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編輯推薦

1.本書並非講述架構和技術細節，而是將提供實戰指導作為主要內容，指導企業將數據分析轉變為銷售目標。本書中廣泛且全麵的內容藉鑒瞭作者多年來擔任各種職務和從事各層級保險業工作的豐富經驗，同時藉鑒瞭他在其他領域和學科領域所獲取的獨特見解。
2.在大數據的背景下，本書為目前及未來的保險分析的應用提供瞭極富洞察力的見解，涉及保險行業的各種應用，包括財務風險、金融、承保、索賠、營銷、財産保險和洪水風險、責任保險、人壽和養老金、人員和人纔管理等。本書進一步大膽地提供瞭關於數據分析實施方法的實用解釋和指導。

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。

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。

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
1．2．1 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
2．2績效管理和綜閤決策　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閤並、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“生産商”　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》、雲計算和共享服務　49
3．3資産利潤最大化　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嚮導　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數據分析與建築信息管理　69
注釋　71
第5章　索賠與“關鍵時刻”　73
5．1“賠償”和閤同權利　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房産維修和供應鏈管理　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供應商生態係統的重塑　92
5．6檢查的級彆　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房産索賠網絡　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快速開發新産品　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、多嚮和全渠道　124
6．13索賠服務在營銷中的重要性　125
注釋　127
第7章　財産保險　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數據分析和乾燥過程　133
7．2火災　134
7．3地麵下沉　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産品責任　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地理定位專傢的新角色　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遠程信息處理的曆史　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錶盤設計　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人纔管理　202
11．1．1新能力的需求　203
11．1．2基本素質和能力　205
11．2人纔、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麵對麵培訓　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瞭解員工抵製的情況　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願景　233
12．2製定策略　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係　240
12．2．6製定路綫圖　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　未來願景　253
13．1汽車2025　255
13．22025年的數字傢庭——“房産遠程信息處理”　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人纔管理與創新　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聯網傢庭　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中國未來的願景　297
14．8．1中國保險公司的持續增長創造瞭新的觀念　297
14．8．2中國醫療的追根溯源以及展望未來　298
14．8．3聯網汽車解決瞭交通堵塞的問題　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
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