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數據挖掘對保險客戶關系的應用的開題報告
隨著我國經濟形勢的好轉，近年來保險行業發展迅猛，各大保險公司也迅速打入市場。保險公司生存和發展的根本就是客戶，所以建立合理的客戶關系管理機制是保險企業提升自身競爭實力的保障。在這個以客戶為中心的時代，運用高科技信息技術數據挖掘，挖掘潛在客戶，并實行客戶關系建立和維護是當前保險行業最大的機遇。目前，客戶流失是保險行業面臨的最大困境，因此如何應用數據挖掘進行客戶關系建立是一個嚴峻的挑戰。
1客戶關系管理的概念、體系結構及關鍵技術
客戶關系管理(CRM)是一種建立在企業和客戶之間的管理關系，其主要目標是企業用來協助企業管理銷售循環、招攬新客戶、保留舊客戶、提供客戶服務以及進一步提升企業和客戶關系的管理方式。它更多的是一種以客戶為中心的經營策略，通過技術手段對業務功能進行重新設計，以達到為客戶提供優質服務和更好管理客戶的目的。目前，國際上將客戶關系管理(CRM)依照產品功能分為操作性、協作性和分析性三類管理方式。保險公司因為自身的特征，所以在企業內部管理中能夠很好地運用到這三種方式。首先，企業為了實現內部與客戶相關的銷售、服務、支持和市場等流程，運用操作性客戶關系管理方式。其次，企業需要通過自動化手段集成管理企業的所有客戶交流渠道，改善客服服務功能，應用協作性客戶關系管理方式。最后，在信息技術的數據挖掘和數據倉庫支持下，要分析大量客戶數據、將不同的信息進行歸類統計，應用到分析性的客戶關系管理。從以上分析可以看出，分析性客戶關系管理在保險市場上占據比較重要的位置[1]。
2數據挖掘的概念和主要分析方法
數據挖掘是一種從大量的、不確定的、有干擾的、模糊的及隨機的數據中，提取對自己有用的信息或知識的過程。在企業數據分析中，保險企業和其他眾多行業一樣，存在數據量龐大、有價值信息少的問題，數據挖掘就需要像在礦石中淘金一般，經過深層次的分析，獲得有利的商業信息提高自身競爭力。數據挖掘的主要分析方法有關聯知識法、分類和聚類知識法、序列模式法、預測型知識法以及偏差性知識法等。數據本身是一個大的發射源，通過對其內在影響和外在表現形式分析研究后，可以應用以上各種研究方法，從而便于在工作中實地應用，提高各種效率[2]。
3數據挖掘技術在分析型客戶關系管理中的主要應用
3.1客戶獲得
數據挖掘技術在三種客戶關系管理實踐中，分析型客戶關系管理是應用最為成熟的方式。因為保險公司的業務增長是靠不斷增加新客戶而來，數據挖掘可以通過從不了解保險公司的人群、了解但未進行增值服務的人群以及從競爭對手的客戶，來挖掘客戶。
3.2交叉營銷
交叉營銷是一種對老客戶新服務的方式，在保險行業就是指對已經做了保險理財的客戶，推薦新的、客戶感興趣的保險險種。這種營銷方式一定要確保提供給客戶的是他們真正需要的內容。可以采用多種挖掘方法，如關聯知識法，通過客戶之前感興趣的點，進行放大優化，選擇出適合推薦的險種，給客戶配備最優的選擇方案[3]。
3.3客戶保持和流失分析
當前，市場競爭異常激烈，各企業為了獲得更高的經濟效益，一定要保持自己原有的客戶量，減少客戶流失。整理分類客戶信息，分列出容易流失的客戶信息，建立拯救模式及預備方案，提前做好流失風險的補救措施，讓企業能夠無后顧之憂地穩步前進。
3.4客戶欺詐風險分析
當前，人們對于保險行業還存在一定擔憂。數據挖掘技術能夠準確、及時地預測出保險行業可能發生的欺詐行為，它是通過應用數據挖掘中的意外規則挖掘方法，參照神經網絡方法，同時研究聚類方法，使其相互穿插，彼此牽引，及時發現風險因素，及時采取有效的回避和監督措施，減少企業及個人的經濟損失[4]。
4保險業數據挖掘的過程
4.1數據準備
數據挖掘有多個步驟，首先就是數據準備。大量的數據是長期積累的結果，有些可能不適合挖掘的方向，所以在系統挖掘之前應該做好周密的準備工作，對這些數據進行選擇、刪減排列，必要時還要進行一定的轉化和歸類。只有數據準備充分，才能更好地開展數據挖掘工作，找到理想的數據。例如，在保險行業客戶信息中，要盡快找到客戶，就需要對不相關的以及各種有參考價值的數據進行整理。如保險單號碼、傳真號、電話號、投保日期、姓名及性別等信息進行合理判斷篩選，抽取整理需要的信息，繪制成新的易于利用的數據表格。
4.2數據分析和挖掘
在進行完數據準備之后，就要開始數據分析和挖掘。數據挖掘是一種高效的分析手段，作為保險行業的業務人員，需要有清晰的分析頭腦，幫助企業找到合適的數據。可以通過數據建模建立經營管理模型。對客戶進行分類，依據客戶的目標建立客戶判定規則，從而提高企業獲得客戶的能力。數據挖掘需要一定的技巧，常見的數據挖掘技巧有決策樹、遺傳算法、神經網絡、回歸分析及聚類分析等方法。在進行數據分析時，要參照具體要求，根據各個方法的特點進行合理應用[5]。對于保險行業的數據挖掘，首先明確數據找尋的目標，根據具體目標進行合理規劃，其次選定數據來源的范圍，不論是對保險一無所知的人群，還是沒有意愿參保的人群，都要去嘗試挖掘。工作需要有一定的恒心和毅力，盡量熟悉業務內容，在數據發掘中隨機應變，盡可能滿足客戶的要求，以達到儲備客戶的目的。
4.3規則模式的評估和解釋
保險行業是一種特殊的服務性行業，它的銷售隊形不是有形的商品，也不是特定的服務，而是一種條款，一種承諾，所以保險公司的外在形象很重要。關聯規則是一種有效為客戶提供服務的方式，通過客戶過去投保的規律來判斷客戶下一步的需求，從而發現商機為客戶提供服務[6]。關聯規則需要從大量數據中選擇有趣的關聯和相關的關聯，從而實現商機的選定。它具有一系列推算公式，通過支持度、可信度、期望可信度及作用度等四個相關參數的描述計算，可以很好地解釋和評估所發現的關聯規則，實現挖掘數據的價值。
5結語
我國的保險行業自1980年恢復以來，保險增收及保險規模不斷在擴大，大量的外資保險也開始不斷涌入中國市場。越來越激烈的競爭市場，對客戶關系管理的模式提出更多要求。保險業務中最重要的就是新客戶數量，對此建立持久的客戶關系，完善管理客戶關系管理體系，是促進保險行業經濟效益的重要任務。數據挖掘技術對于提高保險行業管理客戶關系應用有較大的作用，所以保險行業還需要進一步探索數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用。
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