保险公司数据管理

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇保险公司数据管理范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

保险公司数据管理范文第1篇

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

保险公司数据管理范文第2篇

[关键词]SPSS 人员构成 受高等教育比例

一、SPSS简介

SPSS是社会科学统计软件包(Statistics Package For Social Science)的缩写,该软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一。经过几十年的改进,该产品发展成为集统计分析、数据挖掘、商业智能、顾客关系管理等多功能的统计产品和服务解决方案(Statistics Product For Service Solutions)的软件。首先,它采用现今广为流行的电子表格形式作数据管理器,使用户变量命名、定义数据格式、数据输入与修改等过程一气呵成,免除了原DOS版本在文本方式下数据录入的诸多不便;其次,采用菜单方式选择统计分析命令,采用对话框方式选择子命令,简明快捷,无需死记大量繁冗的语法语句,这无疑是计算机操作的一次解放;第三,采用对象连接和嵌入技术,使计算结果可方便地被其他软件调用,数据共享,提高工作效率。特点:完全的菜单、对话框方式完成统计分析;可以生成内容丰富的图表;也可以用程序语言来控制。因此SPSS几乎是一项无所不包的完美软件。

二、应用举例

研究步骤:利用SPSS进行数据分析的一般步骤为:数据的准备阶段――数据的加工整理阶段――数据的分析阶段――分析结果的阅读和解释。下面就根据以上步骤对数据进行分析。

1.数据的准备阶段:将已收集到的数据文件导入SPSS统计分析软件。点击File里的Open,选择Data.双击“各保险公司人员构成情况(1999年)”,即完成了数据的导入工作。

2.基本描述性统计分析:

主要包括各保险公司各自的总人数、男/女员工人数、博/硕/学士生数、大专及中专以下人数和每个部分的最高值、最低值、极差、平均值、标准偏差(方差)等。

操作过程:点击Analyze中的Descriptive Statistics,选择Descriptives,把除公司类别、年轻人比例、受高等教育比例、class外的所有变量加人到Variables中,点击Options选项对话框,选中Mean、Minimum、Maximum、Range、Std.deviation、Variance。点击Continue,再点击OK。

结果分析:在中国人寿、太平洋保险、友邦保险等等这些市场上知名的保险公司中,保险人员平均约有11239人,其中男员工与女员工人数大致相当。另外,从文化程度角度看,中专以下和大专人数占绝大部分比例,推其原因应该是保险从业人员人数众多导致。从年龄组成上看,保险人员的构成仍以中青年为主,青年均值为6435人,中年约为3530人。

3.推断统计:

A.方差分析:

方差分析对观测变量各总体分布有两个基本假设前提:(1)观测变量各总体应服从正态分布;(2)观测变量各总体的方差应相同。

主要研究不同公司类别的保险人员受高等教育比例有无显著性差异

操作过程:点击Analyze里的Compare means,选择One-way ANOVA。将受高等教育比例选入Dependent List,将公司类别选入Factor中。点击Options 选项,选择Statistics中的Descriptive然后点击Continue回到One-Way ANOVA界面点击OK完成操作。受高等教育比例结果如下表所示:

结果分析:F较小,且P值为0.064大于0.05,则不能拒绝原假设,认为公司类别不同的保险人员受高等教育比例无显著性差异。

B.相关性检验:

检验博士人数、硕士人数、学士人数等与受高等教育比例之间是否具有相关性。

操作过程:点击Analyze里面的Correlate,选择Bivariate,将博士人数、硕士人数、学士人数、大专人数、中专以下人数和受高等教育比例选入Variables里。在Correlation Coefficients里点击Spearman,点击ok,即可得到结果。结果分析:除博士人数与受高等教育比例无关外,其他变量均和受高等教育比例显著相关。

三、结语

通过以上的单因素方差分析得到:不同公司类别的保险人员受高等教育比例没有显著性差异;通过相关分析,对数据分析进一步知道,除博士人数与受高等教育比例无关外,其他人数均和受高等教育比例显著相关。依此类推就可以顺利地完成调查的其他工作,并且这项工作为今后保险公司对人力资源的进一步整改和管理提供了重要参考依据。

参考文献:

[1]乔海英:SPSS在“毕业生追踪调查”方差分析中的应用.河北广播电视大学,2005

[2]李跃平 邵永真:SPSS在大学英语教学测试统计中的应用.外语电化教学.2003

[3]肖玮 苗丹民:SPSS 在心理数据检查与筛选中的应用.第四军医大学学报.2002

保险公司数据管理范文第3篇

对许多企业、人来说，往往要等到遇上了天灾人祸，才会想起保险的好，人们对于信息安全的认识也是如此，就连保险业也不例外。中国保险监督管理委员会处长李春亮在今年春天的一次保险业会议上表达了他对保险业信息安全的担忧:“目前保险业的信息化建设滞后于信息安全形势的发展。”

他表示:近年来，经济和金融领域的信息安全事件不断发生，保险业是信息密集型企业、行业，保险信息系统作为国家重要信息系统之一，目前信息安全基础还比薄弱，安全意识有待于提高，信息安全保障体系还不完善，还面临着严峻的挑战。

经过几年的建设，保险业信息化走过了最初的电子化和后来的数据大集中，绝大部分保险公司实现了业务、财务数据处理的全国集中，部分公司完成了业务数据的省级集中或实现了省级业务处理的集中。基本完成了大集中的保险公司和机构下一步该怎么走下去？首先当然是信息整合，对数据质量的控制和数据资产的利用，这是数据大集中自然而然的要求。另一项重要的工作则是维护信息安全，以保障集中后的庞大系统稳定运行。

其实，自信息化建设初期起，保险机构和公司就应该着手信息安全工作，但是，由于意识上的不重视，不出事就不会想起的常人思维，直到大集中的完成，他们才觉悟从技术和管理上采取最优的安全措施至关重要。

特级重要性

作为以信息处理，数据管理，金融保险服务为核心的保险企业，其信息系统面临的主要威胁也是病毒、网络攻击、网络犯罪、系统设备的损坏和各种自然灾害。但是众所周知，不论是商业保险还是社会及医疗保险，保险期短则一年半载，多则几十余年，因此，每个订单涉及的时间很长，这就意味着，这种电子化的订单可能需要一直保持几十年，这几十年的数据都必须要保存，数据何时何地发生更新都需要记录。一旦信息系统发生问题或者故障，保险企业损失的将不只是金钱，还有信用甚至可能是生存。另外，从竞争的角度来看，保险企业的客户数据都是属于高度的商业机密，一旦泄露出去将会给竞争对手以可趁之机。

所以，除了在日常运营中完善信息安全基础设施，信息安全管理的各项制度、规定，开展信息安全教育培训和宣传等工作外，保险企业还需要有抗风险和应急反应能力，以保障业务的连续性。这一点也是保险企业信息安全的重要内容。

2001年发生在美国的“9・11”事件教育了全世界的企业:如果天灾人祸降临，你得公司是否能够生存下来就要看你是否之前就进行了有效的灾备工作。作为对安全最为敏感的行业之一，保险业更是积极投入了大量的人力物力来提高自己的抗风险能力。据统计，目前，我国超过50%的保险公司开展了灾难演习或制订了灾难演习工作计划，中国平安建立了上海数据备份中心，部分公司正在建设异地灾备中心或计划建设异地灾备中心。

政府支持

保险公司积极建设灾备中心和加强各项安全管理的背后，是国家和政府对于保险信息安全的重视和支持。

中国保监会出台了一系列保障信息安全的措施，比如制定并下发了《保险机构计算机系统重大系统性故障突发事件应急预案》、《保险信息系统应急协调预案》以及《关于做好保险信息系统灾难备份工作的通知》，转发了国信办《重要信息系统灾难恢复指南》，并与国信办、国家网络与信息安全信息通报中心建立了联系、沟通、通报机制。

另外，中国保监会在督促各保险机构重视信息安全保障工作上也积极行动:首先明确了信息安全保障工作的主管领导，落实了责任部门，设立信息安全管理的专门岗位，有效地加强了信息安全保障工作的组织领导;其二，加强了信息安全相关的制度建设，目前各保险机构参考国内外相关技术标准，基本建立了信息系统安全、网络安全、机房安全制度。

保险公司数据管理范文第4篇

日前，美国最大的医疗保险公司Wellpoint已经开始通过运用IBM的超级计算机“Watson”帮助医生来针对病人的病情进行诊断，服务7000万人。在癌症治疗领域，目前需要一个月或更长时间才能制定出针对性的药物治疗方案，未来利用Watson的认知计算技术可以将周期缩短至一天，极大提高癌症患者的治愈率。

“Watson在医疗、医药行业可以帮助肿瘤中心做几个复杂癌症疾病的诊断和数据分析；还能够帮助分析疾病风险，保证理赔过程的合规性、合理性，防止滥用和欺诈，保证保险公司基金的安全，医疗机构也可以利用Watson规范医疗费用。”IBM中国有限公司医疗及生命科学事业部总经理刘洪对《第一财经日报》记者表示。

医疗大数据

随着大数据时代的到来，医疗行业的信息化也迎来自己的“大数据时代”。

而如何将患者的被动性参与转向主动健康管理，从单一案例效果评估转向过程性、全程性的整体评估和体验；从病种数据管理扩展到健康数据管理，从关注争端和治疗技术跨到预防、护理和康复环节是未来医疗行业需要关注和解决的问题。而大数据，正是一条重要的道路。

根据IBM提供的数据，上海市卫生信息系统，每天生产1000万条数据、已建立起3000万电子健康档案、每天调阅10000万次，信息总量已达20亿条。

2008年，IBM推出MobileFirst策略，专门针对各种无线终端，支持IOS、安卓系统。通过MobileFirst平台，在各种移动终端对象里嵌置API和相关的APP应用采集和分析这些无限终端的数据。通过物联网的类似RFID的一些小标签来建立数据的标准性、普遍性和实用性。

根据刘洪介绍，目前IBM在上海的部分医院推出了BYOD系统，即员工自费终端，用来提高医生和护士在医院的移动性。通过和开发商合作，推出移动护理应用，将医生和护士的各种移动终端连在同一网络下，便于医生和护士了解病人在医院的位置和健康状况，也提高了医生和护士的移动性，不需要坐在办公室的电脑前才能获得病人资料。

另一套在中国的医院已经运用的软件为实时资产定位服务器RTAL(Real Time Asset Locater)。通过物联网上的一套整合软件可以实现医院内各种医疗器械的检查。例如检查住院床头设施，检查人员检查后通过无限局域网可直接上传服务器，让RTAL来处理各种数据。

可穿戴医疗

从医疗服务转型到健康服务，就不得不提到最近炒得火热的“智能可穿戴设备”和医疗的结合。许多可穿戴设备的开发商跃跃欲试，希望能在智慧医疗中抢得先机。

在刘洪看来，虽然可穿戴设备和医疗结合的市场目前非常活跃，但需要考虑的生态环节却比想象的要多。

首先要有自己的公有云。“有了公有云后，我们才可以合作。例如，IBM就和首信的合作，推出了面向健康管理的公共云的服务，在北京市东城区展开预约、随访、筛查等面向公众的卫生服务。”刘洪表示。

其次是智能可穿戴设备和医疗机构的合作环节。刘洪认为智能可穿戴设备可以通过传感技术监控用户的身体健康情况，但没有医疗机构在背后做出专业的诊疗和分析支持，再好的应用和数据都体现不出优势。

保险公司数据管理范文第5篇

为何SAS如此风靡

SAS是由美国NORTHCAROLINA州立大学在1966年开发的统计分析软件。1976年SAS软件研究所成立并开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作，虽然其间经历了许多版本并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛的应用。

“SAS大部分产品与解决方案应用于特定业务领域，还有一些则可用于满足更广泛的需求。我们的客户受益匪浅，可以说几乎所有客户在使用SAS高级分析后都能增加营收，改善业务流程，降低成本。”正如SAS分析全球市场总监Sascha Schubert所言。

近年来大数据已然成为商业变革的重要推动力量，并作为重要的生产力上升至国家战略。大数据的蓬勃发展为各个机构带来了前所未有的机遇，但如何将这些海量、多样的数据资源转化为真正的价值，SAS大数据分析则是唯一的答案。SAS作为数据管理、数据分析与商业分析的有力工具，目前已广泛运用于金融，保险，快消，医药、政府和教育等行业。在全球52个国家设有400多家分支机构及三大研发中心，每年的产品研发投入为当年营业额的24%，是业界平均水平的两倍以上。SAS公司早在1990年开始进入我国市场，在北京、上海、广州、香港和台北均设有分支机构，并在北京设立了用户服务支持中心，其中国家信息中心、国家统计局、卫生部以及中国科学院等都是SAS系统的用户。

具体来说，SAS是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。

对于企业的优势在于可将数据汇总、分析和报告功能集中在一个透明框架内，并最终提供一个完整的、E2E的解决方案。其中Base SAS模块是SAS系统的核心，负责数据管理，交互应用环境管理，进行用户语言处理，调用其它SAS模块。Base SAS 为SAS系统的数据库提供了丰富的数据管理功能，还支持标准的SQL语言对数据进行操作，能够制作从简单列表到比较复杂的统计报表，进行基本的描述性统计及基相关系数的计算等。

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体，功能强大，统计方法齐备全新。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进、可靠。分析方法的实现通过过程调用完成，许多过程同时提供了多种算法和选项，其强大的功能尤其受金融类与医药类行业的青睐。

例如欺诈和金融犯罪是目前金融领域面临的最大问题和挑战。为了解决这个棘手的问题，很多金融机构选择欺诈管理解决方案，面对众多供应商以及产品该如何选择？相关资料显示，Forrester Research对符合入选标准的供商的欺诈管理解决方案进行了详细的实操实验评估，根据15项要素对这些解决方案进行评估打分，结果SAS高居榜首，成为现有产品的领导者，还在其战略和市场表现分项中获得了所有厂商中的最高分。

Chartis采用RiskTechQuadrants排行榜进行评比。这种专门为风险控制技术市场开发的评估方法基于广泛的独立调查，通过明确的评分体系对调查结果进行打分。同样在企业级欺诈管理解决方案风险技术象限报告中，SAS位居第一，被评为行业领导者。SAS还以反洗钱（AML）与交易监测解决方案，尽职调查（KYC）以及客户端登录解决方案，还包括观察名单监控解决方案，被评为风险技术象限的领导者。

Tableau：

当互联网医疗遇见大数据分析

近年来，在全球化的市场竞争的大背景下，商业智能已经成为热门技术，企业对精细化管理、定量分析、风险控制等业务越来越重视。Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，不用强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上不仅能够监测信息，而且还可以提供完整的分析能力，灵活且具有高度的动态性。Tableau软件的研发最早源于美国国防部（DOD）在斯坦福大学的一个研究项目，目的就是为了提高实现数据和信息的分析能力。

随之诞生的Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越通透。

早在18世纪，南丁格尔便开始用可视化的数据来证明英国士兵之所以在克里米亚战争中的死亡率居高不下，并不是因为战争本身的伤亡较大，而是因为战地医院糟糕的治疗环境。当人们询问她为什么要用图来展示士兵的死亡率，她说她希望能够通过眼睛来传达没有能够通过耳朵传达到的信息。的确，在很多时候，眼睛看到的都能够比耳朵听到的更具有说服力和震撼力。我们列举一个Tableau在医疗方面的例子加以说明：

病人对于一个医院的印象往往都来自于急诊的接待情况，所以医院必须要确保服务能够满足病人的要求，所以利用医院已有的数据来分析，简化分流的步奏就会显得很重要。这样既能够保证在急症过程的每一分钟都能得到有效利用，也让病人与家属都能有一个良好的诊疗体验。

Tableau通过分析病人到达时间等数据，可以清晰看到病人每天、每小时的来院情况，这能够让医院适时保证足够的值班人员，并合理分配医疗资源。Tableau还能帮助建立急诊科患者的个人档案，通过分析出的医院急诊科的应诊能力，在病人数量达到极值时做出反应和措施。

据估计，超过50%的患者信息都被杂乱地保存，这使得开发利用这些重要的数据变得十分困难。而在Tableau的帮助下，医生可以很方便地查阅病人的医疗记录等相关信息。Tableau极大地增强了患者信息的可视化程度，方便对医疗记录和患者信息进行统一管理和访问。通过对患者的住址、治疗进展以及其他深入到病人的详细记录的分析，Tableau可以为各级医疗卫生服务人员提供相关建议，帮助分析和改进服务。

等待时间长最有可能引起患者的不满情绪，追踪一个病人从被接待到接受诊疗所花费的时间可以让医院采取有效的措施，减少病人的等待时间，提高服务的满意度。Tableau可以追踪病人诊疗期间的等待时间等数据，制定计划改进诊疗流程以减少患者在候诊室的等待时间。

此外，医疗保险支出的情况是一个国家的重大问题。Tableau可以提供可视化的图表，分析医疗保险支出的区域分布，每个患者的平均医疗保险支付差异，还可以看到不同的保险公司的价格差异以及地区差异，根据颜色不同理解不同地区医疗保险费用不同的原因。医院和保险公司都需要了解在一定的人群中有什么流行疾病、什么年龄段的人更容易受到感染、治疗的成本等情况。Tableau可以帮助医疗保险公司评估特定申请人的患病风险等级，分析申请人最可能患的疾病以及相对应的治疗费用，得到这些分析结果后，保险公司就可以x择制定相应的保险方案。

R语言：

一种环境，一种现状的描述

R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发（因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。R作为一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，其功能包括数据存储和处理系统、数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能、简便而强大的编程语言、可操纵数据的输入和输出并可实现分支、循环以及可自定义功能。