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提及汽车救援，脑海里首先浮现的是路边焦虑的司机在焦急等待的景象。如何让司机等待的时间更短，更快捷的援助司机脱离困境，一直是安联全球救援的使命。
总部位于德国的安联集团是全球第二大保险公司，全球第一大资产管理公司。而旗下的安联全球救援（以下简称“安联救援”，安联全球救援的中国分支机构是安援救援管理服务北京有限公司）的主营业务是汽车道路救援，并且延伸到医疗紧急救援、旅行保险以及电子商务等多个领域。
对于安联救援现在主营的汽车道路救援而言，实质是B2B2C的模式，具体又分为两种：第一种、安联救援给汽车厂商提供道路救援服务，但最终服务的还是车主或者司机；第二种，安联为保险公司的车险客户提供救援服务，但最终也是服务于车主或司机。现在，安联救援超过95％的业务通过线上平台完成与实现，整个流程智能、快捷。
打造5分钟快速响应
安联救援的要求是，接到呼叫救援的电话5分钟之内必须派车出去。——这样近乎严苛的指标，依赖背后看不见的系统的支撑。
安联救援把自己打造成为灵活的中间平台：向上连接保险公司与汽车厂商；向下连接驾驶客户以及8000多个服务网络。当安联这个平台接到来自司机的救援请求后，安联快速分析需求，快速派单给对应的服务提供商让其提供服务，与此同时，又将相关所有信息传给对应保险公司与汽车厂商备案。
安援救援管理服务（北京）有限公司IT总监张介绍，安联救援的呼叫中心分为7个班次倒班，对接线员的要求首先应该具备相应的汽车专业知识，其次要同时联络司机和安联救援的服务供应商，相当于一个具备综合汽车救援知识的快速协调员。首先接单，然后做诊断，快速派单出去（通过安联救援的信息平台把信息尽快的传达到服务供应商），最后服务供应商对坏车进行救援、维修。
整个过程IT与业务严丝合缝的结合。通过系统对接和呼叫中心对接实现与保险公司的工单自动化处理流程，通过系统对接和短信，移动终端，车联网模式实现供应商的自动选择及工单派遣，状态恢复和满意度调查甚至都能在全自动系统层面完成。
通过车联网模式实现与车商、运营商的信息流共享和全自动流程体验，通过车联网模式实现高效率的故障车远程故障诊断，减少了工单派遣的时间，提高了供应商救援场景的准确性。安联救援的呼叫中心接到电话5分钟内派车出去得以实现。
对于安联救援来说，最大的挑战是在极端天气面前，突然暴增的救援需求。譬如让人难忘的2012年7月21日北京大暴雨，就在那个周末，安联救援两天就处理了12154个求援案件，比平时翻了一倍多。用尽了在北京所储备的6辆专属拖车后，安联救援还通过服务网络，紧急从山东、河北、山西等地调来了66辆救援车入京进行支援。
为了能应对此类突发的暴增业务需求，安联救援需要更强大的运营能力和IT支撑。就在“7·21”北京特大暴雨前，安联救援已经计划建设一个新的运营中心和北京遥相呼应，满足灾备和业务持续性的需求，通过提升IT和呼叫中心的实力，在满足现有业务的同时获取更多新业务。
安联救援选择在成都高新软件园区设立了继北京外的中国第二救援运营中心。富士通帮助安联救援来打造成都数据中心，考虑到软件许可、运维服务、人员成本等长期因素，采用虚拟化的云计算架构。
以前，成都数据中心200台客户端用来支持700人次的用户，现在通过完全虚拟化的方式只需要0.2个全职工程师支持就可完成；而如果采用传统模式，每个人都配置笔记本或者台式机，无论是软件许可还是运维支持都将大幅增加。光这一点就极大地节省了人力和运维费用。
张介绍，成都数据中心建成后遭遇雅安地震。成都也有强烈震感。他当时人在北京，心却在成都，担忧成都数据中心的机房。但是如果强烈的震动导致机柜中的硬盘大面积出现问题，引发数据丢失，后果就难以想象。张和他的团队紧急观看成都数据中心的实时监控视频，当时可以看见整个机架和机房在不停的抖动。
地震后，安联救援成都IT部门的同事和富士通都立即对所有的硬件设备进行了检查，发现机柜的整体平衡非常良好，即便那么强烈的震动，机柜也没有移位，并且其中的设备也都非常稳定，事后没有出现任何问题。
支持汽车救援模式创新
安联救援的业务模式不仅仅和IT严丝合缝的结合，而且业务模式的创新都基于严格细致的数据建模和分析基础上。如何让客户在快捷性、经济性、时效性上达到最佳平衡其实是对后台提出的更高要求。
就道路救援来说，现在最“短、平、快”、也是应用最多的办法是，接到客户求援后，迅速派拖车去把事故车辆拖到4S店。但这并不是最经济的办法，而且客户事后几天的用车就只能靠4S店来提供备车，所以，能尽量在路旁维修好事故车辆、让用户的事故车辆用途得到尽可能的延续则是更为经济的办法。
安联救援则进行业务创新，尝试增加路旁维修的成功率以及增加路旁维修的覆盖范围，尽量让用户的车的用途尽可能延续。
安联救援管理层根据这个设想进行业务创新，也花了半年时间来进行建模挖掘，才表现出看到的数据是在哪些车型、哪些省份、什么样的救援时间可以实行扩大路旁维修的概率和覆盖范围，减少拖车的发生率和概率。
由于安联救援的业务平台上要对接到保险公司和汽车厂商，下要对接到各个服务网络，流程结束之时，业务数据都会保存下来。安联救援则可以运用这些数据进行数据挖掘，分析与计算。正如上文的“尽可能提高路旁维修成功率，减少拖车的发生率”的创新，安联救援的IT团队搭建了7、8种计算模型，然后半年时间验证实现。诸如此类的创新帮助更多客户更快捷、更经济的实现了救援，提高了客户满意度。
随着汽车不断进入中国家庭，让汽车保有量的直线上升，也给安联救援带来不断增长的业务需求。安联救援和富士通的两个团队从一开始就未雨绸缪，他们对未来3年安联救援业务增长进行了预估，持续稳固和优化汽车道路救援综合平台扩充性和可靠性，推进车联网和移动终端的覆盖范围，开发运维新的旅行保险以及汽车延保平台，并在数据挖掘和分析上对业务创新做了充分的准备。
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