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保险企业中商业智能技术的应用
作者:佚名    来源:比特网    点击数:    时间:2010-4-2
【摘要】具体地说, 商业智能技术由 数据仓库(data warehousing)、联机分析处理(on-line analytical processing,简称 OLAP)、 数据挖掘(data mining)组成,包括这三者在内的用于综合、探查和分析商务数据的先进的信息技术的统称就是 商务智能技术。

 具体地说, 商业智能技术由 数据仓库(data warehousing)、联机分析处理(on-line analytical processing,简称 OLAP)、 数据挖掘(data mining)组成,包括这三者在内的用于综合、探查和分析商务数据的先进的信息技术的统称就是 商务智能技术。

  数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的,主要用于决策支持的数据集合。一般来说,保险企业内大都存在着各种各样的信息系统,这些应用驱动的操作型信息系统为企业不同的业务系统服务,具有不同接口和不同的数据表示方法,互相孤立。利用数据仓库技术可以动态地将企业的各个子系统中的数据抽取集成到一起,进行清洗、转换等处理之后加载到数据仓库中,通过周期性的刷新,为用户提供一个统一的、干净的数据视图,为数据分析提供一个高质量的数据源。

  对于数据仓库中的数据,可以使用一些增强的查询和报表工具进行复杂的查询和即时的报表制作,可以利用OLAP技术从多种角度对保险业务数据进行多方面的汇总、统计、计算,还可以利用数据挖掘技术自动发现其中隐含的客户销售习惯、客户类别、理赔信息、产品销售信息等。

  数据挖掘又称知识发现(Knowledge Discovery in Database,简称KDD),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过程。数据挖掘是一个多学科交叉性学科,它涉及统计学、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。利用数据挖掘技术可以分析各种类型的数据,例如结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据、静态的历史数据和动态数据流数据等。

  数据挖掘技术在保险企业的应用分析

  数据挖掘是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的数据中发现其潜在规律的技术,是当前计算机科学研究的热点之一。随着信息技术的高速发展,积累的有关保险业务的数据量剧增,如何从大量的数据中提取有用的知识成为保险企业的当务之急。数据挖掘就是为顺应需要应运而生发展起来的数据处理技术。

数据挖掘的对象

  关系数据库(relational database)中通常存储和管理的是结构化的数据,它将一个实体的各方面信息通过离散的属性进行描述。而文本数据库(text database)或文档数据库(document database)则通常存储和管理的是半结构化的数据,例如新闻稿件、研究论文、电子邮件、书籍以及WEB页面等都属于半结构化数据。空间数据库、多媒体数据库中存放的是非结构化数据,例如地图、图片、音频、视频等都属于非结构化数据。相对于半结构化和非结构化数据来说,针对结构化数据的数据挖掘技术比较成熟,市场上有很多商品软件可以使用,用得较多的包括IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SGI MineSet、Clementine SPSS以及Microsoft SQL Server 2005等。关于半结构化和非结构化的数据挖掘软件尚不多,相应的算法相对还较少。从另一个角度来说,数据挖掘的分析对象分为两种类型:静态数据和数据流(data stream)数据。

  数据挖掘的分析

  无论要分析的数据对象的类型如何,常用的数据挖掘分析包括分类、预测、聚类分析以及序列分析等。

  分类分析 分类分析是通过分析具有类别的样本的特点,得到决定样本属于各种类别的规则或方法。利用这些规则和方法对未知类别的样本分类时应该具有一定的准确度。分类分析可以根据客户的购买水平和基本特征对客户进行分类,找出对保险企业有较大利益贡献的重要客户的特征,通过对其进行个性化、贵宾式的服务,提高他们的忠诚度,进行深度开发。

  聚类分析 聚类分析是根据物以类聚的原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,并且对每一个这样的组进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个组中的样本应该彼此相似,而属于不同组的样本应该足够不相似。

  以保险企业的客户关系管理为例,利用聚类分析,根据客户在不同特征如性别、年龄、收入水平、交易历史、教育状况、家庭情况等方面的相似程度,对客户进行分类。通过聚类分析,保险企业往往可以发现客户的群体行为,了解客户的共性,从而提供有针对性的客户服务,提高企业服务成功率,如提供针对性的产品组合,可以提高保单的促成率等等。

  次序分析 次序分析用于识别具体具有先后次序的不同时间之间的关联性。比如,通过分析客户不同次产品的购买模式发现,如果客户本次光临购买的是重疾险,下次购买的是分红保险,则企业可以通过对重疾险销量的统计来预测分红险的销售量。

  企业利用数据挖掘技术中的关联分析法从客户过去发生的交易数据中寻找影响客户交易行为的因素,并建立预模型对客户将来可能发生的交易行为进行预测。分析哪些客户最有可能对企业的服务感兴趣,会对哪些产品感兴趣,哪些产品或服务通常会一起发生在同一次交易里,按什么样的先后顺序发生,从而实施有效的交叉营销,提高企业的客户价值。

  当然,保险企业在开展BI建设前,还应该进一步完善企业信息的基础工作。BI本身是企业在信息化具备一定基础的条件上出现的一种管理方法。如果企业的数据库等基础工作没有到位,BI方面的投资再大,其结果只能是徒劳无功。只有做好了一些信息的基础工作,才能使BI有基本的运行平台,也使BI导入后的正常运作奠定了基础。

  商业智能(Business Intelligence,BI)应用可以神奇地分析出两种看似毫不相干的东西之间原来有着千丝万缕的联系,如今以数据仓库为核心的BI应用正在成为国内很多用户们实施的热点。那么BI究竟能给保险行业带来什么,怎样有效地利用BI是其中的关键问题。

  寿险行业险种繁多、流程复杂、业务系统繁多,涉及行业和专业技术都相当广泛。在业务拓展、经营管理高速发展的同时,寿险行业越来越感觉到信息化技术应用不到位所带来的掣肘。因为,传统的业务系统是针对分离的事务处理而设计,并不擅长于多层次的分析和统计,而商业智能能够从传统业务系统中获取各类客户数据和业务数据,由此建立多层次的分析体系,并将其转化成有商业意义的信息。

 

责任编辑:朱莉   
 
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