保险业信息化的两大趋势：数据挖掘+CRM

保险行业的数字化转型和趋势随着信息技术的飞速发展，数字化转型已经成为了各行各业的必然趋势。

保险行业也不例外，数字化转型的进程正在逐步加速。

保险行业的数字化转型包括多个方面，比如产品、销售、服务、风险评估、理赔等环节。

今天，我将从不同方面探讨保险行业数字化转型的趋势。

一、保险产品数字化转型相对于过去的传统保险产品，数字保险产品的优势在于其灵活性和定制性。

数字化转型使得保险公司能够根据客户的需求，提供更加个性化的保险产品。

在数字保险产品方面，越来越多的保险公司开始运用新兴技术，如大数据、云计算、人工智能、物联网等，根据客户的数据趋势，推出更加符合客户需求的保险产品。

比如，对于经常出差的客户，保险公司可以推出旅游保险产品；对于经常骑行的客户，保险公司可以推出骑行保险产品等等。

这样的定制化数字保险产品已经成为了未来趋势。

二、保险销售数字化转型过去，保险销售主要依靠传统的保险中介机构，而今天，随着智能手机、移动互联网的普及，数字化保险销售逐渐成为了常态。

保险公司可以通过自己的APP或者第三方平台，直接向客户提供保险产品销售。

同时，保险公司也通过在线客服、在线预约等服务提升客户体验。

这种数字化保险销售既节约了保险公司的销售成本，又为客户提供了更加便捷的保险购买方式。

数字化保险销售已经成为了未来趋势。

三、保险服务数字化转型相对于传统的面对面服务，数字化保险服务更加便捷、高效。

保险公司可以通过自己的APP、网站等提供24小时在线服务或客户端的自助服务。

客户可以通过这些渠道查询保单、理赔、投保，自助服务的数据采集等等。

此外，保险公司还可以通过第三方平台和社交媒体等渠道来开展客户服务和沟通。

这样的数字化保险服务已经成为了未来趋势。

四、风险评估数字化转型由于传统的保险风险评估存在数据不全、不准确等问题，数字化技术为保险公司提供了更加可靠、精细的风险评估。

保险公司可以通过大数据、云计算、人工智能等技术，对客户的数据进行分析和建模，高效准确的风险评估，为客户提供更好的风险保护。

保险行业的客户关系管理与CRM系统随着信息技术的飞速发展，保险行业也逐渐意识到了客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）系统的重要性。

在竞争激烈的市场中，保险公司需要对客户进行有效的管理和维护，以提高客户满意度和忠诚度，进而增加业务收入。

本文将探讨保险行业的客户关系管理与CRM系统的应用。

一、客户关系管理的重要性保险行业是一个高度依赖客户的行业，客户是保险公司业务发展的关键驱动力。

保险公司需要与客户建立良好的关系，以满足客户的需求并提供个性化的服务。

客户关系管理能够帮助保险公司实现以下目标：1. 提升客户满意度：通过建立有效的沟通渠道，及时回应客户的意见和需求，保险公司能够更好地满足客户的期望，提高客户满意度。

2. 提高客户忠诚度：通过追踪客户的交互行为和购买历史，保险公司可以了解客户的需求和喜好，从而提供个性化的产品和服务，增加客户的忠诚度。

3. 拓展客户群体：客户关系管理系统可以帮助保险公司识别潜在客户，并通过精准营销策略吸引和拉拢新客户，扩大客户群体。

二、CRM系统的应用保险公司通过CRM系统可以实现对客户的全面管理和跟踪，提高业务的效率和质量。

以下是几个常见的CRM系统应用：1. 客户数据管理：CRM系统可以集中管理客户的个人信息、交互记录、购买历史等数据，帮助保险公司全面了解客户，更好地响应客户需求。

2. 销售管理：CRM系统可以协助销售团队跟踪销售机会、管理销售计划和预测销售结果。

通过系统化的销售流程和自动化的销售报告，保险公司能够更好地掌握销售情况，提高销售效率。

3. 客户服务管理：CRM系统可以帮助保险公司实现客户服务的自动化和标准化。

通过建立服务事件管理和自助服务平台，保险公司能够提供更快速、高效的客户支持，增强客户满意度。

4. 营销活动管理：CRM系统可以支持保险公司进行精准的市场营销活动。

通过分析客户数据，保险公司可以制定个性化的营销策略，并通过系统化的营销工具进行执行和跟踪，提高市场营销效果。

数据挖掘技术在保险行业CRM中的应用分析摘要:数据挖掘技术是信息技术运用于实际生活的又一项进步成果,将数据挖掘技术应用于CRM的管理中已经成为当前的一个潮流和趋势。

特别是对于保险行业这种以客户为导向的行业而言,做好CRM管理工作更是极为必要。

将数据挖掘技术运用到保险行业的CRM中是一种进步,如何实现二者结合功效的最佳发挥,是本文要解决的主要问题。

关键词:数据挖掘CRM 保险行业应用1 数据挖掘技术与CRM管理系统简介数据挖掘作为一种信息技术的应用,它的发展历史较短,在这个过程中对数据p在开放型的市场经济中,客户已经成为市场的另一个代名词,如何占领市场也就意味着如何获取更多的客户,客户在当前的经济发展中的重要地位已经毫无疑问的凸现出来。

客户关系管理(CRM)就是在这种客观形势下应运而生,CRM的一个显著特点就在于对客户信息的关注,将企业长期遵循的产品中心转移到以客户为中心的模式上来,通过对客户信息的准确分析来对产品的市场进行准确的定位,为企业以最低的成本谋取最高效的利益,这是CRM在当前企业中应用的一个重要原因。

2 数据挖掘在CRM中的应用分析2.1 数据挖掘的具体步骤数据挖掘是一个系统复杂的工程,从本质上讲,它的作用就在于从众多的数据中找出潜在的具有利用价值的信息和数据。

按照具体的操作流程,数据挖掘大概有以下几个方面的步骤。

（1）数据清洗。

数据清洗就是根据数据挖掘的目的,来确定数据挖掘的相关领域,对于与挖掘目的无关的数据或者主体予以清除,对空白的数据域进行排除,这是数据挖掘工作的第一步。

（2）数据集成。

在数据挖掘的过程中,可能会涉及到不同领域的数据进行集合,各个不同的数据源中的数据要在同一个数据库中进行操作,这就要对这些不同源的数据进行整合。

（3）数据转换。

上面的数据集成工作,可能会涉及到不同源的多种数据,这些数据的格式也不尽相同,如果要使用数据挖掘系统对这些数据进行操作就必须保证他们在格式上的统一,因此要对不相同的数据格式进行转化。

保险业信息化的两大趋势：数据挖掘＋CRM作为我国金融市场中成长最为迅速的行业，保险公司借助信息化手段提高竞争能力也成为关键之举。

而在保险信息化过程中，完成了基本业务系统的建设集成后，对数据挖掘和CRM的需求，将会主导未来相当长时间内各个保险公司的工作战略。

刘红颖，辽宁省盘锦市财政局会计师，对保险信息化有较深入研究，发表学术文章近十篇。

为中国客户关系管理研究中心特聘高级顾问。

代表著作有《作业成本管理》、《领跑—城市经营卖点圣经》，其著作受到专业人士的广泛赞誉。

目前研究领域：银行、保险、证券公司信息化实施案例研究。

2003年对于所有中国保险业从业人士，都将是刻骨铭心的一段时光：不仅实现了保险公司与资本市场的对接，完成人保和人寿两大“标杆企业”的成功上市，而且实现全国保费收入再创新高,达3880.4亿元，增速高达27.1%。

21世纪的前3年，保险业的发展都令所有人侧目：2001年中国保险业保费收入突破2000亿元大关，2002年中国保险业保费收入达到3053.1亿元；预计2004年，中国保险业保费收入突破4000亿元大关，已成为一个指日可待的目标。

应用落伍是事实加入WTO之后，外资保险公司全面进入，给并不发达的中国寿险、财险和再保险事业都带来了巨大影响。

沿续传统的运作思路，已无法帮助中国保险企业培养起自身竞争力。

仅以车险为例，2003年1月1日起，新的车险条款费率管理制度开始实施，机动车保险在市场开放、价格自由、竞争激烈的情况下，保险公司即使对购买同一车型的客户，也要考虑年龄不同、驾龄不同等因素，采取灵活的保费策略。

这一点，没有IT系统的支持，没有客户信息的集成管理，没有整合的业务数据及精准的数据挖掘能力，没有完整的精算模型，显然是无法实现的。

无人会怀疑，中国将会是最大的新兴保险市场。

但就数据挖掘和CRM而言，中国保险企业的应用现状却令任何人都难以宽慰。

在业务和技术投资“冒进式”增长的同时，保险公司在CRM应用、客户资源整合管理方面的投入，显然无法适应自身快速的成长势头。

保险公司的信息技术与数据分析保险业作为一个信息密集型行业，信息技术与数据分析在保险公司的发展中起着至关重要的作用。

本文将探讨保险公司在信息技术和数据分析方面的运用，包括信息技术在保险公司的应用领域、数据分析在保险业中的作用以及未来保险公司信息技术与数据分析的发展趋势。

一、信息技术在保险公司的应用领域1. 保险产品设计与开发信息技术在保险产品设计与开发过程中发挥着重要作用。

通过信息技术，保险公司能够对市场进行精准分析，挖掘用户需求，针对不同客户群体设计不同的保险产品。

同时，信息技术还可以帮助保险公司实现产品创新，提升产品的竞争力和用户体验。

2. 保险销售与渠道管理信息技术在保险销售与渠道管理方面的应用也非常广泛。

保险公司可以通过网站、移动应用等渠道提供在线购买保险产品的功能，方便客户进行购买和理赔。

同时，通过信息技术，保险公司还可以实现对销售渠道的管理与监控，提升销售效率和服务质量。

3. 风险评估与预测在保险业中，风险评估与预测是非常重要的环节。

信息技术可以帮助保险公司通过大数据分析、人工智能等技术手段对客户的风险进行评估与预测，从而准确定价、控制风险。

同时，信息技术还可以帮助保险公司实现对保险索赔的审核与处理，提高理赔效率和准确性。

二、数据分析在保险业中的作用1. 数据挖掘与模型建立数据分析是保险公司利用大数据进行风险评估与预测的重要手段。

通过对海量数据的挖掘与分析，保险公司可以发现客户行为的规律和趋势，构建风险评估模型和预测模型，为保险产品定价和风险控制提供科学依据。

2. 客户关系管理数据分析在客户关系管理中也起着重要作用。

通过对客户数据的分析，保险公司可以了解不同客户群体的特点和需求，提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。

同时，数据分析还可以帮助保险公司进行精准营销和客户维护，提升销售额和客户转化率。

3. 投资决策与资产配置数据分析对保险公司的投资决策和资产配置也有重要影响。

通过对经济、金融市场等数据的分析，保险公司可以了解市场情况和趋势，优化投资组合，降低投资风险，获取更好的投资回报。

保险的未来发展趋势保险行业一直在不断创新和演变，以适应不断变化的社会需求和技术进步。

未来，保险业将继续面临新的挑战和机遇，以下是保险的未来发展趋势。

1. 数字化转型随着科技的迅猛发展，数字化转型将成为保险业的重要发展趋势。

保险公司将更多地使用人工智能、大数据、云计算和物联网等新技术来提供更为智能化、高效化的服务。

通过数字化转型，保险公司能够实现更准确的风险评估、更精细化的定价策略，同时提升客户体验和服务效率。

2. 精准化定价随着大数据技术的应用和信息收集渠道的扩大，保险公司将有能力更准确地评估个人和企业的风险，从而实现精准化定价。

通过对客户的个人数据、健康状况、行为习惯等信息进行分析，保险公司可以制定更符合客户需求的保险产品和个性化定价策略，提供更贴近客户实际需求的保险服务。

3. 新兴市场的增长随着新兴市场的经济不断发展和居民收入水平的提高，保险需求将进一步增长。

特别是在亚洲、非洲和拉丁美洲等地区，保险业具有巨大的潜力。

这些地区的保险市场处于快速发展阶段，包括人寿保险、健康保险、财产保险和车险等，各个领域都有巨大的增长空间。

4. 保险科技的创新保险科技（Insurtech）将成为保险业的创新驱动力。

保险科技包括使用人工智能、区块链和机器学习等新技术来改善保险业务的流程和效率，加强风险管理和欺诈检测能力。

保险科技的出现将带来更多的创新保险产品和服务，同时也改变传统保险公司的运营模式和商业模式。

5. 变革保险销售模式传统的保险销售模式将逐渐被新的销售模式所取代。

随着互联网的普及和在线渠道的发展，越来越多的消费者将通过网上平台购买保险产品。

同时，保险公司也将通过社交媒体、手机应用程序等新渠道来与客户进行互动，提供更便捷的保险购买和理赔服务。

6. 人寿保险和健康保险的增长随着人口老龄化和健康意识的提高，人寿保险和健康保险市场将进一步增长。

人们越来越重视保障自己的健康和未来的财务安全，因此对人寿保险和健康保险的需求将持续增加。

保险行业的数据挖掘与分析保险行业是一个信息量庞大的领域，每天都会产生海量的数据。

数据挖掘和分析在保险行业中扮演着重要角色，它们不仅能够帮助保险公司更好地了解客户需求，还能够帮助公司进行风险评估和制定更精确的保险产品。

本文将重点讨论保险行业中数据挖掘与分析的应用。

一、客户需求分析在保险行业中，了解客户需求是至关重要的。

通过数据挖掘和分析技术，保险公司可以收集和分析大量的客户数据，如个人信息、购买渠道、保单投保情况等，从而更好地了解客户的偏好和需求。

通过分析这些数据，保险公司可以精确地推荐适合不同客户群体的保险产品，提高销售效率和客户满意度。

二、风险评估与预测风险评估是保险行业的一项重要工作。

通过数据挖掘和分析技术，保险公司可以对客户的个人情况进行分析，并评估其风险水平。

例如，在车险领域，保险公司可以通过分析客户的驾驶记录、车辆状况等数据对客户的出险概率进行预测，并制定相应的保险政策和定价策略。

通过数据分析，保险公司可以更准确地了解风险分布情况，并及时采取相应的应对措施，降低公司的风险损失。

三、欺诈检测在保险行业中，欺诈行为是一个常见的问题。

保险公司需要能够及时发现欺诈行为，并采取相应的措施进行处理。

通过数据挖掘和分析技术，保险公司可以对保单数据进行模式分析，发现异常行为和欺诈风险。

例如，在理赔领域，保险公司可以通过分析客户的理赔申请、医疗记录等数据，检测是否存在虚假信息和欺诈行为。

通过数据分析，保险公司可以有效预防和减少欺诈行为的发生，保护公司的利益。

四、精确定价与产品开发数据挖掘和分析技术还可以帮助保险公司进行精确定价和产品开发。

通过分析客户的历史购买数据和风险情况，保险公司可以找到不同客户群体的共性和差异性，制定不同的定价策略和产品设计。

例如，在健康险领域，通过分析客户的年龄、性别、体质指数等数据，保险公司可以推出针对不同客户需求的保险产品，提高销售额和市场竞争力。

五、客户关系管理数据挖掘和分析技术还可以帮助保险公司进行客户关系管理。

保险行业信息化建设的意义及其趋势论文报告：保险行业信息化建设的意义及趋势一、引言保险行业是一个高度信息化的行业，信息技术的发展和应用已经深刻地改变了保险行业的业务模式、市场结构、管理模式和风险控制方式。

这种变革已然成为保险行业发展的重要驱动力之一，保险业要实现智能化、数据化、精细化，必须进行信息化建设。

在本文中，我将从保险行业信息化的意义和趋势两方面进行阐述，并结合案例分析进行深入探讨。

二、保险行业信息化的意义1.提高服务能力随着信息技术的发展，保险公司可以提供多样化、快捷、全天候的服务，优化客户体验。

例如，保险业的移动应用程序已经普及，客户可以随时随地查询保险信息，更容易购买和索赔，提高了客户的粘性。

2.提高效率和降低成本信息化可以提高保险公司的业务处理能力，增加高效自动化的业务流程，为保险人提高进程并节约成本的解决方案。

例如，在投保环节中，客户只需在App上上传身份证和数据即可完成保险购买，极大地降低了人力成本，提高了工作效率。

3.精准决策保险公司利用信息化建设可以很好地处理政策和市场变化、客户情况和业务风险等数据，甚至预测未来的业务趋势。

这些数据在保险公司的决策制定和战略制定方面具有重要作用。

三、保险行业信息化的趋势1.大数据的应用随着互联网的发展，保险公司可以更自由、快速地收集和处理数据。

大数据分析可发现更深入、更准确地了解客户，预测风险，提供更优质的服务。

2.计算机视觉技术的应用人工智能技术的应用变得越来越多，计算机视觉技术可用于保险行业中的图像识别、文字识别、视频识别等方面，从而帮助保险公司简化流程，提高效率。

3.物联网技术的应用通过物联网技术，保险公司可以收集到大量的客户信息、车辆驾驶数据等，从而更好地理解客户的需要和需求，为客户量身定制保险解决方案。

4.人工智能技术的应用人工智能技术的应用将引领保险行业，通过自动化、深度学习、情感识别等技术，提高效率和服务质量。

5.区块链技术的应用保险公司可以利用区块链技术建立共享平台，共享经验、知识和数据，从而提高业务风险管理能力和服务质量。

保险行业的客户关系管理与CRM系统在竞争日益激烈的保险行业中，客户关系管理（Customer Relationship Management，简称CRM）系统的应用变得尤为重要。

保险公司需要有效地管理客户关系，以提高客户满意度、增加销售量，并保持竞争优势。

本文将探讨保险行业中的客户关系管理与CRM系统。

一、保险行业的客户关系管理意义在保险行业中，客户关系管理的意义不言而喻。

客户是保险公司发展的基石，保持良好的客户关系可以促进客户忠诚度，增加客户续保率。

通过了解客户需求，保险公司能够提供个性化的服务，满足客户需求，从而提高客户满意度。

此外，保险行业的客户关系管理还包括对客户投诉的处理和售后服务的改进，以及通过客户关系管理系统与客户的有效沟通和互动。

二、CRM系统在保险行业中的应用1.客户信息管理客户信息是保险公司客户关系管理的基础。

透过CRM系统，保险公司可以收集客户的基本信息、保险需求、交易记录等，建立完整的客户档案。

通过分析客户数据，保险公司可以了解客户的消费习惯和偏好，为客户提供更加精准的产品和服务。

2.销售机会管理CRM系统可以帮助保险公司管理销售机会，即潜在客户的管理。

通过对销售机会的追踪和分析，保险公司可以更好地了解潜在客户的需求，并制定相应的销售策略。

同时，CRM系统还可以提供销售预测和报告，帮助保险公司评估销售团队的业绩和市场趋势。

3.客户服务和投诉管理保险公司通过CRM系统可以改进客户服务和投诉管理流程。

客户可以通过系统渠道提交投诉，并得到及时的响应和处理。

保险公司可以对投诉进行分类和分析，找出问题的根源，并采取相应的措施进行改进。

同时，CRM系统还可以提供客户服务中心的功能，为客户提供多渠道的服务支持。

4.客户沟通和互动CRM系统为保险公司与客户之间的沟通和互动提供了便利。

通过系统，保险公司可以定期向客户发送产品信息、优惠活动等营销信息，并进行个性化推荐。

此外，客户也可以通过系统查询保单信息、修改个人资料等，实现自助服务和信息共享。

CRM在中国保险行业随着中国加入WTO，我国将进一步对外开放，外资保险公司将进入中国参与国内保险市场的竞争。

国内的保险公司为了提高与外资保险公司的竞争能力，纷纷在业务、服务等方面加大了投入。

我国保险业对信息管理提出了更高的要求，不能仅仅满足于单纯的业务流程自动化，而要将战略重点放在客户关系管理上，获得客户的认知、巩固客户关系并随时更新客户信息，并把这些信息用于提高自身竞争力上。

因此，选择有效的客户关系管理系统（CRM），已经成为现代保险公司的一个重要决策。

安泰人寿保险公司信息科技及业务分析部总经理陈述权表示：“在过去两、三年间，CRM 技术发展神速。

我们意识到要维持市场竞争力，便必须将传统的电话中心，提升成多媒体联络中心。

”但是根据权威机构调研结果显示，我国只有17%的保险公司拥有CRM系统。

57%的保险公司计划在近期内实施CRM。

还有26%的保险公司近期暂没有实施CRM的计划。

调查显示，保险行业过去三年IT的年平均投入额为9.36亿元人民币。

2001年保险行业对IT投入的力度最大，这与保险业数据集中的趋势有关。

根据预测，保险行业今后2年在IT的投入费用每年将保持在10亿元左右，从产品分布来看，小型机、存储设备的投入将维持较高比例，PC类产品的投入比例将有所下降，应用软件的比例将进一步加大；从地区分布来看，华北、华南、华东仍是投入的重点，西部地区的投入有望继续增加。

继中国人民保险公司实行人寿保险和财产保险分业经营后，其他几家大型保险企业也已经开始实施分业经营，如中国平安保险股份公司在2003年2月分别成立了中国平安寿险公司和中国平安财险公司，正式分业经营，走专业化发展道路(事实上各地平安保险在几年前就已经实施分业经营，如北京平安保险公司在1995年就实现了寿险和财险分业经营，为不同客户群体提供专业化产品和服务)。

保险企业的服务专业化，对于客户来说能得到更专业、更全面、更细致的服务;对于保险公司来说，通过专业化也提高了业务水平和服务水平，增强了CRM战略的针对性、可行性和有效性。

保险行业的数据挖掘与分析随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘与分析技术在各个行业中得到了广泛应用，保险行业也不例外。

保险行业拥有大量的客户数据、保单数据、理赔数据等，这些数据蕴含了宝贵的信息和洞察力。

利用数据挖掘与分析技术，保险行业可以实现更加精准的客户定位、风险评估和理赔处理，提升行业发展的效率和质量。

一、数据挖掘在客户定位中的应用在保险行业中，客户定位是一项至关重要的工作。

传统的客户定位方法主要依靠市场调研和经验判断，但这种方法面临着难以全面了解和准确把握客户需求的挑战。

而数据挖掘技术能够从庞大的数据中挖掘出潜在的客户特征和行为规律，帮助保险公司实现更加精准的客户定位。

通过数据挖掘技术，保险公司可以对客户进行分类和分群，准确识别潜在的高价值客户。

比如，通过分析客户的购物和消费习惯，保险公司可以将客户分为热衷购物的高消费群体和低消费群体；通过分析客户的社交活动和兴趣爱好，保险公司可以将客户分为喜欢旅游的旅行者群体和爱好户外运动的户外探险群体等等。

针对不同的客户群体，保险公司可以量身定制产品和服务，提供更有针对性的保险方案，从而提高销售的转化率和满意度。

二、数据挖掘在风险评估中的应用风险评估是保险行业中不可或缺的环节。

传统的风险评估主要依赖于保险师的经验和专业知识，但这种方法往往存在主观性较强、评估不准确等问题。

而数据挖掘技术能够从大量的历史数据中挖掘出风险特征和趋势规律，帮助保险公司实现更加准确和科学的风险评估。

通过数据挖掘技术，保险公司可以利用历史理赔数据和市场数据进行分析，识别出潜在的风险因素和模式。

比如，保险公司可以通过分析历史赔付数据和车辆数据，识别出造成事故的高风险驾驶行为和路段；通过分析历史医疗数据和健康数据，识别出导致疾病发生的高风险生活习惯等等。

基于这些数据分析结果，保险公司可以制定相应的风险控制策略，提高风险评估的准确性和效率。

三、数据挖掘在理赔处理中的应用理赔处理是保险行业中的重要环节，关系到客户的保障利益和保险公司的信誉。

保险行业的客户关系管理与CRM系统在保险行业中，客户关系管理（CRM）系统起着至关重要的作用。

CRM系统通过整合和分析客户数据，帮助保险公司更好地理解和满足客户需求，提升客户满意度和忠诚度。

本文将讨论保险行业中的客户关系管理，并探讨CRM系统在该行业中的应用。

一、保险行业的客户关系管理概述在保险行业中，客户关系管理是与客户建立与维护良好关系的关键。

保险公司需要通过各种手段来吸引客户，满足他们的需求，并提供个性化的服务。

保险公司还需要密切关注客户的投诉和反馈，及时处理问题，不断改进服务质量。

保险行业的客户关系管理与其他行业相比具有一定的特殊性。

首先，保险产品相对复杂，客户可能对其有一些误解或困惑。

其次，保险公司需要与客户建立长期的合作关系，而非一次性交易。

因此，保险公司需要通过有效的客户关系管理来提高客户忠诚度，并与竞争对手区分开来。

二、CRM系统在保险行业中的应用CRM系统是保险行业中实现客户关系管理的重要工具。

通过CRM系统，保险公司可以整合客户数据，包括个人信息、保单信息、理赔记录等，并进行深入分析。

CRM系统还可以帮助保险公司与客户保持良好的沟通，提供个性化的服务。

1. 客户数据集中化管理CRM系统可以将保险公司的客户数据集中管理，避免数据冗余和错误，并提供对数据的快速访问。

这样，保险公司可以更好地了解客户的需求和偏好，制定相应的营销策略。

2. 客户分析和预测CRM系统可以对客户数据进行分析，从而洞察客户的行为模式和需求趋势。

通过分析客户数据，保险公司可以预测客户的购买意向，提前进行精准营销，提高销售效率。

3. 个性化服务和沟通通过CRM系统，保险公司可以根据客户的特点和需求，提供个性化的服务和产品推荐。

保险公司还可以通过CRM系统与客户建立多渠道的沟通，包括电话、短信、邮件等，及时回应客户的问题和投诉。

4. 提高客户满意度和忠诚度通过CRM系统，保险公司可以更好地满足客户的需求，提供有针对性的服务，从而提高客户满意度和忠诚度。

保险业信息化调查引言保险业是一个与人们日常生活密切相关的行业，随着科技的发展和信息技术的普及，保险公司也开始逐步实现信息化。

本文将对保险业的信息化进程进行调查，分析其现状、问题和挑战。

保险业的信息化现状1.保险公司内部信息化–保险公司通过引入信息系统，实现了业务流程的自动化和高效化。

–员工管理、客户服务、保单管理等方面都实现了一定程度的信息化。

–一些大型保险公司甚至实现了全面的数字化转型。

2.保险产品的信息化–保险产品的销售、投保和理赔等环节都可以通过线上渠道实现。

–保险公司通过手机应用和网站提供在线投保和理赔服务，方便客户操作。

3.大数据应用–保险行业可以通过大数据分析，挖掘客户的消费行为和偏好，精准推送保险产品。

–大数据还可以用于风险评估和精算模型的优化，提高保险公司的盈利能力。

保险业信息化面临的问题和挑战1.数据安全性–保险业是个高度敏感的行业，涉及到大量的个人信息和财务数据，数据安全性是信息化的最重要挑战之一。

–保险公司需要加强数据加密、权限控制和风险评估，确保客户数据的安全。

2.技术更新换代–信息技术发展迅猛，保险公司需要及时跟进技术更新，以应对行业的竞争压力。

–保险公司需要投入大量的人力和财力，不断升级信息系统和技术设备。

3.数据整合和共享–保险业涉及多个环节和部门，不同部门的数据需要进行整合和共享，才能实现高效运营。

–保险公司需要建立统一的数据标准和数据操作规范，确保数据的准确性和一致性。

4.人才培养和管理–保险公司需要招聘和培养一批懂技术、懂业务的人才，推动信息化进程。

–同时，保险公司也需要建立科学的人才管理机制，留住人才，避免因技术人才流失导致信息化进程受阻。

保险业信息化的发展趋势1.移动互联网与保险融合–保险公司将更加依赖移动互联网，通过手机应用和网站提供全方位的保险服务。

–移动支付、智能投顾等技术的发展也将进一步推动保险业的信息化。

2.和大数据的应用–保险公司将广泛应用技术，提高业务流程的智能化和自动化程度。

一
、
ＣＲ 系 统 在保 险 业 中的 主要 作 用 Ｍ
６ ％的市场份额增长 ； 提高 ９ １％的基本服务收费 ； ％～ ０ 并 且其发展速度比服务水平低的企业快 ２ 倍多。 计世资讯 调查显示 ，０ ６ ２ ０ 年保 险业信息化投入 的产品结构 发生
了变 化 。 其 中 ，０２ ４ ．％的 保 险 企 业 认 为 在 保 险 业 实 施
（） ２ 重点 客 户 发现
数据挖掘 ， 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 的知识的过程 ， 是一个多
学科交叉性学科 ， 它涉 及 统 计 学 、 器 学 习 、 据 库 、 机 数 模
式识别 、 可视化以及 高性能计算等多个学科 ， 目标是 其
数据集成的工作 ，提供 了高质量 的数 据，使得数据挖掘 能够更加 专注 于知识的发现 ，有利于发挥
数据 挖 掘 技术 的潜 在 能力 。 许 多保 险企 业 面对 大 量 的保
（ 价 值 的新 客 户 ） 有 、交 叉 销 售 （ 一 客户 有更 多 的 ？ 费 需 求 ） 同 肖 、
在 大量 的数 据 中发 现 令人 感 兴 趣 的模 式 。从 Ｃ Ｍ 的整 Ｒ 体 架 构 来 说 ，数 据 挖 掘 是 整 个
利 用 数 据 仓 库 管 理 从 潜 在 客户 、 保人 、 证人 、 赔人 、 投 见 索
Ｃ Ｍ的核心精 神 ， Ｒ 也是构成商业
智 慧 的基 础 ，把数 据 挖 掘建 立 在
Ｃ Ｍ 是保 险企 业 在竞 争 日益 激 烈 环 境 下 面 临 的一 Ｒ 大难题 ， 同时 也是 立 于不 败 之地 的关 键 之 一 。设 计 完 善 的 Ｃ Ｍ 解 决 方 案 可 以 帮助 企 业 在 拓 展 新 收 入 来 源 的 Ｒ 同时 ， 进 与 现有 客户 的交 流 方式 。 国际 Ｃ Ｍ 论 坛 统 改 据 Ｒ 计 ， 际上 成功 的 Ｃ Ｍ 实 施 ， 国 Ｒ 能给 相 应 的企 业 带 来 每 年

CRM技术在保险业销售管理中的应用研究随着现代化科技的飞速发展，越来越多的企业开始运用customer relationship management（CRM）技术来提高市场营销以及客户管理的效率。

尤其对于在保险业销售管理方面起到越来越重要的作用。

本文将从以下几个方面来谈论CRM技术在保险业销售管理中的应用：1. CRM技术在保险业销售管理中的简介2. CRM技术在保险业销售管理中的优势3. CRM技术在保险业销售管理中的应用案例4. CRM技术在保险业销售管理中的发展趋势一，CRM技术在保险业销售管理中的简介CRM的核心理念是通过了解客户的需求、喜好和行为，为客户提供更优质的服务和更好的购买体验。

CRM系统是一套以客户为中心的营销与销售信息管理系统。

它可以帮助企业建立客户数据库、管理客户关系、追踪访问记录、分析客户信息、进行定期营销、开发新产品等。

在保险业销售管理中，一旦成功地建立了一个客户关系管理系统，可以由企业利用这个系统来全面协调保险的相关服务。

也可以通过挖掘可获得的信息，适时交付定制的保险产品，进而让客户实现满意并维系客户关系，这对于保险业销售管理也是非常实用的。

二，CRM技术在保险业销售管理中的优势CRM技术的重要优势在于，它可以帮助保险业界有效地提高客户满意度以及提升销售成果。

1. 满足客户需求CRM系统可以通过收集客户的购买历史、限定时间、购买意愿、使用习惯、特殊需求、购买意愿等大量信息，进而了解并分析客户的需求，通过有效的服务和产品开发来满足客户的需求。

2. 帮助销售提高效率通过企业销售人员所使用的CRM系统，销售员可以通过浏览客户信息、实时查看信息、编写报告等方式，实时跟踪每一笔销售交易。

CRM系统可以快速、精确地找到客户群体、组织销售、评估销售业绩等。

3. 有效提升客户满意度基于CRM系统的数据分析，企业可以快速根据客户的喜好、需求、购买历史等信息，定制人性化、高效、方便的服务，从而让客户的购买体验获得越来越高的满意度。

大数据技术在保险行业中的应用和发展趋势近年来，随着互联网技术和人工智能技术的不断发展，大数据技术逐渐成为了各行业中重要的技术手段，其中保险行业也不例外。

大数据技术在保险行业中的应用越来越广泛，可以帮助保险公司更准确地评估风险和制定保险方案，提升保险服务的质量和效率。

那么，大数据技术在保险行业中的应用和发展趋势是怎样的呢？一、风险评估与保险方案制定在传统的保险行业中，保险公司通常基于历史数据、经验和专业知识来评估风险和制定保险方案。

而随着大数据技术的发展，保险公司可以利用海量的数据来分析客户的风险和需求，从而更加科学地评估风险和制定保险方案。

例如，一些保险公司可以利用大数据技术来分析客户的历史数据、行为特征和社交网络信息等，从而更准确地评估客户的风险和需求。

同时，保险公司也可以根据客户的数据来设计个性化的保险产品，提供更加个性化的保障方案。

二、理赔服务与客户体验升级大数据技术也可以帮助保险公司提供更加高效和便捷的理赔服务，提升客户的体验和满意度。

保险公司可以利用大数据技术来自动化理赔流程、提高理赔速度和准确率，从而为客户提供更快捷、可靠的理赔服务。

例如，有些保险公司采用了人工智能技术来处理理赔申请，可以自动识别和验证客户的信息，缩短理赔审核时间，提高理赔速度。

同时，保险公司还可以利用大数据技术来分析理赔数据，从中挖掘出影响理赔结果和客户满意度的因素，进一步优化理赔服务。

三、风险管控与创新产品开发除了风险评估和理赔服务，大数据技术还可以帮助保险公司进行风险管控和创新产品开发。

保险公司可以利用大数据技术来预测和分析风险，及时发现风险点并采取相应的措施进行控制和预防。

例如，在车险领域，保险公司可以利用大数据技术来分析车辆行驶数据和交通事故数据，预测出高风险的驾驶路段和时间段，提醒客户注意安全，同时还可以根据分析结果开发出更加智能化的车险产品，提供更加全面的保护。

四、数据安全与隐私保护当然，在保险行业中应用大数据技术也面临着一些挑战，其中最为突出的就是数据安全和隐私保护问题。

辽宁大学学报 自然科学版第３６卷　第３期　２００９年ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＬＩＡＯＮＩＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ Ｖｏｌ．３６　Ｎｏ．３　２００９保险业ＣＲＭ中数据挖掘技术的应用研究闫　禹１倡栘，冯海文２（１．沈阳师范大学软件学院信息管理系，辽宁沈阳１１００３３；２．沈阳工业大学软件学院计算机科学与技术教研室，辽宁沈阳１１０１７８）摘　要：客户关系管理（ＣＲＭ）是保险业中数据挖掘的重要应用领域．首先对数据挖掘技术在保险业ＣＲＭ中应用的状况进行分析．之后以辽宁省某保险公司的销售数据为例，运用关联规则对ＣＲＭ中的客户行为模式进行挖掘．实践证明数据挖掘在保险业ＣＲＭ中的应用，可以帮助保险企业提高管理和决策水平．关键词：客户关系管理；保险；数据挖掘；关联规则．中图分类号：ＴＰ３１１．５２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００‐５８４６（２００９）０３‐０２３２‐０４０　引言加入ＷＴＯ后，国内保险业面临的竞争日益加剧，信息化水平是衡量一个保险企业核心竞争力、经营管理水平的重要标志．目前我国保险业信息化在保险业务管理以及决策方面应用的广度和深度离保险业持续快速发展的需要还有一定的差距，数据资产利用率不够是信息化水平落后的重要表现［６］．面对大量的保单数据，目前很多国内保险企业往往不能通过深层次的分析和挖掘，让海量数据为企业发展带来巨大的增值作用．数据挖掘技术是解决这一问题的重要手段．按照ＨａｎＪｉａｗｅｉ的定义，数据挖掘是从大量的数据信息中提取人们感兴趣的知识，是知识发现的过程［１］，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息．数据挖掘分为预测、关联、聚类、异常及序列相关性五大类分析．数据挖掘使企业得以利用公司的历史数据资源去认识客户，认识市场，提供信息化决策支持，使保险企业从粗放式管理向精细化管理转移，真正实现数据向知识的转化．目前来看，我国保险业中数据挖掘技术的应用主要集中在客户关系管理、风险管理等几个主要方面．客户关系管理（ＣＲＭ）是数据挖掘的重要应用领域，可以帮助保险公司把低收益客户群中的潜在客户转移到高收益客户群中，提高公司收益；也可以帮助保险公司发现可能流失的客户，使企业客户挽留活动的利润达到最大化．以下我们对保险业客户关系管理（ＣＲＭ）数据挖掘进行重点分析．１　数据挖掘在保险行业ＣＲＭ中的应用 按照ＧａｒｔｎｅｒＧｒｏｕｐ提出的概念，客户关系管理ＣＲＭ（ＣｕｓｔｏｍｅｒＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＭａｎａｇｅｍｅｎｔ）可以为企业提供全方位的管理视角，赋予企业更完善的客户交流能力，最大化客户的收益率．进一步讲，ＣＲＭ是一种以客户为中心的市场营销理念和策略，它以信息技术为手段，对业务功能进行重新设计，并对工作流程进行重组．倡作者简介：闫　禹（１９６９‐），男，人，沈阳师范大学科信软件学院信息管理系讲师，博士，从事企业信息化、决策支持、数据挖掘等研究．　基金项目：辽宁省社科基金（Ｌ０７ＢＪＹ０４５）：基于ＥＡ架构的辽宁制造业企业信息资源规划研究．沈阳师范大学博士、引进人才科研项目：模块化在ＩＴ产业的运用与影响分析　收稿日期：２００９‐０３‐１１１．１　数据挖掘在保险行业ＣＲＭ中的应用分析客户生命周期理论将客户生命周期分为三个阶段：获得客户、提高客户的价值及保持效益客户．如果将数据挖掘结合在ＣＲＭ中或者作为一个独立的应用程序来实施，数据挖掘技术可以在每一个阶段都提高企业的收益．１）在客户识别方面，通过数据挖掘技术可以进行客户特征的细分，识别潜在客户，然后将他们转变成真正的客户．数据挖掘技术的概念／类描述可以用简捷汇总的形式描述给定的任务相关数据集，提供客户数据的一般特征．此外，分类和聚类也可用于客户评级和分类．［５］２）在客户保持方面，挖掘的应用包括客户忠诚度分析和客户流失警示分析．通过数据挖掘，对客户历史交易行为的分析，警示客户异常行为，并提出相应的对策建议．３）在提高客户价值方面，首先，数据挖掘可以提供客户购买行为模式分析，进行客户细分，从而提供更具针对性的个性化服务；其次，数据挖掘支持客户盈利能力分析，预测客户盈利能力变动以增强客户盈利能力；此外，通过有效的交叉营销，向现有的客户提供新的产品和服务，可以实现购买推荐和升级销售．１．２　ＣＲＭ数据挖掘的系统结构ＣＲＭ中的数据挖掘就是利用数据挖掘理论和技术创建描述和预测客户行为的模型，以有效实现企业的客户关系管理．图１　ＣＲＭ挖掘系统结构图当今的技术可以使挖掘过程自动化，把数据挖掘与数据仓库紧密集成，并使用可视化和知识表示技术，向商业用户提供挖掘的知识．在ＣＲＭ数据挖掘的系统结构中，底层为数据源，包括交易历史、客户数据库、产品数据库及其他外部数据等，通过ＥＴＬ工具提取数据形成数据仓库和数据集市，以形成面向全局的数据视图，从而形成整个系统的数据基础．在此基础上，通过ＯＬＡＰ和ＯＬＡＭ服务器支持数据分析处理，并将分析结果用于实现企业客户关系管理中的商业智能和决策支持．本案例中使用数据仓库及关联规则挖掘技术，分析客户数据中隐藏的购买行为知识．系统采用ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ２００５数据库和ＶｉｓｕａｌＣ＋＋语言开发工具．挖掘系统结构如图１所示．２　ＣＲＭ中客户行为模式挖掘的案例研究 客户行为模式的分析是数据挖掘在保险业ＣＲＭ中提高客户价值的典型应用之一．例如，如果通过挖掘得到规则知识，发现购买了寿险的客户中有很大比例也同时购买了投资型产品，则对于那些购买了寿险的客户，可以同时向其推荐投资型险种．产品营销中二次销售的成本往往比开拓新客户要低，通过发现客户购买险种之间的关联性，通过有针对性地推荐老客户继续购买新的保险品种和服务，实现销售升级，提高销售投资回报率．［９］关联分析是商业分析中应用最广泛的一种挖掘模式，它用来发现满足最小支持度（Ｓｕｐ‐ｐｏｒｔ）和置信度（Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）要求的关联事务．运用关联规则挖掘模式对客户购买行为的分析和挖掘，能够发现客户的行为偏好，从而提供更具个性化的服务．下面以实例对客户行为模式挖掘的过程与方法进行分析，文中数据来源于辽宁省某保险公司的销售数据库．２．１　数据预处理公司数据库系统中存在大量的数据字典和数据表，表目繁多，数据繁杂．其中和挖掘密切相关的数据表有客户基本信息表、保险销售记录表等．中采集的数据不存在对多数据源和跨数据库系统的数据集成问题，数据预处理过程中需要主要考虑的问题有如下几个．（１）数据集成．主要将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，解决数据的冲突问题，以及数据的不一致问题．原始数据库表最终集成为一张表．（２）维归约．客户基本信息库中用于数据分析的数据包含５３２ 第３期 闫　禹，等：保险业ＣＲＭ中数据挖掘技术的应用研究数以十计的属性，其中大部分与挖掘数据不相关，是冗余的．去除不相关的属性减少数据量是首先要完成的工作．（３）概念分层．年龄、职业、信用度等按类别分为不同等级，对每个不同的等级进行概念分层．例如信用等级中，１级为风险最小，２级居中，３级次之．（４）空值项处理．根据具体情况对空值进行处理．表１是予处理后的客户购买信息表结构．表１　予处理后的库表结构客户号地域级别代码职业类别代码性别代码年龄段代码购买保险类别代码０７００３４０１１０１０２Ａ０７００３５０２２０１０３Ｂ………………………………２．２　数据仓库如前所述，数据仓库有利于高效的数据挖掘．数据仓库可以把事务数据库中原始混乱的数据集成转化成数据仓库中规范的数据，方便用户的分析和查询，进而辅助企业决策．数据仓库提供联机分析处理（ＯＬＡＰ）工具，用于各种多维数据分析．［３］例如，管理者可能希望按职业、按地区、按收入、以及按其他因素查看保险销售的变动情况，同时希望能提供诸如最大、最小、总和、平均和其他统计信息．多维数据模型可以以星型模式﹑雪花模式或事实星座模式存在，其中最常见的模式是星型模式．图２是以三维角度观察公司销售数据的数据仓库的星型模式，三个维属性分别是地区类别﹑职业类别和产品类别．有了数据仓库的统计数据，既可以直接做为联机分析，也使得以之为基础的挖掘效率大大提高．２．３　Ａｐｒｉｏｒｉ算法及改进Ａｇｒａｗａｌ等提出的Ａｐｒｉｏｒｉ算法将关联规则挖掘算法分解为两个子问题：１）找到所有支持度大于最小支持度的项集（Ｉｔｅｍｓｅｔ），这些项集称为频繁项集（ＦｒｅｑｕｅｎｔＩｔｅｍｓｅｔ）．提高频繁项集的求解效率是Ａｐｒｉｏｒｉ算法的关键．２）使用第１步找到的频繁项集，产生期望的图２　保险销售数据的３—Ｄ立方体表示（单位：万元）规则，这些产生的规则必须满足最小支持度和最小置信度要求．在由频繁项集产生关联规则的过程中，系统挖掘会产生类似如下的规则： ［购买保险类别］．意外伤害＝＞［性别］．男很显然这类信息对我们无用的，［２］原因是［购买保险类别］属性出现在规则左侧，但它们能满足最小支持度和置信度要求．对于这类问题，在各类挖掘中经常会遇到．原因是支持度能够删去无趣的规则，但置信度不足以删除无趣的规则．我们可以对属性出现在规则左右的位置加以限定．由频繁项集产生关联规则对于规则中属性位置的约束，体现在算法中由频繁项集生成关联规则的部分．案例实现中，对每一个属性项设置一个位置参数．［２］对算法程序加以改动，保证了输出规则是有意义的．２．４　挖掘结果及决策意义通过挖掘，我们得到许多有意义的关联知识．例如，与我们常识了解相符的，城镇居民购买养老金和医疗保险的比率很大，二者组合购买的支持度也极高；寿险和重疾的支持率也较高，分别达到４７％和４２％．此外，还有一些有价值的信息被发掘出来，例如，购买了寿险的客户中有５７％也购买了投资型产品（Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ＝５７％），这意味着，对于那些购买了寿险的客户，可以同时向其推荐投资型险种来提高销售业绩．３　结论客户关系管理（ＣＲＭ）：是数据挖掘的重要应６３２辽宁大学学报 自然科学版 ２００９年 用领域．［８］将数据挖掘结合在保险业ＣＲＭ中或者作为一个独立的应用程序来实施，可以帮助保险公司在客户生命周期的各个阶段充分挖掘客户的价值以及客户可能带来的潜在价值．实践证明，数据挖掘在保险业ＣＲＭ中的应用，可以帮助保险公司提高管理和决策水平，为保险企业和用户创造更高的投资回报率．参考文献［１］　ＨａｎＪｉａｗｅｉ，ＫａｍｂｅｒＭ．．ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ：ｃｏｎｃｅｐｔｓａｎｄｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ［Ｍ］．ＳａｎＦｒａｎｓｉｓｃｏ：ＭｏｒｇａｎＫａｕｆ‐ｍａｎｎＰｕｂｌｉｓｈｅｒｓ．２００１：１８８－２２８．［２］　ＲａｋｅｓｈＡｇｒａｗａｌ，ｅｔａｌ．Ｆａｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｍｉｎｉｎｇａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓｉｎｌａｒｇｅｄａｔａｂａｓｅｓ［Ｊ］．Ｐｒｏｃ．ｏｆＶＬＤＢ，Ｓａｎｔｉａｇｏ．１９９４：４８７－４９９．［３］　Ｗ．Ｈ．Ｉｎｍｏｎ．ＢｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ［Ｍ］．ＪｏｈｎＷｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，Ｍａｒｃｈ，１９９６：４５－７１．［４］　ＲａｋｅｓｈＡｇｒａｗａｌ，ｅｔａｌ．ＭｉｎｉｎｇＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎＲｕｌｅｓｂｅｔｗｅｅｎＳｅｔｓｏｆＩｔｅｍｓｉｎＬａｒｇｅＤａｔａｂａｓｅｓ［Ｃ］．ＳＩＧ‐ＭＯＤＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，１９９３：２０７－２１６．［５］　Ｈｕｉ，Ｓ．Ｃ．，Ｇ．Ｊｈａ．Ｄａｔａｍｉｎｉｎｇｆｏｒｃｕｓｔｏｍｅｒｓｅｒｖｉｃｅｓｕｐｐｏｒｔ［Ｊ］．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０００，３８（１）：１－１３．［６］　付红玲．保险信息化的新目标［Ｊ］．软件世界．２００７，５：７０．［７］　陈　艳．数据挖掘技术在保险客户信用评估中的运用［Ｊ］．计算机技术与发展，２００８，１８（５）：７．［８］　张　吉，常桂然，黄小原．数据挖掘技术在ＣＲＭ中的应用［Ｊ］．中国管理科学，２００３，１１（２）：５３－６０．［９］　张　君．论我国保险公司的风险管理［Ｊ］．保险研究，２００３，（２３）３：１０－１２．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＤａｔａｍｉｎｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＩｎｓｕｒａｎｃｅＣＲＭＹＡＮＹｕ１，ＦＥＮＧＨａｉ‐ｗｅｎ２（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＫｅｘｉｎｓｏｆｔｗａｒｅ，ＳｈｅｎｙａｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１００３３；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，ＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１７８）Ａｂｓｔｒａｃｔ：　ＣＲＭｈａｓｂｅｅｎａｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｆｉｅｌｄｉｎｉｎｓｕｒａｎｃｅＤａｔａｍｉｎｉｎｇ．ＴｈｅｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｔｈｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｉｎｓｕｒａｎｃｅｓｙｓｔｅｍＣＲＭａｔｆｉｒｓｔ．ＴｈｅｎｔｈｅｐａｐｅｒｔｒｙｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｃｕｓｔｏｍｅｒｂｅｈａｖｉｏｒｍｏｄｅｌｂｙａｃａｓｅｏｆａｉｎｓｕｒａｎｃｅｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｉｎＬｉａｏｎｉｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ，ａｎｄｐｒｏｖｅｔｈａｔＤａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｌｅｖｅｌｓｏｆｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｉｎｔｈｅｉｎｓｕｒａｎｃｅｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：　ＣｕｓｔｏｍｅｒＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＭａｎａｇｅｍｅｎｔ；ｉｎｓｕｒａｎｃｅ；ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ．（责任编辑　郑绥乾）７３２ 第３期 闫　禹，等：保险业ＣＲＭ中数据挖掘技术的应用研究。