地区：中国
行业：保险

行业背景需求：
中国保险业在改革开放之后的20多年来一直持续快速地增长，保险产业逐步成熟。然而，中国保险业整体规模虽然显著扩大，但在金融资产增量中获取的份额仍远低于银行业和证券业，竞争实力和业务规模相对薄弱。目前，一些大型保险集团加紧建设后援中心，再造信息化系统和变革业务流程，实现“以客户为中心、以产品和服务为核心”，全面整合财险、寿险、养老金、健康险、信托以及资产公司的后台系统。产业保险公司业务系统日趋完善，数据交换和处理中心逐步建立。

依靠商业智能（BI）技术,通过对账户、市场、理赔、再保险、承保、精算等相关系统数据的整合，形成专业的分析模型、可以提供商业保险公司在其价值链的各个层面的决策支持，帮助企业转化数据的价值，提升决策洞察力。

解决方案描述：
智能决策平台提供完整的、可扩展的商业智能技术和能力，帮助商业保险公司分阶段、有重点的规划和建立商业智能系统，逐步实现其各项业务分析需求，支撑决策发展：

• 建立完善的数据仓库和数据集市，整合各系统数据
• 提供业务分析和数据挖掘能力
• 提供适宜的用户端工具
• 实现团队信息的共享和协同

 

1\商业保险公司发展环境和趋势

综观世界各国社会保障体系的发展历程，尽管受经济社会发展水平、社会保障制度模式以及商业保险发展阶段等因素的影响，商业保险在社会保障体系中发挥作用的方式不尽相同，但都有一个共同的特点，就是商业保险在建立和完善社会保障体系方面具有重要地位，发挥着重要作用。例如：在医疗保障方面，在美国，由商业健康保险提供保障的人群占全国总人口的60%以上，其医疗费用支出超过全国医疗费用总支出的50%；在法国，80%以上的家庭拥有由商业保险公司等机构提供的健康保险计划；在欧洲其他一些国家，由于面临着人口老龄化和政府福利的巨额支出等问题，商业健康保险的作用也越来越突出。

在全球经济一体化、金融自由化以及信息技术革命的驱动下，国际保险业的发展日趋呈现出几大趋势：

• 以客户为中心，走金融保险业融合道路，实现业务经营综合化；
• 以价值最大化为目标，通过上市、兼并、重组等资本运作方式，实现经营范围全球化；
• 以创建核心竞争优势为目标，通过实施后援集中、共享服务、外包等，实现保险运营模式的不断优化；
• 以电话销售、网络销售等保险销售方式变革为突破，建立新型的营销方式；
• 以偿付能力监管为重点，严格保险监管，加强国际间保险监管的紧密交流；

中国保险业在改革开放之后的20多年来一直持续快速地增长，保费收入年均增长高达35%左右，是GDP增长速度的3倍多。在此期间，专业化保险公司的兴起和大型保险集团公司的出现、中介行业的快速发展、政府与行业监管体系的逐步形成与完善，使得保险产业逐步成熟。到2005年底已有中外各类性质的保险公司80余家，保险中介公司1000多家。

中国保险业整体规模虽然显著扩大，但在金融资产增量中获取的份额仍远低于银行业和证券业，竞争实力和业务规模相对薄弱。为增强风险管控、客户服务、运营管理方面的能力，顺应现代保险业集约化管理的趋势，一些大型保险集团如：平安、太平、国寿、大地、华泰等，正在上海、深圳、成都等地加紧建设后援中心，再造信息化系统和变革业务流程，实现“以客户为中心、以产品和服务为核心”的大集中，全面整合财险、寿险、养老险、健康险、信托以及资产公司的后台系统，从而实现完全标准化的综合服务的目标，发挥各子公司之间的协同效应和集团整体优势。

随着商业保险公司业务系统日趋完善、数据交换和处理中心的建立，如何满足保险行业日益增长的各种查询、统计、报表以及分析的需求，如何提高防范和化解经营风险的能力，如何有效利用这些数据来实现经营目标，预测保险业的发展趋势，甚至如何利用这些数据来支撑公司发展规划，以在激烈的竞争中赢得先机，成为商业保险公司利用商业智能建立决策支持系统的需求根本和直接驱动力。

2\商业智能与保险公司价值链

在国内外近三个世纪的发展历程中，商业保险公司获得了显著的产品开发能力，但是仍然缺乏对客户的真实认知，这导致了大多数公司开发的产品偏离其用户需求。近年来，商业保险公司调整策略，转变原有的“以产品为中心”经营模式为“以客户为中心”的经营模式；围绕客户重新架构其价值链；

                           （图：商业保险公司价值链）

以BI为核心能力的智能决策支持平台，通过对账户、市场、理赔、再保险、承保、精算等相关系统和数据的整合，形成专业的分析模型、可以提供商业保险公司在其价值链的各个层面的决策支持，帮助企业转化数据的价值，提升决策洞察力。

3\商业智能在商业保险公司的应用

客户分析

典型的商业保险公司拥有大量的客户，他们需要根据不同的客户特点组织产品，形成针对于某一类客户的专门产品线，或者称为“投资组合”，而后推荐给客户。为管理客户关系而建设的客户分析，重点解决3个问题：

• 识别客户：筛选最有购买欲望或者购买潜在需求的客户；
• 识别购买模式：针对识别出的客户，分析其购买特征，为其设计专门的投资组合；
• 完成产品销售：通过与客户沟通，向其推荐组合投资产品；调整产品组合，以期适合于客户最终需求，完成销售行为；

基于客户关系管理系统及其辅助支撑数据，商业智能可以帮助客户建立多层次、多角度的分析；通过提供模型和工具，辅助其实现上述目标，如：客户购买能力分析；客户生命周期分析；客户市场细分；客户流失分析；客户相似度分析；目标客户定位；交叉销售……

渠道分析

商业保险公司主要依靠独立代理机构、经纪人和直销人员推广其产品。这些机构和个人在今后的一定时期内，依然是其最主要的销售渠道。随着电子商务的发展，互联网作为销售渠道之一，在产品的推广和宣传上也日益表现出显著的优势，例如：汽车保险。无论是针对传统销售渠道，还是面对网络渠道与传统销售渠道的最终整合趋势，商业智能都可以帮助保险公司做出更多、更全面的分析，提供决策信息支持，例如：区域代理商/经纪人拓展分析；渠道销售行为对比和分析；渠道销售业绩分析；互联网能力分析（网络流量分析、关键词检索分析、网络访问行为）……

精算分析

精算分析致力于发现商业保险公司的风险和业务问题，典型的，它包括投保风险预估模型。例如：针对寿险和健康险，根据投保人所在地区、健康状况、所处环境等各项因素，评估其出险可能性的能力，对于商业保险公司来说就是尤为重要的。投保风险预估模型的建立，需要数年的海量客户数据积累，因此，大型商业保险公司尤其有能力和基础完成精算分析系统的建设，并获得诸如：客户风险特征分析；再保险需求分析；风险可能性预测等深度的决策信息支撑。

承保及其策略分析

承保人在向被保人推荐保险产品时，首先会判断被保人的风险可控区间是否适宜，如果适宜，则会权衡合理的溢价空间，以便于获取承保利润。商业智能工具可以在整合各应用系统产生的理赔、损益等数据的基础上，向承保人提供承保及其策略的各项分析结果，提升承保决策的合理性。例如：溢价分析、损益分析等；

理赔分析

理赔分析的重要性不难理解。高效的理赔解决率是建立良好客户关系的重要基础；而同时，如何防范理赔过程中的客户欺诈行为，也对降低保险公司的资产流失做出了保障。商业智能在这一业务分析领域，可以提供如：理赔分析及预警、欺诈分析、产品理赔金额预测等模型和工具，向商业保险公司提供决策依据、提升决策信心。

财务和资产管理分析

财务报表的作用不应仅局限于事后统计和汇报，好的财务报告应该能够有效的辅助市场决策和战略决策。传统上，投资利息是商业保险公司的主要利润来源，而承保成本是利润的最主要削弱因素。与所有企业一样，商业保险公司的财务和资产管理，也以追求利润最大化为目标。商业智能系统通过整合财务相关数据、建立财务分析模型、提供在线即时分析工具，可以帮助财务管理者实现：1）预算合理性分析；2）资产投资风险预测；3）资产负债问题的分解和定位；4）成本管理和利润预测。

人力资源分析

商业保险公司的人力资源管理着庞大的经纪人团队。将人力资源发展目标与业务发展策略相结合，将有助于团队结构优化、成本控制和生产能力的提升。商业智能在这一业务领域中，能够提供：人力资源特征和分布的分析报告；人力资源部署分析；资源共享和协同等各项服务。

运营管理分析

传统上，IT作为MIS系统的运维中心，同时承担着企业运营报告的编制和输送任务。在应对来自各个部门的需求时，其面临的核心挑战包括：1）如何提供信息可视度高的报告，提升报表的阅读效率；2）如何提供交互性高的报告，适应阅读者的即时分析需要；3）如何提供扩展能力高的报告，提升针对需求开发的效率……商业智能系统应对这些挑战，可以提供：仪表盘视窗报告、在线即时报表定制、企业报告门户等各项能力，帮助企业扩展运维分析的能力，提升运营管理分析的效率。

整合上述各项应用，我们提出智能决策平台建设的解决方案，提供完整的、可扩展的商业智能技术和能力，帮助商业保险公司分阶段、有重点的规划和建立商业智能系统，逐步实现其各项业务分析需求，支撑决策发展。

1\技术架构

解决方案的技术目标

• 建立完善的数据仓库和数据集市，整合各系统数据：通过商业智能数据整合技术，实时对现有业务处理系统和管理信息系统的数据分主题进行采集、对比和合并。构造面向主题的数据的组织架构和存储，提供分析基础数据支撑。


• 提供业务分析和数据挖掘能力：按多维形式再次加工数据并提供预计算存储，实现灵活的、面向主题的业务分析和数据挖掘能力；向终端用户提供性能优越的分析模型；


• 提供适宜的用户端工具：利用多种产品和技术，提供仪表盘、固定格式报表、交互分析报表、在线/离线分析、预测分析等多种形式的用户端工具，直接面向用户端提供决策信息支持；


• 实现团队信息的共享和协同：构建内/外网管理信息门户，基于标准化的网络安全协议、安全认证机制、以及三级权限控制机制（应用级-数据级-系统集），向各级管理人员开放决策应用平台；建立高效的协同工作流，共享管理决策支持成果。

平台的总体框架和技术模块

数据仓库和数据集市：

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，是智能决策支持平台技术架构的基础层；

它是一个信息提供平台，从业务处理系统获得数据，主要以星型模型和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，成为主题集市。

针对商业保险公司的数据仓库和数据集市，从核心业务系统、呼叫中心系统、客户关系管理系统、网保系统、营销支持系统、资产和财务管理系统等系统中抽取主题分析数据，进行必要的清洗、匹配与整合，向智能决策支持平台的上层架构提供主题数据的组织和存储。

数据仓库和数据集市是构建数据中心平台的核心技术，为智能决策平台奠定了坚实的数据基础。这一技术涵盖了：海量数据存储与管理、元数据管理、大规模数据查询、性能调优等各项子技术；

主题模型:

多维数据库中的数据以多维的方式进行存储和查询，是智能决策支持平台技术架构的关键中间层。

将各系统信息汇集存储在关系数据库中已经不能适应数仓库应用的需要。为了满足数据分析等应用需求，基于数据访问的存储机制采用多维数据存储，数据仓库中的维表映射为多维数据库中的维度，维度和事实表结合在一起构成多维数据集(Cube)，相关的多维数据集的集合构成多维数据库。多维数据库的建设是OLAP系统建设的重点，其结构决定了能够进行分析的类型。

针对商业保险公司的主题模型，提供了业务分析需要的客户分析模型、渠道分析模型、精算模型、承保及其策略分析模型、理赔分析模型、财务和资产管理分析模型、人力资源分析模型和运营管理分析模型，向智能决策支持平台的上层技术架构提供业务分析和数据挖掘能力。

多维分析和数据挖掘技术，是构建数据中心平台的关键技术，直接影响智能决策平台的运行性能、信息分析深度、以及应用灵活性；使各业务人员使用决策支持平台时具有更快的访问速度，更好的数据伸缩性，更有效的节约存储设备和维护成本、更灵活的生成动态报表。

门户和内容管理平台:

集协同、集成、BI应用、搜索、内容管理、权限管理、灵活定制开发等功能于一身的门户和内容管理平台层，是智能决策支持平台直接面向终端用户的操作平台。

与报表分析和展现工具相融合，可使不同层面的业务用户方便连接到企业的业务数据、数据仓库/多维分析数据库，存取业务报表，监控业务状况，预感业务趋势，并详细分析业务恶化或转好的底层原因，协助企业正确决策，创造价值。通过将分析、展现与报表工具同Office工具的紧密集成与结合，不仅降低了用户学习成本、简化操作难度、而且提升了现有Office应用的价值（办公桌面业务桌面）。

针对商业保险公司的门户和内容管理平台，提供了统计报告、监控仪表盘、在线/离线分析、预测分析、文件共享、内容搜索、协同操作等各项功能，直接向终端用户输送统一的智能决策数据的分析和访问能力。

2\关键产品支持

数据仓库产品

Microsoft SQL Server产品包括关系数据库引擎服务，提供实施数据库建设的必要功能，利用该产品，可以得到快速部署能力和优异的开放性、高性能，确保分析数据基础平台的稳定性和可扩展性；随着业务系统的发展，各分析模块可以得到独立的、灵活的增加和扩充。

多维数据库和数据挖掘产品

联机分析处理（OLAP）作为商业智能的核心理念，一经问世，即得到了快速发展。SQL Server 产品整合该理念，与数据仓库面向主题的架构模式紧密结合，通过Analysis Service实现了OLAP模型的快速设计和开发；同时，将分析模型集中部署在服务器端，依托数据库的核心能力，既支持了查询访问的高性能，也在模型层面上统一了分析逻辑和口径，为分析能力的共享与维护提供了有效的支撑。与SQL Server 产品中的Integration Service服务模块相结合，解决方案实现了数据增量更新流程的高效开发、部署、调度、管理和监控，为分析能力的及时发布奠定了坚实的基础；

传统的数据分析是处理历史数据，并根据这些数据快速返回结果。但是，商业用户询问的许多问题无法通过此类分析得到解决，因为他们并非要寻找已经发生的结果，而是要预测可能发生的情况。能够预测未来趋势是任何组织取得成功的最重要因素之一，但这并不只是像延长趋势线那样简单。需要将成员分组以创建具有类似行为的群集，需要评估影响因素以度量它们对特定结果产生的作用，还需要识别相互依赖性。

Analysis Services 中的数据挖掘算法提供了这种预测分析能力，而 SQL Server 2008 Analysis Services 改善了数据挖掘算法，可以实现更全面的分析。

报表和门户产品

SQL Server Reporting Service、Office PerformancePoint Server以及Excel定制生成的各种KPI/计分卡/仪表板、报表、分析视图，都可以直接发布到SharePoint Server 2007或Windows SharePoint Service企业/部门个性化门户，实现Web展现、共享与协作。

SharePoint Server产品提供了统一应用平台的全部功能，例如：与报表分析展现工具相融合，连接到企业的多种数据源，如：业务数据、数据仓库/多维分析数据库，存取业务报表，监控业务状况，预感业务趋势，并详细分析业务恶化或转好的底层原因，协助企业正确决策，创造价值。微软SharePoint Server产品通过将分析、展现与报表工具同Office应用的紧密集成与结合，不仅简化了使用，而且提升了现有Office应用的价值（办公桌面业务桌面）。

3\经典应用

• KPI分析-记分卡；
• KPI分析-排名与占比
• Excel图表与分析

序号	软件
1	SQL Server企业版
2	SharePoint Server Enterprise
3	SharePoint enterprise CAL+SA
4	Windows Server 2008企业版

更多信息：

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