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[美] 帕特里夏·L·萨波里托 著，李凯 译

图书标签:

• 大数据
• 保险
• 分析
• 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

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300227337

版次：1

商品编码：11928461

包装：精装

开本：大32开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：260

内容简介

大多数保险公司未能有效利用它们*有价值的财富——数据。要使隐藏在数据中的财富显现出来，保险从业人员需要一种基于企业全局、以业务为导向和绩效驱动的分析策略。行业先驱帕特里夏在本书中向你阐释了如何计划、实施这种策略并从中获益。凭借超过25年的保险从业经验，她将传授给你一种系统的思维框架以及*大化数据价值的分析与管理模型，并结合特定的应用案例，帮助你根据自身商业模式、资源状况和经营目标来量身打造*为适合的分析策略。此外，作者还给出一系列实用工具和框架，帮助你：
·精心设计*优的分析策略与实施框架
·引导组织文化转变，缔造一个真正以分析为驱动、以绩效为导向的专业团队
·选取并运用*适合的分析方法集合，有效运用KPI、先行指标及其他相关参数
·为报告撰写、数据呈现以及未来预测等不同类型的分析任务选择恰当的工具

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
最常见的分析工具：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。在最近的一项工作中，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。
最后，我真切希望此书能够为读者带来收获与启迪。

前言/序言

《数据洪流下的洞察：保险业的变革与未来》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动各行各业发展的核心引擎。尤其对于保险业而言，过往的精算模式与风险定价体系，在海量、多维度、实时更新的数据面前，正经历前所未有的挑战与重塑。本书并非简单罗列数据技术，而是深入剖析大数据如何从根本上改变保险的每一个环节，揭示其背后蕴含的深刻洞察与变革力量。 第一部分：数据驱动的风险洞察与重塑 传统保险的风险评估，很大程度上依赖于历史数据、人口统计学特征以及抽样调查。然而，在大数据时代，我们可以获取更精细、更动态的个体行为数据，例如： 行为数据深度挖掘： 通过物联网设备（如可穿戴设备、智能家居传感器）、社交媒体互动、出行记录、消费习惯等，我们可以构建更立体、更精准的个体风险画像。例如，对健康险而言，用户的运动习惯、饮食偏好、睡眠质量等都将成为重要的风险评估维度；对车险而言，驾驶行为（速度、急刹次数、行驶路线）、车辆使用频率、甚至驾驶员情绪状态（通过智能设备推测）都可能影响其出险概率。 情景模拟与预测增强： 大数据分析能够构建更复杂、更动态的风险模型。不同于静态的精算表，新的模型可以模拟各种极端天气事件、宏观经济波动、地缘政治风险对保险资产和负债的影响，从而实现更主动的风险管理和资产配置。例如，利用天气数据和地理信息系统，可以更准确地预测自然灾害（如洪水、地震、飓风）的发生概率和影响范围，从而优化再保险策略。 欺诈检测的智能化升级： 传统欺诈检测依赖人工审查和规则匹配，效率低下且容易被规避。大数据分析能够识别异常模式、关联性以及潜在的欺诈团伙，通过机器学习算法实时监控理赔流程，大幅提升欺诈识别的准确性和速度，降低保险公司的损失。例如，通过分析索赔的关联性、地理位置、时间戳等信息，可以发现精心策划的骗保团伙。 第二部分：客户体验的个性化与精细化 在大数据时代，保险不再是千人一面的标准化产品。客户的需求被更加细致地理解和满足，从而带来更优质的保险体验： 精准营销与产品定制： 通过分析客户的生命周期、消费偏好、家庭结构、职业特点等，保险公司可以进行高度个性化的产品推荐。例如，为年轻家庭推荐涵盖儿童健康、意外保障的综合性产品；为老年人群体设计侧重于长期护理、重大疾病的保障方案。甚至可以根据客户的实际风险暴露情况，动态调整保费，实现“用多少保多少”的精准定价。 智能客服与实时响应： 机器学习驱动的聊天机器人和虚拟助手，能够7x24小时解答客户疑问，提供保单查询、理赔进度跟踪等服务。更进一步，通过对客户历史沟通记录和行为分析，智能客服可以预测客户潜在需求，主动提供解决方案，提升客户满意度。 风险干预与健康管理： 对于健康险和意外险，保险公司可以利用大数据技术，与健康管理服务商合作，为客户提供个性化的健康指导、疾病风险预警。通过监测用户的健康数据，提供预防性建议，帮助客户降低罹患疾病的风险，这不仅能提升客户福祉，也能从源头上降低保险公司的赔付成本。 第三部分：运营效率的优化与模式创新 大数据不仅改变了保险的“面子”，更深入地重塑了其“里子”，带来了前所未有的运营效率提升和商业模式创新： 自动化与流程再造： 从核保到理赔，许多重复性、规则化的流程都可以通过大数据和人工智能实现自动化。例如，利用OCR技术自动识别和提取保单信息；利用图像识别技术对事故现场照片进行初步评估；利用自然语言处理技术分析理赔申请文本，加速审批流程。这将极大地缩短处理时间，降低人工成本。 生态系统构建与跨界合作： 大数据分析使得保险公司能够更好地理解其客户在其他领域的行为和需求。这为跨界合作提供了基础，例如与电商平台合作提供嵌入式保险，与出行平台合作提供行程保险，与医疗机构合作提供健康管理服务。通过构建更广泛的生态系统，保险公司能够触达更广泛的客户群体，创造新的价值增长点。 新兴风险的识别与应对： 随着科技的飞速发展，网络安全、人工智能伦理、共享经济等带来了新的风险。大数据分析能够帮助保险公司识别这些新兴风险的潜在规模和影响，并积极探索开发相应的保险产品和风险管理解决方案，例如网络安全保险、数据隐私责任险等。 结论：迎接数据驱动的保险新纪元 《数据洪流下的洞察：保险业的变革与未来》一书，旨在为行业内的决策者、产品开发者、技术专家以及所有关注保险业发展的人士，提供一个全面而深刻的视角。我们相信，在大数据浪潮的席卷下，保险业将迎来一次前所未有的价值重塑——从风险转移的基石，蜕变为驱动个体与社会安全、健康、财富增长的智慧伙伴。本书将带领读者一同探索数据如何赋能保险，开启更加智能、高效、以客户为中心的未来。

评分☆☆☆☆☆

《大数据时代的保险分析》这个书名让我感到无比的期待。我一直认为，保险业是一个与数据息息相关的行业，而大数据的出现更是为保险业带来了前所未有的机遇。我迫切地想知道，在大数据时代，保险公司的运营模式将发生怎样的变化？这本书是否会详细介绍大数据在保险业中的具体应用场景，例如如何利用大数据进行客户画像，从而提供更精准的产品推荐和个性化的服务？

评分☆☆☆☆☆

《大数据时代的保险分析》这个书名，让我立刻联想到科技与金融领域的深度融合。我一直对保险业的风险管理机制很感兴趣，同时也在关注着大数据技术如何渗透到各行各业。我希望这本书能够详细解读，大数据分析如何帮助保险公司更有效地识别、评估和管理风险，从而实现更精准的定价和更优质的服务。我尤其期待书中能够提供一些具体的案例分析，展示大数据在提升保险业效率、降低成本、甚至创造全新商业模式方面的潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《大数据时代的保险分析》勾起了我极大的求知欲。我一直关注着科技发展对各行各业带来的影响，而保险业作为传统服务业的代表，其与新兴技术——尤其是大数据——的融合，无疑是值得深入探讨的课题。我期待这本书能够揭示大数据分析在保险业中的实际应用，而不仅仅是停留在理论层面。比如，它是否会深入讲解一些具体的算法和模型，例如机器学习在欺诈检测中的应用，或者深度学习在图像识别（用于车损评估）方面的潜力？我希望能看到书中提供一些实际的案例分析，最好能涵盖不同类型的保险业务，例如寿险、财险、健康险等，并分析大数据如何帮助保险公司在这些领域实现突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫做《大数据时代的保险分析》，光听书名我就觉得非常吸引人，因为我一直以来都对保险行业有着浓厚的兴趣，同时也对大数据这个概念非常着迷。我一直觉得，这两个看似不相关的领域，一旦结合起来，一定能碰撞出非凡的火花。我希望这本书能够深入浅出地解读大数据如何颠覆传统的保险业，从产品设计、风险定价、客户服务到反欺诈等等各个环节，都能有详实的案例和独到的见解。我特别想知道，在大数据分析的基础上，保险公司如何能够更精准地评估个人或企业的风险，从而提供更个性化、更具竞争力的保险产品。比如，对于健康险，是否可以通过穿戴设备收集的健康数据来动态调整保费？对于车险，是否可以通过驾驶行为数据来判断驾驶员的风险等级？这些都是我非常好奇的问题。

评分☆☆☆☆☆

《大数据时代的保险分析》这个书名本身就充满了吸引力，因为它将一个传统且重要的行业——保险，与一个时下最热门的技术——大数据，紧密地联系在了一起。我一直在思考，在大数据时代，保险业的本质是否会发生变化？这本书是否会探讨，大数据分析如何帮助保险公司从“事后赔付”的角色，转变为“事前风险干预”和“事中风险管理”的参与者？我期待能够读到关于大数据如何赋能保险公司进行更主动的风险管理，例如通过分析用户行为数据，提前预警潜在的健康风险或安全隐患，并提供相应的建议或解决方案。

评分☆☆☆☆☆

读到《大数据时代的保险分析》这个书名，我脑海中立刻浮现出无数关于保险业未来的图景。我从事的是IT行业，对大数据技术有着一定的了解，但我对保险业的了解相对有限。因此，我非常渴望通过这本书，将大数据技术与保险业的实践相结合，去理解大数据是如何在保险业的“幕后”发挥作用的。我希望这本书能够深入浅出地解释一些关键的技术概念，比如数据挖掘、预测建模、自然语言处理等，并说明它们如何被应用于保险的各个流程。

评分☆☆☆☆☆

《大数据时代的保险分析》这个书名让我充满了好奇。我一直关注着科技如何改变传统行业，而保险业与大数据这对组合，无疑是其中的热门话题。我期待这本书能够深入浅出地阐释大数据如何为保险业带来革命性的变化。它是否会介绍一些实际的案例，展示大数据在风险评估、产品定价、反欺诈、客户服务等方面的应用？我希望通过这本书，能够更清晰地了解大数据在保险业中的价值和潜力。

评分☆☆☆☆☆

《大数据时代的保险分析》这个书名让我眼前一亮。我一直认为，保险的核心在于风险管理，而大数据提供了前所未有的海量数据源和强大的分析工具，这无疑会给保险业带来一场革命。我非常期待这本书能够详细阐述大数据在保险业的各个环节扮演的角色。例如，在产品创新方面，大数据如何帮助保险公司识别新的市场需求和潜在的风险点，从而设计出更贴合消费者需求的新型保险产品？在风险定价方面，大数据是否能够实现更精细化的风险评估，从而打破过去“大锅饭”式的定价模式，让风险更低的客户享受更优惠的保费？

评分☆☆☆☆☆

《大数据时代的保险分析》这个书名直击我内心深处的求知欲。我一直对保险行业的发展充满好奇，同时也密切关注着大数据技术日新月异的进步。我渴望了解，当海量的数据像潮水般涌来时，保险公司是如何利用这些数据进行分析，从而更好地理解客户、管理风险，并提升服务效率的。我希望这本书能够提供一些具体的案例，展示大数据分析在保险业的应用，例如如何利用社交媒体数据来识别潜在的骗保行为，或者如何通过分析健康数据来设计更精准的健康保险产品。

评分☆☆☆☆☆

《大数据时代的保险分析》这个书名让我感觉眼前一亮，它预示着一场关于保险业的深刻变革。我一直觉得，保险业的精髓在于风险的评估和对未来的预测，而大数据恰恰是实现这两者的强大工具。我非常希望这本书能够深入探讨，大数据是如何从根本上重塑保险业的价值链的。它是否会介绍如何利用大数据来优化保险产品的设计，使其更加符合不同细分市场的需求？它是否会揭示大数据在风险定价中的作用，让保费更加公平合理？

评分☆☆☆☆☆

书质量不错！非常喜欢！！！！！

评分☆☆☆☆☆

大致翻了下，挺好，还没细读。

评分☆☆☆☆☆

还没细看 书质量不错 值得推荐

评分☆☆☆☆☆

非常好的商品，价格便宜质量也不错，值得购买。

评分☆☆☆☆☆

书的质量很好，很喜欢，以后好好看。

评分☆☆☆☆☆

保险行业的bi战略大数据分析

评分☆☆☆☆☆

还行吧，专业性差一些，了解了解还可以

评分☆☆☆☆☆

很好，非常好，还会回购。嗯。就这样。?( ????????? )?￥买买买!!

评分☆☆☆☆☆

完全失望