【保险行业的BI分析模型】是当前保险业信息化发展的重要趋势，商业智能(BI)的应用旨在提升决策效率和精准度，从而增强企业的竞争力。BI通过整合和分析大量的业务数据，为保险公司提供深入洞察，帮助制定更有效的策略。
1. **保险行业信息化的现状和发展**
保险行业的信息化进程经历了从需求明确、系统上线、设备采购到数据中心建立等多个阶段。关键系统如核保、收费、保全、理赔等逐步完善，同时，IT治理、数据挖掘、客户关系管理(CRM)和网上保险系统等成为行业焦点。自2003年起，核心系统的引进与自主开发促进了保险业的集约化发展。信息化投入逐年增长，软件和服务在IT投资中的占比显著提升，反映出对IT系统的依赖和重视。
2. **商业智能在保险业的应用现状和发展**
商业智能已经成为保险业信息化的核心。行业正从以产品为中心转向以客户为中心，借助历史数据和大集中的优势，通过BI进行决策支持。BI的成熟技术和行业解决方案的普及，使得保险公司在KPI系统、决策模型和预测模型等方面取得进步。然而，BI在保险业也面临挑战，如系统可用性、信息呈现方式、系统灵活性和稳定性等问题，需要通过明确需求、打造成功的数据模型等方法解决。
3. **Getronics保险行业解决方案**
Getronics是一家专注于提供行业解决方案的公司，其在保险行业的解决方案可能涵盖了数据分析、决策支持、流程管理、项目管理、信息门户等多个方面。通过构建数据仓库、数据抽取(ETL)、OLAP分析，以及设计适应保险业务特性的BI技术架构，Getronics旨在帮助保险公司提升业务运营效率，实现风险防范，优化产品定价策略，并强化客户关系管理。
4. **商业智能的典型应用**
BI在保险业的应用广泛，包括但不限于单客户视图分析、交叉销售策略、报销管理、客户分类、客户流失分析、产品获利分析、市场细分等。通过这些应用，保险公司能够更好地理解客户需求，提高客户满意度，同时降低成本，提升盈利能力。
5. **保险业商业智能面临的挑战及解决方法**
为了克服BI系统可用性不高、信息呈现单一、系统灵活性不足和不稳定等问题，保险公司需要明确业务需求，选择合适的技术起点，构建灵活的数据模型，并确保数据源的稳定性和系统整体的稳定性。
6. **BI业务框架**
一个完整的保险业BI业务框架通常包括核心业务系统、代理人管理系统、财务系统、CRM系统、网上保险平台等，它们与数据仓库、ETL、OLAP和决策支持系统紧密配合，形成一个全面的决策支持网络。各个部门，如财务、人力资源(HR)、管理层和普通用户，都能通过信息门户获取定制化的报告和分析。
总结来说，商业智能在保险行业的应用是推动行业现代化、智能化的关键，它帮助保险公司实现更高效、更精确的决策，提升服务质量，应对市场竞争。而面对挑战，保险公司需要不断优化BI系统，提升其性能和实用性，以实现真正的业务价值。
