时间：2023-07-03 15:50:37
序论：在您撰写保险公司数据管理时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
关键词：大数据；保险公司；精准营销；风险管理；运营效率
一、引言
当前，大数据的发展浪潮席卷全球。由于大数据拥有海量、高速、多样的特征，将其与各个行业相结合已经成为一个新趋势。保险公司作为金融服务体系中的重要组成部分，其传统的结构化数据不能满足越来越多的新业务需求，一些新需求需要结合半结构化、非结构化的数据进行分析、决策。同时，在数据信息管理上，对数据信息变化的跟踪效率慢，数据信息的准确性、时效性和一致性都存在着一定的弊端，极大地影响了保险公司对内的经营管理效用。因此，利用大数据提升内部数据运转效率、降低或规避运营风险、实现保险行业更大经济效益势在必行。本文通过分析大数据的特点来阐述在新形势下其对保险公司经营管理所发挥的作用。
二、传统保险行业系统存在的问题分析
（一）保险产品营销推广单一，保险公司与客户的信息匹配度低
当然，我国保险公司在经营管理中依然存在不少问题，特别是在营销业务上。主要问题包括目标客群把握不准、保险产品质量不高、产品定价不合理等，具体如下。一是保险公司在营销业务中对客群的分析和划分不到位。众所周知，保险业务面向整个开放市场，每一个消费者都可能是保险公司的潜在客户，但客户需求因个体因素又存在较大差异。保险业务员在进行营销推广产品时，要坚持“广播多收”的原则，加强产品宣传，不断扩大保险产品的社会影响力，力争让更多潜在客户成为实际客户；同时要对不同的客户进行需求划分，要将客户的购买能力、需求意愿等因素进行分类归置，把客户细分为不同层次以此进行针对性营销。然而当前很多保险营销人员面对诸多客户信息，往往无从下手，无法从中提取出有效信息。另外，在目标客群的细分上仍然不足，也使得营销服务成效不高。二是在产品开发和服务设计上，保险公司最为突出的问题就是保险产品市场同质化严重，绝大部分保险服务没有差异性和针对性，相关产品的市场认可度不高。目前，市场上保险产品纷繁复杂，各种类型的产品层出不穷，然而这些产品的保障范围、赔付额度、业务办理流程以及内容条款等大同小异，这种高度的产品同质化现象难以满足消费者的差异化需求，不能有效吸引客户。三是在产品定价上也存在一些不合理现象。如产品定价未考虑现行市场因素，出现盲目定价现象，产品定价未依据客情，也没有遵从市场客观规律，销售定价过高使得客户望而却步，影响保险产品的销售，造成目标客群的大量流失；而定价过低则会造成产品服务劣质化，使得产品利润降低，削减对客户的有效保障，不利于产品的推广和保险业务的开展。当前，这些问题在整个保险行业内非常普遍，已经成为影响保险营销质量，阻碍保险公司发展的重要因素，而造成这些问题的一个关键原因是保险公司对于市场信息收集不充分、对相关数据分析不全面、对数据信息的掌握不到位。
（二）传统保险服务模式时效性差，运营管理效率低下
改革开放以来，随着社会经济的发展以及我国经济体制的逐步完善保险公司获得了巨大发展，业务量有明显增加，产品种类和服务范围不断扩大。保险公司在快速发展的同时也存在一些典型的运营管理问题，其中管理效率不高较为突出，主要体现为业务数据管理时效性较差、人员协作程度不强。一是基于传统的业务管理模式，保险公司往往只会在承保时对客户信息进行收集，而无法对客户后续的信息变化进行跟踪。因此存在客户信息更新不及时的现象，造成相关信息不准确、不完善。二是按照当前保险公司的工作模式和业务管理方式，保险业务人员基本上都是独立开展业务的，其与保险内勤人员之间的工作合作频次较少，加上没有一个健全且相对开放的大数据平台，很多信息资源无法实现共享，工作协同效率较低。三是由于保险公司内部数字化程度不高，管理系统不健全且系统之间数据未贯通，造成保险公司各项内部管理指令和业务政策不能及时传达和反馈，存在一定的信息滞后，对管理效率的提升构成障碍。
（三）传统保险业务系统存在数据信息泄露风险
保险业务本身是一种风险管理，所有的不确定因素都会对保险公司的经营安全带来威胁，主要风险包括市场风险、评估风险和信息安全风险。首先，市场风险源于市场要素的动态变化，具有不稳定性，如市场利率、股市股价等的波动会给保险公司带来的资金风险。这种风险非常复杂，不仅包括各类意外事故，还包括政策、国内外经济局势等因素。其次，评估风险是因信息的不对称性，使保险公司对某些可能性预判不准，对相关信息把控不全，对保险标的赔付未作出科学评估，造成被保险人或保险公司的实际经济损失。另外，信息安全风险是指在信息化建设中，由于保险公司所应用的系统及其软硬件基础环境存在缺陷，以及信息安全管理中存在薄弱环节，所导致的不同程度的安全风险。保险公司拥有庞大的用户信息资源，这些信息是保险业务的基本参照，也关系到客户的切身利益，如果信息被窃取、被篡改、被非法利用，将对保险公司和客户带来极大的经济及声誉损失。
三、大数据技术带给保险行业的新优势
（一）大数据技术促进保险业务实现精准营销
基于对规模化数据的采集、存储、分析和应用，大数据可实现对数据信息的按需分类和储存，又可以实现对数据信息的有效筛选，能够充分发挥数据的导向优势，支持市场经营管理者在各种市场活动中作出科学决策。将大数据应用到保险业务中，首先科学地筛选市场客户信息，对客户的实际保险需求、保险购买力、个人基本信息、社会背景等大量的信息进行收集和处理，并以当前的市场环境和保险产品类型为参照，将客户精细划分为不同客群。根据客户所在客群的不同偏好去设计相应的保险产品，充分满足客户需要，便于更好地维护现有客户，开发潜在客户。另外，可通过对市场现有产品信息进行大数据分析，了解同业保险公司的产品定价策略，建立更细致、更全面的产品数据体系，避免产品设计开发出现同质化现象，并可依据市场动态关系预测未来产品走向和行业发展趋势，为保险产品的合理定价提供数据支持。
（二）大数据提升保险公司运营管理效率
大数据是多种数据信息的集成，既有结构化数据又有非结构化数据，包括各类文本资料、图片、影音等。这些信息构成了一个庞大而复杂的数据体系，使用者需要从中挑选出自己所需的信息，并将其用于支持各项工作。因此，保证数据信息的准确性和时效性是其中最为关键的环节。对于保险公司来说，收集更多更精准的客户与市场信息是实现扩大业务、提升经营效益的重要前提，而将这些信息进行共享并形成稳定的数据，对提升工作效率、增强团队协调力有重要意义。保险公司利用大数据技术建立统一共享的大数据平台，依据各岗位人员的工作内容和职能职责，设立各类功能模块，业务人员和管理人员可在移动互联网的支持下随时随地进行数据查询、接收、上传，能够将掌握的有效信息及时地反馈到大数据平台中，实现数据信息的共建共享。同时，各业务部门和业务人员可以在大数据平台的支持下，加强业务联系，增进团队协作力，避免重复收集信息和重复联系客户，提高工作有效性。而保险公司管理层也可通过这个大数据平台及时了解公司各方面的经营情况，并根据结果对当前的业务发展策略和内部管理策略进行及时调整，以达到高效管理的目标。
（三）大数据降低保险公司的经营风险
大数据在风险防控上具有较大优势，能将保险公司的风险损失限定在一个可控范围内。首先，从海量数据体系中挑选出的精准数据是整个保险业务市场的大局掌控和细致分析的体现，能确保公司业务科学、产品高质、价格合理，确保业务发展方向符合时代和当前政策的需求，可以避免业务开展的盲目性。其次，通过建立大数据平台，以数据模型的方式对保险业务的所有要素以及业务全流程进行分析与评估，特别是针对保险赔付进行科学评估，有助于降低保险公司的风险损失，提高被保险人的安全保障。此外，以分布式存储为特征的大数据平台能够实现数据存储去中心化，内部安全层级更高，能最大化降低保险公司的数据风险。
参考文献：
[1]周延礼.保险定价与大数据管理[J].互联网金融，2017(3):96-98.
[2]郭慧馨，葛健，张妍.大数据时代保险公司营销策略分析[J].当代经济，2019(11):50-54.
关键词：保险公司；数据大集中；实现原则；管理模式
一、前言
金融行业一直是信息化运用的先行者，而数据大集中对金融行业，尤其是银行业的发展产生了巨大的推动作用，相对而言，保险业在信息化程度上总是存在着一定的滞后。当然，近年来这种滞后已经得到了一定程度上的改善，作为信息化工作的热点，保险公司的数据大集中已经吸引了越来越多的重视，可以这样说，数据大集中对保险公司增强管控力度、提高工作效率和服务质量都有很重要的现实意义。
二、保险公司数据大集中的概念和意义
1.数据大集中的概念
所谓保险公司的数据大集中是指将相关数据进行物理和逻辑上的集中，这些数据反映了保险公司各分支机构在业务、财务、资金运用和客服等方面的状况，通过信息化联网的手段将所有与经营有关的数据在集中服务器上进行无缝融合，以便于决策者对保险公司包括财务、业务数据在内的一切经营活动进行集中管理。保险公司数据大集中管理模式的最大特点就是高的工作效率和服务质量，传统的分散式处理已经难以满足客户对理赔速度等服务质量的要求，可以这样说，数据大集中是保险公司管理面向现代化的必然选择。
2.数据大集中的意义
（1）利于保险公司打破地域限制。由于经济全球化和我国社会经济的发展，当今客户的经济活动方式和地域性质发生了翻天覆地的变化，可以这样说，客户的流动性空前增强，以地域划分为基础的分散式管理已经无法满足当代客户的需求。而依照集中管理模式而建立起来的信息化管理系统帮助许多发达国家的保险公司将触手延伸至了全世界，所以数据大集中对提高保险公司核心竞争力、打破自己的地域限制乃至于实现国际化具有重要作用。
（2）提高了管理效率。数据大集中优化了保险公司的组织结构，减少了管理层级，最重要的是提高了公司的管理效率。因为大量的中间环节和管理层级被削减，总公司管理层对整个公司各部门以及各地方分支机构的管控力度得到了强化。
（3）对市场的反应能力得到了强化。数据大集中提高了总公司和地方各分支机构应对市场的反应能力。总公司可以实时动态的把握各个分支机构的经营管理脉搏，各地方的分支机构也能够同时了解总公司的决策意图，这有助于保险公司对市场做出积极回应。
（4）提高了服务质量。数据大集中打破了客户只能在当地办理投保和理赔等保险业务的局限性，支持客户在公司的任何一个分支机构办理相应业务，极大地方便了客户，同时也利于挖掘客户价值。
（5）有助于实现风险管控。保险作为一个特殊的风险行业，对风险的检测、预测和规避往往有着较高的要求。数据大集中有利于保险公司和监管机构（例如保监会）建立各种风险监控模型，这对公司业务和财务的风险检测，公司未来发展可能会遇到的风险预测具有十分重要的作用。
三、数据大集中的实现原则
1.战略性
数据大集中不能单纯地作为一个的数据汇总问题看待，在进行具体的系统设计时，要把优化业务流程、提高管理效率、实现利润最大化的目的考虑在内，换言之，数据大集中应该是保险公司业务流程的改革和创新，具有一定的战略目标性。
2.长期性
数据大集中并不等同于数据的合理应用，不能单纯地为了集中而集中，在进行数据集中的过程中，必须同步考虑配套制度以及业务规范的跟进。集中是为了提高管理效率，而不是实现数据堆积，保险公司在建设数据大集中的管理模式时要尊重企业实际，做长远规划。
3.经济性
数据大集中的管理模式应该有利于保险公司节约成本，具有良好的经济性。在进行数据大集中管理系统的设计时，要充分考虑公司已有的资源，尽量实现新老系统的整合利用，避免资源浪费。
4.可靠性
数据大集中的管理模式一定要确保集中中心的可靠性。因为各地分支机构和运营网点都依赖于集中中心的数据进行具体业务，一旦集中中心发生瘫痪，会使整个保险公司陷入业务停顿，严重时甚至有可能丢失重要数据。
四、对实现数据大集中的建议
1.制定可行的数据发展规划。数据的集中不应该是单纯的数据汇总，应该包含有更丰富的内涵，例如保险业务流程的集中，数据分析处理系统的集中等。
2.建立业务与数据的标准。标准化是实现数据集中的前提，因为数据集中大都依赖信息网络来实现，如果各分支机构的数据类型和业务标准存在不一致，则会为集中管理带来较大的难度。
3.坚持持续性的投入。数据集中的信息化系统建设和配套制度的建立是一个需要长期关注和不断完善的过程（例如对集中服务器的不断扩容和升级），需要公司人力、财力和物力的长期投入。
4.培养公司的数据管理文化，加强人才队伍建设。再好的系统和制度都必须落实到人来执行，只有保险公司具备优良的数据管理文化并且拥有一支过硬的技术团队，才能从根本上保障所构造的数据集中系统发挥应有的作用。
五、结束语
总之，数据集中的管理模式既减少了中间环节的资源损耗，又减少了中间环节的人为干扰，促进了保险公司管理效率的提高，是提升保险公司核心竞争力的必然选择。
参考文献：
[1]田立环：新的开端 新的超越——华泰财产保险股份有限公司数据大集中的思考[J].中国金融电脑，2006， （2）：9-11
[2]李喜军：大集中环境下的财产保险公司管理创新[J].经济视角（下）， 2011， （3） ：52-53.
数据挖掘，又称数据库中的知识发现，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程，是一门新兴的边缘交叉学科，涉及到机器学习、模式识别、数据库、数理统计、数据可视化、高性能计算、神经网络和空间数据分析等多门学科，被认为是目前具有广泛应用的一个重要的研究课题。
二、数据挖掘常用技术的种类
（1）人工神经网络。仿照生理神经网络结构的非线形预测模型，通过学习进行模式识别。（2）决策树。代表着决策集的树形结构。这是一种较常用的技术，决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在银行贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断，常用的就是决策树方法。（3）遗传算法。基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异、以及自然选择等设计方法的优化技术。（4）近邻算法。将数据集合中每一个记录进行分类的方法。（5）规则推导。从统计意义上对数据中的“如果——那么”规则进行寻找和推导。
三、担保公司目前主要的风险
（1）信用风险。借款人由于经营不善或主观恶意等发生债务危机，无力全部或部分按时偿还信用社贷款，造成逾期、呆滞呆账等担保风险。（2）市场风险。主要指借款人在投资决策时或在生产经营中因市场行情变化致使生产经营无法继续维持或严重亏损，给信用社造成损失的可能性。（3）政策风险。主要是指由于各种经济政策和财政税收政策调整给借款人带来重大经营影响，间接给信用社造成贷款损失的可能性。（4）道德风险。第一，不按担保规则发放了一些提高担保公司营业额的担保业务，形成呆滞呆账。第二，与借款人恶意串通，采取种种手段欺骗上级部门，形成贷款无法按时偿还。第三，违规违法发放人情担保和向关系人进行担保，形成的各种损失。
四、决策树技术在担保业风险管理中的应用
（1）决策树的概念。决策树表示方法是应用最广泛的逻辑方法之一，它从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。决策树分类方法采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶结点得到结论。所以从决策树的根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，整棵决策树就对应着一组析取表达式规则。决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶结点代表类或类分布。（2）决策树用于分类的步骤。决策树用于分类可分为两大步：建立决策树模型、使用模型进行分类。其中建立决策树模型包括创建决策树产生分类规则和对分类规则进行测试评估两个阶段。（3）预测客户风险等级的方法和过程。担保公司各种业务系统中存储了大量客户的数据，按照担保公司以前的客户风险等级分类方法，把这些客户分为正常、逾期、呆滞、呆帐四类，其中后三种贷款客户称为不良担保客户。目前有的担保公司开始实行新的客户贷款风险五级分类标准，即正常、关注、次级、可疑、损失五类。把以前的正常客户定义为低风险客户，逾期、呆滞、呆帐定义为高风险客户，现在的正常定义为低风险客户，关注、次级、可疑、损失定义为高风险客户。由于评定客户的属性特征不一致，将客户分为企业客户和个人客户两类。个人客户的主要特征属性有：贷款金额、贷款方式、家庭人口、贷款期限、借款人资信等级、资产负债率、年度家庭纯收入、当地平均水平、生产经营情况、销售及货款回笼、经营管理能力、借款人还款意愿、有无不良行为、保证人代偿能力、抵押物情况、担保状况总体评价。企业客户的主要特征属性有:贷款金额、贷款方式、贷款期限、借款人资信等级，资产负债率、主营业务利润、主营业务收入净额、销售利润率、同行业平均水平、总现金净流量、生产经营情况、产品市场需求情况、经营管理能力、借款人还款意愿、保证人代偿能力、抵押物情况、担保状况总体评价。对容易波动的属性采用取其平均值的做法，离散的属性通过建立序列对照的办法也可以用平均法。具体做法是，首先将历史业务数据、外部数据，经过清洗，转换，集成加载到数据库中，在数据库中建立可供挖掘的以预测客户风险为主题的数据集，对连续型数值属性进行离散化处理，然后以客户的特征属性为条件属性，类别属性为分类属性，用决策树算法分别对个人和企业的历史数据进行挖掘，得到潜在的分类规则，指导决策。
随着担保公司在风险管理中对数据挖掘技术的深入应用，数据挖掘技术的其他方法也将会越来越多的应用到风险管理中去，为担保业务的风险管理提供有力的技术保障。
参 考 文 献
[1]蔡皎洁，张玉峰．基于数据挖掘银行客户信用风险评级体系研究[J]．情报杂志．2010（2）：47～50
目前国内各保险公司都建立了业务、财务、客服、精算等许多关键应用系统。但这些关键应用很多尚未建立科学的数据管理体系，还存在安
>> 大数据时代的保险公司 探索数据挖掘在保险公司中的应用 基于数据挖掘的保险公司客户细分研究 为保险公司保险 安心保险公司 保险公司的财务治理研究 论保险公司的品牌建设 浅谈保险公司的服务创新 晒晒保险公司的增值服务 保险公司的仓管之道 浅析保险公司的风险管理 浅谈保险公司的破产 论保险公司的风险控制 保险公司的应用保障 保险公司发展物流保险的建议 论保险公司数据大集中管理模式 如何让你的保险更“保险”？ 运营的实践：太平洋保险公司的数据中心云化运营 大数据下的保险公司的人才需求 提高保险公司数据质量的关键在于内勤人员 常见问题解答 当前所在位置：中国 > 科技 > 让保险公司的数据更保险 让保险公司的数据更保险 杂志之家、写作服务和杂志订阅支持对公帐户付款！安全又可靠！ document.write("作者：未知 如您是作者，请告知我们")
申明:本网站内容仅用于学术交流，如有侵犯您的权益，请及时告知我们，本站将立即删除有关内容。 目前国内各保险公司都建立了业务、财务、客服、精算等许多关键应用系统。但这些关键应用很多尚未建立科学的数据管理体系，还存在安全性差、数据分散、管理成本高、存储设备重复投资等问题。随着时间的推移，数据的科学管理、有效应用及安全问题都将成为保险公司的经营隐患，最终阻碍保险公司的发展。
数据在中国保险企业经营管理中的重要性日益凸现，IDMA作为国际保险数据管理协会，它的中国化进程将对提升中国保险数据管理的专业性和推广保险数据管理的先进理念、技术和流程起到关键作用。
IDMA曾任会长Gary主持会议并做了协会在美国发展的介绍，与会成员展开积极探讨，并就IDMA中国化的发展和运作方式，IDMA教育体系在中国的建立和推进，形成了有价值的建议和解决方案。这些方案将由尚洋数据业务专家进行汇总归纳，最终形成英文报告交由美国IDMA总部，作为实现IDMA中国化的重要参考依据。
尚洋信德在2002年建立数据仓库事业部伊始，即致力研究保险数据业务的管理，并成为行业领先的数据技术服务商。继今年5月在美国参加IDMA“2008数据管理年会”后，尚洋加强与国际保险合作组织的交流，积极推进IDMA组织在中国的设立和开展，协助完善和推广IDMA中国的教育体系。
会议召开前夕，尚洋7名员工参加了IDMA今年的数据管理师考试。尚洋信德将不遗余力的推动建立国内保险行业数据管理体系，提升自身专业化水平，以推进保险企业信息管理的全面升级。
注：成立于1984年的美国保险数据管理学会（Insurance Data ManagementAssociation, IDMA）是美国一个独立的非盈利性专业组织。
学会的宗旨是“促进保险数据管理领域的专业化水平”。IDMA创建之初主要是采取非正式的“会晤”形式，对保险数据管理的问题进行探讨和交流，后来逐渐发展成年会和数据管理专题探讨的形式。
中国保险业进入电子商务之路
>>1997年
中国保险信息网收到客户第一张网上投保意向书
>>2000年
各保险公司纷纷推出了自己的网页，介绍产品、介绍公司的背景，并与客户进行网上交流，宣传自己，扩大影响
“网险”、“易保”等保险电子商务网站开通
>>2005年下半年至今
B2B、B2C逐步健全；B2E模式初现
在网上保险方面，发展尚处在摸索阶段，主要以展业、咨询、投诉等在线服务为主，少数网站实现了在线投保、核保、网上支付、报案等业务功能
【关键词】云计算；保险公司；信息技术建设；应用
云计算是对计算模式和信息技术应用产生革命性影响的一个主题，目前在国内，云计算带来的虚拟化技术已经广泛应用。云计算围绕着如何更好地完成数据的计算、存储、迁移、分析而展开，催生出“大数据中心”的概念，并在悄然改变数据管理的传统运营模式。
一、云计算在保险领域应用的优势
众所周知，我国保险业是国内较早全面应用信息技术的行业之一，信息技术的应用为促进保险业务快速发展提供了重要的技术支撑，目前，国内保险业面临着转型发展的任务，要求保险企业尽快提升创新能力，而云计算所体现的技术优势，将有利于加快推进保险业的信息技术升级，对行业转型提供巨大助力。
从技术特性来看，云计算集成海量存储和高性能的计算能力，其按需服务、高可扩展性、虚拟化等特点，符合保险行业的灾备及核心系统连续性、高效性、稳定性、跨地域性的需求，具有明显的技术与需求的契合点。
从成本收益来看，无论企业借用外部运营商搭建的“公共云”，还是建设企业内部“企业云”，通过应用云计算虚拟化技术，都可以大大节省IT基础设施投入，减轻企业建设数据中心及日常数据管理的成本压力。
从技术成熟度来看，目前国内外IT领军企业都在加快研发成熟的IaaS基础设施服务和PaaS平台服务，以及SaaS软件服务，相关技术已相对成熟，保险企业可以灵活运用这些技术和工具，有针对性地提升管理和运营效率。
从技术安全性来看，为了保证敏感信息在“云”中的保密性和安全性，云计算目前已经开发有一系列技术手段以保障应用安全，随着我国对数据安全方面的监管不断加强，云计算在数据安全上的可靠性也有望不断提升。
二、云计算为保险企业解决的实际问题
云计算最重要的特征和作用，就是彻底解决了海量数据存储、并行计算和数据挖掘等问题，并通过应用的形式向客户提供服务，结合保险行业的经营特点，云计算可以在保险业目前的转型发展中发挥重要作用，为满足保险公司的现实业务需要提供有益的帮助。
1.满足IT基础设施物理升级的需要
传统意义上，多数保险公司的数据集中往往是按照地域或业务分库处理，业务系统多采用小型服务器集群方式，随着业务量的增加，保险公司只能不断地采购和升级软硬件系统来提高数据处理性能，这种技术不利于提升数据运行效率，而且成本投入也会越来越高。而运用云计算方式建立企业的数据中心，有利于充分节省企业IT基础设施升级的成本，并充分体现出数据库、服务器及存储系统可扩展性的优势。
2.满足数据处理能力提升的需要
对于保险企业来说，无论是核保、理赔还是保全等日常经营数据，还是客户信息数据，随着业务规模的快速增长，数据流量也会呈几何式增长，面对海量的数据访问和交互式操作，企业要保证系统具有持续且稳定的响应性能。以云计算为代表的大数据管理模式就能有效应对这样的局面，满足爆发式的数据存储需求，并提供足够的灵活性对信息进行有效的管理。
3.满足数据容灾备份的需要
保险企业的数据灾难备份不是一个单纯的技术手段，它是基于灾难实际发生时保险企业所能承受的能力来考量，立足于业务的需求，对数据备份进行规划。云计算的核心思想是将大量资源统一管理和调度，并提供基于云计算技术的平台服务，当灾难发生时，云计算数据灾备能够快速进行数据恢复，并为企业提供专业的应对救援服务。
三、云计算在保险企业应用的建议
1.合理搭配使用“公共云”和“企业云”
使用“公共云”就是采用“租用数据中心，数据托管”的模式，其优势之一是节约成本，另外服务的扩展具有较大的灵活性，具有一定的服务定制功能，能够随时应对意想不到的数据处理需求。而劣势就是所谓的安全问题，以及在数据管理上可能仍受限于相关监管规定。使用“企业云”即采用“自建数据中心，数据自管”的模式，优势是企业拥有自有的数据中心，自主运营、自主管理，对云计算各个环节都能进行精密把控，但劣势是成本较高，需对技术团队要求较高。
综合考虑，笔者建议可采用“公共云”与“企业云”搭配使用的策略。一方面，构建私有云架构，选择若干地点分别建设服务器集群，采用云计算的虚拟化技术，把集群虚拟为集中的大型机，实现虚拟的数据大集中，将核心业务纳入私有云管理。另一方面，探索向第三方运营商定制云服务，购置SaaS服务软件，尝试将非核心业务的数据处理外包给云服务商，并在合作中逐步积累云计算管理的能力。
2.探索应用SaaS服务
运用云计算技术，目前市场上已经出现一批相对成熟的SaaS服务，如CRM、ERP、E-HR等，在此以SaaS型CRM服务为例，说明云计算在公司日常经营管理中可以扮演重要角色。CRM可以实现360度的“客户全景”识别，做到客户数据和客户价值的深度挖掘，为营销活动提供精准依据，为客户提供个性化服务。目前，企业级CRM的实施方式基本为购买CRM套装软件、自主开发CRM软件以及采用云CRM服务三种。与传统CRM软件相比，SaaS型CRM即云服务CRM，是基于开源平台搭建，不仅能够满足企业客户数据存储、数据挖掘、实时数据整合等功能，另外还可以融合3G移动、智能移动终端、数据库同步、与SNS等社交网站互动等新媒体和移动互联技术，有效增强了CRM的交互能力和实时处理水平。
随着云计算技术的不断发展，未来会有越来越多的SaaS服务应运而生，SaaS服务的应用有望进一步提高保险企业的运营管理效率，降低运营成本。
3.培育云管理领先优势
笔者认为，从战略角度看，那些有志于在新技术引领下有所作为的保险公司，应对信息技术建设进行长远规划，抓住云计算革命的契机，不仅要应用新技术，还要加强运用保险企业在产品开发、精算、核保、理赔、客户分析等领域的自身专业优势，培育优秀的IT专业队伍，开发领先于行业的云计算管理平台和应用软件，打造企业的技术竞争优势。同时考虑到未来保险行业的竞争将向规模化和差异化两个方向发展，市场将更加细分，可能出现一些只在产业价值链的某些环节利用领先的技术或规模效应提供专业化服务的专家型公司。保险企业可以在适当时机，建立专家型信息技术服务子公司，面向整个行业提供专业的IT技术服务，从而使新技术应用的内部性和外部性均得到充分发挥。
参考文献：
[1]匡胜徽，李勃.云计算体系结构及应用实例分析[J].计算机与数字工程，2010，（3）：60-63
[2]张化群.云计算在保险业IT管理中的应用探索[J].中国金融电脑，2010，（11）：18-21
[3]吕海东，葛日波，沈海龙，.云计算环境下CRM系统设计和实现[J].电脑知识与技术，2010，（10）：7926-7928
[4]杨虎群，冉林.云计算的发展与应用前景展望[J].电脑编程技巧与维护，2012，（14）：116-117
高工作效率与工作质量。
关键词：人寿保险公司；数据整合；应用
中图分类号：F842.3 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2012）0120104-01
1 数据整合概述
当前，有关“数据整合”的概念较为模糊，如数据库整合、数据存储
整合、数据集中、应用整合等。不同的概念主要针对不同角度、不同层
次，阐述了系统整合的内涵。在信息系统熬合的大背景下，各种整合形式
与技术手段应运而生。例如，当前我国电信产业以及大型商业银行等，正
在逐步实践全国范围内的数据集中，就是数据整合的有效方式之一。鉴于
人寿保险公司的行业特点，采取的数据整合技术奠定在异构平台基础上，
通过数据整合手段，极大限度地挖掘客户信息资源，提高客户投资回报
率，增强公司经济效益。
另外，数据整合通过各种数据源之间的相互抽取、存储、转换、集成
等功能，以市场实际情况为出发点，综合分析当前数据信息与处理流程
等；通过整理、提炼数据，将原本以“信息孤岛”状态存在的信息资源整
合化，形成完整的数据系统，支持数据共享。
2 人寿保险公司的数据整合现状
当前，对于人寿保险公司来说，建设业务系统是公司发展的重中之
重，尤其建设整体IT规划与架构，应以全局角度为出发点，实行整体规划
和布局。因此，数据整合已成为人寿保险公司信息化发展的必然趋势。由
于保险业务的进一步扩展，金融应用越来越普遍，但是其信息的分散化明
显，共享程度不高，挖掘深层次的数据更是难上加难，不利于及时、科
学、有效的决策。对于保险公司发展来说，海量的原始数据并不能发挥作
用，必须经过调查、分析、整合、处理等，才能真正对保险公司形成价
值。对于保险公司发展来说，海量的原始数据并不能发挥作用，必须经过
调查、分析、整合、处理等，才能真正对保险公司形成价值。因此，提高
数据整合的开发水平与应用效率，对保险公司的信息化发展非常重要。当
前，很多保险公司已经开始建设并应用数据仓库。但是由于建设数据仓库
与传统的业务系统有所区别，主要面向决策层，因此系统的成败与否，与
决策层的认识及支持密不可分。
3 数据整合技术与信息架构
3.1 ETL技术
ETL技术，是Extraction—Transformation—Loading的缩写，意思是数
据提取、转换、加载，是一种数据整合的基本形式，也是构建数据仓库的
重要环节和灵魂，主要应用于数据获取、数据等环节。用户通过
ETL技术从数据源中提取所需数据，再经过数据清洗，最终按照事先定义
好的数据模型将数据加载到数据仓库中如果将数据仓库看作是大厦的设计
蓝图，将数据看作砖瓦，那么ETL技术就是完成大厦建筑的整个过程。在
整个项目中，用户的需求分析和项目模型设计无疑是最难的部分，ETL设
计的工作量占整个项目的60&以上。当前，ETL不仅在保险行业，也开始在
不同行业的系统整合方面发挥作用。
3.2 数据复制技术
数据复制是增设数据库级别、更新数据的基本技术，以此确保数据的
协调性、一致性，可在相同的数据库管理系统环境中应用。一般的数据复
制技术分为多种模式，包括：单项复制、双向复制、广播复制、合并复
制、层叠复制。
单项复制以生产系统作为数据源，如果目标数据库只作为报表和查
询，那么它仅仅是生产数据库的一个子集，只包括报表和查询所需要的内
容，而不是源系统的所有信息。单项复制作为一种简单高效的复制模式，
可以满足任何需通过剥离报表和查询来优化系统性能的需求，这种方案可
以直接卸载生产系统的压力。
双向复制是一种数据复制的典型配置，它可以在正常工作的方式下将
主数据库的数据复制到子系统，如果出现系统故障，则需要切换到子系
统，从而实现逆向复制。
层叠复制也被称作多级复制，可以实现原系统——目标系统——下级
目标数据库的复制，中转不需Oracle数据库。此配置能在无法实现直接通
讯的系统间实现数据传输。
3.3 企业信息架构
随着信息化的发展与完善，越来越多企业认识到数据管理与整合的重
要性，开始大量资金投入，完成数据架构。在计算机与网络时代，数据海
量增长，而数据的繁殖与共享离不开数据架构。人寿保险企业应用数据整
合过程中，发现在不同地区、不同业务数据中，实行数据架构整合，具有
极大优势。而引入新兴数据整合技术，极大提高数据应用效率。对于大型
企业来说，整合原本分散的应用系统，一般通过客户自行提供的接口来实
现，由于业务较为重要，再加上接口普遍复杂，如果以复杂的整合方式来
实现，必然增大难度。再加上来自法律法规、经济等各层次的压力，企业
聚焦于商业智能角度。但是，如何获得数据、组织数据、整合数据，又是
一个全新挑战。以数据整合角度为出发点，应该关注数据的质量与数据标
准，才能从中获得回报。因此，人寿保险公司通过科学的数据管理与数据
整合，实现企业信息架构建设。
由上可见，结合人寿保险公司的数据应用现状，在保护已有资源的基
础上，整合各种数据、信息，尽量控制运营成本，避免“信息孤岛”现
象。通过数据熬合，提高员工生产效率，增强保险服务的响应能力，促进
保险公司、银行、市场、监管机构等交流与沟通，对实现人寿保险公司的
信息化发展具有重要意义。
参考文献：
[1]李立博，面向服务的多源异构数据整合平台的设计[J].计算机工程与
设计，2011（1）.
[2]王波，数据整合在企业信息化中的应用[D].湖北大学：计算机应用技
术，2010.
[3]潘珊珊，企业信息中心的存储虚拟化与数据整合[J].中国新技术新产
品，2010（16）.
[4]张晓星、唐朝晖，企业多源异构数据库数据集成研究[J].可编程控制
器与工厂自动化，2007（3）.
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