大数据改变保险业 实用的商业分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] 托尼·布比亚（Tony Boobier） 著，宫鑫，刘婷婷，刘畅 译

图书标签:

• 大数据
• 保险
• 商业分析
• 数字化转型
• 风险管理
• 精算
• 数据挖掘
• 金融科技
• 行业4
• 0
• 商业智能

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115480743

版次：1

商品编码：12345088

包装：平装

丛书名： 大数据行业实践与应用译丛

开本：小16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：340

正文语种：中文

编辑推荐

1.本书并非讲述架构和技术细节，而是将提供实战指导作为主要内容，指导企业将数据分析转变为销售目标。本书中广泛且全面的内容借鉴了作者多年来担任各种职务和从事各层级保险业工作的丰富经验，同时借鉴了他在其他领域和学科领域所获取的独特见解。
2.在大数据的背景下，本书为目前及未来的保险分析的应用提供了极富洞察力的见解，涉及保险行业的各种应用，包括财务风险、金融、承保、索赔、营销、财产保险和洪水风险、责任保险、人寿和养老金、人员和人才管理等。本书进一步大胆地提供了关于数据分析实施方法的实用解释和指导。

内容简介

为了在各个行业保持竞争力，将数据和分析整合到企业的各个方面变得越来越重要。保险行业正经历着结构的变革，因为技术不仅改变了行业发展的商业模式，还改变了整个行业的运营方式。
本书解释了保险业发生的变化，并帮助那些未来准备从事保险行业的人员在保险业的发展中取得成功。本书由在保险业和技术行业工作的专家撰写，是从事保险业工作的人员的参考指南。

作者简介

Tony Boobier在保险行业拥有40多年的丰富经验，拥有工程、保险、营销和供应链管理方面的专业资格。在漫长而多样的职业生涯中，他在公共和私人领域担任过高等职务，涉及工程、建筑、金融以及新近的技术。他对商业智能和数据分析的应用有着深刻的理解，并在服务和交付机构的运作和管理方面取得了成功。他在英国工作多年，有着丰富的国际经验。他不仅是一名国际评论员，经常写作，演讲，还是一个未来主义者。

目录

第 1章　介绍——新的“真正业务”　1
1．1正在转型之际　3
1．1．1大数据由其特征定义　5
1．1．2数据分析的层次结构以及如何从数据中获取价值　8
1．1．3下一代数据分析　10
1．1．4数据与分析　11
1．2所有保险公司的大数据分析　12
1．2．1 3个关键要求　12
1．2．2中介机构的角色　15
1．2．3地理空间角度　16
1．2．4数据分析与物联网　17
1．2．5规模效益或劣势　18
1．3数据分析到底是如何运行的　20
1．3．1商业智能　21
1．3．2预测分析　24
1．3．3规范分析　26
1．3．4认知计算　27
注释　28
第 2章　数据分析与财务部门　29
2．1财务的挑战　31
2．2绩效管理和综合决策　32
2．3财务与保险　33
2．4报告与监管信息披露　35
2．5公认会计原则和国际财务报告准则　35
2．6合并、收购与撤资　37
2．7透明度、虚假陈述、证券立法以及《萨班斯法案》　38
2．8社交媒体与财务分析　39
2．9销售管理和销售渠道　40
2．9．1代理商和“生产商”　41
2．9．2销售管理　42
注释　43
第3章　管理保险企业的财务风险　45
3．1《偿付能力监管标准II》　46
3．2《偿付能力监管标准II》、云计算和共享服务　49
3．3资产利润最大化　50
3．4《偿付能力监管标准II》和国际财务报告准则　51
3．5首席风险官的角色转变　52
3．6首席风险官作为客户需求向导　55
3．7数据分析与不可预见性的挑战　55
3．8再保险的重要性　56
3．9风险调整决策　57
注释　60
第4章　承保　61
4．1承保和大数据　63
4．2特殊险种的承保　65
4．3远程信息处理和UBI作为一种承保工具　66
4．4为避免欺诈行为进行承保　68
4．5数据分析与建筑信息管理　69
注释　71
第5章　索赔与“关键时刻”　73
5．1“赔偿”和合同权利　74
5．2索赔欺诈　75
5．2．1机会主义欺诈　76
5．2．2有组织的欺诈　77
5．3房产维修和供应链管理　80
5．4汽车维修　86
5．5复杂的国内索赔处理的转变　88
5．5．1“数字调查员”　88
5．5．2索赔过程中的潜在变化　90
5．5．3供应商生态系统的重塑　92
5．6检查的级别　93
5．6．1储备金　94
5．6．2营业中断　95
5．6．3代位追偿原则　97
5．7汽车评估和损失理算　98
5．7．1汽车评估　98
5．7．2损失理算　100
5．7．3房产索赔网络　101
5．7．4网络安全索赔的理算　104
5．7．5理算时的人口定时炸弹　105
注释　106
第6章　数据分析和营销　107
6．1客户获取和保留　110
6．2社交媒体分析（SMA）　113
6．3人口统计学和人口为何重要　115
6．4细分　116
6．5推广策略　118
6．6品牌与定价　119
6．7价格优化　120
6．8服务交付对成功营销的影响　121
6．9快速开发新产品　121
6．10“敏捷性”的挑战　122
6．11“敏捷性”与更大的风险　124
6．12数字客户、多向和全渠道　124
6．13索赔服务在营销中的重要性　125
注释　127
第7章　财产保险　129
7．1洪水　131
7．1．1预测洪水损害的成本和可能性　131
7．1．2数据分析和干燥过程　133
7．2火灾　134
7．3地面下沉　137
7．4冰雹　141
7．5飓风　143
7．6恐怖主义　145
7．7索赔程序和“数字客户” 　146
注释　148
第8章　责任保险与数据分析　151
8．1雇主的责任和“劳工赔偿” 　152
8．1．1“劳工赔偿”索赔中的欺诈　153
8．1．2雇主的责任险　155
8．1．3预期损失索赔的有效分类　156
8．2公众责任　157
8．3产品责任　158
8．4董事及高级管理人员责任　159
注释　160
第9章　人寿保险与养老保险　161
9．1人寿保险与普通保险的差异　163
9．2人寿保险的基础　165
9．3死亡问题　165
9．4大数据在死亡率中的作用　167
9．5在不稳定的经济中购买人寿保险　168
9．6人寿保险公司如何与年轻人交流　169
9．7老年人的人寿和养老金　170
9．8数字时代的人寿和养老金福利　172
9．9人寿保险和银行保险业　175
注释　177
第 10章　位置的重要性　179
10．1位置分析　180
10．1．1地理定位专家的新角色　181
10．1．2共享位置信息　181
10．1．3地理编码　182
10．1．4欺诈调查中的位置分析　183
10．1．5恐怖主义风险的位置分析　183
10．1．6位置分析和洪水　184
10．1．7位置分析、货物和盗窃　186
10．2远程信息处理和UBI　187
10．2．1远程信息处理的历史　188
10．2．2欺诈检测的远程信息处理　189
10．2．3对汽车保险公司的影响如何　190
10．2．4远程信息处理和车辆仪表盘设计　191
10．2．5远程信息处理与监管　192
10．2．6远程信息处理——不仅仅是技术　194
10．2．7其他领域的UBI　195
10．2．8商业保险中的远程信息处理　196
注释　198
第 11章　数据分析和保险人　201
11．1人才管理　202
11．1．1新能力的需求　203
11．1．2基本素质和能力　205
11．2人才、就业和未来的保险　208
11．3学习和知识转移　209
11．3．1阅读材料　211
11．3．2正式资格和结构化学习　211
11．3．3面对面培训　212
11．3．4社交媒体与技术　213
11．4领导力和保险分析　215
11．4．1知识与力量　215
11．4．2领导力和影响　216
11．4．3数据分析和其对员工的影响　218
11．4．4了解员工抵制的情况　219
注释　221
第 12章　实施　223
12．1文化和企业　227
12．1．1传播与宣传　232
12．1．2利益相关者对未来的愿景　233
12．2制定策略　234
12．2．1项目赞助　234
12．2．2建立项目计划　236
12．2．3利益相关者管理　237
12．2．4将数据分析视为授权工具　239
12．2．5建立开放和信任的关系　240
12．2．6制定路线图　242
12．2．7实施流程图　243
12．3管理数据　243
12．3．1主数据管理　244
12．3．2数据管控　245
12．3．3数据质量　245
12．3．4数据标准化　246
12．3．5存储和管理数据　247
12．3．6安全　249
12．4工具和技能　250
12．4．1认证与资格　250
12．4．2能力　251
注释　251
第 13章　未来愿景　253
13．1汽车2025　255
13．22025年的数字家庭——“房产远程信息处理”　258
13．3商业保险——数据分析转型　262
13．4专业风险和更深入的洞察力　264
13．52025年：人寿和养老行业的转型　266
13．6外包和远离非核心活动　268
13．7超级供应商的兴起　269
注释　271
第 14章　中国的保险分析　273
14．1介绍　274
14．1．1背景　274
14．1．2“同床异梦”　275
14．1．34个关键领域　276
14．2中国的保险市场　278
14．3数据海洋　281
14．4人才管理与创新　282
14．5 中国保险的创业　283
14．6中国保险业的“金融科技”和“保险科技”　286
14．7中国目前使用的保险分析　289
14．7．1中国的远程信息处理　291
14．7．2联网家庭　292
14．7．3数据分析与医疗　293
14．7．4认知分析与人工智能的发展　294
14．8中国未来的愿景　297
14．8．1中国保险公司的持续增长创造了新的观念　297
14．8．2中国医疗的追根溯源以及展望未来　298
14．8．3联网汽车解决了交通堵塞的问题　299
14．8．4微信作为主要分销商进入保险市场　299
注释　300
第 15章　结论与思考　303
15．1挑战的广度　306
15．2结语　307
注释　309
附录A　推荐阅读　311
附录B　预期寿命达到100岁的数据摘要　315
附录C　实施流程图　321
附录D　推荐的保险媒体　337
附录E　专业保险机构　339

数据洪流中的洞察：智能驱动的保险未来 在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是数字的堆砌，而是蕴藏着无限商业价值的宝藏。尤其是在保险业，一个传统上依赖经验和统计模型的行业，数据正以前所未有的力量重塑其核心业务流程、风险管理能力以及客户互动方式。本书《大数据改变保险业：实用的商业分析》正是聚焦于这一深刻变革，它不是对现有保险理论的简单复述，也不是对理论模型的抽象罗列，而是深入探究大数据分析如何为保险业带来可量化的商业价值，并提供一套切实可行的分析框架和方法论，帮助保险从业者驾驭数据洪流，实现业务的智能化升级。 一、大数据之于保险：一场颠覆性的思维革命 长久以来，保险业的运营模式在很大程度上依赖于宏观统计数据、精算模型以及风险评估。然而，随着科技的飞速发展，从物联网设备、社交媒体、移动应用程序到交易记录，海量、多源、异构的“大数据”以前所未有的速度产生并积累。这些数据包含了比传统数据更丰富、更精细的个体行为、偏好、风险暴露等信息，为保险公司提供了前所未有的洞察机会。 本书的核心观点在于，大数据不仅仅是“更多的数据”，更是“更聪明的数据”。它强调的不是收集数据的数量，而是如何从数据中提炼出有价值的商业洞察，并将这些洞察转化为可执行的商业策略。这意味着保险公司需要一场思维模式的根本性转变，从被动的信息收集者转变为主动的数据驱动型决策者。这种转变将贯穿于保险业务的每一个环节，从产品设计、定价策略、风险评估、欺诈检测，到客户服务、营销推广、理赔处理，乃至公司战略的制定。 二、破译数据密码：实用的商业分析方法论 《大数据改变保险业：实用的商业分析》并非空谈理论，而是强调“实用的”商业分析。这意味着书中将详细阐述一系列经过实践检验、能够直接应用于保险业务的数据分析方法和技术。这些方法论将帮助保险公司： 理解客户，重塑客户体验： 精细化客户画像： 通过整合内外部多维度数据，如历史购买记录、社交行为、地理位置信息、健康数据（在合规前提下）等，构建比传统人口统计学信息更丰富、更动态的客户画像。这能帮助保险公司精准识别客户需求，预测客户流失风险，并进行个性化产品推荐。 情感分析与社交聆听： 利用自然语言处理（NLP）技术分析客户在社交媒体、客服互动中的文本和语音信息，捕捉客户的情感倾向、抱怨点和满意度，从而及时响应客户需求，优化客户服务。 客户生命周期管理： 通过数据分析追踪客户在不同生命周期阶段的行为和需求变化，设计更有针对性的营销活动和增值服务，提升客户忠诚度和终身价值。 优化风险评估与定价： 行为风险模型： 引入基于个体行为数据的风险模型，如驾驶行为分析（通过车载设备）、健康习惯追踪（通过可穿戴设备）、甚至网络浏览行为（在合规前提下）等，实现更精细化的风险评估和差异化定价。例如，对于驾驶安全者提供更低的保费，对于关注健康生活方式的人群提供个性化的健康保险方案。 情境化风险预测： 结合实时环境数据（如天气、交通状况、公共卫生事件等）与个体风险数据，进行更动态、更精准的风险预测，从而更有效地调整风险敞口和定价策略。 反欺诈智能识别： 利用机器学习算法分析海量的理赔数据，识别异常模式和可疑行为，大幅提高欺诈案件的发现率，减少经济损失。例如，通过分析索赔描述、相关方关系、历史索赔记录等，识别出潜在的欺诈团伙或虚假索赔。 驱动产品创新与服务升级： 需求导向的产品设计： 通过分析市场趋势、客户反馈以及行为数据，识别尚未满足的市场需求，从而设计出更具竞争力、更能满足细分客户群体需求的新型保险产品。例如，为新兴职业群体定制“零工经济”保险，或为注重健康生活方式的用户设计“健康激励”保险。 嵌入式保险与场景化服务： 将保险服务无缝嵌入到客户生活的各个场景中，例如在电商平台购买商品时提供商品意外险，在出行前提供行程延误险。这种方式不仅提升了客户便利性，也增加了保险产品的覆盖范围。 基于数据的理赔自动化与优化： 利用数据分析和自动化技术，简化理赔流程，提高理赔效率和准确性。例如，通过图像识别技术自动评估车损程度，通过自然语言处理技术自动解析医疗报告，从而加速理赔速度，提升客户满意度。 提升运营效率与降低成本： 营销活动精准化： 利用客户数据分析，识别最有可能购买特定产品的客户群体，制定精准的营销策略，提高营销投入回报率。 风险管理优化： 通过数据分析更准确地预测和量化风险，实现更优的资本配置和风险分散策略。 流程自动化： 将数据分析能力应用于客服、核保、理赔等环节，实现部分流程的自动化，降低人力成本，提高效率。 三、构建数据驱动的保险组织：战略、技术与人才的协同 数据分析能力的提升并非仅仅是技术问题，更需要组织战略、技术架构以及人才队伍的协同支持。本书将深入探讨： 数据战略的顶层设计： 如何制定符合公司整体战略的数据愿景和路线图，明确数据应用的优先级和关键成功因素。 技术架构的演进： 构建强大的数据基础设施，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化平台。强调云原生、微服务架构以及与新兴技术（如人工智能、区块链）的集成。 数据治理与合规： 在大数据应用过程中，数据安全、隐私保护和合规性至关重要。本书将探讨如何建立健全的数据治理体系，确保数据在收集、使用、存储过程中的安全性和合规性。 数据人才的培养与引进： 识别并培养具备数据分析、业务理解和沟通能力的复合型人才，建立高绩效的数据科学团队。 结语 《大数据改变保险业：实用的商业分析》旨在为保险业从业者提供一本集理论指导、方法论阐述、实操案例参考于一体的案头读物。它不是一个终点，而是一个起点，它将激发从业者对大数据潜力的更深层次思考，并提供一套切实可行的工具和方法，帮助他们在激烈的市场竞争中，以数据为桨，以分析为帆，驶向更智能、更高效、更以客户为中心的保险未来。本书相信，掌握并善用大数据分析，将是保险公司在数字时代脱颖而出、实现可持续发展的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就颇具匠心，色彩运用大胆而富有科技感，深蓝与亮橙的碰撞，仿佛在诉说着传统保险业与新兴大数据技术融合所激发的无限可能。翻开扉页，一种严谨而又不失活力的学术气息扑面而来，仿佛一位经验丰富的行业前辈正准备与你分享他的洞见。书名“大数据改变保险业：实用的商业分析”本身就极具吸引力，直指行业痛点与未来趋势，让人迫不及待地想一探究竟。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在保险行业摸爬滚打了多年的从业者，我深知传统风控模式的局限性，以及信息孤岛带来的效率低下。这本书的出现，简直像久旱逢甘霖，为我们指明了方向。它没有泛泛而谈大数据的高深理论，而是聚焦于如何将这些理论落地，如何在实际业务中构建有价值的商业分析模型。书中那些详实的案例分析，特别是关于精准定价、反欺诈以及客户画像的章节，让我如醍醐灌顶，看到了提升运营效率、优化产品设计、增强客户体验的全新路径。

评分☆☆☆☆☆

我一直对保险行业的数据驱动转型充满好奇，也读过不少相关的书籍，但大多流于表面，缺乏深入的实操指导。这本《大数据改变保险业：实用的商业分析》则完全不同。它不仅仅是一本书，更像是一本操作手册，充满了可执行的建议和切实可行的方案。作者从宏观的行业趋势分析，到微观的具体技术实现，都进行了深入浅出的讲解。特别是关于机器学习在理赔自动化、产品个性化推荐等方面的应用，让我对未来保险服务的智能化有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常平实，没有过多的技术术语堆砌，即使是非技术背景的读者也能轻松理解。作者善于用生动的比喻和清晰的逻辑来阐述复杂的概念，使得大数据在保险领域的应用不再是高高在上的空中楼阁，而是触手可及的实际工具。我特别欣赏书中对于数据治理、数据安全以及合规性问题的探讨，这恰恰是大数据应用中常常被忽视却至关重要的环节。这本书不仅教授了“怎么做”，更强调了“如何做好”。

评分☆☆☆☆☆

从内容编排上看，这本书结构清晰，逻辑性强。每一章节都围绕着“大数据如何改变保险业”这一核心主题展开，并紧密结合“实用的商业分析”这一副标题。从数据采集、清洗、处理，到模型构建、评估与部署，再到最终的商业价值实现，作者都进行了详尽的论述。书中穿插的图表和数据可视化，也使得信息更加直观易懂。这本书不仅适合保险行业的专业人士，对于金融科技领域的开发者、数据分析师，甚至是对保险业未来发展感兴趣的普通读者，都具有极高的阅读价值。