大數據時代的保險分析 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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薩波裏托 著

圖書標籤:

• 大數據
• 保險
• 分析
• 風險管理
• 精算
• 數據挖掘
• 機器學習
• 金融科技
• 商業智能
• 數字化轉型

店鋪： 亞運村圖書大廈

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300227337

商品編碼：10404350997

齣版時間：2016-06-01

基本信息

商品名稱： 大數據時代的保險分析	齣版社： 中國人民大學齣版社	齣版時間：2016-06-01
作者：薩波裏托	譯者：李凱	開本： 32開
定價： 49.00	頁數：247	印次： 1
ISBN號：9787300227337	商品類型：圖書	版次： 1

作者簡介

帕特裏夏?L?薩波裏托（Patricia L.Saporito）
SAP公司卓越BI與分析技術全球中心高級總監，是SAP公司在保險行業的思想先驅。她專注於用先進的思想理念幫助其顧客有效利用數據和技術，涉足的行業包括保險、航空、銀行、零售、醫療保健、製造、采掘、石油天然氣以及基建等。
曾擔任美國保險研究學會主席、美國財産和意外險注冊承保師學會（CPCU）信息技術部主任、美國保險數據管理協會理事、美國保險會計與係統學會（IASA）教育委員會委員。她還擔任過APIW（一個保險業女性高管組織）主席。她是國際分析學會（IIA）委員，經常在各行業有關數據分析及BI戰略的活動中演講。她擁有CPCU專傢頭銜。因其在數據管理與分析領域做齣的傑齣貢獻，被美國保險數據管理協會授予“保險數據管理傑齣人纔”稱號。

目錄

第一章 保險分析的主要方式與應用
保險分析的兩大方式
核心的保險分析應用領域
實現保險分析價值的三大挑戰
保險分析的變革過程

第二章 分析戰略與執行框架
商業智能戰略框架
BI競爭力中心
新興的“CXO”角色

第三章 戰略界定、優先事項及協同
業務需求界定方法
兩個層麵的協同

第四章 有效地編製和使用指標
指標類型
保險行業指標體係
指標體係成熟度

第五章 分析方法的商業價值與投資迴報
如何呈現分析方法的商業價值
價值型管理
保險分析價值的核心驅動因素
BI績效改善切入點及IT標杆
價值型管理的業務績效法

第六章 數據與信息的架構和管理
信息戰略框架的五大元素
保險信息分類法則
數據管控與數據管理角色
數據管理的核心工具

第七章 分析工具
*常見的分析工具：Excel
分析套件vs獨立工具
BI工具成本及標準

第八章 組織和實施分析戰略
界定目標與適用範圍原來
建立組織和管控架構
審視業務需求
價值評估與管理
信息架構與技術保障
相關事項
BICC角色與責任

第九章 分析技能與文化
分析技能與分析價值鏈
分析人纔管理
建設分析文化

第十章 分析方法在保險業務流程中的應用
財産與意外險分析方法
産品管理
市場營銷
客戶關係管理
銷售與分銷管理
核保
保單/閤同管理與服務
理賠
財務
企業風險管理
健康險分析方法
疾病與健康管理
供應商與渠道體係管理
壽險分析方法

第十一章 保險分析方法展望
分析方法創新策略
分析方法審計
BI戰略協同及其可行性

附錄A 分析方法演進模型
附錄B 可操作性與指標框架
附錄C 分析方法相關博客與視頻教程

精彩書摘

20多年來，我一直從事與業務人員和IT技術專傢共同研究如何充分利用信息和技術的工作。在此過程中，我既見證過令人欣喜若狂的成功，亦看到過許多慘痛的失敗。我主要參與瞭交易係統以及數據分析應用的開發和構建。我對於數據分析領域有著極高的熱情，因為我切身體會到高效的數據分析能夠為保險行業帶來多麼巨大的積極影響，而且更加重要的是，我們的客戶也從中受益良多。我撰寫此書的目的一方麵是想同讀者分享自己的經驗感悟，另一方麵也是力求提供一種思路，來更好地審視保險企業在使用分析方法、構建分析係統時應當考慮的分析能力及其他關鍵因素。
我曾經從事過業務分析、係統開發、技術谘詢和管理谘詢等工作。多數失敗的教訓都源自業務人員與IT技術後颱在預期和觀點上存在分歧且缺乏溝通。我的確見過精心設計的數據庫被業務人員冷落一旁的案例。換句話說，你所搭建的數據分析係統隻有充分滿足各方需求，它纔能真正發揮作用。
本書所麵嚮的讀者群主要是業務一綫的使用者。我盡量少用艱澀難懂的術語，而是用業務人員在與IT夥伴的溝通中經常遇到的通俗易懂的詞匯展開論述。另外，我也有意略過瞭一些隻有首席信息官（CIO）或首席技術官（CTO）纔能進行操作的核心功能。如果你是技術人員，我建議你從業務人員的角度來閱讀此書，因為這樣的視角能夠幫你更加順暢地處理與業務人員的配閤關係，同時也可增進對業務需求的理解，尤其是在第十章“分析方法在保險業務流程中的應用”中提到的那些。第十一章“保險分析方法展望”中的業務延伸應當也會對你有所觸動，因為它們對應的業務需求的確太重要瞭。
我的保險職業生涯從做一名理賠師開始，在那個崗位上我提升瞭自己的訪談技巧，這對我後來做業務分析和管理谘詢工作大有裨益，而且為我進行業務發掘和價值分析打下瞭堅實基礎。隨著理賠工作的深化，我開始承擔更多現場業務，並負責理賠記錄管理係統的運行。此後我進入瞭IT行業，從業務分析師做起，而後成為一名業務係統工程師，再後來又專注於為業務創新和産品開發提供技術支持的研究和開發工作。6年前我有瞭自己的市場研究與信息管理業務，成為一名技術分析師，引領保險行業的研究服務。此後我加入到供應商的行列，搭建起一支專為保險、醫療護理、製藥行業提供數據存儲、加工等谘詢服務的專業化團隊。那時，我在數據存儲和分析業務領域積纍瞭豐富成果。在*近的一項工作中，我身兼多職，包括保險解決方案管理分析及管理谘詢。此間我的工作範圍已經由保險和醫療護理行業延伸到航空、銀行、快消品、醫療保健、製造、采掘、石油天然氣以及基建等領域。在卓越分析中心（Analytics Center of Excellence）工作時，我即嘗試運用先進的實踐經驗幫助客戶評估並提升他們的分析技能。在本書中，我也盡可能將這一路走來的經驗與教訓融閤進來。
*後，我真切希望此書能夠為讀者帶來收獲與啓迪。

大數據時代的保險分析 引言 在這個數據洪流席捲而來的時代，信息已成為最具價值的資産之一。尤其是在保險行業，數據的爆炸式增長，其背後蘊含著前所未有的機遇與挑戰。傳統的保險業務模式，依賴於有限的統計數據和經驗法則，在應對日益復雜和個性化的風險時，顯得力不從心。大數據時代的到來，為保險業帶來瞭全新的視角和強大的工具，使得更精準的風險評估、更個性化的産品設計、更高效的運營管理以及更優質的客戶服務成為可能。 本書《大數據時代的保險分析》旨在深入探討大數據技術如何賦能保險行業，從數據采集、處理、分析到應用的全鏈條進行係統性梳理。我們將逐一剖析大數據在保險各個核心環節中的具體應用，揭示其潛在的價值，並展望大數據驅動下保險業的未來發展趨勢。本書力求理論與實踐相結閤，既有對大數據技術和統計分析方法的深入講解，也包含瞭豐富的案例分析，幫助讀者理解如何在實際工作中運用大數據解決保險業務中的痛點問題。 第一章：保險業的演進與大數據時代的到來 保險，作為一種風險管理工具，其曆史悠久，形態也在不斷演變。從最初的互助社群到現代化的金融機構，保險業始終伴隨著社會經濟的發展而進步。然而，信息技術的發展，特彆是互聯網和移動互聯網的普及，以及傳感器、物聯網等技術的成熟，為保險業注入瞭新的活力。海量、多樣、高速的數據以前所未有的規模湧現，形成瞭“大數據”的時代背景。 本章將迴顧保險業的發展曆程，重點闡述大數據時代對保險業帶來的深刻變革。我們將分析傳統保險業務模式的局限性，以及大數據如何打破這些限製，為保險業帶來質的飛躍。同時，本章也將介紹大數據的主要特徵（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value）及其在保險領域的具體體現，為後續章節的深入探討奠定基礎。 第二章：大數據在保險風險評估中的應用 風險評估是保險業的核心職能，其準確性直接關係到保險公司的定價策略、産品設計和盈利能力。在大數據時代，我們不再局限於有限的、宏觀的統計數據，而是可以獲取更加細緻、實時、多維度的數據。 客戶畫像與風險細分： 通過整閤來自社交媒體、電商平颱、齣行記錄、健康穿戴設備等多元化數據源，構建更為精準的客戶畫像。這些畫像不僅能識彆客戶的基本屬性，更能洞察其生活習慣、消費行為、風險偏好等深層信息，從而實現更精細的客戶細分和風險等級劃分。例如，對於車險，可以分析駕駛行為數據（速度、刹車頻率、行駛路綫等）來評估駕駛者的實際風險，而非僅僅依靠年齡、車型等傳統因素。 欺詐檢測與反欺詐： 保險欺詐是行業麵臨的嚴峻挑戰。大數據分析能夠通過識彆異常模式、關聯分析、網絡分析等技術，更有效地檢測潛在的欺詐行為。例如，通過分析報案的關聯度、過往理賠記錄的異常之處、以及在不同平颱上齣現的同一異常模式，能夠大大提高欺詐識彆的準確性和效率。 預測性風險分析： 結閤曆史數據、環境數據（如天氣、地理信息）、甚至宏觀經濟數據，利用機器學習和人工智能算法，可以對未來風險事件發生的概率進行預測。例如，在財産保險領域，可以預測特定區域在未來發生自然災害（如洪水、地震）的可能性，從而提前調整承保策略和準備金。 動態風險定價： 傳統的保險定價往往是靜態的，一旦確定，在保險期內基本不變。大數據技術使得動態定價成為可能，即根據客戶行為和風險暴露的變化，實時調整保費。例如，健康保險可以根據運動量、飲食記錄等數據，為積極健康生活的客戶提供保費優惠。 第三章：大數據驅動的保險産品創新與個性化 消費者對保險産品的需求日益多樣化和個性化。大數據分析能夠幫助保險公司深刻理解客戶需求，設計齣更具吸引力和競爭力的産品。 按需保險（On-Demand Insurance）： 過去，保險産品往往需要長期購買。大數據分析能夠識彆齣用戶在特定時間、特定場景下的短期保險需求，從而推齣“按需保險”産品。例如，旅行險可以在齣行前臨時購買，單次活動保險可以覆蓋特定賽事等。 定製化保險方案： 基於對客戶詳細畫像的分析，保險公司可以為客戶量身定製保險方案，滿足其獨特風險保障需求。例如，針對有特定健康狀況的客戶，提供定製化的健康保險；針對特定職業人群，提供職業風險專項保險。 嵌入式保險（Embedded Insurance）： 將保險産品無縫嵌入到其他交易場景中，提升用戶體驗和購買便利性。例如，在購買傢電時，自動提供傢電延長保修保險；在預訂酒店時，提供旅行延誤險。大數據有助於識彆這些最適閤嵌入保險的場景和用戶群體。 新型保險産品的開發： 隨著新技術的齣現（如共享經濟、自動駕駛、生物科技），新的風險也隨之産生。大數據分析能夠幫助保險公司及時捕捉這些新興風險，並創新開發相應的保險産品，填補市場空白。 第四章：大數據在保險運營管理中的優化 除瞭風險評估和産品設計，大數據在保險公司的日常運營管理中也扮演著至關重要的角色，能夠顯著提升運營效率，降低成本。 客戶關係管理（CRM）的智能化： 通過分析客戶的互動記錄、反饋意見、購買曆史等數據，構建更全麵的客戶檔案。這有助於保險公司更好地理解客戶的生命周期，預測客戶流失的可能性，並提供個性化的營銷和服務，提升客戶忠誠度。 自動化理賠流程： 大數據和人工智能技術可以自動化部分理賠流程，例如，通過圖像識彆技術自動識彆車損程度，通過自然語言處理技術分析醫療報告，從而加速理賠速度，減少人為錯誤，提升客戶滿意度。 渠道管理與營銷優化： 分析不同銷售渠道的數據，識彆錶現優異的渠道，優化營銷策略，精準投放廣告。例如，根據用戶在不同社交平颱的活躍度和偏好，進行差異化營銷。 風險預警與閤規管理： 大數據分析可以幫助保險公司實時監控市場風險、閤規風險，並及時發齣預警。例如，分析市場波動情況，預測可能齣現的係統性風險。 第五章：大數據與保險客戶體驗的重塑 客戶體驗是保險公司在激烈市場競爭中脫穎而齣的關鍵。大數據技術能夠幫助保險公司在客戶旅程的每一個觸點上提供更優質、更便捷、更個性化的服務。 個性化溝通與互動： 通過分析客戶的行為和偏好，保險公司可以推送更符閤其需求的信息和建議，例如，在客戶可能麵臨特定風險時，主動提供相關保險谘詢。 便捷的投保與理賠體驗： 簡化綫上投保流程，提供智能客服支持，加速理賠處理，減少客戶等待時間。例如，利用手機APP即可完成部分理賠申請和進度查詢。 增值服務與健康管理： 不僅僅是提供風險保障，保險公司還可以利用大數據分析，為客戶提供健康管理、事故預防等增值服務，幫助客戶提升生活質量，降低未來風險。例如，與健身APP閤作，鼓勵客戶保持健康的生活方式。 透明度與信任的建立： 通過大數據分析，保險公司可以更清晰地嚮客戶解釋保單條款、理賠規則，以及保費的構成，從而建立更透明、更信任的閤作關係。 第六章：大數據在保險業麵臨的挑戰與未來展望 盡管大數據為保險業帶來瞭巨大的機遇，但同時也伴隨著一係列挑戰。 數據隱私與安全： 保險業務涉及大量敏感的個人數據，如何確保數據的安全和閤規使用是重中之重。嚴格的數據保護法規和技術手段是應對這一挑戰的關鍵。 數據質量與治理： 大數據的價值取決於其質量。如何有效地采集、清洗、整閤和管理海量、異構的數據，是實現大數據價值的前提。 技術人纔的匱乏： 掌握大數據分析技術和保險業務知識的復閤型人纔，是推動大數據在保險業應用的關鍵。 算法的偏見與公平性： 算法可能存在固有的偏見，導緻某些群體在保險定價或承保方麵受到不公平對待。建立公平、透明的算法模型是必須解決的問題。 監管的滯後性： 大數據技術發展迅速，但相關的監管政策往往滯後，如何平衡創新與監管，是政府和行業需要共同思考的問題。 展望未來，大數據將繼續深刻地重塑保險業。我們將看到更加智能化的風險評估、更加個性化的産品和服務、以及更加高效的運營模式。人工智能、機器學習、區塊鏈等前沿技術將與大數據深度融閤，為保險業帶來更多顛覆性的變革。保險公司需要積極擁抱大數據，不斷提升數據分析能力，纔能在未來的競爭中立於不敗之地，為客戶提供更具價值的風險保障和服務。 結論 《大數據時代的保險分析》一書，不僅是對大數據在保險行業應用現狀的梳理，更是對未來發展趨勢的探索。本書希望能夠激發讀者對大數據在保險領域應用的思考，並為行業從業者提供切實可行的指導和啓示。通過深入理解和有效利用大數據，保險業將能夠更好地滿足社會風險保障需求，實現可持續發展，為構建更安全的社會貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這絕對是一本能夠激發思考的書，作者的筆觸充滿瞭前瞻性和啓發性。他沒有拘泥於已有的成功案例，而是大膽地展望瞭大數據在保險領域可能帶來的顛覆性變革。我被書中關於“保險即服務”的概念深深吸引，作者認為，未來的保險將不再是一種被動的風險轉移工具，而是會深度融入到我們的生活場景中，成為一種主動的風險管理和增值服務。比如，健康保險可以與健身APP深度整閤，通過用戶的運動數據來調整健康計劃，提供個性化的健康建議，甚至奬勵健康行為。再比如，財産保險可以與智能傢居係統聯動，實時監測房屋安全隱患，提供預防性維護建議，從而降低意外損失。作者還探討瞭區塊鏈技術與大數據在保險領域的結閤，如何進一步增強數據的安全性和可信度，以及如何構建更高效、透明的理賠流程。這種將前沿技術與實際應用相結閤的敘述方式，讓我對保險的未來充滿瞭無限遐想，也讓我看到瞭科技進步如何能夠真正地服務於人類的福祉。這本書讓我認識到，大數據時代的保險，遠比我們想象的要精彩和多元。

評分☆☆☆☆☆

剛翻瞭幾頁，就被作者那種直觀生動的敘事方式吸引住瞭。他沒有上來就拋齣一堆晦澀難懂的理論，而是從一些貼近生活的例子講起，比如我們每個人都可能經曆過的購車險、旅遊險，甚至是我們日常使用的APP背後可能隱藏的風險評估。作者通過這些鮮活的案例，巧妙地將大數據這個看似遙遠的概念，拉近到瞭我們身邊。我特彆喜歡他分析的那段關於“共享齣行”的風險定價，通過分析海量的駕駛行為數據，比如刹車頻率、加速方式、甚至導航偏好，來更精準地評估駕駛員的風險等級，從而定價。這讓我想起自己平時打車時，有時會感覺價格波動很大，原來背後有著這麼復雜的邏輯。而且，作者在解釋數據來源和處理方法時，也盡量用通俗易懂的語言，避免瞭技術性的術語堆砌，這點對於我這種非科班齣身的讀者來說，簡直是福音。他還在討論如何利用這些數據來優化理賠流程，減少欺詐，提高效率，這對於提升保險行業的整體服務水平非常有啓發意義。總而言之，這本書就像一位循循善誘的老師，帶領我一步步揭開大數據在保險領域神秘的麵紗，讓我對這個行業的未來充滿瞭好奇和期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構非常清晰，從宏觀的行業趨勢到微觀的具體案例，層層遞進，讓人茅塞頓開。作者在梳理大數據對保險行業影響時，邏輯性極強。他首先分析瞭數據采集的廣度和深度是如何被大數據的興起所拓展的，從傳統的保單信息，到社交媒體、物聯網設備、甚至生物特徵數據，這些海量的數據為保險公司提供瞭前所未有的分析維度。隨後，他詳細闡述瞭數據分析工具和技術的進步，是如何使得從這些海量數據中挖掘價值成為可能。我尤其欣賞作者對“風險模型”的深入剖析，他解釋瞭如何利用機器學習、深度學習等算法，構建齣比傳統精算模型更精準、更動態的風險評估體係。例如，在壽險領域，通過分析大量用戶的健康數據和生活方式，可以更準確地預測個體壽命，從而實現更公平的保費定價。他還討論瞭大數據在反欺詐、客戶畫像、産品創新等方麵的應用，為我們描繪瞭一幅保險行業正在經曆深刻轉型的藍圖。這本書為我提供瞭一個全新的視角來理解現代保險業，讓我對其中的機遇和挑戰有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書，感覺像是走進瞭數據科學傢們的實驗室，但又絲毫沒有枯燥感。作者以一種近乎戲劇化的方式，講述瞭大數據如何一步步滲透並改造著保險的每一個環節。他特彆著重強調瞭“個性化”和“智能化”這兩個關鍵詞。舉個例子，針對不同人群的健康保險，不再是簡單的年齡和職業分類，而是深入到飲食習慣、運動量、睡眠質量等具體數據，甚至能預測潛在的疾病風險。這讓我不禁思考，未來我的健康保險費率是否會取決於我每天的步數？作者還談到瞭人工智能在保險理賠中的應用，比如通過圖像識彆技術來評估車損程度，通過自然語言處理技術來分析醫療報告，大大提高瞭理賠效率和準確性，同時也降低瞭人為操作的誤差和偏見。這種技術驅動的變革，讓我看到瞭保險行業告彆傳統低效模式的曙光。此外，作者還對大數據帶來的“風險定價鴻溝”問題提齣瞭自己的看法，即那些因為數據不足或模型限製而被排除在傳統保險之外的群體，如何通過新的技術和模式來獲得保障。這種對公平性的關注，讓這本書不僅僅是技術的探討，更充滿瞭人文關懷。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都遠超我的預期，作者的洞察力令人驚嘆。他不僅僅停留在對現有模式的介紹，更是深入探討瞭大數據如何重塑保險的未來形態。我印象最深刻的是關於“預測性保險”的章節，作者詳細闡述瞭如何通過分析個體行為數據、環境因素，甚至基因信息（雖然這點還有些爭議），來提前預測潛在的風險，從而實現“按需付費”甚至“零風險”的保險模式。例如，針對老年人跌倒風險的智能穿戴設備，結閤傢庭環境數據，可以實現超低保費的意外險。他還探討瞭“碎片化保險”的概念，即用戶可以根據自己的實時需求，購買短暫的、高度定製化的保險産品，比如一次旅途的延誤險，一次活動的意外險。這徹底顛覆瞭我對傳統保險“一攬子”産品的認知。此外，作者還對數據隱私、倫理道德以及監管政策等方麵進行瞭深刻的分析，這些都是大數據應用中不可迴避的重要議題。他提齣的解決方案，雖然有些還在探索階段，但已經足夠發人深省。讀完這本書，我感覺自己對保險行業的變化趨勢有瞭更宏觀、更深刻的理解，也更加理解瞭科技進步對社會各個角落的影響。