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保险公司全方位客户信息系统的设计与实现

发布时间:2017-03-29 04:06

  本文关键词:保险公司全方位客户信息系统的设计与实现,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:在互联网和科技大爆炸的时代,大数据对未来的影响不可估量。保险公司也需要提高数据分析、索引能力,这其中蕴藏着巨大的创新机遇,互联网的发展正在帮助保险公司更好地满足客户个性化的需求。保险公司需要建立一套快速、高效的全方位客户信息数据分析系统,利用数据库及现代互联网技术开拓新的渠道和新的营销方式,强化公司和客户的关系,增加客户和公司的粘合度,辅助公司决策,部署查勘车、查勘员等位置为客户提供快速、高效的服务体验,为赢得新的客户群打造口碑。收集和积累客户的大量信息,经过数据分析处理后预测客户有多大可能购买某种类型的保险产品,针对于每一个用户,提供个性化服务,包括了品牌宣传、营销方式等环节,最大程度上满足客户的需求。保险公司通过对客户信息的收集和整合,运用大数据技术,建立数据平台,深度挖掘客户,提高保险公司的管理能力,,发现新的客户对保险的深层次需求,实现稳健发展。 针对目前保险公司客户信息数据库管理现状,本文主要从信息共享、智能信息查询和信息分析三个方面对保险公司客户信息系统进行研究。 技术上研究的主要成果如下: (1)信息共享 使用SOA技术,实现客户信息的数据共享,为业务办理、公司发展提供一站式查询服务;支持Oracle、Sybase、SQLServer、MySqlserver、WebService、html等异构数据库中信息的查询。对客户信息不一致、信息共享壁垒、信息安全隐患等问题及时得到解决,同时提高保险公司相关部门人员的工作量,提高业务质量。 (2)数据中心 基于保险公司信息化标准的数据集、数据项,创建数据中心,构建一个应用、安全、规范的数据库平台。通过信息共享,实现客户信息数据的共享,为保险公司经营分析做好依据。 (3)信息智能查询 主要通过构建多种查询条件的智能查询及大数据的分析,解决了海量信息中关联性的查询。为保险公司提供客户承保信息、理赔信息、车辆情况、健康情况等全方位客户信息。 (4)信息分析 根据集成的数据及业务,定义分析目标及目的,选取关联因子,分析客户的六维关系,加强服务及客户粘性。分析客户预计保养时间,客户的预计行车路线等构件全方位的客户信息分析。为保险公司决策提供支持。 业务上研究成果 本研究保险公司业务及常见难以解决的问题,结合“大数据”技术、SOA技术,在以下几个方面对业务进行梳理研究。 (1)通过建立数据采集系统,加强事故现场数据采集。 (2)通过构建高性能的查询,多角度,纬度查询客户数据。 (3)通过构建高性能的查询分析保险情况,赔付等业务情况。 (4)构建人的因数,年龄、性别、驾龄等数据综合分析。
【关键词】:保险事故信息采集 数据共享 信息查询 数据分析
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP311.52
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-11
  • 第1章 绪论11-16
  • 1.1 研究背景11-12
  • 1.2 研究现状12-13
  • 1.3 存在问题13-14
  • 1.4 研究内容14-16
  • 第2章 技术概述16-22
  • 2.1 MVC 模式16-18
  • 2.2 SOA 技术简介18-21
  • 2.3 本章小结21-22
  • 第3章 需求分析22-28
  • 3.1 功能性需求22-25
  • 3.1.1 信息采集子系统22-23
  • 3.1.2 智能查询子系统23-24
  • 3.1.3 信息分析子系统24-25
  • 3.2 非功能性需求分析25-27
  • 3.2.1 安全可靠性需求25-26
  • 3.2.2 兼容性需求26-27
  • 3.3 本章小结27-28
  • 第4章 系统设计28-35
  • 4.1 系统总体结构设计28
  • 4.2 服务系统总体框架设计28-32
  • 4.2.1 数据表现层设计29-30
  • 4.2.2 业务处理层设计30-31
  • 4.2.3 数据持久层设计31-32
  • 4.3 数据库设计32-34
  • 4.4 本章小结34-35
  • 第5章 系统实现35-56
  • 5.1 系统开发环境搭建35-38
  • 5.2 数据库建设38-39
  • 5.3 信息采集子系统39-49
  • 5.3.1 信息录入功能39-41
  • 5.3.2 SOA 信息共享功能41-42
  • 5.3.3 SOA 天气数据同步实现42-46
  • 5.3.4 SOA 数据融合46-49
  • 5.4 智能查询子系统49-51
  • 5.4.1 智能查询49-50
  • 5.4.2 三同查询50-51
  • 5.5 信息分析子系统51-53
  • 5.6 系统优化53-56
  • 5.6.1 数据库优化53-54
  • 5.6.2 系统总体优化54-56
  • 第6章 系统测试56-61
  • 6.1 测试阶段56
  • 6.2 功能测试56-58
  • 6.3 性能测试58-60
  • 6.3.1 测试规划58-59
  • 6.3.2 测试结果59-60
  • 6.4 本章小结60-61
  • 第7章 总结61-62
  • 参考文献62-64
  • 作者简介64-65
  • 致谢65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 邬维奇;;大数据在保险营销中的应用[J];改革与开放;2013年13期

2 张维玉,李明东,陈劲;Web数据库技术分析[J];西华师范大学学报(自然科学版);2004年02期

3 张珍珍;董才林;陈增照;何秀玲;;改进的结合密度聚类的SVM快速分类方法[J];计算机工程与应用;2011年02期

4 丁春荣;李龙澍;杨宝华;;基于粗糙集的决策树构造算法[J];计算机工程;2010年11期

5 王海涛;贾宗璞;;基于Struts和Hibernate的Web应用开发[J];计算机工程;2011年09期

6 龚瑜;江红;黄永;;基于Struts的Web开发[J];计算机与数字工程;2009年02期

7 禹蒲阳;;CBA分类算法的一种改进[J];计算机应用与软件;2010年08期

8 李峰;刘彦隆;;基于SSH框架与jQuery技术的JavaWeb开发应用[J];科技情报开发与经济;2010年06期

9 陆岚冰;罗翠苑;江楚璇;;保险营销的新平台——移动互联网[J];经济师;2012年09期

10 傅鹂;殷e

本文编号:273631


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