一、保险公司BI数据分析的必要性
1. 保险公司天然需要数据分析
近年来我国保险行业飞速发展及市场竞争的加剧，国内各大保险公司纷纷加快了企业信息化建设的步伐，建成了包括承保系统、理赔系统、收付系统和财务系统等在内的一系列信息系统，积累了海量的历史数据。
一方面，从外部环境来看，快速发展的行业环境和日益激烈的市场竞争无疑对国内保险公司提出了更高要求，迫切需要由以前的粗放式经营向精细化管理转变。
另一方面，从自身经营来看：保险公司立身之本的三大经营原则之一“大数法则”也天然要求保险公司对大集中的数据进行分析，以数据为基础做出科学的决策。
而保险业发展的4大核心动力如下：①进入新分市场及提高业务质量；②巩固客户忠诚度，适应客户多变的需求；③高效的运营；④精确的风险及成本控制。
鉴于此，高效的商业智能（BI）系统成为保险公司的必然选择，为管理层提供了决策数据的准确性和时效性。
2. 内部数据现状对各层级人员带来的挑战
高层管理者：由于统计口径的关系，很难获取一致性数据进行比对，很难及时监控到业务状况，不能有效地进行决策支持。
业务部门主管与业务分析员：所需报表难以及时获取，即使取得的数据也难用于多视角、全方位地分析业务问题。
IT部门人员：要不断帮助业务部门制作报表，时间相对较长，而且开发的报表越多，特别是分析型的报表越多，业务系统性能越受影响。
二、怎样有效构建保险公司场景化数据分析体系
1.梳理产险公司业务场景
保险公司的核心是风险管理，其管理质量直接决定了公司的经营绩效，主要包括：承保的风险管理、理赔的风险管理、再保风险管理、应收保费风险管理、法律合规风险管理、投资风险管理。
具体到业务流程，尽管一般产险保险公司的业务流程相当复杂，实现方式各不相同，但基本也都包含：承保、理赔、再保、精算管理、收付、财务等业务模块。
简单来说，承保是保险业务的入口、理赔是赔款支出的出口，这两个关口的管理在很大程度上决定了公司的经营结果。
下面我们以产险公司承保和理赔业务模块为例，剖析怎样有效构建产险公司承保和理赔场景化分析体系，以利于保险公司更好的管理风险。
2.具体模块举例——承保
（1）承保模块指标梳理
如何分析一个保险公司核保风险管控水平？基于风控流程，我们一般从三个层面出发：一是风控基础分析，二是风控过程指标分析，三是风控结果评价。
永洪BI核保风控指标分析第一层是核保风控基础指标分析
风控基础分析我们一般从6个维度出发。判断一个公司核保制度是否完善、核保流程是否规范、投保材料是否完善、公司使用条款是否合规、是否有系统的分析报告，核保人员配置状况。通过对以上基础管理工作的分析和评价就可以分析一个公司的核保风险基础工作是否存在漏洞。
第二层是核保风控过程指标分析
核保过程监测指标可以从以下6个维度进行分析：保险费率的走势、财产险续保率、保险业务的销售费用率、已报告赔付率、变动费差影响比率、保费增长率。
这一层次主要反映核保风险管控的技术水平，技术是核保风险管理的核心，包括风险评估与选择、保险费率的拟定、保费业务手续费用的核算、自留保额的选择、保险标的再保风险选择。以上核保风险管理将会对经营的结果产生重大影响。核保风险管理技术较高的公司过程检测指标往往较好，对公司的发展产生正价值。核保风险管理技术较差的公司过程检测指标往往较差，对于公司业务发展将会产生破坏价值，不利于企业的长久发展。
第三层是风控结果评价指标分析
核保结果评价指标可以从3个维度进行分析：公司的已赚保费比例、综合费用率、综合赔付率。
产险公司各项核保风险管理的工作成绩最终体现在公司的保费达成与承保利润上，结果指标是反映核保风险管理的决定性指标。通过对核保风险管控结果指标的分析发现核保工作在那个板块存在问题，并可以进一步细化分析找出具体的原因并加以改善，从而提高公司的经营效益。
（2）承保模块案例
永洪BI保险公司承保分析Demo
永洪BI保险公司巨灾风险地图Demo项目背景
该保险公司过往无法在所有核保人之间及时沟通共享，完全依赖于询问，既浪费资源，又影响效率。为了提高业务数据的应用性，实现客户信息可视化，同时对企财险风险分析进行有效的数据支持，特建立客户风险地图。
解决方案
永洪将客户信息（承保、理赔）与地图结合，实现可视化统计查询。在客户数据地图中实现：1.多维度客户风险信息查询，统计分析功能；2.某一地点一定半径范围内的客户信息查询；3.巨灾风险信息定性功能及查询。
方案价值
依靠多维度实时查询和统计分析，阳光保险分支机构能快速对风险事件进行反应，总公司进一步掌控即时损失和风险情况，还可以通过筛选赔付率，费率和保费等核保精算因子，用于财产险承保前精准识别风险和定价，改善了保险公司的风险模型，进一步降低标的未来出险概率，优化保险公司赔付率。并对巨灾保险的进一步再保分保进行风险数据储备。
3. 具体模块举例——理赔
如何分析保险公司理赔风险管控水平？我们一般从三个层面出发：一是效益，二是质量，三是服务。以产险公司的收入主要来源车险为例。
车险现阶段主要痛点在于
（1）车险理赔定损周期长
（2）车险理赔续保率降低
（3）面临着着车险理赔投诉增加问题
（4）车险投保人对车险理赔中定损、车险理赔时间等方面表示了不满
（5）车险公司车险理赔程序上未能达到车险理赔工作人员的满意度
那么通过数据分析来帮助解决这个问题：
（1）首先，我们的目标是提高理赔的时效性和有效性，监控产险公司理赔经营情况，并针对异常问题精准干预，来提升管理层决策。
（2）其次，我们需要定义问题，哪些是车险理赔关心，结合保险公司业务实际情况，我们可以定义三类理赔核心关心的问题：理赔效益、服务、质量。
（3）接下来，我们针对车险理赔关心的问题具体分析：
永洪BI理赔模块指标梳理（1）首先看理赔效益指标
分为：
- 出险率
- 赔付率
- 理赔费用率
- 续保率
- 出险率
通过该指标可以衡量出承保质量的优劣，也可以为预警防灾防损的程度和方向进行把控，尤其是在自然灾害频发期，可以及时有效地通过此项指标来指导客户注意避险，降低风险带来的损失，从而提高理赔效益。
- 赔付率
赔付率高，影响了理赔效益。
- 费用率
严格界定理赔费用列支范围，加强管控理赔费用内容，将有利于提升理赔效益，从而提升车险理赔质量。
- 续保率
如果续保率一直处于偏低水平，平均值仅在50%左右，说明保险公司很难与客户建立长期的、可持续发展的健康经营模式。在市场竞争激烈的现状下，客户选择保险公司的幅度越大，将越凸显保险公司与客户粘性差的尴尬。
（2）接下来看理赔服务指标
分为：
- 报案及时联系率
- 及时到场率
- 维修质量满意率
- 定损满意率
- 报案及时联系率和及时到场率
这两个指标反映了保险公司的行动效率，保险公司如果在接到投保人报案后能及时沟通并主动约定到达事故现场的时间，投保人会对理赔服务满意度提升。
- 维修质量满意率和定损满意率
两个指标一般来说存在着人为的主观性因素，也存在着非人为的客观性因素，涉及到维修厂商的努力程度、定损的价格争议和投保人心理预期等等，这些因素的存在直接影响着投保人对理赔过程的满意程度，一旦投保人预期得不到满足，往往会将这种负面情绪转化成对保险公司理赔工作的不满。
（3）最后看理赔质量指标
- 核损核赔退回率
反映定损人员业务技能的高低
- 理赔周期
涉及对理赔过程管控是否到位
这两个指标间接性反映出了在车险理赔中查勘人员以及定损核损人员的工作表现，可以更好地挖掘在车险理赔中理赔人员的态度、能力，可以很好地反映出车险理赔的质量，了解当前保险公司在车险理赔中的真实状态。
永洪BI保险公司理赔分析Demo
