大數據改變保險業實用的商業分析

《大數據改變保險業實用的商業分析》是2018年人民郵電出版社出版的圖書，作者是[英] 托尼·布比亞（Tony Boobier）。

基本介紹

• 書名：大數據改變保險業實用的商業分析 
• 作者：[英] 托尼·布比亞（Tony Boobier）
• 出版社：人民郵電出版社
• ISBN：9787115480743

內容簡介

為了在各個行業保持競爭力，將數據和分析整合到企業的各個方面變得越來越重要。保險行業正經歷著結構的變革，因為技術不僅改變了行業說騙剃髮展的商業模式，還改變了整個行業的運營方式。

本書解釋了保險業發生的變化，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家撰寫，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、行銷和供應鏈管理方面的專業資格。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。他對商業智慧型和數據分析的套用有著深刻的理解，並在服務和交付機構的運作和管理方面取得了成功。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．凳盛歡3數據分析到底是如何運行的　20

1．3．1商業智慧型　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績效管理和綜合決策　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合併、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“生產商”　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資產利潤最大化　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為屑主恥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”和契約權利　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房產維修和供應鏈管理　80

5．4汽車維修　86

5．5複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供應商生態系統的重塑　92

5．6檢查的級別　93

5．6．1儲備金　94

5．6．婚尋屑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房產索賠網路　101

5．7．4網路安全索賠的理算　104

5．7．5理算時的人口定時炸彈　105

注釋　106

第6章　數據分析和行銷　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品牌與定價籃催陵踏　119

6．7價格最佳化　120

6．8服務交付對成功行銷的影響　121

6．9快速開發新產品　121

6．10“敏捷性”的挑戰　122

6．11“敏捷性”與更大的風險　124

6．12數字晚虹白榜客戶、多向和全渠道　124

6．13索賠服務在行銷中的重要性　125

注釋　127

第7章　財產保險　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數灑挨據分析和乾燥過程　133

7．2火災　134

7．3地面下沉　137

7．4冰雹　141

7．5颶風　143

7．6恐怖主義　145

7．7索賠程式和“數字客戶” 　146

注釋　148

第8章　責任保險與數據分析　151

8．1僱主的責任和“勞工賠償” 　152

8．1．1“勞工賠償”索賠中的欺詐　153

8．1．2僱主的責任險　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產品責任　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地理定位專家的新角色　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遠程信息處理的歷史　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人才管理　202

11．1．1新能力的需求　203

11．1．2基本素質和能力　205

11．2人才、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面對面培訓　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了解員工抵制的情況　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制定策略　234

12．2．1項目贊助　234

12．2．2建立項目計畫　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制定路線圖　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年的數字家庭——“房產遠程信息處理”　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人才管理與創新　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聯網家庭　292

14．7．3數據分析與醫療　293

14．7．4認知分析與人工智慧的發展　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了新的觀念　297

14．8．2中國醫療的追根溯源以及展望未來　298

14．8．3聯網汽車解決了交通堵塞的問題　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

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”和契約權利　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房產維修和供應鏈管理　80

5．4汽車維修　86

5．5複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供應商生態系統的重塑　92

5．6檢查的級別　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房產索賠網路　101

5．7．4網路安全索賠的理算　104

5．7．5理算時的人口定時炸彈　105

注釋　106

第6章　數據分析和行銷　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價格最佳化　120

6．8服務交付對成功行銷的影響　121

6．9快速開發新產品　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、多向和全渠道　124

6．13索賠服務在行銷中的重要性　125

注釋　127

第7章　財產保險　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地面下沉　137

7．4冰雹　141

7．5颶風　143

7．6恐怖主義　145

7．7索賠程式和“數字客戶” 　146

注釋　148

第8章　責任保險與數據分析　151

8．1僱主的責任和“勞工賠償” 　152

8．1．1“勞工賠償”索賠中的欺詐　153

8．1．2僱主的責任險　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產品責任　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地理定位專家的新角色　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遠程信息處理的歷史　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人才管理　202

11．1．1新能力的需求　203

11．1．2基本素質和能力　205

11．2人才、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面對面培訓　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了解員工抵制的情況　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制定策略　234

12．2．1項目贊助　234

12．2．2建立項目計畫　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制定路線圖　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年的數字家庭——“房產遠程信息處理”　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人才管理與創新　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聯網家庭　292

14．7．3數據分析與醫療　293

14．7．4認知分析與人工智慧的發展　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了新的觀念　297

14．8．2中國醫療的追根溯源以及展望未來　298

14．8．3聯網汽車解決了交通堵塞的問題　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