大数据改变保险业 实用的商业分析

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 
1．2．13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