行知软件保险业商业智能解决方案

发表于:2007-06-09来源:作者:点击数: 标签:
问题提出: 作为保险运营商,如何在减少运营成本的同时尽力增加销售量和新保单的数量,如何在市场成本增加和相应保费率 降低的行情下成功地拓展市场,如何为中介者的增长和成功销售提供支持。解决所有这些问题的关键在于:如此变动的年代里,生存和繁荣的要

问题提出: 

  作为保险运营商,如何在减少运营成本的同时尽力增加销售量和新保单的数量,如何在市场成本增加和相应保费率

降低的行情下成功地拓展市场,如何为中介者的增长和成功销售提供支持。解决所有这些问题的关键在于:如此变动的年代里,生存和繁荣的要素取决于对企业组织中的功能单位、地域、各渠道和系统中的大量数据资源的整合,并从数据中获取智慧,从而制定出有效的战略决策。

  目前多数企业的现状是,企业中存在多个独立的系统,信息分散、不共享;现有的系统主要是面向业务流程的,不是面向管理决策的;获取数据的速度太慢;信息不共享,浪费系统资源。

  为了在新的竞争条件下取得成功,保险公司必须在很大程度上依靠有关客户和驱动保险业务的因素的统一并且及时的信息,例如:客户服务、保险费额度确定、利率波动、竞争程度及营销效果等等。然而,仅仅拥有这些信息还不够,保险公司还要把恰当的信息交付到公司内部有关人员的手中。

  利用行知软件的商业智能解决方案,每个业务部门的员工都可以快速洞察与自己有重大关系的问题:分析客户获利水平,比较保险额度和办理索赔、监测证券组合投资的绩效、分析保险代理人表现等等,这些都有助于保险人员掌握在什么地方,采取什么样的措施更有利于获得最大利润。  

系统结构: 

行知软件商业智能系统架构如下图所示:

  本商业智能解决方案涉及的业务包括所有险种的承保、理赔、再保、精算等。而这套系统的价值在于快速提供决策信息,由于采用了数据仓库技术,大大提高了数据获取的速度。为保险公司迅速作出业务决策提供了平台。

  系统具备强大的分析功能(如:80/20分析、强度分析、中心趋势分析、发展趋势分析等等),系统还具备图形功能和数据挖掘功能,为决策者作出正确的决定提供有力的依据和丰富的方法。 通过报表分发、权限管理使得报表资源及数据模型可以共享,大大减少了硬件系统的资源开销。

  商业智能分析系统一方面提供对保险公司综合情况的分析,如综合业绩分析、历年制分析、会计口径分析等;另一方面提供针对具体业务的精细化分析,如承保分析、续保分析、理赔分析、再保前后的对比分析等。此外,系统中提供的流量三角形和16个精算clearcase/" target="_blank" >cc">数据库为精算部提供了更为便捷、精确的数据来源。

方案特点: 

*          端到端的解决方案

具有完整的BI系统的三个重要构成部分:数据集成、存储管理和分析、挖掘。*          功能丰富 

真正涵盖了企业报表、联机分析和数据挖掘这三种数据分析手段。*          可扩展性灵活的可扩展性,保证系统可以运行在各种平台上。 *          兼容性 支持多种前端工具,如ExcelCog*osBusi*ess ObjectBrioCrystal Report等。 *          支持多种数据源 能够连接和集成各种数据源,包括大型主机的数据。 *          灵活性 在数据抽取和转换中可定义灵活的数据处理过程,满足在BI应用中业务数据和分析数据之间的巨大差异。 *          全面可视化 从源数据的获取到客户端各种形式的展示都有可视化的工具。 *          高度自动化

从源数据的提取到最终报表的形成全部由自动引擎完成,基本上不需要人工干预。

方案应用: 

*         代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等,其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义,它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。*          从不同的角度对客户群体进行分类归纳,从而形成各种客户分布统计,作为管理人员决策的依据。从不同险种产品入手,分析客户对不同险种的偏好程度,指导代理人进行重点推广。由于国内经济发展状况不同,各省差异较大,因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时,市场波动也是必须要考虑的问题,一个模型从建立到废弃有一个生命周期,周期根据模型的适应性和命中率确定,因此模型需要不断修订。*          根据保单历史数据,统计并产生相关规律,输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模(其中包括了参数设置)、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者,同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型

原文转自:http://www.ltesting.net