智能决策支持系统在保险公司的应用价值探讨.doc

智能决策支持系统在保险公司的应用价值探讨 太平洋人寿 林明雄 发布时间:2010-05-28现今，信息爆炸已不可避免的改变了我们认知这个世界的方式，每个人、每件事，都留下实时的数据痕迹。对于企业来说，其外部及内部的信息随着时间的增长和业务规模的扩大，正呈几何级的速度在不断增加。如何解析这些的信息，成为企业需要面对的一个问题。尽管有不少已运用多年的信息分析和管理工具及方法，如企业资源管理系统(ERM)企业资源计划(ERP)系统、客户关系管理(ERM)和供应链管理系统(SCM)等，但现在，智能技术的发展，已让我们有理由重新审视曾经使用的管理支持系统和工具，在面对更为复杂的公司运营和客户服务方面的挑战。或许，智能系统的应用将给我们获得新机遇的一个新选择。一、智能决策支持系统的基本概念以人工智能领域内的技术及工具为基础，整合人类专家在某些领域内管理决策方面的知识并直接应用于决策支持的系统工具，称为基于知识的决策支持系统(knowledge based decision support system，简称KBDSS)或智能决策支持系统(intelligent decision support system，简称IDSS)。目前，基于人工智能领域内技术和工具开发的智能决策支持系统，最主要的一种是专家系统。人工智能为计算机科学的一个领域。人工智能，这一术语主要包含了两个基本思想：首先，它包含了学习人类的思考过程；其次，它通过机器来描述并复制这些过程。二、智能决策支持系统的主要特征及与传统系统的区别(一)特征。1.专业技能：系统必须具备专家的知识水平和专业技能，才能使系统得出专家水平的决策结果；2.符号推理：系统的知识表示和推理机制均以符号形式进行，而非数学运算。3.深层知识：系统的知识库必须具备专家知识水准，必须具备在非专家中一般不具备的复杂专业知识。4.自我知识：系统必须能够检测其推理过程，并解释其得出结论的过程，同时必须拥有更新知识的能力，从成功、失败的经验中以及其他知识源中学习新的知识。(二)区别(见下表)：三、智能决策支持系统的应用领域及应用实例智能决策支持系统可应用的领域十分广泛，大致如下：1、金融保险日常运营。保险方案评估、在线投保、报价等保险承保工作、保险理赔、保全工作以及反保险欺诈工作；银行贷款分析、信用风险评估等。2、市场。客户关系管理、市场分析和市场策划等。3、财务。营销佣金支付、收付款管理、财务报告分析、税收计划以及财务绩效评估等。4、人力资源。人力资源计划、绩效评估、员工调度、养老保险管理等。5、信息处理和信息管理。信息系统计划、设备选取、设备维护、供应商评估以及网络管理等。6、医疗诊断。诊断实验数据处理、辅助临床医生诊断决策等。7、养老金管理。提供不同情形下员工的养老金保险方案。可见，智能决策系统在保险行业内拥有其广泛的应用空间。其相关应用领域举例如下：1、贷款分析及审批。在商业贷款机构中，智能决策支持系统可以根据知识库中定义的与贷款风险管理相关的规则和逻辑，分析每一位客户的信用记录，系统确定每一位申请贷款客户合适的贷款额度、贷款利率水平或拒绝贷款，而传统的贷款审批系统仅提示贷款客户申请信息，涉及贷款审核的所有工作均需要人工进行判断和处理。2、核保作业审批及风险管理。国内某财产保险公司在核保报价系统中引入某公司智能引擎，应用于个人商业保险系列保险产品业务处理。该系统成功上线后，该公司在几小时或几天内即可完成业务规则的变更，取得了50%以上的加速上市收益，而此前，他们可能需要花费几个月的时间。另外，该公司可以在很短时间内完成报价，最短可在数秒内，其实时处理时效较该系统上线前提高了70%以上。在该系统成功上线后，该公司将继续进行佣金支付和欺诈监测等领域内智能处理系统的开发。此外，在国内寿险领域内，也有公司成功引入智能引擎全面处理承保、理赔以及保全业务，整体工作效率明显提升，成本降低，取得预期的产出效益。3、产品销售方面。国内某银行利用智能系统，进行数据驱动营销解决方案，即根据过去数据、现在的财务数据和未来购买意愿，分析客户今后的购买行为。过去往来数据界定客户的忠诚价值，现有财务数据是从历史收入和未来预期现金流来分析客户的金融价值，未来购买意愿用于分析该客户对银行的潜在利润。根据以上三个维度决定客户响应度，同时筛选出不同的客户，进行有针对性的产品设计开发和营销方案设计，这在提高客户忠诚度的同时，也增加了企业利润。4、业务流程管理。某航空公司为美国主要航空公司之一，每年有上亿客流，旅客行李装卸任务繁重。在未进行业务流程优化管理及应用智能业务处理系统前，装卸效率低下，错误频出。在进行业务流程优化并引进智能系统进行业务管理后，通过行李数据的收集分析，及时更新装卸计划，实现了快速准确装卸的目的，同时，系统会根据行李的重量，自动分配其在机舱中的摆放位置，装卸效率因此大为提高，减少了15%装卸时间和20%的错误装卸率，每年节省的成本达2700万美元。四、保险公司运用智能决策支持系统可能产生的现实收益应用智能决策支持系统主要有利于优化三个相互依赖的业务维度，即盈利增长、减少成本和提升工作效率以及主动式风险管理。1、盈利增长：智能决策支持系统在精确营销、细分市场、增加客户数量、改进客户关系、提高客户忠诚度、发现新的市场机会、开发新产品及提供服务等方面都有积极的作用，将直接或间接地带动公司盈利增长；2、减少成本和提升工作效率：智能决策支持系统的应用，将有利于优化和重新部署企业内外资源和资本，提高工作效率，并按符合公司战略和目标的方式进行成本管理。3、主动式风险管理：智能决策系统的主动式风险管理的功能，将增强保险公司主动识别和预测风险的能力，增强对于风险事件的应对能力，减少风险事件结果的不确定性，有效降低风险发生后的损失。以上三个维度，都是公司整体业务优化的一个组成部分，只要其中一个维度发生变化，其他维度都将随之发生变化。对于全面应用智能决策支持系统的企业来说，可能给整个企业带来全方位的变化，主要表现在如下几方面：1、企业内外部信息沟通更加有效、更具价值。随着系统的全面引入，企业内外部信息的沟通和使用将更为流畅，信息的交流将使企业内部不同部门协作更为容易，企业内外部专家协同作用下的智慧将为企业带来更多的价值。2、为管理者提供更为丰富准确和有益的决策支持：系统将管理、分析格式和内容丰富的数据，在自动分析的基础上，将为决策者和管理者提供准确的有益数据支持，并为决策者提供丰富的专家网络支持。3、促进企业创新文化的形成。系统的应用，将使员工从大量的重复性工作中解放出来，企业可以鼓励员工在完成今天工作的同时，积极思考和改进明天的工作，让质疑和探究成为一种思考习惯，鼓励不断创新，使员工的精力专注于解决新的问题，使整个企业组织文化朝着创新型、学习型的组织文化发展。4、为企业基层一线内外部客户提供最便捷有效的服务。系统的应用，将有利于管理部门在风险可控的前提下，充分授权一线的业务优秀人员进行部分业务决策，减少管理流程和监督环节，为一线客户提供更便捷的服务。5、实时跟踪事件、发现机会和预测风险。在风险已知和机会存在的情形下，运用精心设计的规则，提供相关解决方案，实现快速响应。预知风险，积极主动防御风险，可在更大程度上降低风险结果给企业带来的损失。总之，面对日益复杂多变和竞争激烈的市场环境，智能决策系统的应用为企业尤其是保险企业提升自身核心竞争力、立足长期发