客户关系管理（CRM）系统是企业在激烈市场竞争中获取竞争优势的重要手段。随着保险业竞争的加剧，保险企业正逐步从传统的“以产品为中心”的运营模式转变为“以客户为中心”。CRM系统在这一转变过程中扮演着关键角色，它依赖于先进的数据挖掘技术，通过分析客户数据来帮助企业做出更为精确的业务处理和决策分析，以最大限度地提升企业经济效益。
数据挖掘技术是CRM系统的核心，它能够帮助企业深入理解客户需求、行为模式、机会、风险和成本等重要信息。在保险行业中，数据挖掘能够通过特定的算法，如聚类分析法，对客户群体进行细分，识别不同客户群的特征。聚类分析是一种重要的数据挖掘技术，它通过识别数据中的模式，将数据划分成多个类别或群组，每个群组内的数据点相似度较高，群组之间的相似度则较低。通过聚类分析，保险公司可以更好地理解其客户群体的结构，从而为其制定更具有针对性的市场策略和服务。
本研究中提出了一个基于数据挖掘技术的保险业CRM系统的构建方案。该方案主要分为几个阶段：首先是各系统的信息集成，其次是建立和完善数据仓库平台，最后是CRM系统的建立和完善。在系统设计中，考虑了保险企业的业务需求，采用基于浏览器的B/S体系结构和数据仓库技术进行开发。客户关系管理系统旨在对保险企业的人保现有业务系统、收付费系统、呼叫中心系统和电子商务系统中的客户相关数据进行统一整合，并收集、整理现有系统的客户历史数据，形成一个完善的客户信息数据库。这样的数据库不仅能够满足管理层面和基层营业单位在客户关系管理、业务管理、汇总分析等方面的不同需求，还能够形成一个集客户档案管理、历史明细数据查询、汇总统计信息查询、即席报表、联机分析等功能于一体的商业智能系统。
在保险业CRM系统的总体设计中，系统被设计成一个分布式系统，具有地市、省、全国三级层次的分布式体系结构。不同层次上的功能点既有相同之处，也有各自的特点。例如，地市级的客户关系管理系统更侧重于客户信息的维护，而省级公司则在汇总各个地市的客户数据的同时，增强了分析功能。总公司在功能上与省级公司类似，但分析的层次更为综合，具有更为深入的分析能力。各个层次上的系统都旨在形成一个集中管理、高效分析的CRM系统。
保险业CRM系统一般包括以下几个部分：客户档案管理子系统、综合业务数据子系统、数据智能分析中心子系统和保险企业应用系统集成。客户档案管理子系统负责联系人管理、时间管理、潜在客户管理、呼叫中心管理、客户服务管理以及web与E-mail管理等，旨在为管理人员和客户服务人员提供工具支持。综合业务数据子系统包括客户信息库，其中存放客户的基本信息、附加信息及综合业务信息，这些信息部分来自于省公司中间库。数据智能分析中心子系统则负责多维数据库的建立和信息分析，以支持公司的决策过程。
本研究提出的CRM系统设计在实践中证明具有较强的通用性和可扩展性，能够适应保险业不断变化的市场需求。通过对传统的k-means聚类算法的改进，系统在通用性和可扩展性方面得到了显著提升。这些研究成果对于保险业实施有效的客户管理和市场竞争策略具有重要的指导意义，并可为其他行业的CRM系统构建提供参考和借鉴。
