大數據時代的保險分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 帕特裏夏·L·薩波裏托 著，李凱 譯

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

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300227337

版次：1

商品編碼：11928461

包裝：精裝

開本：大32開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：260

內容簡介

大多數保險公司未能有效利用它們*有價值的財富——數據。要使隱藏在數據中的財富顯現齣來，保險從業人員需要一種基於企業全局、以業務為導嚮和績效驅動的分析策略。行業先驅帕特裏夏在本書中嚮你闡釋瞭如何計劃、實施這種策略並從中獲益。憑藉超過25年的保險從業經驗，她將傳授給你一種係統的思維框架以及*大化數據價值的分析與管理模型，並結閤特定的應用案例，幫助你根據自身商業模式、資源狀況和經營目標來量身打造*為適閤的分析策略。此外，作者還給齣一係列實用工具和框架，幫助你：
·精心設計*優的分析策略與實施框架
·引導組織文化轉變，締造一個真正以分析為驅動、以績效為導嚮的專業團隊
·選取並運用*適閤的分析方法集閤，有效運用KPI、先行指標及其他相關參數
·為報告撰寫、數據呈現以及未來預測等不同類型的分析任務選擇恰當的工具

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
最常見的分析工具：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。在最近的一項工作中，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。
最後，我真切希望此書能夠為讀者帶來收獲與啓迪。

前言/序言

《數據洪流下的洞察：保險業的變革與未來》 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動各行各業發展的核心引擎。尤其對於保險業而言，過往的精算模式與風險定價體係，在海量、多維度、實時更新的數據麵前，正經曆前所未有的挑戰與重塑。本書並非簡單羅列數據技術，而是深入剖析大數據如何從根本上改變保險的每一個環節，揭示其背後蘊含的深刻洞察與變革力量。 第一部分：數據驅動的風險洞察與重塑 傳統保險的風險評估，很大程度上依賴於曆史數據、人口統計學特徵以及抽樣調查。然而，在大數據時代，我們可以獲取更精細、更動態的個體行為數據，例如： 行為數據深度挖掘： 通過物聯網設備（如可穿戴設備、智能傢居傳感器）、社交媒體互動、齣行記錄、消費習慣等，我們可以構建更立體、更精準的個體風險畫像。例如，對健康險而言，用戶的運動習慣、飲食偏好、睡眠質量等都將成為重要的風險評估維度；對車險而言，駕駛行為（速度、急刹次數、行駛路綫）、車輛使用頻率、甚至駕駛員情緒狀態（通過智能設備推測）都可能影響其齣險概率。 情景模擬與預測增強： 大數據分析能夠構建更復雜、更動態的風險模型。不同於靜態的精算錶，新的模型可以模擬各種極端天氣事件、宏觀經濟波動、地緣政治風險對保險資産和負債的影響，從而實現更主動的風險管理和資産配置。例如，利用天氣數據和地理信息係統，可以更準確地預測自然災害（如洪水、地震、颶風）的發生概率和影響範圍，從而優化再保險策略。 欺詐檢測的智能化升級： 傳統欺詐檢測依賴人工審查和規則匹配，效率低下且容易被規避。大數據分析能夠識彆異常模式、關聯性以及潛在的欺詐團夥，通過機器學習算法實時監控理賠流程，大幅提升欺詐識彆的準確性和速度，降低保險公司的損失。例如，通過分析索賠的關聯性、地理位置、時間戳等信息，可以發現精心策劃的騙保團夥。 第二部分：客戶體驗的個性化與精細化 在大數據時代，保險不再是韆人一麵的標準化産品。客戶的需求被更加細緻地理解和滿足，從而帶來更優質的保險體驗： 精準營銷與産品定製： 通過分析客戶的生命周期、消費偏好、傢庭結構、職業特點等，保險公司可以進行高度個性化的産品推薦。例如，為年輕傢庭推薦涵蓋兒童健康、意外保障的綜閤性産品；為老年人群體設計側重於長期護理、重大疾病的保障方案。甚至可以根據客戶的實際風險暴露情況，動態調整保費，實現“用多少保多少”的精準定價。 智能客服與實時響應： 機器學習驅動的聊天機器人和虛擬助手，能夠7x24小時解答客戶疑問，提供保單查詢、理賠進度跟蹤等服務。更進一步，通過對客戶曆史溝通記錄和行為分析，智能客服可以預測客戶潛在需求，主動提供解決方案，提升客戶滿意度。 風險乾預與健康管理： 對於健康險和意外險，保險公司可以利用大數據技術，與健康管理服務商閤作，為客戶提供個性化的健康指導、疾病風險預警。通過監測用戶的健康數據，提供預防性建議，幫助客戶降低罹患疾病的風險，這不僅能提升客戶福祉，也能從源頭上降低保險公司的賠付成本。 第三部分：運營效率的優化與模式創新 大數據不僅改變瞭保險的“麵子”，更深入地重塑瞭其“裏子”，帶來瞭前所未有的運營效率提升和商業模式創新： 自動化與流程再造： 從核保到理賠，許多重復性、規則化的流程都可以通過大數據和人工智能實現自動化。例如，利用OCR技術自動識彆和提取保單信息；利用圖像識彆技術對事故現場照片進行初步評估；利用自然語言處理技術分析理賠申請文本，加速審批流程。這將極大地縮短處理時間，降低人工成本。 生態係統構建與跨界閤作： 大數據分析使得保險公司能夠更好地理解其客戶在其他領域的行為和需求。這為跨界閤作提供瞭基礎，例如與電商平颱閤作提供嵌入式保險，與齣行平颱閤作提供行程保險，與醫療機構閤作提供健康管理服務。通過構建更廣泛的生態係統，保險公司能夠觸達更廣泛的客戶群體，創造新的價值增長點。 新興風險的識彆與應對： 隨著科技的飛速發展，網絡安全、人工智能倫理、共享經濟等帶來瞭新的風險。大數據分析能夠幫助保險公司識彆這些新興風險的潛在規模和影響，並積極探索開發相應的保險産品和風險管理解決方案，例如網絡安全保險、數據隱私責任險等。 結論：迎接數據驅動的保險新紀元 《數據洪流下的洞察：保險業的變革與未來》一書，旨在為行業內的決策者、産品開發者、技術專傢以及所有關注保險業發展的人士，提供一個全麵而深刻的視角。我們相信，在大數據浪潮的席捲下，保險業將迎來一次前所未有的價值重塑——從風險轉移的基石，蛻變為驅動個體與社會安全、健康、財富增長的智慧夥伴。本書將帶領讀者一同探索數據如何賦能保險，開啓更加智能、高效、以客戶為中心的未來。

評分☆☆☆☆☆

《大數據時代的保險分析》這個書名讓我充滿瞭好奇。我一直關注著科技如何改變傳統行業，而保險業與大數據這對組閤，無疑是其中的熱門話題。我期待這本書能夠深入淺齣地闡釋大數據如何為保險業帶來革命性的變化。它是否會介紹一些實際的案例，展示大數據在風險評估、産品定價、反欺詐、客戶服務等方麵的應用？我希望通過這本書，能夠更清晰地瞭解大數據在保險業中的價值和潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《大數據時代的保險分析》勾起瞭我極大的求知欲。我一直關注著科技發展對各行各業帶來的影響，而保險業作為傳統服務業的代錶，其與新興技術——尤其是大數據——的融閤，無疑是值得深入探討的課題。我期待這本書能夠揭示大數據分析在保險業中的實際應用，而不僅僅是停留在理論層麵。比如，它是否會深入講解一些具體的算法和模型，例如機器學習在欺詐檢測中的應用，或者深度學習在圖像識彆（用於車損評估）方麵的潛力？我希望能看到書中提供一些實際的案例分析，最好能涵蓋不同類型的保險業務，例如壽險、財險、健康險等，並分析大數據如何幫助保險公司在這些領域實現突破。

評分☆☆☆☆☆

《大數據時代的保險分析》這個書名直擊我內心深處的求知欲。我一直對保險行業的發展充滿好奇，同時也密切關注著大數據技術日新月異的進步。我渴望瞭解，當海量的數據像潮水般湧來時，保險公司是如何利用這些數據進行分析，從而更好地理解客戶、管理風險，並提升服務效率的。我希望這本書能夠提供一些具體的案例，展示大數據分析在保險業的應用，例如如何利用社交媒體數據來識彆潛在的騙保行為，或者如何通過分析健康數據來設計更精準的健康保險産品。

評分☆☆☆☆☆

《大數據時代的保險分析》這個書名讓我感到無比的期待。我一直認為，保險業是一個與數據息息相關的行業，而大數據的齣現更是為保險業帶來瞭前所未有的機遇。我迫切地想知道，在大數據時代，保險公司的運營模式將發生怎樣的變化？這本書是否會詳細介紹大數據在保險業中的具體應用場景，例如如何利用大數據進行客戶畫像，從而提供更精準的産品推薦和個性化的服務？

評分☆☆☆☆☆

《大數據時代的保險分析》這個書名，讓我立刻聯想到科技與金融領域的深度融閤。我一直對保險業的風險管理機製很感興趣，同時也在關注著大數據技術如何滲透到各行各業。我希望這本書能夠詳細解讀，大數據分析如何幫助保險公司更有效地識彆、評估和管理風險，從而實現更精準的定價和更優質的服務。我尤其期待書中能夠提供一些具體的案例分析，展示大數據在提升保險業效率、降低成本、甚至創造全新商業模式方麵的潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫做《大數據時代的保險分析》，光聽書名我就覺得非常吸引人，因為我一直以來都對保險行業有著濃厚的興趣，同時也對大數據這個概念非常著迷。我一直覺得，這兩個看似不相關的領域，一旦結閤起來，一定能碰撞齣非凡的火花。我希望這本書能夠深入淺齣地解讀大數據如何顛覆傳統的保險業，從産品設計、風險定價、客戶服務到反欺詐等等各個環節，都能有詳實的案例和獨到的見解。我特彆想知道，在大數據分析的基礎上，保險公司如何能夠更精準地評估個人或企業的風險，從而提供更個性化、更具競爭力的保險産品。比如，對於健康險，是否可以通過穿戴設備收集的健康數據來動態調整保費？對於車險，是否可以通過駕駛行為數據來判斷駕駛員的風險等級？這些都是我非常好奇的問題。

評分☆☆☆☆☆

讀到《大數據時代的保險分析》這個書名，我腦海中立刻浮現齣無數關於保險業未來的圖景。我從事的是IT行業，對大數據技術有著一定的瞭解，但我對保險業的瞭解相對有限。因此，我非常渴望通過這本書，將大數據技術與保險業的實踐相結閤，去理解大數據是如何在保險業的“幕後”發揮作用的。我希望這本書能夠深入淺齣地解釋一些關鍵的技術概念，比如數據挖掘、預測建模、自然語言處理等，並說明它們如何被應用於保險的各個流程。

評分☆☆☆☆☆

《大數據時代的保險分析》這個書名本身就充滿瞭吸引力，因為它將一個傳統且重要的行業——保險，與一個時下最熱門的技術——大數據，緊密地聯係在瞭一起。我一直在思考，在大數據時代，保險業的本質是否會發生變化？這本書是否會探討，大數據分析如何幫助保險公司從“事後賠付”的角色，轉變為“事前風險乾預”和“事中風險管理”的參與者？我期待能夠讀到關於大數據如何賦能保險公司進行更主動的風險管理，例如通過分析用戶行為數據，提前預警潛在的健康風險或安全隱患，並提供相應的建議或解決方案。

評分☆☆☆☆☆

《大數據時代的保險分析》這個書名讓我感覺眼前一亮，它預示著一場關於保險業的深刻變革。我一直覺得，保險業的精髓在於風險的評估和對未來的預測，而大數據恰恰是實現這兩者的強大工具。我非常希望這本書能夠深入探討，大數據是如何從根本上重塑保險業的價值鏈的。它是否會介紹如何利用大數據來優化保險産品的設計，使其更加符閤不同細分市場的需求？它是否會揭示大數據在風險定價中的作用，讓保費更加公平閤理？

評分☆☆☆☆☆

《大數據時代的保險分析》這個書名讓我眼前一亮。我一直認為，保險的核心在於風險管理，而大數據提供瞭前所未有的海量數據源和強大的分析工具，這無疑會給保險業帶來一場革命。我非常期待這本書能夠詳細闡述大數據在保險業的各個環節扮演的角色。例如，在産品創新方麵，大數據如何幫助保險公司識彆新的市場需求和潛在的風險點，從而設計齣更貼閤消費者需求的新型保險産品？在風險定價方麵，大數據是否能夠實現更精細化的風險評估，從而打破過去“大鍋飯”式的定價模式，讓風險更低的客戶享受更優惠的保費？

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，希望能用到。

評分☆☆☆☆☆

金融的解釋

評分☆☆☆☆☆

老外寫的書，介紹很多概念，但感覺不太實用，很多內容難在國內使用

評分☆☆☆☆☆

京東發貨速度還是那麼快，以後一定還來買

評分☆☆☆☆☆

書非常的不錯

評分☆☆☆☆☆

好書好書好書好書好書好書好書！

評分☆☆☆☆☆

京東正品，速度很快，非常滿意

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

好書，值得用有。