大数据改变保险业 实用的商业分析PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

大数据改变保险业 实用的商业分析PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 介绍——新的“真正业务”1

1.1正在转型之际3

1.1.1大数据由其特征定义5

1.1.2数据分析的层次结构以及如何从数据中获取价值8

1.1.3下一代数据分析10

1.1.4数据与分析11

1.2所有保险公司的大数据分析12

1.2.1 3个关键要求12

1.2.2中介机构的角色15

1.2.3地理空间角度16

1.2.4数据分析与物联网17

1.2.5规模效益或劣势18

1.3数据分析到底是如何运行的20

1.3.1商业智能21

1.3.2预测分析24

1.3.3规范分析26

1.3.4认知计算27

注释28

第2章 数据分析与财务部门29

2.1财务的挑战31

2.2绩效管理和综合决策32

2.3财务与保险33

2.4报告与监管信息披露35

2.5公认会计原则和国际财务报告准则35

2.6合并、收购与撤资37

2.7透明度、虚假陈述、证券立法以及《萨班斯法案》38

2.8社交媒体与财务分析39

2.9销售管理和销售渠道40

2.9.1代理商和“生产商”41

2.9.2销售管理42

注释43

第3章 管理保险企业的财务风险45

3.1《偿付能力监管标准Ⅱ》46

3.2《偿付能力监管标准Ⅱ》、云计算和共享服务49

3.3资产利润最大化50

3.4《偿付能力监管标准Ⅱ》和国际财务报告准则51

3.5首席风险官的角色转变52

3.6首席风险官作为客户需求向导55

3.7数据分析与不可预见性的挑战55

3.8再保险的重要性56

3.9风险调整决策57

注释60

第4章 承保61

4.1承保和大数据63

4.2特殊险种的承保65

4.3远程信息处理和UBI作为一种承保工具66

4.4为避免欺诈行为进行承保68

4.5数据分析与建筑信息管理69

注释71

第5章 索赔与“关键时刻”73

5.1“赔偿”和合同权利74

5.2索赔欺诈75

5.2.1机会主义欺诈76

5.2.2有组织的欺诈77

5.3房产维修和供应链管理80

5.4汽车维修86

5.5复杂的国内索赔处理的转变88

5.5.1“数字调查员”88

5.5.2索赔过程中的潜在变化90

5.5.3供应商生态系统的重塑92

5.6检查的级别93

5.6.1储备金94

5.6.2营业中断95

5.6.3代位追偿原则97

5.7汽车评估和损失理算98

5.7.1汽车评估98

5.7.2损失理算100

5.7.3房产索赔网络101

5.7.4网络安全索赔的理算104

5.7.5理算时的人口定时炸弹105

注释106

第6章 数据分析和营销107

6.1客户获取和保留110

6.2社交媒体分析（SMA）113

6.3人口统计学和人口为何重要115

6.4细分116

6.5推广策略118

6.6品牌与定价119

6.7价格优化120

6.8服务交付对成功营销的影响121

6.9快速开发新产品121

6.10“敏捷性”的挑战122

6.11“敏捷性”与更大的风险124

6.12数字客户、多向和全渠道124

6.13索赔服务在营销中的重要性125

注释127

第7章 财产保险129

7.1洪水131

7.1.1预测洪水损害的成本和可能性131

7.1.2数据分析和干燥过程133

7.2 火灾134

7.3地面下沉137

7.4冰雹141

7.5飓风143

7.6恐怖主义145

7.7索赔程序和“数字客户”146

注释148

第8章 责任保险与数据分析151

8.1雇主的责任和“劳工赔偿”152

8.1.1“劳工赔偿”索赔中的欺诈153

8.1.2雇主的责任险155

8.1.3预期损失索赔的有效分类156

8.2公众责任157

8.3产品责任158

8.4董事及高级管理人员责任159

注释160

第9章 人寿保险与养老保险161

9.1人寿保险与普通保险的差异163

9.2人寿保险的基础165

9.3死亡问题165

9.4大数据在死亡率中的作用167

9.5在不稳定的经济中购买人寿保险168

9.6人寿保险公司如何与年轻人交流169

9.7老年人的人寿和养老金170

9.8数字时代的人寿和养老金福利172

9.9人寿保险和银行保险业175

注释177

第10章 位置的重要性179

10.1位置分析180

10.1.1地理定位专家的新角色181

10.1.2共享位置信息181

10.1.3地理编码182

10.1.4欺诈调查中的位置分析183

10.1.5恐怖主义风险的位置分析183

10.1.6位置分析和洪水184

10.1.7位置分析、货物和盗窃186

10.2 远程信息处理和UBI187

10.2.1远程信息处理的历史188

10.2.2欺诈检测的远程信息处理189

10.2.3对汽车保险公司的影响如何190

10.2.4远程信息处理和车辆仪表盘设计191

10.2.5远程信息处理与监管192

10.2.6远程信息处理——不仅仅是技术194

10.2.7其他领域的UBI195

10.2.8商业保险中的远程信息处理196

注释198

第11章 数据分析和保险人201

11.1人才管理202

11.1.1新能力的需求203

11.1.2基本素质和能力205

11.2人才、就业和未来的保险208

11.3学习和知识转移209

11.3.1阅读材料211

11.3.2正式资格和结构化学习211

11.3.3面对面培训212

11.3.4社交媒体与技术213

11.4领导力和保险分析215

11.4.1知识与力量215

11.4.2领导力和影响216

11.4.3数据分析和其对员工的影响218

11.4.4了解员工抵制的情况219

注释221

第12章 实施223

12.1文化和企业227

12.1.1传播与宣传232

12.1.2利益相关者对未来的愿景233

12.2制定策略234

12.2.1项目赞助234

12.2.2建立项目计划236

12.2.3利益相关者管理237

12.2.4将数据分析视为授权工具239

12.2.5建立开放和信任的关系240

12.2.6制定路线图242

12.2.7实施流程图243

12.3管理数据243

12.3.1主数据管理244

12.3.2数据管控245

12.3.3数据质量245

12.3.4数据标准化246

12.3.5存储和管理数据247

12.3.6安全249

12.4工具和技能250

12.4.1认证与资格250

12.4.2能力251

注释251

第13章 未来愿景253

13.1汽车2025255

13.2 2025年的数字家庭——“房产远程信息处理”258

13.3商业保险——数据分析转型262

13.4专业风险和更深入的洞察力264

13.5 2025年：人寿和养老行业的转型266

13.6外包和远离非核心活动268

13.7超级供应商的兴起269

注释271

第14章 中国的保险分析273

14.1介绍274

14.1.1背景274

14.1.2“同床异梦”275

14.1.3 4个关键领域276

14.2中国的保险市场278

14.3数据海洋281

14.4人才管理与创新282

14.5中国保险的创业283

14.6中国保险业的“金融科技”和“保险科技”286

14.7中国目前使用的保险分析289

14.7.1中国的远程信息处理291

14.7.2联网家庭292

14.7.3数据分析与医疗293

14.7.4认知分析与人工智能的发展294

14.8中国未来的愿景297

14.8.1中国保险公司的持续增长创造了新的观念297

14.8.2中国医疗的追根溯源以及展望未来298

14.8.3联网汽车解决了交通堵塞的问题299

14.8.4微信作为主要分销商进入保险市场299

注释300

第15章 结论与思考303

15.1挑战的广度306

15.2结语307

注释309

附录A推荐阅读311

附录B预期寿命达到100岁的数据摘要315

附录C实施流程图321

附录D推荐的保险媒体337

附录E专业保险机构339