第1章 介绍——新的“真正业务”

1.1正在转型之际

1.1.1大数据由其特征定义

1.1.2数据分析的层次结构以及如何从数据中获取价值

1.1.3下一代数据分析

1.1.4数据与分析

1.2所有保险公司的大数据分析

1.2.1 3个关键要求

1.2.2中介机构的角色

1.2.3地理空间角度

1.2.4数据分析与物联网

1.2.5规模效益或劣势

1.3数据分析到底是如何运行的

1.3.1商业智能

1.3.2预测分析

1.3.3规范分析

1.3.4认知计算

注释

第2章 数据分析与财务部门

2.1财务的挑战

2.2绩效管理和综合决策

2.3财务与保险

2.4报告与监管信息披露

2.5公认会计原则和国际财务报告准则

2.6合并、收购与撤资

2.7透明度、虚假陈述、证券立法以及《萨班斯法案》

2.8社交媒体与财务分析

2.9销售管理和销售渠道

2.9.1代理商和“生产商”

2.9.2销售管理

注释

第3章 管理保险企业的财务风险

3.1《偿付能力监管标准Ⅱ》

3.2《偿付能力监管标准Ⅱ》、云计算和共享服务

3.3资产利润最大化

3.4《偿付能力监管标准Ⅱ》和国际财务报告准则

3.5首席风险官的角色转变

3.6首席风险官作为客户需求向导

3.7数据分析与不可预见性的挑战

3.8再保险的重要性

3.9风险调整决策

注释

第4章 承保

4.1承保和大数据

4.2特殊险种的承保

4.3远程信息处理和UBI作为一种承保工具

4.4为避免欺诈行为进行承保

4.5数据分析与建筑信息管理

注释

第5章 索赔与“关键时刻”

5.1“赔偿”和合同权利

5.2索赔欺诈

5.2.1机会主义欺诈

5.2.2有组织的欺诈

5.3房产维修和供应链管理

5.4汽车维修

5.5复杂的国内索赔处理的转变

5.5.1“数字调查员”

5.5.2索赔过程中的潜在变化

5.5.3供应商生态系统的重塑

5.6检查的级别

5.6.1储备金

5.6.2营业中断

5.6.3代位追偿原则

5.7汽车评估和损失理算

5.7.1汽车评估

5.7.2损失理算

5.7.3房产索赔网络

5.7.4网络安全索赔的理算

5.7.5理算时的人口定时炸弹

注释

第6章 数据分析和营销

6.1客户获取和保留

6.2社交媒体分析（SMA）

6.3人口统计学和人口为何重要

6.4细分

6.5推广策略

6.6品牌与定价

6.7价格优化

6.8服务交付对成功营销的影响

6.9快速开发新产品

6.10“敏捷性”的挑战

6.11“敏捷性”与更大的风险

6.12数字客户、多向和全渠道

6.13索赔服务在营销中的重要性

注释

第7章 财产保险

7.1洪水

7.1.1预测洪水损害的成本和可能性

7.1.2数据分析和干燥过程

7.2 火灾

7.3地面下沉

7.4冰雹

7.5飓风

7.6恐怖主义

7.7索赔程序和“数字客户”

注释

第8章 责任保险与数据分析

8.1雇主的责任和“劳工赔偿”

8.1.1“劳工赔偿”索赔中的欺诈

8.1.2雇主的责任险

8.1.3预期损失索赔的有效分类

8.2公众责任

8.3产品责任

8.4董事及高级管理人员责任

注释

第9章 人寿保险与养老保险

9.1人寿保险与普通保险的差异

9.2人寿保险的基础

9.3死亡问题

9.4大数据在死亡率中的作用

9.5在不稳定的经济中购买人寿保险

9.6人寿保险公司如何与年轻人交流

9.7老年人的人寿和养老金

9.8数字时代的人寿和养老金福利

9.9人寿保险和银行保险业

注释

第10章 位置的重要性

10.1位置分析

10.1.1地理定位专家的新角色

10.1.2共享位置信息

10.1.3地理编码

10.1.4欺诈调查中的位置分析

10.1.5恐怖主义风险的位置分析

10.1.6位置分析和洪水

10.1.7位置分析、货物和盗窃

10.2 远程信息处理和UBI

10.2.1远程信息处理的历史

10.2.2欺诈检测的远程信息处理

10.2.3对汽车保险公司的影响如何

10.2.4远程信息处理和车辆仪表盘设计

10.2.5远程信息处理与监管

10.2.6远程信息处理——不仅仅是技术

10.2.7其他领域的UBI

10.2.8商业保险中的远程信息处理

注释

第11章 数据分析和保险人

11.1人才管理

11.1.1新能力的需求

11.1.2基本素质和能力

11.2人才、就业和未来的保险

11.3学习和知识转移

11.3.1阅读材料

11.3.2正式资格和结构化学习

11.3.3面对面培训

11.3.4社交媒体与技术

11.4领导力和保险分析

11.4.1知识与力量

11.4.2领导力和影响

11.4.3数据分析和其对员工的影响

11.4.4了解员工抵制的情况

注释

第12章 实施

12.1文化和企业

12.1.1传播与宣传

12.1.2利益相关者对未来的愿景

12.2制定策略

12.2.1项目赞助

12.2.2建立项目计划

12.2.3利益相关者管理

12.2.4将数据分析视为授权工具

12.2.5建立开放和信任的关系

12.2.6制定路线图

12.2.7实施流程图

12.3管理数据

12.3.1主数据管理

12.3.2数据管控

12.3.3数据质量

12.3.4数据标准化

12.3.5存储和管理数据

12.3.6安全

12.4工具和技能

12.4.1认证与资格

12.4.2能力

注释

第13章 未来愿景

13.1汽车2025

13.2 2025年的数字家庭——“房产远程信息处理”

13.3商业保险——数据分析转型

13.4专业风险和更深入的洞察力

13.5 2025年：人寿和养老行业的转型

13.6外包和远离非核心活动

13.7超级供应商的兴起

注释

第14章 中国的保险分析

14.1介绍

14.1.1背景

14.1.2“同床异梦”

14.1.3 4个关键领域

14.2中国的保险市场

14.3数据海洋

14.4人才管理与创新

14.5中国保险的创业

14.6中国保险业的“金融科技”和“保险科技”

14.7中国目前使用的保险分析

14.7.1中国的远程信息处理

14.7.2联网家庭

14.7.3数据分析与医疗

14.7.4认知分析与人工智能的发展

14.8中国未来的愿景

14.8.1中国保险公司的持续增长创造了新的观念

14.8.2中国医疗的追根溯源以及展望未来

14.8.3联网汽车解决了交通堵塞的问题

14.8.4微信作为主要分销商进入保险市场

注释

第15章 结论与思考

15.1挑战的广度

15.2结语

注释

附录A推荐阅读

附录B预期寿命达到100岁的数据摘要

附录C实施流程图

附录D推荐的保险媒体

附录E专业保险机构