二十一世纪中国保险业取得了非凡的业绩,增长速度相当迅速,但随着垄断格局的打破,保险业同样也面临着激烈的市场竞争,保险产品的同质化趋势越来越强,保险企业正在从“以产品为中心”的模式向“以客户为中心”的模式转移。客户关系管理(CRM)是基于先进信息技术平台和支持体系上的业务处理和决策分析系统,通过先进的数据仓库技术和数据挖掘技术,分析现有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本,从而最大限度地赢得企业整体经济效益。数据挖掘技术是CRM系统的核心,是CRM中实现客户数据分析的技术基础。本文首先论述了CRM、数据挖掘以及聚类分析的基本理论,根据保险企业的特点设计了一个保险业CRM数据挖掘应用系统。详细地介绍了该系统的体系结构、数据清洗、数据库设计、多维分析等设计过程,实践表明该系统具有较强的通用性和可扩展性。其次,本文针对保险业实施CRM过程中的具体需求,在深入分析了保险CRM特点的基础上,重点研究了聚类分析技术在保险业CRM应用中所要解决的关键问题,并改进了k-means算法,减小了噪声和孤立点对聚类性能的影响。最后,将改进的k-means算法运用到保险CRM系统的客户细分研究和实际应用中,实现了对保险客户群的细分,得出了有价值的信息,从而达到了保险企业针对不同的客户群进行差异化营销、差异化服务的目的,提高了保险企业核心竞争力。