赞誉。
目前研究领域：银行、保险、证券公司信息化实施案例研究。
２003年对于所有中国保险业从业人士,都将是刻骨铭心的一段时光:不仅实现了保险公司与资本市场的对接,完成人保和人寿两大“标杆企业”的成功上市，而且实现全国保费收入再创新高,达3880．4亿元,增速高达27．１%。
21世纪的前3年,保险业的发展都令所有人侧目：2001年中国保险业保费收入突破2０00亿元大关,200２年中国保险业保费收入达到３０53.1亿元；预计20０４年,中国保险业保费收入突破40０0亿元大关，已成为一个指日可待的目标。
应用落伍是事实
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。
沿续传统的运作思路，已无法帮助中国保险企业培养起自身竞争力。
仅以车险为例,2003年１月１日起，新的车险条款费率管理制度开始实施，机动车保险在市场开放、价格自由、竞争激烈的情况下，保险公司即使对购买同一车型的客户，也要考虑年龄不同、驾龄不同等因素,采取灵活的保费策略。
这一点,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,显然是无法实现的。
无人会怀疑,中国将会是最大的新兴保险市场。
但就数据挖掘和ＣRM而言，中国保险企业的应用现状却令任何人都难以宽慰。
在业务和技术投资“冒进式”增长的同时,保险公司在CＲM应用、客户资源整合管理方面的投入,显然无法适应自身快速的成长势头。
相比起普遍进入中国的世界性保险企业,中国保险公司的ＣRＭ应用落伍，已是不争的事实。
跳出“低智商”竞赛
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。
用一些保险公司业务人员的牢骚话来描述这种现状：报表、报告满天飞，不知哪个没水分;数据、数字遍地有,不知哪个是真的;客户、业务到处是,不知哪个最该抓；考核、决策天天搞，不知哪个有准头。
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:
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。
推动多层次CRＭ应用
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。
从业务需求来看,作为典型的金融服务业企业，保险公司的主要业务集中在保险产品销售、风险控制、财务管理和投资管理上。
在业务系统的处理中,目前的保险公司业务系统分
为三个层级:核心业务处理系统、财务投资管理系统和风险管理系统。
核心业务处理主要包括保险产品销售、保单处理、审核、出单、保全（批改）以及理陪、赔付等,体现了传统保险业务的主要流程;财务和投资管理主要涉及财务核算、资金管理、出于保值增值目标的投资管理、以及进入基金、债券市场的相应业务管理等;风险管理系统则包括了风险控制、绩效考核、再保险等内容。
事实上，以业务为标准划分的保险系统,随着保险公司管理体制的变革、业务流程的更新必然会发生变化。
最重要的是,如果系统的设计应用不是以客户为中心，以满足客户保险需求为基础的话，保险公司的服务质量和销售业绩就不可能大幅提高。
换言之，保险公司在原有业务系统的基础上推动CＲM 应用,必须从多个层次着手。
首先必须以客户为中心,提高客户服务水平，如果没有CRM技术系统、呼叫中心等的支持，企业就难以大规模、标准化地提高服务质量;第二,保险公司必须以集成管理客户信息为突破点,做好关键客户管理工作,从而稳定和发展优质的保险客户；第三，保险公司要能够集成数据,实时分析业务发展情况，从而及时采取营销和调整策略,改进自己的销售管理和业务管理;第四，要能够通过分析数据、通过指标和模型来加强风险控制，做好绩效考核;第五,
是借助CRM系统，分析客户需求以开发新产品，实现与业务系统的整合，提高保险公司的决策支持和商业智能水平。
多点开花
促进保险业CRＭ
如何建立相应的CRM系统并付诸实施，已成为加速我国保险企业市场化、国际化进程,提升保险企业信息化和现代化管理水平的重要任务。
促进保险业CRM应用的关键性思路包括:
整合渠道,提供超值客户服务
通过建立ＣRM系统,保险公司可根据自身需要，明确制定服务内容和标准,在渠道整合上，要推动营销网点、客户经理、呼叫中心和网上保险平台等的统一营销；在服务创新上,要根据客户保险需求的不断更新,积极有效地开发和推出有竞争力的新产品，为客户提供切实可靠的保险服务。
树立标准,完善风险控制和监督
通过建立CRＭ系统，把以客户为中心的思想贯彻到各个业务流程中去,建立公司服务标准体系。
对展业、承保、查勘、理赔等业务流程,以“事前”保险宣传、“事中”标准制约和“事后”投诉处理等方式，建立“以客户为中心”的内部监
督和外部监督相结合的监督体系。
要在CRM系统支持下,建立起科学的风险管理和防灾服务体系,把防灾服务作为稳定客户、吸引客户的重要措施。
集成信息,加强销售管理
保险业中客户终止保险与业务员的离职往往有明显的关系。
因此,保险销售管理是令许多保险公司头痛的事，借助CRＭ的销售自动化(SFA)功能，可以持续积累客户经验和信息，即使业务人员离开,新的业务员仍然能在最短时间内衔接上,避免客户出现大量流失。
ＣRM还能将内部数据和业务处理、销售跟踪等融合到一个单一系统,使之成为销售管理的理想工具。
提高效率,扩展保险中介业务
充实和完善CRM系统,还能帮助保险公司或保险中介企业扩大客户服务渠道。
借助CRＭ系统，中介机构可以为客户提供适宜的险种、公平费率和周到的理赔服务，有效地指导投保人合理投保,依法理赔，同时有利于降低保险公司经营成本,提高承保效率。
创新业务，推动电子保险的发展
互联网的兴起也带动了电子保险的发展。
CRM应用更是推动了电子保险业务快速成长。
由于网络在用户数量和效率上的优势，通过应用ＣＲM，突破了空间及时间的限制，可以大幅度地提升电子保险业务的成功率。
趋势
CRM集成化
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。
来源:ChinaＢｙte。