前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇保險公司數據管理范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

保險公司數據管理范文第1篇

數據在中國保險企業經營管理中的重要性日益凸現，IDMA作為國際保險數據管理協會，它的中國化進程將對提升中國保險數據管理的專業性和推廣保險數據管理的先進理念、技術和流程起到關鍵作用。

IDMA曾任會長Gary主持會議并做了協會在美國發展的介紹，與會成員展開積極探討，并就IDMA中國化的發展和運作方式，IDMA教育體系在中國的建立和推進，形成了有價值的建議和解決方案。這些方案將由尚洋數據業務專家進行匯總歸納，最終形成英文報告交由美國IDMA總部，作為實現IDMA中國化的重要參考依據。

尚洋信德在2002年建立數據倉庫事業部伊始，即致力研究保險數據業務的管理，并成為行業領先的數據技術服務商。繼今年5月在美國參加IDMA“2008數據管理年會”后，尚洋加強與國際保險合作組織的交流，積極推進IDMA組織在中國的設立和開展，協助完善和推廣IDMA中國的教育體系。

會議召開前夕，尚洋7名員工參加了IDMA今年的數據管理師考試。尚洋信德將不遺余力的推動建立國內保險行業數據管理體系，提升自身專業化水平，以推進保險企業信息管理的全面升級。

注：成立于1984年的美國保險數據管理學會（Insurance Data ManagementAssociation, IDMA）是美國一個獨立的非盈利性專業組織。

學會的宗旨是“促進保險數據管理領域的專業化水平”。IDMA創建之初主要是采取非正式的“會晤”形式，對保險數據管理的問題進行探討和交流，后來逐漸發展成年會和數據管理專題探討的形式。

中國保險業進入電子商務之路

>>1997年

中國保險信息網收到客戶第一張網上投保意向書

>>2000年

各保險公司紛紛推出了自己的網頁，介紹產品、介紹公司的背景，并與客戶進行網上交流，宣傳自己，擴大影響

“網險”、“易?！钡缺ｋU電子商務網站開通

>>2005年下半年至今

B2B、B2C逐步健全；B2E模式初現

在網上保險方面，發展尚處在摸索階段，主要以展業、咨詢、投訴等在線服務為主，少數網站實現了在線投保、核保、網上支付、報案等業務功能

保險公司數據管理范文第2篇

[關鍵詞]SPSS 人員構成 受高等教育比例

一、SPSS簡介

SPSS是社會科學統計軟件包(Statistics Package For Social Science)的縮寫,該軟件是公認的最優秀的統計分析軟件包之一。經過幾十年的改進,該產品發展成為集統計分析、數據挖掘、商業智能、顧客關系管理等多功能的統計產品和服務解決方案(Statistics Product For Service Solutions)的軟件。首先,它采用現今廣為流行的電子表格形式作數據管理器,使用戶變量命名、定義數據格式、數據輸入與修改等過程一氣呵成,免除了原DOS版本在文本方式下數據錄入的諸多不便;其次,采用菜單方式選擇統計分析命令,采用對話框方式選擇子命令,簡明快捷,無需死記大量繁冗的語法語句,這無疑是計算機操作的一次解放;第三,采用對象連接和嵌入技術,使計算結果可方便地被其他軟件調用,數據共享,提高工作效率。特點:完全的菜單、對話框方式完成統計分析;可以生成內容豐富的圖表;也可以用程序語言來控制。因此SPSS幾乎是一項無所不包的完美軟件。

二、應用舉例

研究步驟:利用SPSS進行數據分析的一般步驟為:數據的準備階段――數據的加工整理階段――數據的分析階段――分析結果的閱讀和解釋。下面就根據以上步驟對數據進行分析。

1.數據的準備階段:將已收集到的數據文件導入SPSS統計分析軟件。點擊File里的Open,選擇Data.雙擊“各保險公司人員構成情況(1999年)”,即完成了數據的導入工作。

2.基本描述性統計分析:

主要包括各保險公司各自的總人數、男/女員工人數、博/碩/學士生數、大專及中專以下人數和每個部分的最高值、最低值、極差、平均值、標準偏差(方差)等。

操作過程:點擊Analyze中的Descriptive Statistics,選擇Descriptives,把除公司類別、年輕人比例、受高等教育比例、class外的所有變量加人到Variables中,點擊Options選項對話框,選中Mean、Minimum、Maximum、Range、Std.deviation、Variance。點擊Continue,再點擊OK。

結果分析:在中國人壽、太平洋保險、友邦保險等等這些市場上知名的保險公司中,保險人員平均約有11239人,其中男員工與女員工人數大致相當。另外,從文化程度角度看,中專以下和大專人數占絕大部分比例,推其原因應該是保險從業人員人數眾多導致。從年齡組成上看,保險人員的構成仍以中青年為主,青年均值為6435人,中年約為3530人。

3.推斷統計:

A.方差分析:

方差分析對觀測變量各總體分布有兩個基本假設前提:(1)觀測變量各總體應服從正態分布;(2)觀測變量各總體的方差應相同。

主要研究不同公司類別的保險人員受高等教育比例有無顯著性差異

操作過程:點擊Analyze里的Compare means,選擇One-way ANOVA。將受高等教育比例選入Dependent List,將公司類別選入Factor中。點擊Options 選項,選擇Statistics中的Descriptive然后點擊Continue回到One-Way ANOVA界面點擊OK完成操作。受高等教育比例結果如下表所示:

結果分析:F較小,且P值為0.064大于0.05,則不能拒絕原假設,認為公司類別不同的保險人員受高等教育比例無顯著性差異。

B.相關性檢驗:

檢驗博士人數、碩士人數、學士人數等與受高等教育比例之間是否具有相關性。

操作過程:點擊Analyze里面的Correlate,選擇Bivariate,將博士人數、碩士人數、學士人數、大專人數、中專以下人數和受高等教育比例選入Variables里。在Correlation Coefficients里點擊Spearman,點擊ok,即可得到結果。結果分析:除博士人數與受高等教育比例無關外,其他變量均和受高等教育比例顯著相關。

三、結語

通過以上的單因素方差分析得到:不同公司類別的保險人員受高等教育比例沒有顯著性差異;通過相關分析,對數據分析進一步知道,除博士人數與受高等教育比例無關外,其他人數均和受高等教育比例顯著相關。依此類推就可以順利地完成調查的其他工作,并且這項工作為今后保險公司對人力資源的進一步整改和管理提供了重要參考依據。

參考文獻:

[1]喬海英:SPSS在“畢業生追蹤調查”方差分析中的應用.河北廣播電視大學,2005

[2]李躍平 邵永真:SPSS在大學英語教學測試統計中的應用.外語電化教學.2003

[3]肖瑋 苗丹民:SPSS 在心理數據檢查與篩選中的應用.第四軍醫大學學報.2002

保險公司數據管理范文第3篇

對許多企業、人來說，往往要等到遇上了天災人禍，才會想起保險的好，人們對于信息安全的認識也是如此，就連保險業也不例外。中國保險監督管理委員會處長李春亮在今年春天的一次保險業會議上表達了他對保險業信息安全的擔憂:“目前保險業的信息化建設滯后于信息安全形勢的發展。”

他表示:近年來，經濟和金融領域的信息安全事件不斷發生，保險業是信息密集型企業、行業，保險信息系統作為國家重要信息系統之一，目前信息安全基礎還比薄弱，安全意識有待于提高，信息安全保障體系還不完善，還面臨著嚴峻的挑戰。

經過幾年的建設，保險業信息化走過了最初的電子化和后來的數據大集中，絕大部分保險公司實現了業務、財務數據處理的全國集中，部分公司完成了業務數據的省級集中或實現了省級業務處理的集中?；就瓿闪舜蠹械谋ｋU公司和機構下一步該怎么走下去？首先當然是信息整合，對數據質量的控制和數據資產的利用，這是數據大集中自然而然的要求。另一項重要的工作則是維護信息安全，以保障集中后的龐大系統穩定運行。

其實，自信息化建設初期起，保險機構和公司就應該著手信息安全工作，但是，由于意識上的不重視，不出事就不會想起的常人思維，直到大集中的完成，他們才覺悟從技術和管理上采取最優的安全措施至關重要。

特級重要性

作為以信息處理，數據管理，金融保險服務為核心的保險企業，其信息系統面臨的主要威脅也是病毒、網絡攻擊、網絡犯罪、系統設備的損壞和各種自然災害。但是眾所周知，不論是商業保險還是社會及醫療保險，保險期短則一年半載，多則幾十余年，因此，每個訂單涉及的時間很長，這就意味著，這種電子化的訂單可能需要一直保持幾十年，這幾十年的數據都必須要保存，數據何時何地發生更新都需要記錄。一旦信息系統發生問題或者故障，保險企業損失的將不只是金錢，還有信用甚至可能是生存。另外，從競爭的角度來看，保險企業的客戶數據都是屬于高度的商業機密，一旦泄露出去將會給競爭對手以可趁之機。

所以，除了在日常運營中完善信息安全基礎設施，信息安全管理的各項制度、規定，開展信息安全教育培訓和宣傳等工作外，保險企業還需要有抗風險和應急反應能力，以保障業務的連續性。這一點也是保險企業信息安全的重要內容。

2001年發生在美國的“9?11”事件教育了全世界的企業:如果天災人禍降臨，你得公司是否能夠生存下來就要看你是否之前就進行了有效的災備工作。作為對安全最為敏感的行業之一，保險業更是積極投入了大量的人力物力來提高自己的抗風險能力。據統計，目前，我國超過50%的保險公司開展了災難演習或制訂了災難演習工作計劃，中國平安建立了上海數據備份中心，部分公司正在建設異地災備中心或計劃建設異地災備中心。

政府支持

保險公司積極建設災備中心和加強各項安全管理的背后，是國家和政府對于保險信息安全的重視和支持。

中國保監會出臺了一系列保障信息安全的措施，比如制定并下發了《保險機構計算機系統重大系統性故障突發事件應急預案》、《保險信息系統應急協調預案》以及《關于做好保險信息系統災難備份工作的通知》，轉發了國信辦《重要信息系統災難恢復指南》，并與國信辦、國家網絡與信息安全信息通報中心建立了聯系、溝通、通報機制。

另外，中國保監會在督促各保險機構重視信息安全保障工作上也積極行動:首先明確了信息安全保障工作的主管領導，落實了責任部門，設立信息安全管理的專門崗位，有效地加強了信息安全保障工作的組織領導;其二，加強了信息安全相關的制度建設，目前各保險機構參考國內外相關技術標準，基本建立了信息系統安全、網絡安全、機房安全制度。

保險公司數據管理范文第4篇

日前，美國最大的醫療保險公司Wellpoint已經開始通過運用IBM的超級計算機“Watson”幫助醫生來針對病人的病情進行診斷，服務7000萬人。在癌癥治療領域，目前需要一個月或更長時間才能制定出針對性的藥物治療方案，未來利用Watson的認知計算技術可以將周期縮短至一天，極大提高癌癥患者的治愈率。

“Watson在醫療、醫藥行業可以幫助腫瘤中心做幾個復雜癌癥疾病的診斷和數據分析；還能夠幫助分析疾病風險，保證理賠過程的合規性、合理性，防止濫用和欺詐，保證保險公司基金的安全，醫療機構也可以利用Watson規范醫療費用。”IBM中國有限公司醫療及生命科學事業部總經理劉洪對《第一財經日報》記者表示。

醫療大數據

隨著大數據時代的到來，醫療行業的信息化也迎來自己的“大數據時代”。

而如何將患者的被動性參與轉向主動健康管理，從單一案例效果評估轉向過程性、全程性的整體評估和體驗；從病種數據管理擴展到健康數據管理，從關注爭端和治療技術跨到預防、護理和康復環節是未來醫療行業需要關注和解決的問題。而大數據，正是一條重要的道路。

根據IBM提供的數據，上海市衛生信息系統，每天生產1000萬條數據、已建立起3000萬電子健康檔案、每天調閱10000萬次，信息總量已達20億條。

2008年，IBM推出MobileFirst策略，專門針對各種無線終端，支持IOS、安卓系統。通過MobileFirst平臺，在各種移動終端對象里嵌置API和相關的APP應用采集和分析這些無限終端的數據。通過物聯網的類似RFID的一些小標簽來建立數據的標準性、普遍性和實用性。

根據劉洪介紹，目前IBM在上海的部分醫院推出了BYOD系統，即員工自費終端，用來提高醫生和護士在醫院的移動性。通過和開發商合作，推出移動護理應用，將醫生和護士的各種移動終端連在同一網絡下，便于醫生和護士了解病人在醫院的位置和健康狀況，也提高了醫生和護士的移動性，不需要坐在辦公室的電腦前才能獲得病人資料。

另一套在中國的醫院已經運用的軟件為實時資產定位服務器RTAL(Real Time Asset Locater)。通過物聯網上的一套整合軟件可以實現醫院內各種醫療器械的檢查。例如檢查住院床頭設施，檢查人員檢查后通過無限局域網可直接上傳服務器，讓RTAL來處理各種數據。

可穿戴醫療

從醫療服務轉型到健康服務，就不得不提到最近炒得火熱的“智能可穿戴設備”和醫療的結合。許多可穿戴設備的開發商躍躍欲試，希望能在智慧醫療中搶得先機。

在劉洪看來，雖然可穿戴設備和醫療結合的市場目前非常活躍，但需要考慮的生態環節卻比想象的要多。

首先要有自己的公有云?！坝辛斯性坪?，我們才可以合作。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務，在北京市東城區展開預約、隨訪、篩查等面向公眾的衛生服務?！眲⒑楸硎?。

其次是智能可穿戴設備和醫療機構的合作環節。劉洪認為智能可穿戴設備可以通過傳感技術監控用戶的身體健康情況，但沒有醫療機構在背后做出專業的診療和分析支持，再好的應用和數據都體現不出優勢。

保險公司數據管理范文第5篇

為何SAS如此風靡

SAS是由美國NORTHCAROLINA州立大學在1966年開發的統計分析軟件。1976年SAS軟件研究所成立并開始進行SAS系統的維護、開發、銷售和培訓工作，雖然其間經歷了許多版本并經過多年來的完善和發展，SAS系統在國際上已被譽為統計分析的標準軟件，在各個領域得到廣泛的應用。

“SAS大部分產品與解決方案應用于特定業務領域，還有一些則可用于滿足更廣泛的需求。我們的客戶受益匪淺，可以說幾乎所有客戶在使用SAS高級分析后都能增加營收，改善業務流程，降低成本。”正如SAS分析全球市場總監Sascha Schubert所言。

近年來大數據已然成為商業變革的重要推動力量，并作為重要的生產力上升至國家戰略。大數據的蓬勃發展為各個機構帶來了前所未有的機遇，但如何將這些海量、多樣的數據資源轉化為真正的價值，SAS大數據分析則是唯一的答案。SAS作為數據管理、數據分析與商業分析的有力工具，目前已廣泛運用于金融，保險，快消，醫藥、政府和教育等行業。在全球52個國家設有400多家分支機構及三大研發中心，每年的產品研發投入為當年營業額的24%，是業界平均水平的兩倍以上。SAS公司早在1990年開始進入我國市場，在北京、上海、廣州、香港和臺北均設有分支機構，并在北京設立了用戶服務支持中心，其中國家信息中心、國家統計局、衛生部以及中國科學院等都是SAS系統的用戶。

具體來說，SAS是一個模塊化、集成化的大型應用軟件系統。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等。

對于企業的優勢在于可將數據匯總、分析和報告功能集中在一個透明框架內，并最終提供一個完整的、E2E的解決方案。其中Base SAS模塊是SAS系統的核心，負責數據管理，交互應用環境管理，進行用戶語言處理，調用其它SAS模塊。Base SAS 為SAS系統的數據庫提供了豐富的數據管理功能，還支持標準的SQL語言對數據進行操作，能夠制作從簡單列表到比較復雜的統計報表，進行基本的描述性統計及基相關系數的計算等。

SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體，功能強大，統計方法齊備全新。SAS提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進、可靠。分析方法的實現通過過程調用完成，許多過程同時提供了多種算法和選項，其強大的功能尤其受金融類與醫藥類行業的青睞。

例如欺詐和金融犯罪是目前金融領域面臨的最大問題和挑戰。為了解決這個棘手的問題，很多金融機構選擇欺詐管理解決方案，面對眾多供應商以及產品該如何選擇？相關資料顯示，Forrester Research對符合入選標準的供商的欺詐管理解決方案進行了詳細的實操實驗評估，根據15項要素對這些解決方案進行評估打分，結果SAS高居榜首，成為現有產品的領導者，還在其戰略和市場表現分項中獲得了所有廠商中的最高分。

Chartis采用RiskTechQuadrants排行榜進行評比。這種專門為風險控制技術市場開發的評估方法基于廣泛的獨立調查，通過明確的評分體系對調查結果進行打分。同樣在企業級欺詐管理解決方案風險技術象限報告中，SAS位居第一，被評為行業領導者。SAS還以反洗錢（AML）與交易監測解決方案，盡職調查（KYC）以及客戶端登錄解決方案，還包括觀察名單監控解決方案，被評為風險技術象限的領導者。

Tableau：

當互聯網醫療遇見大數據分析

近年來，在全球化的市場競爭的大背景下，商業智能已經成為熱門技術，企業對精細化管理、定量分析、風險控制等業務越來越重視。Tableau 是桌面系統中最簡單的商業智能工具軟件，不用強迫用戶編寫自定義代碼，新的控制臺也可完全自定義配置。在控制臺上不僅能夠監測信息，而且還可以提供完整的分析能力，靈活且具有高度的動態性。Tableau軟件的研發最早源于美國國防部（DOD）在斯坦福大學的一個研究項目，目的就是為了提高實現數據和信息的分析能力。

隨之誕生的Tableau公司將數據運算與美觀的圖表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字“畫布”上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟件的理念是界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域里的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越通透。

早在18世紀，南丁格爾便開始用可視化的數據來證明英國士兵之所以在克里米亞戰爭中的死亡率居高不下，并不是因為戰爭本身的傷亡較大，而是因為戰地醫院糟糕的治療環境。當人們詢問她為什么要用圖來展示士兵的死亡率，她說她希望能夠通過眼睛來傳達沒有能夠通過耳朵傳達到的信息。的確，在很多時候，眼睛看到的都能夠比耳朵聽到的更具有說服力和震撼力。我們列舉一個Tableau在醫療方面的例子加以說明：

病人對于一個醫院的印象往往都來自于急診的接待情況，所以醫院必須要確保服務能夠滿足病人的要求，所以利用醫院已有的數據來分析，簡化分流的步奏就會顯得很重要。這樣既能夠保證在急癥過程的每一分鐘都能得到有效利用，也讓病人與家屬都能有一個良好的診療體驗。

Tableau通過分析病人到達時間等數據，可以清晰看到病人每天、每小時的來院情況，這能夠讓醫院適時保證足夠的值班人員，并合理分配醫療資源。Tableau還能幫助建立急診科患者的個人檔案，通過分析出的醫院急診科的應診能力，在病人數量達到極值時做出反應和措施。

據估計，超過50%的患者信息都被雜亂地保存，這使得開發利用這些重要的數據變得十分困難。而在Tableau的幫助下，醫生可以很方便地查閱病人的醫療記錄等相關信息。Tableau極大地增強了患者信息的可視化程度，方便對醫療記錄和患者信息進行統一管理和訪問。通過對患者的住址、治療進展以及其他深入到病人的詳細記錄的分析，Tableau可以為各級醫療衛生服務人員提供相關建議，幫助分析和改進服務。

等待時間長最有可能引起患者的不滿情緒，追蹤一個病人從被接待到接受診療所花費的時間可以讓醫院采取有效的措施，減少病人的等待時間，提高服務的滿意度。Tableau可以追蹤病人診療期間的等待時間等數據，制定計劃改進診療流程以減少患者在候診室的等待時間。

此外，醫療保險支出的情況是一個國家的重大問題。Tableau可以提供可視化的圖表，分析醫療保險支出的區域分布，每個患者的平均醫療保險支付差異，還可以看到不同的保險公司的價格差異以及地區差異，根據顏色不同理解不同地區醫療保險費用不同的原因。醫院和保險公司都需要了解在一定的人群中有什么流行疾病、什么年齡段的人更容易受到感染、治療的成本等情況。Tableau可以幫助醫療保險公司評估特定申請人的患病風險等級，分析申請人最可能患的疾病以及相對應的治療費用，得到這些分析結果后，保險公司就可以x擇制定相應的保險方案。

R語言：

一種環境，一種現狀的描述

R語言，一種自由軟件編程語言與操作環境，主要用于統計分析、繪圖、數據挖掘。R本來是由來自新西蘭奧克蘭大學的Ross Ihaka和Robert Gentleman開發（因此稱為R），現在由“R開發核心團隊”負責開發。R作為一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統，其功能包括數據存儲和處理系統、數組運算工具（其向量、矩陣運算方面功能尤其強大）、完整連貫的統計分析工具、優秀的統計制圖功能、簡便而強大的編程語言、可操縱數據的輸入和輸出并可實現分支、循環以及可自定義功能。