□埃森哲
为通过商业智能投资获取更多洞察与价值，保险企业需采取以下六项关键行动。
1. 建立一套与整个企业关系最为紧密的核心数据。建立这套核心数据的重要原因在于，它能对商业智能解决方案的数据要求进行优先排序，指导企业明确进行数据治理的重要环节，并明确如何开展实施端到端数据管理解决方案。这些解决方案包括通过相关工具与治理措施，形成前后一致的高质量、符合标准的数据组合，确保企业进行连续不断的分析和使用。核心数据的建立还可确保商业智能的重点覆盖整个企业，而非偏向某单一信息用户，如保险精算师或财务人员。由于相关系统的庞大和信息用户的多元性，因此建立核心数据将是一项非常复杂的行动。但是，它对于商业智能解决方案数据的可用性至关重要。
2. 建立核心的管理中心，明确其价值并定义职能。适当的治理措施以及共同的语言和词汇可帮助企业实现数据的高度完整性，并提供有益洞见。大多数保险公司承认，企业的数据字典、数据管理员和数据治理委员会等行动计划，对支持企业数据治理工作具有重要作用。然而，仅有27%的受访保险企业已拥有这些行动计划，40%以上的受访保险企业并无计划在未来一年引入此类行动计划。但是，控制数据管理不仅仅是数据治理，它包括积极持续地对数据进行质量评估和对关键数据进行有效管理，以确保数据拥有最高质量，同时符合相关标准。
美国嘉定人寿保险公司首席信息技术架构师布赖恩·帕加诺表示，数据治理并不是决策流程中的某个环节，而必须是企业每一项流程的核心。为此，嘉定人寿设立了一个企业级工作部门，负责评估和获取新型技术，并负责满足来自营销部门不断增加的技术需求。该核心 团队会依据业务需求、战略和要求，推动技术评估工作。
3. 开始有计划地对数据进行清理。虽然保险企业通常掌握着丰富的数据资源，但它们也会面临许多数据质量问题。因此，保险企业必须在实施相关数据管理解决方案的同时，也开始着手对现有数据和历史数据进行一定的清理。此类清理工作是否需要开展取决于数据的重要性和该项工作的投资回报率。例如，保险企业为完善客户数据和多年客户历史信息而开展的数据清理将极具价值。另一方面，确定承保人旧有信息的行为可能没有多大用处，也缺少投资回报（甚至会毫无回报）。
4. 快速开发商用工具。数据分析工具可帮助保险企业更加容易地分析和挖掘数据，以确定相关衡量标准、识别发展趋势、相互关系和异常现象。网络型计分卡、仪表板、报告和交互式分析工具正被逐步纳入许多保险流程，如前台部门、索赔或客户关系管理等。先进的分析工具可用于结构化及非结构化数据的实时分析，帮助保险企业在事件发生前更好地进行行为预测并采取应对行动，如保险欺诈的侦测和识别。
5. 报告智能化。报告不应仅简单地显示信息，而需要具备足够强大的智能性，以强调企业高管需予以高度关注的领域。为此，保险企业首先应以全新的开放视角，探究如何最好地利用信息，提高业务绩效。您需要了解哪些信息？企业主要关注哪些问题？哪些衡量标准和基准能显示企业经营绩效的高低情况？如何解释索赔发生率高于精算预期的情况？此外，保险企业还需制定关键的要素以识别问题和判断走势，利用智能图形进行多维度分析，并为管理者提供培训，以便其对报告进行正确解读，并根据相应洞见决定采取适当行动。
6. 构建解决方案，提供广泛而细致的洞见。保险企业高管应立足企业全局，根据需要进行深入研究。商业智能的巨大价值在于它能获取信息，突出企业需要高度重视的经营问题，以便更好地了解和解决这些问题。从本质上讲，整体式商业智能有助管理者更加贴近有待解决的经营问题。