2003年1月1日，我国正式实行机动车辆保险改革，赋予各保险公司自行制定车险条款费率体系的权利。这为我国车险业务快速与国际接轨创造了条件，使国内保险公司可以在外资保险公司进入之前，通过在车险产品、价格、服务上展开全方位的竞争，先行成熟起来；同时，也为保险公司带来了一些亟待解决的问题。随着国内车险费率条款体系的自由化、保险市场的逐步放开和外资保险公司的进入，车险市场的竞争越来越激烈，市场格局变幻莫测，而客户则是永恒的主题。 车险业务的特点决定了客户关系管理(CRM)在其经营过程中的重要地位，而有效的客户关系管理必须建立在强有力的数据分析的基础上。车险业务拥有海量的数据，一方面为保险公司进行数据分析提供了基础；另一方面，也使得数据分析的难度大大增加。如何使浩如烟海的车险业务数据真正转变成为保险公司商业决策的知识财富，从而有效地支持车险客户关系管理的决策和实施? 本文通过对于车险业务的现状、问题和发展趋势的分析，提出了将数据挖掘技术应用到车险CRM系统，重点研究了如何应用数据挖掘技术来提高车险CRM的分析水平，并针对客户风险分析、投保行为分析、客户价值分析和欺诈识别四个商业主题的应用进行了数据挖掘流程设计和建模，并利用国际知名的数据挖掘软件SAS Enterprise Miner 4.1对模型进行了进一步的验证和评价。 本文得出了一些对于车险客户关系管理具有决策支持意义的结论，但更重要的意义在于将数据挖掘技术在车险业务中的应用创新，而现在正是新的车险制度开始实行的第一年，希望本文能为保险公司提高车险客户关系管理水平提供帮助。