大數據改變保險業 實用的商業分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 托尼·布比亞（Tony Boobier） 著，宮鑫，劉婷婷，劉暢 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 保險
• 商業分析
• 數字化轉型
• 風險管理
• 精算
• 數據挖掘
• 金融科技
• 行業4
• 0
• 商業智能

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115480743

版次：1

商品編碼：12345088

包裝：平裝

叢書名： 大數據行業實踐與應用譯叢

開本：小16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：340

正文語種：中文

編輯推薦

1.本書並非講述架構和技術細節，而是將提供實戰指導作為主要內容，指導企業將數據分析轉變為銷售目標。本書中廣泛且全麵的內容藉鑒瞭作者多年來擔任各種職務和從事各層級保險業工作的豐富經驗，同時藉鑒瞭他在其他領域和學科領域所獲取的獨特見解。
2.在大數據的背景下，本書為目前及未來的保險分析的應用提供瞭極富洞察力的見解，涉及保險行業的各種應用，包括財務風險、金融、承保、索賠、營銷、財産保險和洪水風險、責任保險、人壽和養老金、人員和人纔管理等。本書進一步大膽地提供瞭關於數據分析實施方法的實用解釋和指導。

內容簡介

為瞭在各個行業保持競爭力，將數據和分析整閤到企業的各個方麵變得越來越重要。保險行業正經曆著結構的變革，因為技術不僅改變瞭行業發展的商業模式，還改變瞭整個行業的運營方式。
本書解釋瞭保險業發生的變化，並幫助那些未來準備從事保險行業的人員在保險業的發展中取得成功。本書由在保險業和技術行業工作的專傢撰寫，是從事保險業工作的人員的參考指南。

作者簡介

Tony Boobier在保險行業擁有40多年的豐富經驗，擁有工程、保險、營銷和供應鏈管理方麵的專業資格。在漫長而多樣的職業生涯中，他在公共和私人領域擔任過高等職務，涉及工程、建築、金融以及新近的技術。他對商業智能和數據分析的應用有著深刻的理解，並在服務和交付機構的運作和管理方麵取得瞭成功。他在英國工作多年，有著豐富的國際經驗。他不僅是一名國際評論員，經常寫作，演講，還是一個未來主義者。

目錄

第 1章　介紹——新的“真正業務”　1
1．1正在轉型之際　3
1．1．1大數據由其特徵定義　5
1．1．2數據分析的層次結構以及如何從數據中獲取價值　8
1．1．3下一代數據分析　10
1．1．4數據與分析　11
1．2所有保險公司的大數據分析　12
1．2．1 3個關鍵要求　12
1．2．2中介機構的角色　15
1．2．3地理空間角度　16
1．2．4數據分析與物聯網　17
1．2．5規模效益或劣勢　18
1．3數據分析到底是如何運行的　20
1．3．1商業智能　21
1．3．2預測分析　24
1．3．3規範分析　26
1．3．4認知計算　27
注釋　28
第 2章　數據分析與財務部門　29
2．1財務的挑戰　31
2．2績效管理和綜閤決策　32
2．3財務與保險　33
2．4報告與監管信息披露　35
2．5公認會計原則和國際財務報告準則　35
2．6閤並、收購與撤資　37
2．7透明度、虛假陳述、證券立法以及《薩班斯法案》　38
2．8社交媒體與財務分析　39
2．9銷售管理和銷售渠道　40
2．9．1代理商和“生産商”　41
2．9．2銷售管理　42
注釋　43
第3章　管理保險企業的財務風險　45
3．1《償付能力監管標準II》　46
3．2《償付能力監管標準II》、雲計算和共享服務　49
3．3資産利潤最大化　50
3．4《償付能力監管標準II》和國際財務報告準則　51
3．5首席風險官的角色轉變　52
3．6首席風險官作為客戶需求嚮導　55
3．7數據分析與不可預見性的挑戰　55
3．8再保險的重要性　56
3．9風險調整決策　57
注釋　60
第4章　承保　61
4．1承保和大數據　63
4．2特殊險種的承保　65
4．3遠程信息處理和UBI作為一種承保工具　66
4．4為避免欺詐行為進行承保　68
4．5數據分析與建築信息管理　69
注釋　71
第5章　索賠與“關鍵時刻”　73
5．1“賠償”和閤同權利　74
5．2索賠欺詐　75
5．2．1機會主義欺詐　76
5．2．2有組織的欺詐　77
5．3房産維修和供應鏈管理　80
5．4汽車維修　86
5．5復雜的國內索賠處理的轉變　88
5．5．1“數字調查員”　88
5．5．2索賠過程中的潛在變化　90
5．5．3供應商生態係統的重塑　92
5．6檢查的級彆　93
5．6．1儲備金　94
5．6．2營業中斷　95
5．6．3代位追償原則　97
5．7汽車評估和損失理算　98
5．7．1汽車評估　98
5．7．2損失理算　100
5．7．3房産索賠網絡　101
5．7．4網絡安全索賠的理算　104
5．7．5理算時的人口定時炸彈　105
注釋　106
第6章　數據分析和營銷　107
6．1客戶獲取和保留　110
6．2社交媒體分析（SMA）　113
6．3人口統計學和人口為何重要　115
6．4細分　116
6．5推廣策略　118
6．6品牌與定價　119
6．7價格優化　120
6．8服務交付對成功營銷的影響　121
6．9快速開發新産品　121
6．10“敏捷性”的挑戰　122
6．11“敏捷性”與更大的風險　124
6．12數字客戶、多嚮和全渠道　124
6．13索賠服務在營銷中的重要性　125
注釋　127
第7章　財産保險　129
7．1洪水　131
7．1．1預測洪水損害的成本和可能性　131
7．1．2數據分析和乾燥過程　133
7．2火災　134
7．3地麵下沉　137
7．4冰雹　141
7．5颶風　143
7．6恐怖主義　145
7．7索賠程序和“數字客戶” 　146
注釋　148
第8章　責任保險與數據分析　151
8．1雇主的責任和“勞工賠償” 　152
8．1．1“勞工賠償”索賠中的欺詐　153
8．1．2雇主的責任險　155
8．1．3預期損失索賠的有效分類　156
8．2公眾責任　157
8．3産品責任　158
8．4董事及高級管理人員責任　159
注釋　160
第9章　人壽保險與養老保險　161
9．1人壽保險與普通保險的差異　163
9．2人壽保險的基礎　165
9．3死亡問題　165
9．4大數據在死亡率中的作用　167
9．5在不穩定的經濟中購買人壽保險　168
9．6人壽保險公司如何與年輕人交流　169
9．7老年人的人壽和養老金　170
9．8數字時代的人壽和養老金福利　172
9．9人壽保險和銀行保險業　175
注釋　177
第 10章　位置的重要性　179
10．1位置分析　180
10．1．1地理定位專傢的新角色　181
10．1．2共享位置信息　181
10．1．3地理編碼　182
10．1．4欺詐調查中的位置分析　183
10．1．5恐怖主義風險的位置分析　183
10．1．6位置分析和洪水　184
10．1．7位置分析、貨物和盜竊　186
10．2遠程信息處理和UBI　187
10．2．1遠程信息處理的曆史　188
10．2．2欺詐檢測的遠程信息處理　189
10．2．3對汽車保險公司的影響如何　190
10．2．4遠程信息處理和車輛儀錶盤設計　191
10．2．5遠程信息處理與監管　192
10．2．6遠程信息處理——不僅僅是技術　194
10．2．7其他領域的UBI　195
10．2．8商業保險中的遠程信息處理　196
注釋　198
第 11章　數據分析和保險人　201
11．1人纔管理　202
11．1．1新能力的需求　203
11．1．2基本素質和能力　205
11．2人纔、就業和未來的保險　208
11．3學習和知識轉移　209
11．3．1閱讀材料　211
11．3．2正式資格和結構化學習　211
11．3．3麵對麵培訓　212
11．3．4社交媒體與技術　213
11．4領導力和保險分析　215
11．4．1知識與力量　215
11．4．2領導力和影響　216
11．4．3數據分析和其對員工的影響　218
11．4．4瞭解員工抵製的情況　219
注釋　221
第 12章　實施　223
12．1文化和企業　227
12．1．1傳播與宣傳　232
12．1．2利益相關者對未來的願景　233
12．2製定策略　234
12．2．1項目贊助　234
12．2．2建立項目計劃　236
12．2．3利益相關者管理　237
12．2．4將數據分析視為授權工具　239
12．2．5建立開放和信任的關係　240
12．2．6製定路綫圖　242
12．2．7實施流程圖　243
12．3管理數據　243
12．3．1主數據管理　244
12．3．2數據管控　245
12．3．3數據質量　245
12．3．4數據標準化　246
12．3．5存儲和管理數據　247
12．3．6安全　249
12．4工具和技能　250
12．4．1認證與資格　250
12．4．2能力　251
注釋　251
第 13章　未來願景　253
13．1汽車2025　255
13．22025年的數字傢庭——“房産遠程信息處理”　258
13．3商業保險——數據分析轉型　262
13．4專業風險和更深入的洞察力　264
13．52025年：人壽和養老行業的轉型　266
13．6外包和遠離非核心活動　268
13．7超級供應商的興起　269
注釋　271
第 14章　中國的保險分析　273
14．1介紹　274
14．1．1背景　274
14．1．2“同床異夢”　275
14．1．34個關鍵領域　276
14．2中國的保險市場　278
14．3數據海洋　281
14．4人纔管理與創新　282
14．5 中國保險的創業　283
14．6中國保險業的“金融科技”和“保險科技”　286
14．7中國目前使用的保險分析　289
14．7．1中國的遠程信息處理　291
14．7．2聯網傢庭　292
14．7．3數據分析與醫療　293
14．7．4認知分析與人工智能的發展　294
14．8中國未來的願景　297
14．8．1中國保險公司的持續增長創造瞭新的觀念　297
14．8．2中國醫療的追根溯源以及展望未來　298
14．8．3聯網汽車解決瞭交通堵塞的問題　299
14．8．4微信作為主要分銷商進入保險市場　299
注釋　300
第 15章　結論與思考　303
15．1挑戰的廣度　306
15．2結語　307
注釋　309
附錄A　推薦閱讀　311
附錄B　預期壽命達到100歲的數據摘要　315
附錄C　實施流程圖　321
附錄D　推薦的保險媒體　337
附錄E　專業保險機構　339

數據洪流中的洞察：智能驅動的保險未來 在這個信息爆炸的時代，數據不再僅僅是數字的堆砌，而是蘊藏著無限商業價值的寶藏。尤其是在保險業，一個傳統上依賴經驗和統計模型的行業，數據正以前所未有的力量重塑其核心業務流程、風險管理能力以及客戶互動方式。本書《大數據改變保險業：實用的商業分析》正是聚焦於這一深刻變革，它不是對現有保險理論的簡單復述，也不是對理論模型的抽象羅列，而是深入探究大數據分析如何為保險業帶來可量化的商業價值，並提供一套切實可行的分析框架和方法論，幫助保險從業者駕馭數據洪流，實現業務的智能化升級。 一、大數據之於保險：一場顛覆性的思維革命 長久以來，保險業的運營模式在很大程度上依賴於宏觀統計數據、精算模型以及風險評估。然而，隨著科技的飛速發展，從物聯網設備、社交媒體、移動應用程序到交易記錄，海量、多源、異構的“大數據”以前所未有的速度産生並積纍。這些數據包含瞭比傳統數據更豐富、更精細的個體行為、偏好、風險暴露等信息，為保險公司提供瞭前所未有的洞察機會。 本書的核心觀點在於，大數據不僅僅是“更多的數據”，更是“更聰明的數據”。它強調的不是收集數據的數量，而是如何從數據中提煉齣有價值的商業洞察，並將這些洞察轉化為可執行的商業策略。這意味著保險公司需要一場思維模式的根本性轉變，從被動的信息收集者轉變為主動的數據驅動型決策者。這種轉變將貫穿於保險業務的每一個環節，從産品設計、定價策略、風險評估、欺詐檢測，到客戶服務、營銷推廣、理賠處理，乃至公司戰略的製定。 二、破譯數據密碼：實用的商業分析方法論 《大數據改變保險業：實用的商業分析》並非空談理論，而是強調“實用的”商業分析。這意味著書中將詳細闡述一係列經過實踐檢驗、能夠直接應用於保險業務的數據分析方法和技術。這些方法論將幫助保險公司： 理解客戶，重塑客戶體驗： 精細化客戶畫像： 通過整閤內外部多維度數據，如曆史購買記錄、社交行為、地理位置信息、健康數據（在閤規前提下）等，構建比傳統人口統計學信息更豐富、更動態的客戶畫像。這能幫助保險公司精準識彆客戶需求，預測客戶流失風險，並進行個性化産品推薦。 情感分析與社交聆聽： 利用自然語言處理（NLP）技術分析客戶在社交媒體、客服互動中的文本和語音信息，捕捉客戶的情感傾嚮、抱怨點和滿意度，從而及時響應客戶需求，優化客戶服務。 客戶生命周期管理： 通過數據分析追蹤客戶在不同生命周期階段的行為和需求變化，設計更有針對性的營銷活動和增值服務，提升客戶忠誠度和終身價值。 優化風險評估與定價： 行為風險模型： 引入基於個體行為數據的風險模型，如駕駛行為分析（通過車載設備）、健康習慣追蹤（通過可穿戴設備）、甚至網絡瀏覽行為（在閤規前提下）等，實現更精細化的風險評估和差異化定價。例如，對於駕駛安全者提供更低的保費，對於關注健康生活方式的人群提供個性化的健康保險方案。 情境化風險預測： 結閤實時環境數據（如天氣、交通狀況、公共衛生事件等）與個體風險數據，進行更動態、更精準的風險預測，從而更有效地調整風險敞口和定價策略。 反欺詐智能識彆： 利用機器學習算法分析海量的理賠數據，識彆異常模式和可疑行為，大幅提高欺詐案件的發現率，減少經濟損失。例如，通過分析索賠描述、相關方關係、曆史索賠記錄等，識彆齣潛在的欺詐團夥或虛假索賠。 驅動産品創新與服務升級： 需求導嚮的産品設計： 通過分析市場趨勢、客戶反饋以及行為數據，識彆尚未滿足的市場需求，從而設計齣更具競爭力、更能滿足細分客戶群體需求的新型保險産品。例如，為新興職業群體定製“零工經濟”保險，或為注重健康生活方式的用戶設計“健康激勵”保險。 嵌入式保險與場景化服務： 將保險服務無縫嵌入到客戶生活的各個場景中，例如在電商平颱購買商品時提供商品意外險，在齣行前提供行程延誤險。這種方式不僅提升瞭客戶便利性，也增加瞭保險産品的覆蓋範圍。 基於數據的理賠自動化與優化： 利用數據分析和自動化技術，簡化理賠流程，提高理賠效率和準確性。例如，通過圖像識彆技術自動評估車損程度，通過自然語言處理技術自動解析醫療報告，從而加速理賠速度，提升客戶滿意度。 提升運營效率與降低成本： 營銷活動精準化： 利用客戶數據分析，識彆最有可能購買特定産品的客戶群體，製定精準的營銷策略，提高營銷投入迴報率。 風險管理優化： 通過數據分析更準確地預測和量化風險，實現更優的資本配置和風險分散策略。 流程自動化： 將數據分析能力應用於客服、核保、理賠等環節，實現部分流程的自動化，降低人力成本，提高效率。 三、構建數據驅動的保險組織：戰略、技術與人纔的協同 數據分析能力的提升並非僅僅是技術問題，更需要組織戰略、技術架構以及人纔隊伍的協同支持。本書將深入探討： 數據戰略的頂層設計： 如何製定符閤公司整體戰略的數據願景和路綫圖，明確數據應用的優先級和關鍵成功因素。 技術架構的演進： 構建強大的數據基礎設施，包括數據采集、存儲、處理、分析和可視化平颱。強調雲原生、微服務架構以及與新興技術（如人工智能、區塊鏈）的集成。 數據治理與閤規： 在大數據應用過程中，數據安全、隱私保護和閤規性至關重要。本書將探討如何建立健全的數據治理體係，確保數據在收集、使用、存儲過程中的安全性和閤規性。 數據人纔的培養與引進： 識彆並培養具備數據分析、業務理解和溝通能力的復閤型人纔，建立高績效的數據科學團隊。 結語 《大數據改變保險業：實用的商業分析》旨在為保險業從業者提供一本集理論指導、方法論闡述、實操案例參考於一體的案頭讀物。它不是一個終點，而是一個起點，它將激發從業者對大數據潛力的更深層次思考，並提供一套切實可行的工具和方法，幫助他們在激烈的市場競爭中，以數據為槳，以分析為帆，駛嚮更智能、更高效、更以客戶為中心的保險未來。本書相信，掌握並善用大數據分析，將是保險公司在數字時代脫穎而齣、實現可持續發展的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

我一直對保險行業的數據驅動轉型充滿好奇，也讀過不少相關的書籍，但大多流於錶麵，缺乏深入的實操指導。這本《大數據改變保險業：實用的商業分析》則完全不同。它不僅僅是一本書，更像是一本操作手冊，充滿瞭可執行的建議和切實可行的方案。作者從宏觀的行業趨勢分析，到微觀的具體技術實現，都進行瞭深入淺齣的講解。特彆是關於機器學習在理賠自動化、産品個性化推薦等方麵的應用，讓我對未來保險服務的智能化有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

從內容編排上看，這本書結構清晰，邏輯性強。每一章節都圍繞著“大數據如何改變保險業”這一核心主題展開，並緊密結閤“實用的商業分析”這一副標題。從數據采集、清洗、處理，到模型構建、評估與部署，再到最終的商業價值實現，作者都進行瞭詳盡的論述。書中穿插的圖錶和數據可視化，也使得信息更加直觀易懂。這本書不僅適閤保險行業的專業人士，對於金融科技領域的開發者、數據分析師，甚至是對保險業未來發展感興趣的普通讀者，都具有極高的閱讀價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在保險行業摸爬滾打瞭多年的從業者，我深知傳統風控模式的局限性，以及信息孤島帶來的效率低下。這本書的齣現，簡直像久旱逢甘霖，為我們指明瞭方嚮。它沒有泛泛而談大數據的高深理論，而是聚焦於如何將這些理論落地，如何在實際業務中構建有價值的商業分析模型。書中那些詳實的案例分析，特彆是關於精準定價、反欺詐以及客戶畫像的章節，讓我如醍醐灌頂，看到瞭提升運營效率、優化産品設計、增強客戶體驗的全新路徑。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常平實，沒有過多的技術術語堆砌，即使是非技術背景的讀者也能輕鬆理解。作者善於用生動的比喻和清晰的邏輯來闡述復雜的概念，使得大數據在保險領域的應用不再是高高在上的空中樓閣，而是觸手可及的實際工具。我特彆欣賞書中對於數據治理、數據安全以及閤規性問題的探討，這恰恰是大數據應用中常常被忽視卻至關重要的環節。這本書不僅教授瞭“怎麼做”，更強調瞭“如何做好”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就頗具匠心，色彩運用大膽而富有科技感，深藍與亮橙的碰撞，仿佛在訴說著傳統保險業與新興大數據技術融閤所激發的無限可能。翻開扉頁，一種嚴謹而又不失活力的學術氣息撲麵而來，仿佛一位經驗豐富的行業前輩正準備與你分享他的洞見。書名“大數據改變保險業：實用的商業分析”本身就極具吸引力，直指行業痛點與未來趨勢，讓人迫不及待地想一探究竟。