大数据时代的保险分析

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大数据时代的保险分析

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

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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

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关键词：大数据时代 大数据 客户关系管理 企业风险管理 管理的核心 保险

外链不了，可以直接 http://item.jd.com/11928461.html

谢谢分享信息！！！

有电子版分享吗？

挖掘保险业大数据中的财富
龙栋
原刊于中国保险报http://shh.sinoins.com/2016-09/23/content_209064.htm

马云在 “2016中国保险业发展年会” 上表达了几个观点：一是保险是未来大市场，国内保民还太少；二是保险公司、保险产品、保险品种都还太少；三是保险行业的核心人员未来是大数据工程师。

虽然近些年保险业在大数据战略和运营方面做了积极探索，但是依然没有摆脱依赖营销的状况，移动数据端、用户数据画像、内部数据整合、产品场景应用等方面仍然处于落后状态，马云一针见血的指出了问题。这和《大数据时代的保险分析》一书作者帕特里夏•L•萨波里托的观点如出一辙。该作者认为大多数保险公司未能有效利用它们最有价值的财富——数据。

《大数据时代的保险分析》一书由中国人民大学出版社出版，上市之初就得到了国内高校保险专业老师及保险业高管的关注。该书作者认为：高效的数据分析能够为保险行业带来巨大的积极影响。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。保险行业的每个角色都应该用到保险分析方法：精算师、核保员、损益分析师、营销人员、财务分析师、客户服务人员、代理商及经纪人，乃至法规制定者。不同管理层看到的关键数据是不一样的：执行管理层、中层管理者、分析者利用不同的工具得到数据分析决策结果。

全书提供了一套分析思路和框架，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。包括：分析战略与执行框架；业务需求界定；有效地编制和使用指标体系；分析方法的商业价值；数据与信息的构架及管理；常用的分析工具；组织和实施分析战略；最后是分析方法在保险业务流程中的应用。

如何避免精心设计的数据库被一线人员冷落一旁，这要求搭建的数据分析系统必须充分考虑并满足多方需求，才能真正发挥作用。作者给出了四种界定业务需求的方法：业务发现访谈、分析行动框架、应用案例法、维度分析法。通过对业务需求进行清晰界定，再对分析目标和计划进行优先级排序，以最合理地分配资源并设立有效的路线图。
业务需求界定清楚之后，就需要借助信息技术搭建数据架构系统。而如上文讲到的，保险企业在搭建数据系统上面花费不少，但并未有效满足终端使用者的需求。作者认为缺乏持续的协同及与业务端的互动是失败的主因。而要解决这个问题，很重要的思路是建立由数据词典、数据质量计划以及数据管控为基石的企业信息架构。

此外，作者在第十章对财产及意外险、寿险、以及健康险等不同业务进行了流程审视和梳理，并用最核心的分析方法和应用案例加以了说明。这套分析方法在保险行业价值链的各个环节都具有重要作用，比如产品管理、市场营销、分销管理、核保、保单管理及服务、理赔管理、财务管理。

作者之所以能够全局来对保险业的数据分析做透彻的剖析，源于作者本身一开始是从保险理赔师入行的，洞悉了一线实际的需求。此后承担了更多的现场业务，并负责理赔记录管理系统的运行。之后从业务分析师到系统工程师再到技术分析师，并成功的搭建了一支专业化咨询服务团队。20多年从业的经验和教训，更重要的是数据分析方法都在这本书中。

马云说：“保险过去是规模化的，标准化的，这是工业时代的保险；未来是每个人不一样，每个人的每个时刻每个状态下都不一样。”而这正是大数据给保险业带来的美妙之处，精准化、个性化、简单化、及时化将是大数据时代保险分析的特点。

好书啊。

谢谢分享。