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萨波里托 著

图书标签:

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• 风险管理
• 精算
• 数据挖掘
• 机器学习
• 金融科技
• 商业智能
• 数字化转型

店铺： 亚运村图书大厦

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300227337

商品编码：10404350997

出版时间：2016-06-01

基本信息

商品名称： 大数据时代的保险分析	出版社： 中国人民大学出版社	出版时间：2016-06-01
作者：萨波里托	译者：李凯	开本： 32开
定价： 49.00	页数：247	印次： 1
ISBN号：9787300227337	商品类型：图书	版次： 1

作者简介

帕特里夏?L?萨波里托（Patricia L.Saporito）
SAP公司卓越BI与分析技术全球中心高级总监，是SAP公司在保险行业的思想先驱。她专注于用先进的思想理念帮助其顾客有效利用数据和技术，涉足的行业包括保险、航空、银行、零售、医疗保健、制造、采掘、石油天然气以及基建等。
曾担任美国保险研究学会主席、美国财产和意外险注册承保师学会（CPCU）信息技术部主任、美国保险数据管理协会理事、美国保险会计与系统学会（IASA）教育委员会委员。她还担任过APIW（一个保险业女性高管组织）主席。她是国际分析学会（IIA）委员，经常在各行业有关数据分析及BI战略的活动中演讲。她拥有CPCU专家头衔。因其在数据管理与分析领域做出的杰出贡献，被美国保险数据管理协会授予“保险数据管理杰出人才”称号。

目录

第一章 保险分析的主要方式与应用
保险分析的两大方式
核心的保险分析应用领域
实现保险分析价值的三大挑战
保险分析的变革过程

第二章 分析战略与执行框架
商业智能战略框架
BI竞争力中心
新兴的“CXO”角色

第三章 战略界定、优先事项及协同
业务需求界定方法
两个层面的协同

第四章 有效地编制和使用指标
指标类型
保险行业指标体系
指标体系成熟度

第五章 分析方法的商业价值与投资回报
如何呈现分析方法的商业价值
价值型管理
保险分析价值的核心驱动因素
BI绩效改善切入点及IT标杆
价值型管理的业务绩效法

第六章 数据与信息的架构和管理
信息战略框架的五大元素
保险信息分类法则
数据管控与数据管理角色
数据管理的核心工具

第七章 分析工具
*常见的分析工具：Excel
分析套件vs独立工具
BI工具成本及标准

第八章 组织和实施分析战略
界定目标与适用范围原来
建立组织和管控架构
审视业务需求
价值评估与管理
信息架构与技术保障
相关事项
BICC角色与责任

第九章 分析技能与文化
分析技能与分析价值链
分析人才管理
建设分析文化

第十章 分析方法在保险业务流程中的应用
财产与意外险分析方法
产品管理
市场营销
客户关系管理
销售与分销管理
核保
保单/合同管理与服务
理赔
财务
企业风险管理
健康险分析方法
疾病与健康管理
供应商与渠道体系管理
寿险分析方法

第十一章 保险分析方法展望
分析方法创新策略
分析方法审计
BI战略协同及其可行性

附录A 分析方法演进模型
附录B 可操作性与指标框架
附录C 分析方法相关博客与视频教程

精彩书摘

20多年来，我一直从事与业务人员和IT技术专家共同研究如何充分利用信息和技术的工作。在此过程中，我既见证过令人欣喜若狂的成功，亦看到过许多惨痛的失败。我主要参与了交易系统以及数据分析应用的开发和构建。我对于数据分析领域有着极高的热情，因为我切身体会到高效的数据分析能够为保险行业带来多么巨大的积极影响，而且更加重要的是，我们的客户也从中受益良多。我撰写此书的目的一方面是想同读者分享自己的经验感悟，另一方面也是力求提供一种思路，来更好地审视保险企业在使用分析方法、构建分析系统时应当考虑的分析能力及其他关键因素。
我曾经从事过业务分析、系统开发、技术咨询和管理咨询等工作。多数失败的教训都源自业务人员与IT技术后台在预期和观点上存在分歧且缺乏沟通。我的确见过精心设计的数据库被业务人员冷落一旁的案例。换句话说，你所搭建的数据分析系统只有充分满足各方需求，它才能真正发挥作用。
本书所面向的读者群主要是业务一线的使用者。我尽量少用艰涩难懂的术语，而是用业务人员在与IT伙伴的沟通中经常遇到的通俗易懂的词汇展开论述。另外，我也有意略过了一些只有首席信息官（CIO）或首席技术官（CTO）才能进行操作的核心功能。如果你是技术人员，我建议你从业务人员的角度来阅读此书，因为这样的视角能够帮你更加顺畅地处理与业务人员的配合关系，同时也可增进对业务需求的理解，尤其是在第十章“分析方法在保险业务流程中的应用”中提到的那些。第十一章“保险分析方法展望”中的业务延伸应当也会对你有所触动，因为它们对应的业务需求的确太重要了。
我的保险职业生涯从做一名理赔师开始，在那个岗位上我提升了自己的访谈技巧，这对我后来做业务分析和管理咨询工作大有裨益，而且为我进行业务发掘和价值分析打下了坚实基础。随着理赔工作的深化，我开始承担更多现场业务，并负责理赔记录管理系统的运行。此后我进入了IT行业，从业务分析师做起，而后成为一名业务系统工程师，再后来又专注于为业务创新和产品开发提供技术支持的研究和开发工作。6年前我有了自己的市场研究与信息管理业务，成为一名技术分析师，引领保险行业的研究服务。此后我加入到供应商的行列，搭建起一支专为保险、医疗护理、制药行业提供数据存储、加工等咨询服务的专业化团队。那时，我在数据存储和分析业务领域积累了丰富成果。在*近的一项工作中，我身兼多职，包括保险解决方案管理分析及管理咨询。此间我的工作范围已经由保险和医疗护理行业延伸到航空、银行、快消品、医疗保健、制造、采掘、石油天然气以及基建等领域。在卓越分析中心（Analytics Center of Excellence）工作时，我即尝试运用先进的实践经验帮助客户评估并提升他们的分析技能。在本书中，我也尽可能将这一路走来的经验与教训融合进来。
*后，我真切希望此书能够为读者带来收获与启迪。

大数据时代的保险分析 引言 在这个数据洪流席卷而来的时代，信息已成为最具价值的资产之一。尤其是在保险行业，数据的爆炸式增长，其背后蕴含着前所未有的机遇与挑战。传统的保险业务模式，依赖于有限的统计数据和经验法则，在应对日益复杂和个性化的风险时，显得力不从心。大数据时代的到来，为保险业带来了全新的视角和强大的工具，使得更精准的风险评估、更个性化的产品设计、更高效的运营管理以及更优质的客户服务成为可能。 本书《大数据时代的保险分析》旨在深入探讨大数据技术如何赋能保险行业，从数据采集、处理、分析到应用的全链条进行系统性梳理。我们将逐一剖析大数据在保险各个核心环节中的具体应用，揭示其潜在的价值，并展望大数据驱动下保险业的未来发展趋势。本书力求理论与实践相结合，既有对大数据技术和统计分析方法的深入讲解，也包含了丰富的案例分析，帮助读者理解如何在实际工作中运用大数据解决保险业务中的痛点问题。 第一章：保险业的演进与大数据时代的到来 保险，作为一种风险管理工具，其历史悠久，形态也在不断演变。从最初的互助社群到现代化的金融机构，保险业始终伴随着社会经济的发展而进步。然而，信息技术的发展，特别是互联网和移动互联网的普及，以及传感器、物联网等技术的成熟，为保险业注入了新的活力。海量、多样、高速的数据以前所未有的规模涌现，形成了“大数据”的时代背景。 本章将回顾保险业的发展历程，重点阐述大数据时代对保险业带来的深刻变革。我们将分析传统保险业务模式的局限性，以及大数据如何打破这些限制，为保险业带来质的飞跃。同时，本章也将介绍大数据的主要特征（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value）及其在保险领域的具体体现，为后续章节的深入探讨奠定基础。 第二章：大数据在保险风险评估中的应用 风险评估是保险业的核心职能，其准确性直接关系到保险公司的定价策略、产品设计和盈利能力。在大数据时代，我们不再局限于有限的、宏观的统计数据，而是可以获取更加细致、实时、多维度的数据。 客户画像与风险细分： 通过整合来自社交媒体、电商平台、出行记录、健康穿戴设备等多元化数据源，构建更为精准的客户画像。这些画像不仅能识别客户的基本属性，更能洞察其生活习惯、消费行为、风险偏好等深层信息，从而实现更精细的客户细分和风险等级划分。例如，对于车险，可以分析驾驶行为数据（速度、刹车频率、行驶路线等）来评估驾驶者的实际风险，而非仅仅依靠年龄、车型等传统因素。 欺诈检测与反欺诈： 保险欺诈是行业面临的严峻挑战。大数据分析能够通过识别异常模式、关联分析、网络分析等技术，更有效地检测潜在的欺诈行为。例如，通过分析报案的关联度、过往理赔记录的异常之处、以及在不同平台上出现的同一异常模式，能够大大提高欺诈识别的准确性和效率。 预测性风险分析： 结合历史数据、环境数据（如天气、地理信息）、甚至宏观经济数据，利用机器学习和人工智能算法，可以对未来风险事件发生的概率进行预测。例如，在财产保险领域，可以预测特定区域在未来发生自然灾害（如洪水、地震）的可能性，从而提前调整承保策略和准备金。 动态风险定价： 传统的保险定价往往是静态的，一旦确定，在保险期内基本不变。大数据技术使得动态定价成为可能，即根据客户行为和风险暴露的变化，实时调整保费。例如，健康保险可以根据运动量、饮食记录等数据，为积极健康生活的客户提供保费优惠。 第三章：大数据驱动的保险产品创新与个性化 消费者对保险产品的需求日益多样化和个性化。大数据分析能够帮助保险公司深刻理解客户需求，设计出更具吸引力和竞争力的产品。 按需保险（On-Demand Insurance）： 过去，保险产品往往需要长期购买。大数据分析能够识别出用户在特定时间、特定场景下的短期保险需求，从而推出“按需保险”产品。例如，旅行险可以在出行前临时购买，单次活动保险可以覆盖特定赛事等。 定制化保险方案： 基于对客户详细画像的分析，保险公司可以为客户量身定制保险方案，满足其独特风险保障需求。例如，针对有特定健康状况的客户，提供定制化的健康保险；针对特定职业人群，提供职业风险专项保险。 嵌入式保险（Embedded Insurance）： 将保险产品无缝嵌入到其他交易场景中，提升用户体验和购买便利性。例如，在购买家电时，自动提供家电延长保修保险；在预订酒店时，提供旅行延误险。大数据有助于识别这些最适合嵌入保险的场景和用户群体。 新型保险产品的开发： 随着新技术的出现（如共享经济、自动驾驶、生物科技），新的风险也随之产生。大数据分析能够帮助保险公司及时捕捉这些新兴风险，并创新开发相应的保险产品，填补市场空白。 第四章：大数据在保险运营管理中的优化 除了风险评估和产品设计，大数据在保险公司的日常运营管理中也扮演着至关重要的角色，能够显著提升运营效率，降低成本。 客户关系管理（CRM）的智能化： 通过分析客户的互动记录、反馈意见、购买历史等数据，构建更全面的客户档案。这有助于保险公司更好地理解客户的生命周期，预测客户流失的可能性，并提供个性化的营销和服务，提升客户忠诚度。 自动化理赔流程： 大数据和人工智能技术可以自动化部分理赔流程，例如，通过图像识别技术自动识别车损程度，通过自然语言处理技术分析医疗报告，从而加速理赔速度，减少人为错误，提升客户满意度。 渠道管理与营销优化： 分析不同销售渠道的数据，识别表现优异的渠道，优化营销策略，精准投放广告。例如，根据用户在不同社交平台的活跃度和偏好，进行差异化营销。 风险预警与合规管理： 大数据分析可以帮助保险公司实时监控市场风险、合规风险，并及时发出预警。例如，分析市场波动情况，预测可能出现的系统性风险。 第五章：大数据与保险客户体验的重塑 客户体验是保险公司在激烈市场竞争中脱颖而出的关键。大数据技术能够帮助保险公司在客户旅程的每一个触点上提供更优质、更便捷、更个性化的服务。 个性化沟通与互动： 通过分析客户的行为和偏好，保险公司可以推送更符合其需求的信息和建议，例如，在客户可能面临特定风险时，主动提供相关保险咨询。 便捷的投保与理赔体验： 简化线上投保流程，提供智能客服支持，加速理赔处理，减少客户等待时间。例如，利用手机APP即可完成部分理赔申请和进度查询。 增值服务与健康管理： 不仅仅是提供风险保障，保险公司还可以利用大数据分析，为客户提供健康管理、事故预防等增值服务，帮助客户提升生活质量，降低未来风险。例如，与健身APP合作，鼓励客户保持健康的生活方式。 透明度与信任的建立： 通过大数据分析，保险公司可以更清晰地向客户解释保单条款、理赔规则，以及保费的构成，从而建立更透明、更信任的合作关系。 第六章：大数据在保险业面临的挑战与未来展望 尽管大数据为保险业带来了巨大的机遇，但同时也伴随着一系列挑战。 数据隐私与安全： 保险业务涉及大量敏感的个人数据，如何确保数据的安全和合规使用是重中之重。严格的数据保护法规和技术手段是应对这一挑战的关键。 数据质量与治理： 大数据的价值取决于其质量。如何有效地采集、清洗、整合和管理海量、异构的数据，是实现大数据价值的前提。 技术人才的匮乏： 掌握大数据分析技术和保险业务知识的复合型人才，是推动大数据在保险业应用的关键。 算法的偏见与公平性： 算法可能存在固有的偏见，导致某些群体在保险定价或承保方面受到不公平对待。建立公平、透明的算法模型是必须解决的问题。 监管的滞后性： 大数据技术发展迅速，但相关的监管政策往往滞后，如何平衡创新与监管，是政府和行业需要共同思考的问题。 展望未来，大数据将继续深刻地重塑保险业。我们将看到更加智能化的风险评估、更加个性化的产品和服务、以及更加高效的运营模式。人工智能、机器学习、区块链等前沿技术将与大数据深度融合，为保险业带来更多颠覆性的变革。保险公司需要积极拥抱大数据，不断提升数据分析能力，才能在未来的竞争中立于不败之地，为客户提供更具价值的风险保障和服务。 结论 《大数据时代的保险分析》一书，不仅是对大数据在保险行业应用现状的梳理，更是对未来发展趋势的探索。本书希望能够激发读者对大数据在保险领域应用的思考，并为行业从业者提供切实可行的指导和启示。通过深入理解和有效利用大数据，保险业将能够更好地满足社会风险保障需求，实现可持续发展，为构建更安全的社会贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这绝对是一本能够激发思考的书，作者的笔触充满了前瞻性和启发性。他没有拘泥于已有的成功案例，而是大胆地展望了大数据在保险领域可能带来的颠覆性变革。我被书中关于“保险即服务”的概念深深吸引，作者认为，未来的保险将不再是一种被动的风险转移工具，而是会深度融入到我们的生活场景中，成为一种主动的风险管理和增值服务。比如，健康保险可以与健身APP深度整合，通过用户的运动数据来调整健康计划，提供个性化的健康建议，甚至奖励健康行为。再比如，财产保险可以与智能家居系统联动，实时监测房屋安全隐患，提供预防性维护建议，从而降低意外损失。作者还探讨了区块链技术与大数据在保险领域的结合，如何进一步增强数据的安全性和可信度，以及如何构建更高效、透明的理赔流程。这种将前沿技术与实际应用相结合的叙述方式，让我对保险的未来充满了无限遐想，也让我看到了科技进步如何能够真正地服务于人类的福祉。这本书让我认识到，大数据时代的保险，远比我们想象的要精彩和多元。

评分☆☆☆☆☆

读这本书，感觉像是走进了数据科学家们的实验室，但又丝毫没有枯燥感。作者以一种近乎戏剧化的方式，讲述了大数据如何一步步渗透并改造着保险的每一个环节。他特别着重强调了“个性化”和“智能化”这两个关键词。举个例子，针对不同人群的健康保险，不再是简单的年龄和职业分类，而是深入到饮食习惯、运动量、睡眠质量等具体数据，甚至能预测潜在的疾病风险。这让我不禁思考，未来我的健康保险费率是否会取决于我每天的步数？作者还谈到了人工智能在保险理赔中的应用，比如通过图像识别技术来评估车损程度，通过自然语言处理技术来分析医疗报告，大大提高了理赔效率和准确性，同时也降低了人为操作的误差和偏见。这种技术驱动的变革，让我看到了保险行业告别传统低效模式的曙光。此外，作者还对大数据带来的“风险定价鸿沟”问题提出了自己的看法，即那些因为数据不足或模型限制而被排除在传统保险之外的群体，如何通过新的技术和模式来获得保障。这种对公平性的关注，让这本书不仅仅是技术的探讨，更充满了人文关怀。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构非常清晰，从宏观的行业趋势到微观的具体案例，层层递进，让人茅塞顿开。作者在梳理大数据对保险行业影响时，逻辑性极强。他首先分析了数据采集的广度和深度是如何被大数据的兴起所拓展的，从传统的保单信息，到社交媒体、物联网设备、甚至生物特征数据，这些海量的数据为保险公司提供了前所未有的分析维度。随后，他详细阐述了数据分析工具和技术的进步，是如何使得从这些海量数据中挖掘价值成为可能。我尤其欣赏作者对“风险模型”的深入剖析，他解释了如何利用机器学习、深度学习等算法，构建出比传统精算模型更精准、更动态的风险评估体系。例如，在寿险领域，通过分析大量用户的健康数据和生活方式，可以更准确地预测个体寿命，从而实现更公平的保费定价。他还讨论了大数据在反欺诈、客户画像、产品创新等方面的应用，为我们描绘了一幅保险行业正在经历深刻转型的蓝图。这本书为我提供了一个全新的视角来理解现代保险业，让我对其中的机遇和挑战有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

刚翻了几页，就被作者那种直观生动的叙事方式吸引住了。他没有上来就抛出一堆晦涩难懂的理论，而是从一些贴近生活的例子讲起，比如我们每个人都可能经历过的购车险、旅游险，甚至是我们日常使用的APP背后可能隐藏的风险评估。作者通过这些鲜活的案例，巧妙地将大数据这个看似遥远的概念，拉近到了我们身边。我特别喜欢他分析的那段关于“共享出行”的风险定价，通过分析海量的驾驶行为数据，比如刹车频率、加速方式、甚至导航偏好，来更精准地评估驾驶员的风险等级，从而定价。这让我想起自己平时打车时，有时会感觉价格波动很大，原来背后有着这么复杂的逻辑。而且，作者在解释数据来源和处理方法时，也尽量用通俗易懂的语言，避免了技术性的术语堆砌，这点对于我这种非科班出身的读者来说，简直是福音。他还在讨论如何利用这些数据来优化理赔流程，减少欺诈，提高效率，这对于提升保险行业的整体服务水平非常有启发意义。总而言之，这本书就像一位循循善诱的老师，带领我一步步揭开大数据在保险领域神秘的面纱，让我对这个行业的未来充满了好奇和期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都远超我的预期，作者的洞察力令人惊叹。他不仅仅停留在对现有模式的介绍，更是深入探讨了大数据如何重塑保险的未来形态。我印象最深刻的是关于“预测性保险”的章节，作者详细阐述了如何通过分析个体行为数据、环境因素，甚至基因信息（虽然这点还有些争议），来提前预测潜在的风险，从而实现“按需付费”甚至“零风险”的保险模式。例如，针对老年人跌倒风险的智能穿戴设备，结合家庭环境数据，可以实现超低保费的意外险。他还探讨了“碎片化保险”的概念，即用户可以根据自己的实时需求，购买短暂的、高度定制化的保险产品，比如一次旅途的延误险，一次活动的意外险。这彻底颠覆了我对传统保险“一揽子”产品的认知。此外，作者还对数据隐私、伦理道德以及监管政策等方面进行了深刻的分析，这些都是大数据应用中不可回避的重要议题。他提出的解决方案，虽然有些还在探索阶段，但已经足够发人深省。读完这本书，我感觉自己对保险行业的变化趋势有了更宏观、更深刻的理解，也更加理解了科技进步对社会各个角落的影响。