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大數據改變保險業 版權信息
- ISBN：9787115480743
- 條形碼：9787115480743 ; 978-7-115-48074-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據改變保險業 本書特色
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發展的商業模式，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，并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。
大數據改變保險業 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發展的商業模式，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，并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。
大數據改變保險業 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大數據由其特征定義 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
1.3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規范分析 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合并、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》、云計算和共享服務 49
3.3資產利潤*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向導 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為避免欺詐行為進行承保 68
4.5數據分析與建筑信息管理 69
注釋 71
第5章 索賠與“關鍵時刻” 73
5.1“賠償”和合同權利 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復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房產索賠網絡 101
5.7.4網絡安全索賠的理算 104
5.7.5理算時的人口定時炸彈 105
注釋 106
第6章 數據分析和營銷 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價格優化 120
6.8服務交付對成功營銷的影響 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索賠服務在營銷中的重要性 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數據分析和干燥過程 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索賠程序和“數字客戶” 146
注釋 148
第8章 責任保險與數據分析 151
8.1雇主的責任和“勞工賠償” 152
8.1.1“勞工賠償”索賠中的欺詐 153
8.1.2雇主的責任險 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表盤設計 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愿景 233
12.2制定策略 234
12.2.1項目贊助 234
12.2.2建立項目計劃 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系 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 未來愿景 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認知分析與人工智能的發展 294
14.8中國未來的愿景 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
1.1正在轉型之際 3
1.1.1大數據由其特征定義 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
1.3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規范分析 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合并、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》、云計算和共享服務 49
3.3資產利潤*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向導 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為避免欺詐行為進行承保 68
4.5數據分析與建筑信息管理 69
注釋 71
第5章 索賠與“關鍵時刻” 73
5.1“賠償”和合同權利 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復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房產索賠網絡 101
5.7.4網絡安全索賠的理算 104
5.7.5理算時的人口定時炸彈 105
注釋 106
第6章 數據分析和營銷 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價格優化 120
6.8服務交付對成功營銷的影響 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索賠服務在營銷中的重要性 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數據分析和干燥過程 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索賠程序和“數字客戶” 146
注釋 148
第8章 責任保險與數據分析 151
8.1雇主的責任和“勞工賠償” 152
8.1.1“勞工賠償”索賠中的欺詐 153
8.1.2雇主的責任險 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表盤設計 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愿景 233
12.2制定策略 234
12.2.1項目贊助 234
12.2.2建立項目計劃 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系 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 未來愿景 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認知分析與人工智能的發展 294
14.8中國未來的愿景 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
展開全部
大數據改變保險業 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、營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、建筑、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，并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。
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