保险业的未来成功之路
未来十五年,中国的保险企业将以崭新的面貌来迎接行业趋势带来的机遇和挑战。
保险企业需要向以“客户为中心”的企业转型，围绕目标客户，建立对应的支持流程，包括发现和获取客户洞察力、分享该信息、并在公司范围内维护这些信息。企业还需要培育员工适合的技能组合，这不仅局限于市场和销售部门。以“客户为中心”的企业要求每个员工都学会如何利用与客户的所有交互来增进对客户需求的理解，并将这些信息在公司内分享。企业还应该分配目标客户群的职责归属，使高层管理人员“拥有”目标客户群并提供支持。组织架构可采用矩阵式管理模型，由产品经理负责营销，同时与高级管理人员进行协调，由后者向目标客户群提供产品组合。
领先的保险企业能够运用分析工具来发掘目标客户的需求，从而提供满足其需求的产品和服务。首先，需要构建客户数据分析集市（customer analytical data mart），由数据仓库提供全面的客户数据。然后，企业利用所有可获得的客户信息，来推动对客户的了解（如下一次购买预测等），以设计满足目标客户需要的产品和服务。数据集市建成后，企业可以引入高级的分析和预测模型工具，利用内部和外部数据，确定最有价值的目标客户，并积极测试和寻找尚未得到周到服务的客户的潜在价值。
中国的保险市场仍处在高速发展阶段，多数保险企业进入市场不久，经营重点主要集中在业务扩张、降低销售和运营成本。随着市场逐渐走向成熟，企业的扩张趋势将减缓，保险企业将面临激烈的产品和服务的竞争。由此引发的承保费率过低、赔付率过高等问题，将使保险企业的经营重点转向定价管理和包括理赔、选择和管理再保险、利息和红利支出等方面的全面风险管理。
企业级的全面风险管理方法是从整个企业或以组合的观点来全面看待各种风险、减轻风险的措施以及它们对企业风险承受度的影响。例如，通过定价管理，企业可以更好地管理保费充足程度，来确保制定的承保费率既可以带来承保利润，又可以保持有竞争力的价格。保险企业还可以通过控制集聚风险 （cluster risk，单一事件对承保风险的影响）和混合风险（commingled risk，承保的风险和投资组合之间的关联性），来进行风险集中度的管理控制。
领先的保险企业不仅需要考核关键业务绩效指标，还需要制定、考核关键风险绩效指标，实施流程和系统来监控、发布风险指标，从而使风险评估成为内部经营决策和企业文化的组成部分。同时，为了提高风险管控能力，保险企业需要从获取源数据时开始改进数据质量，并根据业务需求提供实时可用的准确风险信息。
保险企业要在运营模式优化、挖掘目标客户潜力和实行企业级风险管理几个战略方向转型成功，建立起竞争优势，必须引进相关方面的关键技术。
在运营模式优化方面，保险企业可以采用以服务为导向的架构（SOA），并应用基于开放标准架构的应用程序以向业务组件化的运营模式提供灵活和标准化的平台以及高扩展性，建立先进的网络能力和连接速度来增强内外部组件之间的协作，通过自动计算功能和遍及各处的计算功能来提高业务响应能力和运营效率。
在挖掘目标客户潜力方面，保险企业需要建立先进的数据收集机制和完整的数据仓库来提供包括客户行为数据的全面客户视图，采用商业智能和高级搜索功能进行有效的客户建议管理，利用嵌入式的分析功能、先进算法以及业务规则引擎来协助业务人员进行实时决策。
在企业级风险管理方面，保险企业首先需要建立风险数据架构和基础设施以提供与客户数据、运营数据准确一致的风险数据，并引入风险事件相关性分析、极端事件压力测试和多事件并发情景分析等分析预测工具和模型，提高高层管理人员及时有效地风险管理决策的能力。
保险企业需要向以“客户为中心”的企业转型，围绕目标客户，建立对应的支持流程，包括发现和获取客户洞察力、分享该信息、并在公司范围内维护这些信息。企业还需要培育员工适合的技能组合，这不仅局限于市场和销售部门。以“客户为中心”的企业要求每个员工都学会如何利用与客户的所有交互来增进对客户需求的理解，并将这些信息在公司内分享。企业还应该分配目标客户群的职责归属，使高层管理人员“拥有”目标客户群并提供支持。组织架构可采用矩阵式管理模型，由产品经理负责营销，同时与高级管理人员进行协调，由后者向目标客户群提供产品组合。
领先的保险企业能够运用分析工具来发掘目标客户的需求，从而提供满足其需求的产品和服务。首先，需要构建客户数据分析集市（customer analytical data mart），由数据仓库提供全面的客户数据。然后，企业利用所有可获得的客户信息，来推动对客户的了解（如下一次购买预测等），以设计满足目标客户需要的产品和服务。数据集市建成后，企业可以引入高级的分析和预测模型工具，利用内部和外部数据，确定最有价值的目标客户，并积极测试和寻找尚未得到周到服务的客户的潜在价值。
中国的保险市场仍处在高速发展阶段，多数保险企业进入市场不久，经营重点主要集中在业务扩张、降低销售和运营成本。随着市场逐渐走向成熟，企业的扩张趋势将减缓，保险企业将面临激烈的产品和服务的竞争。由此引发的承保费率过低、赔付率过高等问题，将使保险企业的经营重点转向定价管理和包括理赔、选择和管理再保险、利息和红利支出等方面的全面风险管理。
企业级的全面风险管理方法是从整个企业或以组合的观点来全面看待各种风险、减轻风险的措施以及它们对企业风险承受度的影响。例如，通过定价管理，企业可以更好地管理保费充足程度，来确保制定的承保费率既可以带来承保利润，又可以保持有竞争力的价格。保险企业还可以通过控制集聚风险 （cluster risk，单一事件对承保风险的影响）和混合风险（commingled risk，承保的风险和投资组合之间的关联性），来进行风险集中度的管理控制。
领先的保险企业不仅需要考核关键业务绩效指标，还需要制定、考核关键风险绩效指标，实施流程和系统来监控、发布风险指标，从而使风险评估成为内部经营决策和企业文化的组成部分。同时，为了提高风险管控能力，保险企业需要从获取源数据时开始改进数据质量，并根据业务需求提供实时可用的准确风险信息。
保险企业要在运营模式优化、挖掘目标客户潜力和实行企业级风险管理几个战略方向转型成功，建立起竞争优势，必须引进相关方面的关键技术。
在运营模式优化方面，保险企业可以采用以服务为导向的架构（SOA），并应用基于开放标准架构的应用程序以向业务组件化的运营模式提供灵活和标准化的平台以及高扩展性，建立先进的网络能力和连接速度来增强内外部组件之间的协作，通过自动计算功能和遍及各处的计算功能来提高业务响应能力和运营效率。
在挖掘目标客户潜力方面，保险企业需要建立先进的数据收集机制和完整的数据仓库来提供包括客户行为数据的全面客户视图，采用商业智能和高级搜索功能进行有效的客户建议管理，利用嵌入式的分析功能、先进算法以及业务规则引擎来协助业务人员进行实时决策。
在企业级风险管理方面，保险企业首先需要建立风险数据架构和基础设施以提供与客户数据、运营数据准确一致的风险数据，并引入风险事件相关性分析、极端事件压力测试和多事件并发情景分析等分析预测工具和模型，提高高层管理人员及时有效地风险管理决策的能力。
