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在最近幾年中，我國對于保險行業給予了高度的關注與重視并出臺了許多與之相對應的相關政策，這些政策的發行對于我國的保險行業帶來的極大程度的發展空間。而我國的保險行業也開始了轉型，正在從粗放型經營向集約化經營管理進行過度，最明顯的改變就是之前只注重新客戶的開發而忘記顧忌老客戶的需求與發展，但是現在是同時注重新老客戶的需求與發展，從根本上實現“兩手抓”的政策，所以這種新的形式背景下，計算機中保險行業所留的數據就成為極為重要的挖掘資源。

一、解析數據挖掘技術在財產保險分析中的應用

（一）提升財險客戶服務能力。對于任何一個公司來說沒有客戶所有的產品經營都是紙上談兵，這對于服務行業的財產保險公司更是如此，所以對此所以財產保險行業就面臨著轉型升級的事情財產行業的轉型就意味著面臨著面向客戶的服務質量的提升。在現如今的經濟情況下，保險消費者對于保險行業知識的了解日益增加，保險意識也是越發的加強?？蛻魧τ诒ｋU行業也出現了個性化與差異化的需求。從這里就要求保險公司通過數據挖掘技術對客戶的需求進行更深一層的分析與探索，通過探究與分析的結果明確而客戶的需要，并為有更高需求的客戶提供更適合他的保險產品，從而提高業務服務水平，吸引更多的優質客源，來增強市場的競爭力。例如，在對客戶進行細分的時候，可以通過數據挖掘技術中的“二八定律”，對客戶進行細分。通過細分得出結果，參照數據根據每個客戶群體的風險偏好、特點以及需求為他們量身定制適合他們自身的新產品，并制定對應適合的費照新差旅費管理辦法正確規范填寫市內交通補助、伙食補助、城市間交通費、和住宿費金額。并填寫上合計金額，不得出現多報的行為，從而提高差旅費報銷工作的質量。（二）風險管理和合規經營。每個保險公司的生命底線就是合規經營以及對風險的管理，所以每個保險公司必須在運營生產中嚴格的遵守國家的法律法規，不許做出違反法律底線的事情，而風險管理對于保險公司來說具有兩層含義，其實并不簡單，一方面是需要對于企業自身的風險進行管理；另一方面是對于客戶所帶來的風險進行管理。對于保險公司來說這兩方面的風險是相互作用、相輔相成的，第一個方面的風險管理出現問題后者的風險管理就會成為空談，反之第二方面的風險管理沒有得到很好的管理，極大可能會引起前者管理出現問題。而恰恰數據挖掘技術的應用，就可以為財產保險企業規避風險起到很大的幫助。保險公司可以以計算機為使用的工具，通過數據挖掘的技術，可以對數據內大量的信息進行查找并比對分析，高效的識別出在計算機內不符合正常業務邏輯的數據，這樣管理者就可以及時就這些風險數據和業務漏洞進行監測與管控，以減少違法亂紀的事情發生，逐步消除或減少隱藏的風險。保障保險業健康有序的發展，為市場經濟持續健康的進一步發展保駕護航。（三）開發新產品。新的保險產品的開發對于增強保險公司的公司收益、內容、滿足消費者的需求以及競爭力等方面起著重要的作用，這也是經營保險公司的首要內容。新產品的開發是指保險公司針對當前市場的需求、想要達到的效果與自身情況相結合的產物，而在原有的產品上加以重新的組合與設計的創造與改良，來滿足市場的需求，進而提高公司自身的競爭力的過程與行為。后者自不必說，基于我國財產保險公司數據庫信息方面已經積累了很多，而后通過對信息的數據進行發掘，使實現新產品的開發成為可能。譬如，通過數據挖掘技術，我們可以使用現有產品進行進一步的完善、修正或者拆分、組合的，使其變成一全新的保險產品，他會更接近客戶的需求，滿足客戶的真實所需，同時也能夠增加市場的銷量，增強市場競爭力。就以原有的普通財產保險為例子，在保險有效期內未出現任何對客戶的產才造成損失的情況下，客戶所繳納的保險費用是不予以退還的，在財產保險的有效期過后，客戶所繳納的保險費是由保險公司所擁有的。這樣的保險產品是不被大多數客戶所看好與接受的，即使有客戶在第一次購買了此保險，但之后是不會在對本產品進行第二次的投資的。而現在通過數據挖掘的技術，保險公司可以根據對客戶信息的了解進行分析，保險公司推出了一款新的家庭財產兩全保險保險，這是一種全新的保險類別。全新的家庭財產保險，他所需要交納的是保險儲備金，比如每份保險金額為50000元的家庭財產兩全保險，則保險儲金為5000元，投保人必須根據保險金額一次性交納保險儲備金，保險人可以將保險儲備金的利息作為保險費。在保險期滿后，無論是不是在保險期內發生賠付的情況，保險公司都會將保險人的全部的保險儲金如數退還。自從出現了這種投保方式，客戶的接受度得到了大大的提高，全新的家庭財產保險，一方面使保險人保險中得到了應得的利益，另一方面投保人的財產也得到了保險，從而在市場的銷售份額上面也得到了迅速提升。

二、保險業數據挖掘技術及應用的必要性

（一）保險業數據挖掘技術的含義。什么是保險行業的數據挖掘技術，就是從客戶管理的角度出發，針對保險行業數據庫系統內大量的保險單，對客戶的信用數據進行屬性變量提取，進而采用自動化或半自動化等多種挖掘技巧和方法來對客戶的數據進行分析，找到潛在的有價值的信息。（二）數據挖掘的過程及方法。數據挖掘是一個跨越多種學科的交叉技術，主要的用途是利用各種數據為商業上存在的問題提供切實可行的方法與數據。數據挖掘的過程有以下幾個步驟：業務理解→數據準備→數據理解→構建模型→測試設計→做出評價→實施應用。在數據挖掘方面有三個常用的方法：DM、SEMMA以及CRISP等分析方法。同時我們需要根據實際情況來運用數據挖掘技術，選擇最適當的方法，要想將數據挖掘技術達到最佳的效果必須針對具體的流程做出相應的調節。（三）保險行業應用數據挖掘技術的必要性。在保險行業的運營中，常常會出現一下的幾個問題：例如，細分客戶的問題：對于不同的社會收入階層、不同年齡段、不同的行業的客戶，該怎么樣去確定其的保險金額呢？客戶的成長問題：如何把握時機對客戶進行交叉銷售；險種關聯分析問題：在對購買某種保險的客戶進行分析與探查，觀察其是否在同一時間購買另一種保險產品，客戶的獲取問題：如何在付出最小的成本獲得最有價值的客戶的挽留及索賠優化的問題：如何對索賠受理的過程進行優化，挽留住有價值的投保人。保險公司在完成數據的匯總后，所獲取的業務及大量客戶信息，不過是對公司當前所處的市場環境、企業經營情況及客戶基本資料的記錄及反映。而進行數據集中的信息系統，也只能是對數據庫中的這部分數據進行簡單的操作處理，并不能從中發現并提取這些數據中蘊含的具有深層次價值的信息。所以，如若想在決策層面給出解決答案，是不可能實現的。而如果采用數據挖掘技術來對數據庫中所存在的大量的數據進行高水平而深層次的分析，就能夠為實現保險公司的決策及科學經營提供切實可行的依據，因此此技術的出現從而得到了許多保險公司的應用與重視。

三、結論

我國經濟的發展正在向新常態的方向進行轉變，而我國財產保險市場的競爭也日益激烈。為了面對這些挑戰，各個保險公司都復出了努力在積極的面向轉型，由傳統的粗放式經營向集約化經營的方式進行過度，面向客戶的營銷模式也是在這之中產生出來的。在這種轉型過度的過程中，財產保險公司對于數據挖掘技術進行充分的利用，使公司的風險管理能力、產品創新能力經營能力、盈利能力、客戶服務能力、和業務發展潛力都得到了全面的大幅度提升。在對我國經濟建設的繁榮以及促進財產保險公司自身的長遠發展，都做出了不可磨滅的貢獻，也是對國家的號召積極的響應，進而對市場經濟持續發展也做出了不少的貢獻。

作者:趙學林 單位:上海財經大學金融學院

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