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决策支持系统评估报告

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2020年5月29日
文档仅供参考

决策支持系统评估报告

一、现状描述及评价
一)现有不足
当前,大部分公司财务、精算、业务、销售、咨询、投诉、业务员信息等分别使用不同的系统,特别是业务方面又包括几个不同的系统,各地的查询系统仅从以上某些系统中取数,而没有一个囊括公司全部业务系统相关数据的平台进行查询支持。
1、统计报表多人工操作,费时费力。
信息部疲于奔命,尚不能满足业务部门的统计需要。原因在于数据分布在不同的系统中,而业务部门的要求往往是全面的数据统计。业务部门不能及时掌握第一手业务资料,在业务管理上缺乏有力的事实证据,经营决策时的底气不足。同时也导致各部门间的统计报表有交叉,有些同名统计指标的表示不一致
2、缺乏整个公司统一的分析指标体系。
各种数据的口径不统一,当前数据主要涉及到财务、精算、代理人、业务等多个系统,但各个部门的报表口径不一:如”新单保费”的概念,到底包括不包括月缴,再如某个险种,到底是按照团体险统计还是按照短期险统计等等。各种口径不统一加大了系统间接口的复杂,更增加了数据准确性、一致性、效率控制的难度。
上海、深圳等公司对部分统计分析指标进行了初步的解释,应在全公司采用统一的统计分析指标,为建立统一的查询、分析系统奠定基础。

信息化战略规划是信息、资源的整合。数据仓库的搭建要基于一定的管理目的,从业务发展和管理的需求入手。查询系统应可提供行业分析结果的查询、理赔情况分析的查询、客户保费结构构成的查询等多方位查询功能。例如:
1、 业绩分析系统
业绩分析系统是为了满足当前各级公司管理人员的决策需要,该系统中包含了原来设想的渠道管理系统中的系统功能。
a、 销售状态分析。按照时间、公司、险种三个角度对团险各险种的保费收入、给付、退保、计划完成率、增幅、业绩排序等进行分析。
b、 销售渠道分析。包括团队、个人的险种结构、给付、销售业绩、人均产能统计和排序,以及经纪公司、代理公司的销售收入、赔付率和退保率。
2、 面向客户的决策分析系统
a、 现有客户群体特征分析:客户的行业、规模、所有制特征、单位关键人物描述、接触过程描述。
b、 现有客户承保行为分析:某时间点或时间段的保费收入、同比情况、客户群体占公司的保费规模、客户群体对某险种的需求特征、查询保费规模较大的客户、客户投保的变化、客户的给付(赔付)情况、保费规模大且赔付率高的客户名单统计分析。
c、 现有客户质量综合分析:某一时间段的费用贡献、赔付情况的统计分析、红利分配比例。
d、 潜在客户分析:规模大且保费低的现有客户名录、期末保费同比降幅较大的客户名录、与公司有过接触、行业转暖、财务状况趋好的潜在客户名单
二)、当前计算机系统支持状况
系统作用
”中国人寿综合查询系统” 提供中国人寿保险公司的每一级机构的每一位管理者和代理(业务)人员能比较及时、准确和全面地了解和掌握她责权范围内的各种信息,如:客户信息、业务状况、财务状况、员工工作业绩等,实现信息资源共享。
在业务、财务、精算、代理人管理等应用系统间藕合度比较松散的情况下,查询系统将要作为各系统间联系的纽带,采用统一的操作界面和丰富多彩的信息展现形式,为各级应用层提供简便、快捷、易学的决策支持服务。
主要使用部门
各级业务管理部门和决策层。
系统功能
主要功能划分为:查询、统计、分析、决策、监控等几部分。能够针对不同的机构、不同部门、不同的查询对象,定制不同的查询内容。前台强调查询条件和查询结果灵活设置,运行高效性。
系统构架
经过开发的抽取程序将系统所需的基础数据抽到中间库中,并经过清理、加工、整合等工序,将中间库中的数据添加到查询库中。如图示:
应用平台
报表数据层
分析数据层
中间库
统计数据层
清理、抽取、加工
CBPS
通信服务器
OCBPS
AMIS
CLAF
查
询
展
现

中间库结构和稳定性以及从业务数据库抽取到中间库数据的及时性和准确性将是影响综合查询系统至关重要的因素。针对信息查询功能,系统设计时,为确保展现的中间库数据与就用系统的实时数据一致,在展现查询结果的同时对中间库相应数据进行刷新处理。
经清理、抽取、加工后的数据将按详细数据层、统计数据层的预定制数据层等数据层面存放在查询数据(仓)库中,分别提供不同应用层的服务(查询、统计、分析),以提高系统运行效率。
实现方式
查询系统采用三层体系结构实现,系统后端为数据库服务器,中间层为应用服务器(分析引擎考虑采用专用工具),前端是集成化的数据分析展现工具。
数据库服务器实现数据的采集、抽取转换以及数据的存储功能,数据的抽取、加工与系统维护功能当前采取人工编程方式实现。
我们将查询数据库与中间库放在相同地点即省分公司和总公司(建立DB Server),采用以WebServer/Browser方式为主的展现形式为不同机构(建立Application Server)的不同用户提供不同层面的服务(查询、统计分析、实时监控及决策支持等)。如图示:

系统模型如下所示:

系统的开发将按阶段进行,即系统需求分析、数据仓库建模与系统功能分析、系统编程、系统调试、数据仓库数据导入、项目鉴定评估与系统培训和软件发布等阶段,实行分阶段目标管理,各阶段严格按规范化的文档作为交接依据,阶段性工作以专家”评审结果”作为质量保证,评审委员会由技术权威和应用部门的专家组成。
系统平台与开发工具
采取基于web应用服务器平台:数据库服务器:Unix、Informix数据库;中间层服务器:Windows、IBM Websphere;开发工具:IBM Websphere Studio、Iinformix ESQL/C等。
从中间库基础数据的数据量和增长性度量值考虑,我们建议中间库今后采用数据仓库技术来组织基础数据。

二、用户期望
一)关于公司决策支持应用未来期望的调查
1.1从信息技术人员角度
福建:快速,准确,有人性化的展现方式,提供分析功能。
甘肃:功能完整、分析全面。
广西:决策支持应用应由二个层次划分,一是数据分析,坚持管理,要求定期分析,关注;二是实时监控,应及时掌握总体业务的趋势,以便决策。
湖北:能对领导决策提供一定支持!
湖南:引进专门人才,建立适应中国人寿的各种关键经济指标的数学模型,利用这些模型,使用SAS来分析业务数据,得出科学的定量的经济指标,为公司决策层提供科学决策的依据,彻底改变以前那种靠直觉、靠估计的定性的分析方法。
青岛:逐级控制,允许各地方进行二次开发。
山东:应该试验着搞。决策支持不但仅是软件的好坏问题,还要看管理者的素质,就当前而言,只能以IT人员为主来搞决策支持。真正开发出好的决策支持软件,还需要很长时间。
陕西:系统稳定,易维护。
上海:及时、准确反映公司经营状况。
天津:现在未来对其的需求度都应该是很高的。
厦门:能够对企业中各个不同层次的管理及分析人员提供所需的信息。具体包括:提供对产品、部门、机构、渠道的利润和成本分析,为各级管理人员的经营决策提供依据;为销售人员和客户服务人员提供对目标市场(客户、产品、渠道)的赢利能力、经营成本、客户行为、客户投诉、客户忠诚度、销售商机等分析数据,使之能够提供个性化服务。使用简便、界面友好、直观。
新疆:借助外力,高起点。
重庆:1、傻瓜式应用。主要指标作界面友好;2、智能化挖掘,经过预先定制的规则能自动对企业经营活动中的问题分等级提出不同级别的警告;能对问题的解决提供参考意见,对采取的措施能提供大致的模拟结果。
深圳:建立完整的业务指标体系,完善的客户关系管理,为管理、销售部门提供数据支持。
宁波:财务预决算、财务分析、详尽分类统计分析、保单质量管理、客户资料分析、各类指标分析