保险业遭遇商务智能挑战 或引发行业危机

商业智能随着保险业的不断发展，在应用上不断加深，但在实施中，却有几个问题是需要多加关注的。

　　1、高层重视与业务引导

　　企业级的数据仓库集成了企业所有业务系统的数据，面向全企业提供统一的数据视图。所以它是全企业各个部门、各个机构的共享资源。此项目对赢得竞争优势和对促进企业的长期发展有着举足轻重的作用。因此高层领导必须给予高度重视和支持，也只有高层领导才能够协调整个企业的资源，使之为企业级的数据仓库项目所用。

　　一般应该成立一个由企业高层领导牵头的领导小组。项目领导小组的首要任务是要明确和重视该项目的业务价值，其次要在全企业范围内建立和培养一个良好的建设数据仓库系统的环境氛围，使所有的部门都意识到数据仓库将是全企业不可或缺的重要资源，数据仓库系统和核心业务系统一样，是全企业的一项极具战略意义的“基础设施”建设。

　　商业智能项目是技术人员和业务用户、最终用户共同建设的项目，其中业务用户应该是处于主导地位，技术人员只是协助和引导。要保证业务人员在项目开发过程中的积极参与和投入，加强技术和业务人员的沟通和协调，保证项目在开发过程中不偏离业务的需求。业务用户和最终用户务必树立自己在项目中的主导地位意识，从自己的切身需要出发，提出自己需求，而且越详细越好，也许这种需求本期内无法解决，但是这对系统逻辑模型的建设却是至关重要的。

　　2、全盘规划与分步实施

　　建设商业智能系统是一个非常复杂的过程，持续时间很长，一般来说，很难在短期内看见成效。但是在建设一段时间后，最终用户一般又要求能看到一定成果，以让他们坚定建设下去的决心。因此建议在进行商业智能系统建设时，采用全盘规划与分步实施的方式。分步实施可以解决近期问题，让最终用户看到了阶段性建设成果，全盘规划体现了该项目的连续性和可持续发展。

　　商业智能不是一个产品，只是一个需要不断建设的基础平台。另外很多商业智能应用中的算法（比如：数据挖掘的算法），也不是一成不变的，随着新的情况出现和业务、开发人员对某个问题认识的增加，会对某些算法做出相应的调整，使它更加精确和完善。所以一定要使开发人员认识到商业智能系统建设的长期性和艰巨性。从另外一个角度来看，这对项目组人员的稳定性也提出了一定的要求，总的说来，建设企业级的商业智能系统是一个系统工程，需要缜密思考、谨慎实施。如果有可能，可以划分几个历程，分期实施，逐步丰富应用的内容，并不断加强高级应用的建设。

　　3、控制项目范围

　　在商业智能项目建设之前，应该理智地进行项目规划和立项分析。明确保险公司是否到了可以应用商业智能系统的阶段，特别要考虑业务处理系统建设是否已经完善；商业智能系统是否能帮助解决一些迫切的问题；在财力上是否能支持商业智能系统的实施等问题都应该详细考虑。在确定了公司的确需要商业智能协助管理决策的条件下再投入建设，才能达到工程项目的预期目标。如果在投资建设前没有一个清晰的目标，那么就会使其成为一个永远达不到目标的项目。因此，在项目推进和建设过程中应该控制项目需求范围，制定清晰的项目目标。

　　4、加强数据质量

　　我国保险企业的业务发展日新月异，作为主要数据源的核心业务处理系统始终处于不停的升级、更新换代中。从管理体制上看，对事后数据流转体系的管理、监控远没有对实时交易数据那样重视，投入的管理力度也不足。

　　　数据质量问题是项目实施过程中遇到的最为常见的、也是对业务分析结果直接造成影响的问题。数据质量的问题，可从三个方面来解决：首先，提高对数据质量的认识，要让企业的每一个员工都能认识到数据是企业重要的战略资源，企业的一切决策都来源于数据；其次，信息技术保证，采用先进的开发技术，开发出用户界面比较友好的系统，减少操作员的录入工作量和出现错误的可能性；最后，建立完善的管理制度，同时通过反馈出来的数据质量问题，加强流程管理和业务管理。

　　5、加强应用指导

　　一个成功的信息系统关键在于应用，而不在于技术本身。商业智能系统将对管理思路和方式进行转变，即改变以往手工报表式管理为信息化决策支持管理。

　　应树立一种理念：衡量信息系统的水准，不是采用新技术的多少和先进程度，而是对系统的应用程度和应用深度上。因此应该加强系统应用指导和应用规范，同时加强技术人员的培养和服务理念的转变。

　　一个失败的商业智能项目的典型情况是：虽然建设了商业智能系统，却没有很好地使用它。因此业界有句话说：“商业智能系统的价值与每天有多少人能将信息财富集成到每日的决策中去成正比。”建议对最终用户进行充足的商业智能系统使用培训，培养和形成系统用户群，使商业智能成为相关用户寻求问题答案的首选。

　　经过多年来的业务发展和信息系统建设，保险公司积累了大量的历史数据。如何充分利用这些数据，把它转化成商机。商业智能技术提供了一个良好的方法，把分散的数据集成到一个数据仓库系统中。基于数据仓库系统，利用数据挖掘技术和在线分析技术来帮助保险公司对业务进行各种因素分析，寻求业务规律，为领导层提供决策支持。因此，商业智能走进保险行业，必定会成为其迎接挑战的一把利器。

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