□文/霍 亮 楊 柳 張俊芝
(1.河北金融學(xué)院;2.河北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心 河北·保定)
我們現(xiàn)在已經(jīng)生活在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)化的時(shí)代,通信、計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)正改變著整個(gè)人類和社會(huì)。大量信息在給人們帶來(lái)方便的同時(shí)也帶來(lái)了一大堆問題。例如:信息過量,信息真假難以辨識(shí);信息安全難以保證;信息形式不一致等。面對(duì)這一挑戰(zhàn),數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,并顯示出強(qiáng)大的生命力。
1、數(shù)據(jù)挖掘的概念。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。它利用各種分析方法和分析工具在大規(guī)模海量數(shù)據(jù)中建立模型和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)系,是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一門涉及面很廣的交叉學(xué)科,融合了人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)等方面的最新進(jìn)展,它的應(yīng)用遍及金融、零售、電信、保險(xiǎn)等眾多領(lǐng)域,發(fā)展前景十分廣闊。
2、數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)很多,相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)方法也很多,總的來(lái)說,數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)可以分為以下八大類:
(1)歸納學(xué)習(xí)方法。是當(dāng)前重點(diǎn)研究方向,研究成果較多,從采用的技術(shù)上看,分為兩大類:判定樹方法和集合論方法。
(2)仿生技術(shù)。典型的方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和遺傳算法。
(3)公式發(fā)現(xiàn)。是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)重要內(nèi)容,它主要是從數(shù)據(jù)中找出數(shù)據(jù)變量之間的函數(shù)關(guān)系,求得相應(yīng)的數(shù)學(xué)公式。
(4)統(tǒng)計(jì)分析方法。它建立在傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上。在數(shù)據(jù)庫(kù)字段之間存在兩種關(guān)系:函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系,對(duì)它們的分析可采用判別分析、因子分析、相關(guān)分析、多元回歸分析及偏最小二乘回歸方法等。
(5)關(guān)聯(lián)規(guī)則。是發(fā)現(xiàn)一個(gè)事物與其他事物間的相互關(guān)聯(lián)性或相互依賴性。
(6)可視化技術(shù)。是利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像技術(shù),數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來(lái),并進(jìn)行交互處理的理論、方法和技術(shù)。
(7)融合方法。是將不同算法或同一算法下使用不同參數(shù)得到的結(jié)果進(jìn)行合并,從而得到比單一算法更優(yōu)越的結(jié)果。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用的,如在銀行、保險(xiǎn)、電信、交通、零售(如超級(jí)市場(chǎng))等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。
1、數(shù)據(jù)大集中。自上世紀(jì)九十年代以來(lái),國(guó)外的保險(xiǎn)公司為順應(yīng)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)和信息技術(shù)相融合的大趨勢(shì),斥巨資將過去分散的、功能較弱的、以業(yè)務(wù)自動(dòng)化處理為主的單一計(jì)算機(jī)系統(tǒng),改造為功能強(qiáng)大的集中式的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)。國(guó)內(nèi)的保險(xiǎn)公司目前已經(jīng)在探索集中式管理的模式,已經(jīng)擁有比較完善的計(jì)算機(jī)通信網(wǎng)絡(luò),保險(xiǎn)公司主機(jī)和服務(wù)器的處理容量也在不斷增加,這就為數(shù)據(jù)大集中的實(shí)現(xiàn)提供了有力的物質(zhì)基礎(chǔ)。
2、建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。保險(xiǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)大集中后,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以有效地控制保險(xiǎn)的信用風(fēng)險(xiǎn),能夠形成以客戶管理為框架的成本控制體系,從而實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)資源的優(yōu)化配置等功能。更為重要的是,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以為各級(jí)保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)決策提供強(qiáng)大的可信賴的支持,減少?zèng)Q策的盲目性。
3、搭建多元化的綜合業(yè)務(wù)平臺(tái)。有了集中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)后,保險(xiǎn)業(yè)務(wù)多元化,服務(wù)功能綜合化、全能化,完成從分業(yè)經(jīng)營(yíng)到混業(yè)經(jīng)營(yíng)的轉(zhuǎn)化將由設(shè)想變?yōu)楝F(xiàn)實(shí),保險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展將改變傳統(tǒng)的單一經(jīng)營(yíng)模式,實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)綜合化經(jīng)營(yíng)。
總之,保險(xiǎn)業(yè)的信息化進(jìn)程可以概括為:以數(shù)據(jù)大集中為前提,以完善的綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)為基礎(chǔ)平臺(tái),以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為工具,以信息安全為技術(shù)保障,打造出現(xiàn)代化、網(wǎng)絡(luò)化的保險(xiǎn)公司。
保險(xiǎn)業(yè)是最適合推行知識(shí)管理與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的行業(yè),是典型的知識(shí)密集型行業(yè)。隨著保險(xiǎn)公司業(yè)務(wù)系統(tǒng)日趨完善,如何有效利用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)目標(biāo),預(yù)測(cè)保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì),在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中贏得先機(jī)是保險(xiǎn)公司需要解決的問題。
1、客戶關(guān)系管理??蛻絷P(guān)系管理(CRM)是一個(gè)判斷、獲取、保持和增加可獲利客戶的過程。CRM在幫助鑒別、吸引和留住有價(jià)值的客戶方面被廣泛認(rèn)同。CRM以客戶為中心,簡(jiǎn)化了各種與客戶相關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)流程(如銷售、營(yíng)銷、服務(wù)和支持等),將其注意力集中于滿足客戶的需求上。CRM還將多種與客戶交流的渠道,如面對(duì)面、電話接洽以及Web訪問等方式融合為一體。這樣,保險(xiǎn)公司可以按照客戶的喜好使用適當(dāng)?shù)那兰皽贤ǚ绞脚c之進(jìn)行交流,從根本上提高與客戶或潛在客戶交流的有效性,使保險(xiǎn)公司市場(chǎng)營(yíng)銷、銷售管理、服務(wù)和支持等經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)的信息在保險(xiǎn)公司內(nèi)部和客戶之間流動(dòng),實(shí)現(xiàn)客戶資源的有效利用,從而提升了保險(xiǎn)公司的競(jìng)爭(zhēng)力。
2、爭(zhēng)取客戶。爭(zhēng)取客戶始終是保險(xiǎn)公司營(yíng)銷人員面臨的頭號(hào)問題。數(shù)據(jù)挖掘可以成為識(shí)別好的客戶,完成市場(chǎng)劃分以及改進(jìn)直銷活動(dòng)的關(guān)鍵工具。以往,保險(xiǎn)公司要想一次性地完成上述市場(chǎng)活動(dòng),不是將資料留給統(tǒng)計(jì)分析人員去處理,就是外包給其他機(jī)構(gòu)。
在高度競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)中,這種做法不僅使銷售活動(dòng)進(jìn)行的過慢,而且顯示的效果也往往過遲。此外,在給定的時(shí)間周期中,保險(xiǎn)公司能夠有效控制的市場(chǎng)銷售活動(dòng)的數(shù)量也常常低于所希望的數(shù)量。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒛軌蛴行У亟鉀Q這些問題,使得銷售人員能更好地駕馭市場(chǎng)。
3、客戶保持。如何保留客戶也是所有保險(xiǎn)公司面臨的一個(gè)主要問題。實(shí)踐表明,與保持住現(xiàn)有客戶相比,尋找新的客戶總是要付出更多的代價(jià),因此保持住現(xiàn)有客戶對(duì)許多保險(xiǎn)公司都是關(guān)鍵性的問題??蛻袅魇捎谑孪葲]有任何征兆而成為一個(gè)難以控制的問題,一旦客戶已決定要離開,就很難再說服其留下了。
數(shù)據(jù)挖掘使保險(xiǎn)公司的預(yù)測(cè)能力得到增強(qiáng),為控制客戶流失帶來(lái)了根本性的轉(zhuǎn)變。通過使用數(shù)據(jù)挖掘?qū)蛻舾顿M(fèi)歷史、人口統(tǒng)計(jì)信息及其他資料進(jìn)行分析,并針對(duì)已流失客戶的模式建立模型,最終的目標(biāo)是預(yù)測(cè)用戶的忠誠(chéng)度。如果能夠預(yù)測(cè)到這些行為,即可有更大的機(jī)會(huì)留住客戶,減少用戶的轉(zhuǎn)向。有了這些信息的幫助,銷售人員就可以通過主動(dòng)的營(yíng)銷活動(dòng)來(lái)保持其客戶,而不再像以前那樣等客戶離開后才被動(dòng)應(yīng)付。
[1]陳永強(qiáng),胡雷芳.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在人壽保險(xiǎn)CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.成組技術(shù)與生產(chǎn)現(xiàn)代化,2004.1.
[2]吉根林,孫志揮.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析.計(jì)算機(jī)工程,2002.2.
[3]陳文偉,黃金才,趙新昱.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù).北京工業(yè)大學(xué)出版,2002.