保险公司数据管理范文

导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的5篇保险公司数据管理范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！

篇1

二、数据挖掘常用技术的种类

（1）人工神经网络。仿照生理神经网络结构的非线形预测模型，通过学习进行模式识别。（2）决策树。代表着决策集的树形结构。这是一种较常用的技术，决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在银行贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断，常用的就是决策树方法。（3）遗传算法。基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异、以及自然选择等设计方法的优化技术。（4）近邻算法。将数据集合中每一个记录进行分类的方法。（5）规则推导。从统计意义上对数据中的“如果——那么”规则进行寻找和推导。

三、担保公司目前主要的风险

（1）信用风险。借款人由于经营不善或主观恶意等发生债务危机，无力全部或部分按时偿还信用社贷款，造成逾期、呆滞呆账等担保风险。（2）市场风险。主要指借款人在投资决策时或在生产经营中因市场行情变化致使生产经营无法继续维持或严重亏损，给信用社造成损失的可能性。（3）政策风险。主要是指由于各种经济政策和财政税收政策调整给借款人带来重大经营影响，间接给信用社造成贷款损失的可能性。（4）道德风险。第一，不按担保规则发放了一些提高担保公司营业额的担保业务，形成呆滞呆账。第二，与借款人恶意串通，采取种种手段欺骗上级部门，形成贷款无法按时偿还。第三，违规违法发放人情担保和向关系人进行担保，形成的各种损失。

四、决策树技术在担保业风险管理中的应用

（1）决策树的概念。决策树表示方法是应用最广泛的逻辑方法之一，它从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。决策树分类方法采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶结点得到结论。所以从决策树的根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，整棵决策树就对应着一组析取表达式规则。决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶结点代表类或类分布。（2）决策树用于分类的步骤。决策树用于分类可分为两大步：建立决策树模型、使用模型进行分类。其中建立决策树模型包括创建决策树产生分类规则和对分类规则进行测试评估两个阶段。（3）预测客户风险等级的方法和过程。担保公司各种业务系统中存储了大量客户的数据，按照担保公司以前的客户风险等级分类方法，把这些客户分为正常、逾期、呆滞、呆帐四类，其中后三种贷款客户称为不良担保客户。目前有的担保公司开始实行新的客户贷款风险五级分类标准，即正常、关注、次级、可疑、损失五类。把以前的正常客户定义为低风险客户，逾期、呆滞、呆帐定义为高风险客户，现在的正常定义为低风险客户，关注、次级、可疑、损失定义为高风险客户。由于评定客户的属性特征不一致，将客户分为企业客户和个人客户两类。个人客户的主要特征属性有：贷款金额、贷款方式、家庭人口、贷款期限、借款人资信等级、资产负债率、年度家庭纯收入、当地平均水平、生产经营情况、销售及货款回笼、经营管理能力、借款人还款意愿、有无不良行为、保证人代偿能力、抵押物情况、担保状况总体评价。企业客户的主要特征属性有:贷款金额、贷款方式、贷款期限、借款人资信等级，资产负债率、主营业务利润、主营业务收入净额、销售利润率、同行业平均水平、总现金净流量、生产经营情况、产品市场需求情况、经营管理能力、借款人还款意愿、保证人代偿能力、抵押物情况、担保状况总体评价。对容易波动的属性采用取其平均值的做法，离散的属性通过建立序列对照的办法也可以用平均法。具体做法是，首先将历史业务数据、外部数据，经过清洗，转换，集成加载到数据库中，在数据库中建立可供挖掘的以预测客户风险为主题的数据集，对连续型数值属性进行离散化处理，然后以客户的特征属性为条件属性，类别属性为分类属性，用决策树算法分别对个人和企业的历史数据进行挖掘，得到潜在的分类规则，指导决策。

随着担保公司在风险管理中对数据挖掘技术的深入应用，数据挖掘技术的其他方法也将会越来越多的应用到风险管理中去，为担保业务的风险管理提供有力的技术保障。

参 考 文 献

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IDMA曾任会长Gary主持会议并做了协会在美国发展的介绍，与会成员展开积极探讨，并就IDMA中国化的发展和运作方式，IDMA教育体系在中国的建立和推进，形成了有价值的建议和解决方案。这些方案将由尚洋数据业务专家进行汇总归纳，最终形成英文报告交由美国IDMA总部，作为实现IDMA中国化的重要参考依据。

尚洋信德在2002年建立数据仓库事业部伊始，即致力研究保险数据业务的管理，并成为行业领先的数据技术服务商。继今年5月在美国参加IDMA“2008数据管理年会”后，尚洋加强与国际保险合作组织的交流，积极推进IDMA组织在中国的设立和开展，协助完善和推广IDMA中国的教育体系。

会议召开前夕，尚洋7名员工参加了IDMA今年的数据管理师考试。尚洋信德将不遗余力的推动建立国内保险行业数据管理体系，提升自身专业化水平，以推进保险企业信息管理的全面升级。

注：成立于1984年的美国保险数据管理学会（Insurance Data ManagementAssociation, IDMA）是美国一个独立的非盈利性专业组织。

学会的宗旨是“促进保险数据管理领域的专业化水平”。IDMA创建之初主要是采取非正式的“会晤”形式，对保险数据管理的问题进行探讨和交流，后来逐渐发展成年会和数据管理专题探讨的形式。

中国保险业进入电子商务之路

>>1997年

中国保险信息网收到客户第一张网上投保意向书

>>2000年

各保险公司纷纷推出了自己的网页，介绍产品、介绍公司的背景，并与客户进行网上交流，宣传自己，扩大影响

“网险”、“易保”等保险电子商务网站开通

>>2005年下半年至今

B2B、B2C逐步健全；B2E模式初现

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    大数据时代的思维及商业变革,让保险公司看到了健康险市场的“钱”景。小米昨日联手众安保险推出国内首款与可穿戴设备及运动大数据结合的健康管理计划“步步保”。相比根据被保险人的年龄和性别“一刀切”的传统健康险定价原则,这款创新产品则以被保险人的真实运动量作为定价依据,运动步数同时可抵扣保费。

    互联网时代和大数据就给保险业带来了翻天覆地的变化。而随着可穿戴设备和电子病历的发展,全方位、全天候地监控人体生理指标和行为模式得以实现,这为健康险精确化定价和保险深度介入健康管理提供了途径。

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从某种程度上来讲，未来保险公司核心竞争力将体现在各自的客户服务水平上。因此唯有提升客户服务水平才能给自己的保险公司上个一劳永逸的“保险”。

作为销售保险的新形式，保险电话营销在提升客户服务水平方面表现卓越。一来，它顺应了当今客户紧张快捷的生活工作方式，二来，消费者也有了一个明确且统一的与保险公司的对话窗口，因而它正被越来越多的保险公司所采用。但受制于在客户资料获得、服务流程设计等方面经验的不足，国内的保险电话营销市场尚处于起步阶段，规模较小。而当英国的HBOS保险公司遇到这种问题时，它选择了英国电信的一站式解决方案。

行业背景

“在很短暂的一段时间内，我们已经看到了由BT一站式解决方案带来的实实在在的好处。这套方案不需额外的投入，却大大增强了公司的核心竞争力。”HBOS保险公司的资深开发师Chris Watson如是说。

现为全英国五大保险公司之一的HBOS保险公司，希望通过最优最广的产品覆盖以及高质客户服务的整合进而一举成为保险业的领导者。然而正是HBOS这种多品牌多渠道的战略定位，也对它自身对客户体验的掌控水平提出了重大挑战。

如今的HBOS保险公司有相当大部分的业务量是通过电话营销成交的。作为对传统营销渠道的有力补充和拓展，保险电话营销模式于20世纪90年代在欧美市场兴起，凭借其信息传递快捷、覆盖面广、流程简单、良好互动的显著优势迅速发展。 在这种情况下，公司将于顾客做最直接的沟通，接受顾客对于保险各方面信息的查询，包括根据保单号码查询有关的有效日期和金额、保单号码所对应的用户资料、各种保险业内新闻与有关条例、某一项险种的推介信息等等。

商业机会

为了通过提升业务量进而不断提升企业竞争力。HBOS保险公司需要在顾客与公司签约之时能对顾客的经历有个清楚的了解。公司在与顾客互动时需要把握完整而详细的关于该顾客的所有情况。保险公司内部的员工，每一位保险从业员或保险经纪人，也都需要就用户的详细资料、每一张保单的情况进行查询。从而保证从业员在和客户电话沟通时能够对客户的背景有清晰的认识，进行有针对性的营销，这样成功率就有了很好的保障。

但不可回避的情况是，HBOS保险公司作为一家庞大的保险服务提供商，花名册上记载着多达250个的业务点，以及5个客户呼叫中心。在如此庞大的网络中，如何针对客户的具体需求为其选择路由，如何将呼叫送给最能满足客户需求能力的业务代表，这些都是HBOS保险公司当时提升客户服务水平的瓶颈。

BT一站式解决方案解了这一燃眉之急。它的解决方案通过科学的呼叫队列排序，把呼叫导向对应的处理过程，从容解决线路拥堵问题，并在此基础上进一步提高了网络的利用率。这样即使HBOS保险公司后来安装了更多的线路，但是在该方案的支撑下仍然能够从容处理线路交通问题，减少转接电话量，能够直接引导用户到正确的业务点进行保险合同的续订。

Chris Watson认为：“在整个流程处理中，BT的方案优化了呼叫的处理过程，更好地处理了呼叫繁忙等问题。我们的用户在最短的时间里收获了最满意的效果。”很快，这套解决方案展现了强大威力，成本支出稳中有降，保险合同的续订率迅猛提升，欺诈索赔的比率降低的同时客户的满意度在节节攀升。

BT解决方案

BT的解决方案主要由接入分析系统和接入服务系统组成，具体来说，这套解决方案有5个核心部分(如图)：

1. 智能接入分析系统。系统成批地处理来话呼叫，在庞大的数据库支撑下，对这些来话进行智能路由分析，进而传送给最能满足客户需求能力的业务代表。

2. 数据挖掘分析系统。通过互联网每日下载原始的呼叫数据，形成海量的客户数据资源。通过对已有客户的特征行为进行数据挖掘分析，寻找其中潜藏的规律，进而可以实现根据呼叫者、呼叫所处的时间段、呼叫所处的地域以及呼叫中心的通话状况等来选择呼叫路由、启动功能和更新主机数据库的功能。

3. 交互式语音应答(IVR)系统。通过IVR系统，用户可以从该系统中获得预先录制的数字或合成语音信息。先进的IVR系统甚至已具备了语音信箱、互联网和语音识别的能力。IVR可以利用驻留在数据库中的信息筛选来话并选择传送路由，也可与主计算机连接，使呼叫者得以直接访问主机数据库信息，大大提高了工作效率。

4. 跟踪系统。它可以记录所有延时、重拨以及呼叫失败的电话，并通过呼叫中心保持追踪，同时也可对每一个来电顾客所咨询的信息内容进行实时跟踪。

5. 后台管理系统。可以实现客户资料管理、电话营销管理、投保单管理、数据管理、报表管理、座席管理和业务知识管理等功能。

BT的优势

BT的一站解决方案是一个完全实现客户依据自身需要订制相关服务的系统。利用BT的一站式解决方案，就等于有了一个完整的工具包，客户可以根据自己的需要来随意组合自己的工具，进而保证与客户交流过程的价值最大化。

HBOS保险公司通过CD-ROM或是直接通过互联网就可以每天下载原始的呼叫数据，形成宝贵的客户资料库。数据显示一个常规的客服号码每天会收到20000个呼叫，必须通过语音互动问答(IVR)将这些呼叫电话转接到销售部或是服务中心。BT的接入分析显示这些电话的18%只会持续几秒钟，这些客户在通话过程中一听到转接的提示音就挂断了电话。人性化的IVR系统设计，不仅满足顾客对各方面保险信息的查询，还优化各个呼叫的处理过程，实现用最短的时间，达到最满意的效果，客户体验就在一次次的人性化IVR中不断增强。

BT接入分析方案显示超过50%的呼叫繁忙是因客服中心和销售部之间的转接呼叫引起的。除此之外，很多客户还必须拨打多个号码并不断和保险公司各个部门的员工重复自己的保险相关事宜。在BT的接入解决方案应用之后，呼叫中心的尴尬情况正在改变。在智能分析系统的支撑下，通过个性化的呼叫路由功能，可以为呼叫者接通上一次为其服务的业务代表、预览功能、预拨功能，极大削减了许多繁琐的中间环节。于是就有了这样一个简单的事实：呼叫中心既降低了呼叫转接繁忙的频数，又提升了客户的续签率。

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一、SPSS简介

SPSS是社会科学统计软件包(Statistics Package For Social Science)的缩写,该软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一。经过几十年的改进,该产品发展成为集统计分析、数据挖掘、商业智能、顾客关系管理等多功能的统计产品和服务解决方案(Statistics Product For Service Solutions)的软件。首先,它采用现今广为流行的电子表格形式作数据管理器,使用户变量命名、定义数据格式、数据输入与修改等过程一气呵成,免除了原DOS版本在文本方式下数据录入的诸多不便;其次,采用菜单方式选择统计分析命令,采用对话框方式选择子命令,简明快捷,无需死记大量繁冗的语法语句,这无疑是计算机操作的一次解放;第三,采用对象连接和嵌入技术,使计算结果可方便地被其他软件调用,数据共享,提高工作效率。特点:完全的菜单、对话框方式完成统计分析;可以生成内容丰富的图表;也可以用程序语言来控制。因此SPSS几乎是一项无所不包的完美软件。

二、应用举例

研究步骤:利用SPSS进行数据分析的一般步骤为:数据的准备阶段――数据的加工整理阶段――数据的分析阶段――分析结果的阅读和解释。下面就根据以上步骤对数据进行分析。

1.数据的准备阶段:将已收集到的数据文件导入SPSS统计分析软件。点击File里的Open,选择Data.双击“各保险公司人员构成情况(1999年)”,即完成了数据的导入工作。

2.基本描述性统计分析:

主要包括各保险公司各自的总人数、男/女员工人数、博/硕/学士生数、大专及中专以下人数和每个部分的最高值、最低值、极差、平均值、标准偏差(方差)等。

操作过程:点击Analyze中的Descriptive Statistics,选择Descriptives,把除公司类别、年轻人比例、受高等教育比例、class外的所有变量加人到Variables中,点击Options选项对话框,选中Mean、Minimum、Maximum、Range、Std.deviation、Variance。点击Continue,再点击OK。

结果分析:在中国人寿、太平洋保险、友邦保险等等这些市场上知名的保险公司中,保险人员平均约有11239人,其中男员工与女员工人数大致相当。另外,从文化程度角度看,中专以下和大专人数占绝大部分比例,推其原因应该是保险从业人员人数众多导致。从年龄组成上看,保险人员的构成仍以中青年为主,青年均值为6435人,中年约为3530人。

3.推断统计:

A.方差分析:

方差分析对观测变量各总体分布有两个基本假设前提:(1)观测变量各总体应服从正态分布;(2)观测变量各总体的方差应相同。

主要研究不同公司类别的保险人员受高等教育比例有无显著性差异

操作过程:点击Analyze里的Compare means,选择One-way ANOVA。将受高等教育比例选入Dependent List,将公司类别选入Factor中。点击Options 选项,选择Statistics中的Descriptive然后点击Continue回到One-Way ANOVA界面点击OK完成操作。受高等教育比例结果如下表所示:

结果分析:F较小,且P值为0.064大于0.05,则不能拒绝原假设,认为公司类别不同的保险人员受高等教育比例无显著性差异。

B.相关性检验:

检验博士人数、硕士人数、学士人数等与受高等教育比例之间是否具有相关性。

操作过程:点击Analyze里面的Correlate,选择Bivariate,将博士人数、硕士人数、学士人数、大专人数、中专以下人数和受高等教育比例选入Variables里。在Correlation Coefficients里点击Spearman,点击ok,即可得到结果。结果分析:除博士人数与受高等教育比例无关外,其他变量均和受高等教育比例显著相关。

三、结语

通过以上的单因素方差分析得到:不同公司类别的保险人员受高等教育比例没有显著性差异;通过相关分析,对数据分析进一步知道,除博士人数与受高等教育比例无关外,其他人数均和受高等教育比例显著相关。依此类推就可以顺利地完成调查的其他工作,并且这项工作为今后保险公司对人力资源的进一步整改和管理提供了重要参考依据。

参考文献:

[1]乔海英:SPSS在“毕业生追踪调查”方差分析中的应用.河北广播电视大学,2005

[2]李跃平 邵永真:SPSS在大学英语教学测试统计中的应用.外语电化教学.2003