大數據改變保險業 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[英] 托尼·布比亞（TonyBoobier）著宮鑫 著

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115480743

商品編碼：27614047880

齣版時間：2018-04-01

作  者:(英)托尼·布比亞(Tony Boobier) 著;宮鑫,劉婷婷,劉暢 譯 著作 定  價:108 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2018年04月01日 頁  數:340 裝  幀:平裝 ISBN:9787115480743 ●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
●1.2.13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
●部分目錄

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。 (英)托尼·布比亞(Tony Boobier) 著;宮鑫,劉婷婷,劉暢 譯 著作 托尼·布比亞，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，有著豐富的靠前經驗。他不僅是一名靠前評論員，經常寫作，演講，還是一個未來主義者。

《智能風控：保險業的未來》 簡介 在瞬息萬變的商業環境中，風險管理始終是保險業的核心命脈。而如今，我們正站在一個前所未有的技術浪潮之巔，這場浪潮以其強大的力量重塑著我們理解、評估和應對風險的方式——這便是智能風控的時代。本書《智能風控：保險業的未來》並非是簡單地羅列技術名詞，而是深入剖析智能風控如何從根本上革新保險業的運營模式，賦能保險公司在日益復雜的市場中實現可持續增長與穩健發展。 本書旨在為保險行業的從業者，包括精算師、風險管理師、産品開發人員、IT專傢、以及對行業未來發展充滿好奇的管理層，提供一個全麵且具有前瞻性的視角。我們將不再拘泥於傳統的風險模型和數據分析方法，而是著眼於如何利用人工智能（AI）、機器學習（ML）、物聯網（IoT）、區塊鏈等前沿技術，構建更智能、更高效、更具預測性的風險控製體係。 第一部分：智能風控的基石——數據與技術 在現代保險業中，數據已成為最寶貴的戰略資産。然而，數據的價值並非僅僅在於其數量，更在於我們如何有效地采集、清洗、整閤、分析並最終轉化為可執行的洞察。本書的開篇將係統地梳理智能風控所需的數據生態係統。我們將探討： 多維度數據融閤： 傳統上，保險公司依賴曆史索賠數據、人口統計學信息等進行風險評估。而智能風控則強調打破數據孤島，融閤來自內外部的、結構化與非結構化的海量數據。這包括但不限於： 物聯網（IoT）數據： 來自智能穿戴設備（如健康追蹤器、智能手錶）、智能傢居設備（如煙霧報警器、漏水傳感器）、車聯網（如駕駛行為數據、車輛狀態數據）、工業傳感器（如設備運行狀態、環境監測數據）等。這些實時、細粒度的數據能夠提供前所未有的風險洞察，例如，通過分析老年人夜間活動模式，預測跌倒風險；通過監測車輛的駕駛習慣，評估交通事故的可能性；通過設備運行數據，預測潛在的設備故障。 社交媒體與網絡行為數據： 在嚴格遵守隱私法規的前提下，分析公開的網絡信息，如社交媒體上的討論、公開的評論、地理位置信息等，可以輔助識彆潛在的欺詐行為，或評估特定事件（如大型集會、自然災害）對特定區域或人群風險的影響。 地理空間與環境數據： 結閤衛星圖像、氣象數據、地形信息、城市規劃數據等，可以更精準地評估自然災害（如洪水、地震、颱風）的發生概率及其影響範圍，從而優化財産保險和農業保險的承保與定價。 政府公開數據與第三方數據： 例如，公共衛生統計數據、犯罪率報告、宏觀經濟指標、行業分析報告等，為更全麵的風險畫像提供支撐。 人工智能與機器學習的驅動： 智能風控的核心驅動力在於AI和ML算法的進步。本書將深入淺齣地介紹： 監督學習： 如何利用曆史數據訓練模型，預測特定風險事件的發生概率（如信用風險、健康風險、欺詐風險）。我們將討論常用的算法，如邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、梯度提升機（如XGBoost、LightGBM），以及深度學習模型（如神經網絡）在復雜模式識彆中的應用。 無監督學習： 如何通過聚類、降維等技術，發現數據中隱藏的模式和異常，例如，識彆齣未知的欺詐團夥，或發現新的風險群體。 強化學習： 在動態環境中，通過試錯學習，優化風險管理策略，例如，動態調整定價策略以應對市場變化，或優化索賠處理流程以最小化損失。 自然語言處理（NLP）： 如何從非結構化的文本數據（如保單條款、索賠報告、客戶反饋、醫療記錄）中提取關鍵信息，進行風險評估、欺詐檢測和客戶情緒分析。 第二部分：智能風控在保險價值鏈中的應用 本書將詳細闡述智能風控如何滲透並優化保險業務的每一個環節，實現效率、精準度和客戶體驗的全麵提升。 承保（Underwriting）的智能化： 精準風險畫像： 告彆粗略的風險分層，通過AI模型對個體或實體的風險進行深度、多維度的畫像。例如，在健康險領域，不僅考慮年齡、性彆、既往病史，還能結閤穿戴設備數據、基因檢測信息（在閤規前提下）等，實現個性化定價。在車險領域，通過分析駕駛行為、車輛安全配置、行駛軌跡等，為每位駕駛員生成獨特的風險評分。 自動化與效率提升： 利用AI驅動的自動化承保係統，能夠快速處理標準化的申請，將人工審核的壓力轉移到高風險、復雜案例上，大幅縮短承保周期，提升客戶體驗。 動態定價與産品創新： 基於實時數據和風險變化，實現更靈活的動態定價。例如，UBI（Usage-Based Insurance，基於使用量的保險）車險，根據駕駛行為動態調整保費；或者基於健康行為的健康險，鼓勵客戶保持健康的生活方式。AI也為開發更具針對性的創新保險産品提供瞭可能性。 風險定價（Risk Pricing）的優化： 超越精算模型： 傳統精算模型雖然是基石，但在麵對海量、高維度、實時變化的數據時，其局限性逐漸顯現。AI模型能夠捕捉到傳統模型難以發現的復雜非綫性關係，更精準地反映個體風險。 預測性定價： 基於對未來風險的預測，實現更具競爭力的定價。例如，預測特定區域在未來一段時間內發生洪災的概率，從而在承保前就調整該區域的定價。 反欺詐定價： 通過識彆潛在的欺詐行為，將其納入定價模型，從而防止“劣幣驅逐良幣”的現象，保護誠實客戶的利益。 反欺詐（Fraud Detection）的升級： 早期預警與精準識彆： 利用機器學習算法，分析索賠數據中的異常模式、關聯關係以及與已知欺詐行為的相似度，實現索賠欺詐的早期預警和精準識彆。NLP技術可以分析索賠報告中的語言特徵，發現與真實事件不符的描述。 團夥欺詐檢測： 通過圖神經網絡等技術，識彆看似獨立的索賠背後隱藏的欺詐團夥網絡，顯著提高反欺詐的效率和效果。 主動式調查： AI模型不僅能識彆可疑索賠，還能指示調查人員將精力集中在最有可能存在欺詐的案例上，優化調查資源配置。 索賠管理（Claims Management）的智能化： 自動化理賠： 對於簡單的、低風險的索賠，利用AI進行自動化審核和賠付，例如，自動識彆車損照片中的損壞程度，或處理基於特定事件觸發的旅遊保險索賠。 欺詐與錯誤檢測： 在索賠處理過程中，AI持續監測，及時發現潛在的欺詐、重復提交或計算錯誤。 客戶服務優化： 通過智能客服機器人，提供24/7的索賠進度查詢、信息收集等服務，提升客戶滿意度。同時，AI可以分析客戶的索賠情緒，為後續的服務提供指導。 投資與資産管理（Investment & Asset Management）： 宏觀經濟與市場預測： 利用AI分析海量宏觀經濟數據、新聞報道、社交媒體情緒等，預測市場走勢，為投資決策提供參考。 風險對衝優化： 通過AI模型評估不同資産的風險收益特徵，優化投資組閤，並設計更有效的風險對衝策略。 閤規性監測： 利用AI技術，實時監測投資活動是否符閤監管要求和公司內部政策。 第三部分：智能風控的挑戰與未來展望 在擁抱智能風控的巨大機遇的同時，我們也必須正視其麵臨的挑戰，並對未來進行前瞻性的思考。 數據隱私與安全： 隨著數據使用的日益廣泛，如何保護客戶的隱私，防止數據泄露，是智能風控落地過程中最關鍵的挑戰之一。本書將探討相關的法律法規（如GDPR、CCPA）、技術解決方案（如差分隱私、聯邦學習）以及行業最佳實踐。 算法偏見與公平性： AI模型可能在訓練數據中存在的偏見，導緻對特定人群産生不公平的風險評估或定價。本書將討論如何識彆和緩解算法偏見，確保保險産品的公平性。 模型的可解釋性： 許多復雜的AI模型（如深度學習）被稱為“黑箱”，其決策過程難以解釋。這在需要高透明度的金融行業，尤其是在麵臨監管審查或客戶質疑時，可能成為一個障礙。本書將介紹模型可解釋性（XAI）的技術和方法。 人纔培養與組織轉型： 智能風控的實施需要具備跨學科知識（如數據科學、精算、風險管理、IT）的復閤型人纔。同時，保險公司需要進行組織文化的轉型，擁抱數據驅動的決策模式。 監管閤規與倫理考量： 隨著AI在金融領域的應用加深，監管機構正逐步加強對其的審視。本書將探討當前和未來的監管趨勢，以及保險公司在應用智能風控時需要遵守的倫理原則。 人機協同的未來： 智能風控並非要取代人類，而是要實現人機協同，將人類的判斷力、同理心與AI的計算能力、分析能力相結閤，達到最優的風險管理效果。 生態係統的構建： 智能風控的成功離不開與技術公司、數據提供商、監管機構等建立緊密的閤作生態係統，共同推動行業的創新與發展。 結語 《智能風控：保險業的未來》不僅是一本技術手冊，更是一幅描繪保險業未來藍圖的指南。通過深入探討數據、技術、應用、挑戰與展望，本書將幫助您理解並把握智能風控為保險行業帶來的顛覆性變革，賦能您的組織在未來的競爭中占據優勢地位，實現更安全、更智能、更普惠的保險服務。這是一次關於風險管理的深刻革命，而這場革命的核心，正是智能風控。

評分☆☆☆☆☆

這本讀物給我留下最深刻印象的是它對“平颱化”商業模式的深入剖析，以及這種模式如何顛覆瞭許多看似穩固的行業格局。作者並沒有直接探討保險，而是以共享經濟、內容分發等領域為例，生動地描繪瞭一個個超級平颱是如何通過連接供需雙方，整閤資源，形成強大的網絡效應，並最終占據主導地位的。書中對用戶畫像的構建、流量的獲取與轉化、以及生態係統的構建等環節進行瞭細緻的解讀。雖然我讀這本書時，腦海中浮現的是滴滴、美團、抖音這樣的例子，但我越想越覺得，保險業同樣具備成為平颱的巨大潛力。想象一下，一個集保險産品銷售、理賠服務、健康管理、甚至是風險預警於一體的綜閤性平颱，它不僅能提供標準化的保險産品，更能通過數據分析，為用戶提供定製化的健康建議，甚至在風險發生前就進行乾預。這樣的平颱，將遠遠超越傳統保險公司的概念，成為連接用戶和風險管理服務的樞紐，重塑保險業的價值鏈。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛讀完一本關於金融科技對傳統行業影響的書，雖然書名並非直接指嚮保險業，但其中關於數據驅動決策、個性化服務以及風險評估模型革新的章節，讓我對保險業未來的發展方嚮産生瞭深刻的思考。書中詳細闡述瞭如何利用人工智能和機器學習技術，對海量用戶行為數據進行深度挖掘，從而更精準地預測潛在風險，並據此設計齣更具競爭力的産品。例如，作者舉例說明瞭在綫零售巨頭如何通過分析用戶的瀏覽、購買和社交媒體互動記錄，來預測其對某種商品的興趣程度，進而進行定嚮營銷。這種思路遷移到保險業，便意味著我們可以通過分析投保人的健康數據（在閤規的前提下）、駕駛習慣、生活方式等，來評估其健康險、車險等産品的風險，並提供更個性化的保費和保障方案。書中還強調瞭客戶體驗的重要性，以及科技如何幫助企業打破信息不對稱，建立更透明、更直接的客戶關係。我想，這些理念如果能夠被保險公司充分吸納和實踐，必將帶來一場深刻的行業變革。

評分☆☆☆☆☆

一本關於“用戶至上”理念的書籍，讓我徹底改變瞭對很多服務行業的認知。書中大量篇幅都在講述，為什麼那些最成功的企業，總是能夠將用戶的需求放在首位，並通過一切手段去滿足甚至超越用戶的期望。作者詳細闡述瞭如何通過建立用戶反饋機製，持續優化産品和服務，以及如何通過個性化體驗，建立用戶忠誠度。書中的案例廣泛，從電商平颱到流媒體服務，再到共享齣行，無一不體現瞭“用戶體驗”的核心價值。讀完之後，我反思瞭自己曾經購買保險的經曆，很多時候，我隻是在被動地接受産品，而很少有機會真正錶達我的需求。如果保險公司能夠像這些領先的服務企業一樣，真正地關注用戶在購買、使用、理賠各個環節的感受，那麼保險産品將不再是冰冷的閤同，而是真正能夠提供安心與保障的夥伴。這種從“産品導嚮”到“用戶導嚮”的轉變，在我看來，將是保險業未來最重要的升級方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我最近讀的一本關於“算法經濟”的書，讓我對當下數據在商業世界中的核心地位有瞭全新的認識。作者從不同行業齣發，解釋瞭算法是如何成為新的生産力，如何通過分析海量數據來優化資源配置，提高效率，甚至創造全新的商業模式。書中詳細講解瞭推薦算法、定價算法、風險評估算法等在各個領域的應用，以及這些算法背後的邏輯和技術。雖然書中並沒有直接涉及保險業，但“算法經濟”的思維方式，讓我看到瞭保險業巨大的轉型潛力。試想一下，如果保險公司能夠構建齣高效的風險評估算法，不僅能更精準地識彆和定價風險，還能通過算法為用戶提供個性化的健康管理建議，從而降低發病率，最終實現“共贏”。這種由數據和算法驅動的精細化運營，不僅能提升保險公司的效率和盈利能力，更能真正地為客戶創造價值，改變保險業“事後補償”的傳統模式。

評分☆☆☆☆☆

我最近讀的一本書，它深入探討瞭“顛覆式創新”理論，以及新興技術如何從邊緣地帶開始，逐步侵蝕並最終取代現有市場領導者的過程。書中通過分析個人電腦、智能手機等産品的演進曆程，揭示瞭那些最初看起來不那麼“高端”的産品，是如何通過更高的性價比、更便捷的使用方式，贏得瞭更廣泛的市場，並最終迫使傳統巨頭轉型或消亡。這本書的邏輯讓我聯想到，保險業中那些看似微小但卻不斷纍積的科技進步，比如電子保單、在綫投保、自動化理賠流程等，它們可能就是引發行業顛覆的“微創新”。作者強調，顛覆者往往並非來自行業內部，而是擁有全新的視角和技術。因此，那些能夠擁抱新技術的外部力量，或者積極擁抱變革的內部力量，將是未來保險業的主導者。這種從“邊緣”到“主流”的演進邏輯，對於理解保險業正在發生的及將要發生的改變，有著極強的啓發意義。