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郑渝川网易博客

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保险企业如何实现数字转型   

2016-07-26 09:07:50|  分类: 书评 |  标签: |举报 |字号 订阅

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书名:大数据时代的保险分析
豆瓣评分:分(7人评价)
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来自豆瓣读书资源

                 保险企业如何实现数字转型

                         文/郑渝川

   所评图书:

   书名:《大数据时代的保险分析》

   作者:(美)帕特里夏·L·萨波里托

   译者:李凯

   出版社:中国人民大学出版社

   出版日期:20166

 

保险公司最为宝贵的资产就是客户数据。但迄今为止,这个行业的企业从数据中获得的收益却并不令人满意。SAP公司(全球最大的企业管理和协同化电子商务解决方案供应商)卓越BI与分析技术全球中心高级总监、保险行业数据分析专家、美国保险研究学会前主席帕特里夏·L·萨波里托认为,保险业企业及进入这一领域的混业经营企业,都需要以最大化数据价值为目标,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。

数据分析的目的是发掘并利用、传递数据中有价值的规律,所谓的BIbusiness intelligence,商业智能)是多种分析方法的集合。帕特里夏解释指出,保险分析包括运营分析(营销、核保、理赔等内嵌在基本业务流程、应用系统中的分析模块),需要具备强大的识别和挖掘分析能力,实时作出判断,尽可能准确的捕捉诈骗骗保的蛛丝马迹;以及基本分析(交易后对产生的综合数据进行处理分析,以捕捉趋势及潜在赔偿风险分析)。随着公共部门及商业各领域企业推进数字战略,保险业企业将可以通过购买第三方数据来完善本行业、企业数据库信息,使得信用风险评估模型更趋完善。

帕特里夏所著的《大数据时代的保险分析》一书提出,保险行业要善用大数据,应当尽快以数据处理的便利和精益为目标,将营销、产品管理、核保、理赔、销售、财务管理、风险管理等主要的业务内容(部门)转向专业的数据化处理,建立其商业智能战略框架。书中提出了“分析力成熟度矩阵”的概念,以“分析技术”为例,企业如果仍在使用excel为处理工具,就显然已经落伍,如果能够进步到提交标准报告、也可制作少量的定制化报告,就更进一筹;再往上,就需要具备数据挖掘技术与能力,能够满足“可视化”转化展现数据分析成果的要求;最高的“专家”等级,则要求企业能够基于预测型技术,高水平的开展文本发掘、情感分析。

书作者建议,保险企业应当根据业务需要设立首席分析官(CAO)、首席数据官(CDO)等职位,与已有的首席保险精算师、首席财务官一并进入数据管理委员会。保险企业的数据管理委员会应首先致力于界定数字化业务的描述,将现有业务的需求、问题表述清楚,分析现有业务的利润与风险,再因此建立新的、介入数据分析框架的指标,实现先导指标、驱动指标、滞后指标等的可视化。书作者以核保业务为例,对界定业务需求的方法给予了详细讲述。

近年来,在美国、中国等主要市场,保险业强强联合的案例不断涌现,而电子商务等领域的非传统型新晋竞争者也在进入市场。书作者认为,传统保险企业要应对变得越来越严峻的挑战,要引入高水平的数据分析方法,要用之发掘商业价值。保险行业中,提升总体财务业绩有四大核心因素(收入增长、运营成本降低、资产利用率提高、智能有效性增强),而这些价值驱动要素在有效的数据分析中能够得以更好的挖掘利用。

搭建保险企业的信息战略框架,应当从获取-生成-组织-管控-服务五个环节,分别对应转化企业的相应职能,纳入对应的技术、建立匹配的新流程与标准,确保每一环节都能建立起运转正常的保险数据模型。书作者建议,保险企业应当考虑建立专司负责前述信息战略框架运转执行的机构,以实现对优先事项的把控、加快普及数字时代与风险管理理念、在企业内部共享最佳实践经验、降低管理成本、促进数字分析方法的采用、推动分析文化的培养。

要在保险企业内部营造分析文化,首先应当确定大数据时代的保险企业、从业人员究竟需要哪些分析技能。书作者认为,就目前而言,数据准备、数据探索、数据可视化、数据提取、创建报告、细分、处理业务领域信息、业务模块开发及赋权等技能是保险企业机构、从业人员的标配。当然,在掌握这些分析技能之后,保险企业、从业人员仍需努力将之与现有的保险业务结合起来,通过模拟训练、案例小组等方法强化数字分析技能、保险业务专业技能的融汇应用。

《大数据时代的保险分析》书中第十章就常见的保险业务进行数字化转型,引入数据分析方法的思路作了介绍。以产品管理为例,保险企业需要首先将目标产品识别、设计、定价、产品介绍、产品绩效管理等进行界定描述,用数据分析方法来提高价格优化水平。而在保险企业的营销中,社交媒体和情感分析方法的更多使用,则从根本上颠覆了过去主要依托于营销人员主观判断的思路,相信随着传感器等传递客户情绪、诉求信息的智能设备的进化,这方面的颠覆效应将变得更大。

又如,在保单、合同管理与服务,在理赔管理中,由于大数据体系供给了更为广阔、更为细分、更为真实的信息,在经过有效挖掘分析后,这些业务的运转都将变得更为精益,企业也将更快的了解客户对于业务、服务的评价情况。对于保险企业来说,大数据还极大的提升了理赔诈骗分析的效能;数据挖掘分析将有助于寿险与养老保险产品的供给企业,将服务延伸到客户购买产品后的全程,通过接通大量的外部数据,实时启动健康护理服务及相应的健康干预(劝诫戒除烟酒、减少购买垃圾食品)。


本文发表在“新华网”7月26日

http://news.xinhuanet.com/book/2016-07/25/c_129176739.htm


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