计算机技术发展的历史在某种意义上也是数据自动采集、生成和处理的历史。目前，全球为各行各业服务的数据库不仅在数量上快速增长，而且在规模上也越来越大。数据挖掘正是在这样的应用需求背景下产生并迅速发展起来的一个重要的研究领域。随着我国保险体制改革的深化，WTO的加入，国外保险公司的全面进入，我国保险业的竞争也日趋激烈。与其他行业相比，保险业拥有更多有关客户的数据，谁能正确地挖掘与分析隐含这些数据中的知识，谁就能更好地控制客户理赔风险，同时又可以向客户提供更好的保险产品与服务，从而在竞争中获胜。国内对这方面的研究还刚刚起步，国外在这方面已经大大地领先于国内。因此，研究数据挖掘技术在我国保险业中的应用具有重要的价值。数据挖掘技术是先进的信息处理技术，汽车保险是随着汽车工业的加速发展和人民生活水平的提高而发展起来的一种保险业务，随着汽车工业的加速发展和人们购买力的增加，保险公司如何有效地利用已有的数据来改革和推动自己的保险业务，已经成为各保险公司共同关注的问题。本文阐述了汽车保险业的现状，数据挖掘技术的分类、方法、应用流程；探讨了汽车保险业务决策中数据挖掘技术的模型及算法。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系统，重点研究了如何应用数据挖掘技术来提高车险的分析水平，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CTree软件对模型进行了进一步的验证和评价。