近年来,我国保险业发展迅速,特别是机动车辆保险蓬勃发展,各保险公司对商业车辆保险的精细化管理要求也不断提升。如何根据车辆类型、投保品种等历史数据,合理设定盈亏指标标准,进行快速有效的风险分析和损益判断,提供个性化保险服务,进而计算制定出适合个体保险公司的商业车险差异化手续费统计指标,是保险业急需解决的问题。数据挖掘技术是信息技术领域近年来出现并迅速发展的一项计算机技术,通过对海量原始数据的进行各种操作处理,从中提取出隐含的、有效的信息或模式,利用这些信息进行分析从而帮助管理层作出决策,常用的有决策树、聚类、关联规则、神经网络等方法。本文主要探讨数据挖掘技术在商业车险业务差异化手续费分析中的应用,提出了一种基于数据仓库和数据挖掘技术的车险业务差异化手续费系统。本文在对车险行业进行了详细分析的基础上,介绍车辆保险的基本指标。其次,根据实际的业务情况,基于数据挖掘技术,提出了系统总体的架构设计。本文重点介绍了数据仓库的建立,以及如何利用数据挖掘技术对数据仓库中的保单、保费等数据进行分析,介绍数据历年制赔付率的YFJ指标计算方法,数据仓库模块中的数据处理技术和车险业务风险分类报表的设计制作方法。可以为保险企业的差异化运营决策提供科学、高效、准确地支持,为市场经营工作提供及时、准确、科学的决策依据,使企业适应日趋激烈的市场竞争环境,提升企业管理水平和经营决策水平,从而提高企业的核心竞争力。