保险信息化 CRM成重点
李军
2004/06/01
继2003年中国人保、中国人寿两家公司成功上市后，有越来越多的保险公司也在筹划上市。随着国家政策的放开，混业经营趋势愈加明显。2003年全国保费收入再创新高，达3880.4亿元，增幅高达27.1%。同时，越来越多的外资保险公司进入国内保险市场……面对机遇和挑战，借助信息化手段提高保险公司竞争能力已成为保险公司的关键之举。
中国的保险业发展时间不长，整体水平与国际有着数十年发展历史的成熟保险企业相比，尚处在起步阶段。除了在资金运作、业务模式等方面的差距外，国内保险公司更在企业管理水平、执行业务流程的人员工作效率等方面，都与国际领先水平有着明显的差距。近年来各大保险公司都在努力提高自身信息化水平，以达到国际水准，今年更是有望进一步加速。在今年年初举行的“IBM论坛2004”上，IBM金融服务事业部中国区证券与保险业总经理徐辉曾表示，2004年要加强对保险信息化的推广。针对今年的保险信息化中一些新进展，记者采访了IBM金融事业部保险业务部总监王颂先生。
财务系统国际化
在公司的发展过程中，企业主管最需要关注的是如何利用信息技术获得明显的竞争优势。为此，必须使企业信息实时化，随时随地全面掌握企业的财务信息。由于市场竞争节奏更快、风险更高，所以企业利用财务信息来判断机会与风险的能力显得更为关键。在这方面，保险公司的财务管理系统对风险管理提出了尤为独特的要求。
国内很多保险公司的财务系统都是前几年购买的国内公司的财务软件。随着越来越多保险公司的业务发展和上市需求，财务数据的真实性和数据质量成为公司必须面对的问题，更新财务系统与国际标准接轨成为一种必然趋势。于是，今年很多保险公司都在考虑更换自身的财务系统。IBM金融事业部保险业务部总监王颂解释说：“保险公司更换财务系统主要是受公司业务发展的影响，像已经上市以及几家正积极寻求上市的公司，在这方面的需求比较明显。”
财务管理的专业知识通过财务系统而变得“透明”化，也就是说，有关财务分析的事务性工作可以由软件来承担。保险公司通过财务系统支持管理会计的落实，从而帮助保险公司更好地分析成本和发现成本控制的机会。据介绍，未来财务系统的功能包括将商业智能（BI）应用于财务决策，监控财务数据并防范金融财务类的欺诈行为；而且越来越多的功能可以通过Internet来实现，再加上数据中心处理能力越来越强，宽带网络的应用将会成为最基本的要求。
从数据模型入手做集中
从2003年来看，数据大集中成了保险行业IT投资的重中之重。数据集中需要的IT投资力度比较大，2003年，中国人寿、中国人保都将大集中列为IT建设的重点，泰康、新华也都积极进行数据大集中。在数据集中的过程中，不同的公司选择了不同的集中方式：物理集中和软件集中。王颂介绍说：“目前选择何种集中方式不重要，这都是根据保险公司不同的现状决定。但从长远发展着眼，参照国外的先进经验，保险公司的数据必须要集中。”
在数据集中过程中对数据进行清洗、转换等方法时，数据质量就是非常重要的因素。王颂介绍说：“不同的保险公司积累的数据不同，发展时间比较长的保险公司背负的包袱重一些，数据集中的过程和困难也就更大一些。”据介绍，IAA（Insurance Application Architecture）是IBM联合40多家财险和寿险公司一起为保险行业设计开发的保险应用架构。IAA提供了一套标准的数据模型（IAA Data Model）。基于这一模型，保险公司可以更关注自己企业的特殊信息和具体实施。针对国内保险行业的情况，IBM现阶段重点推广这一数据模型。
国内几家大的保险公司都面临数据量大、数据质量不高的问题，要保证数据集中的效果就需要制定一个唯一的数据标准，而这个标准应该是由业务发展和外部环境共同决定。王颂自信地说：“IAA不是唯一能够帮助保险公司的应用架构，但它目前是国内保险公司唯一能够从本地获得帮助的选择，同时也是世界最先进的数据模型的选择。”
CRM是下一个重点
目前各保险公司大集中的顺利进行对提高效率、改善服务质量、增强业务开发能力等方面的作用极大，也为下一步实施CRM等奠定了良好基础。随着各保险公司规模的不断扩大，如何管理现有客户，不断挖掘和扩展新的客户资源，提高效益，增强公司竞争力，就成为各公司最急需解决的问题。据媒体调查，有近60%保险公司正在建设或计划在近期内实施CRM，其中包括中国人保、中国人寿、泰康人寿等。CRM系统也因而成为保险行业下一步的重点之一。
从业务需求来看，作为典型的金融服务业企业，保险公司的主要业务集中在保险产品销售、风险控制、财务管理和投资管理上。以业务为标准划分的保险系统，随着保险公司管理体制的变革、业务流程的更新必然会发生变化。保险公司在原有业务系统的基础上推动CRM应用，需要借助呼叫中心等的支持，大规模、标准化地提高服务质量，同时以集成管理客户信息为突破点，做好关键客户管理工作，并辅助销售管理和业务管理、加强风险控制、支持业务创新等。王颂强调说：“对保险公司而言，是否称为CRM并不是最重要的。最重要的是，要以客户为中心进行系统的设计和应用，以满足客户保险需求，从而大幅提高保险公司的服务质量和销售业绩。”
随着保险公司所积累数据的数据质量从业务数据化到业务知识化，以数据挖掘为基础的数据仓库、决策支持系统建设，在未来数年中将受到保险公司的追捧。为提高决策支持水平，增进商业智能，保险公司往往需要以联机分析处理为平台进行数据挖掘，探寻通过其他方法发现不了的业务规律和模式。一般来看，数据挖掘的任务可以划分成四个层次：数据分析、知识发现、决策支持和金融智能。据王颂介绍说，早期的保险业数据仓库建设，关注的往往是数据分析和知识发现的内容，如提供统一及时的业务报表，提供集成的客户信息等。当具备了相应的数据挖掘基础时，保险公司有可能将数据仓库的应用引入决策支持和商业智能的层面，更关注于提供决策信息支持、辅助业务管理、分析和评价经营业绩等领域。
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