当前，保险业务呈现出多样化发展的趋势，对数据的集中和分析提出了很高的要求。在面对海量数据时，如何将来自营运各方面的海量数据转化为有价值的商业信息、如何构建起面向决策的智能分析系统，是保险业急待解决的问题。同时，保险业的战略重心正在改变，正经历着从以产品为中心转向以客户为中心、从大众营销转为个体营销、从客户获取(Acquisition)转为客户挽留(Retention)、从提升交易效率(Transaction)转为提升客户体验(Experience)。保险公司管理层也更关注以获利能力为中心的战略决策和股东收益增值，降低企业成本并增加营业收入。

　　“中国人寿是中国最早开始商业智能研究与部署的保险企业之一，从1997年就开始进行启动。”一直从事中国人寿商业智能建设的项目负责人介绍说。到目前为止，在SAS和北京宏能畅然数据应用有限公司的帮助下，中国人寿已经为自己量身定制了企业智能平台，包含寿险财务分析系统(LIFA)、寿险基础率分析系统(RATIO)和中央城市分支机构经营监测与分析系统(CITY)。能够处理来自不同操作层的源数据，提供大量的财务分析报告并产生一切重要的寿险基础利率，实现中国人寿对分支机构的业务监控和产品及服务的改善。

　　中国人寿商业智能分阶段应用与部署，从单点式应用到多点集成整合应用，需求驱动业务导向。在第一阶段是保证人寿相关数据质量，将全国所有的分公司的数据信息进行一致定义，只有规范的数据信息才能进行商业智能应用; 第二阶段从财务分析到业务数据分析，多项业务、多个部门、多个智能系统集成; 第三阶段根据市场需求驱动业务导向的业务需求，根据业务需求及时响应，将企业与市场结合，能够产生满足需求的实时报表模型组合。

　　“精算师任何一次点击都需要底层给他提供若干GB的数据量， 一次点击就会碰到这么大规模的数据并实现集成计算，一般的数据库或者是BI工具都不可能实现。而且，你要在人的思维能够适应的反应时间内给他反馈。中国人寿的智能系统大部分联机数据分析的反应时间是在20秒之内。”项目负责人介绍说。响应时间应该满足人的习惯，而且得真正完成企业商业智能应用的需求。

　　智能应用的最关键就是从大量数据中获取有价值的信息，通过模型从海量数据中获得自己想要的动态分析报表。“在智能应用中，相当多的典型的智能分析是联机分析，传统智能应用中的定式的报表或报告已经不占主流，更多是以业务为中心进行业务动态组合。根据需求从不同的维度与业务需要进行报表的实时组装，而这些直接由熟悉保险业务的人员应用智能系统中的保险行业的相关元素组装。业务人员可以真正利用智能系统获取业务的关键信息。”项目相关负责人介绍说。