保險行業與數據分析

Ⅰ 保險行業數據如何查詢

行業宏觀數據可參看保監會網站，統計數據欄目，裡面有各類數據，包括各家公司每個月、每年的保費收入，各類保險的保費收入，各個區域的保費收入等，一般都夠用。

同時可以參考國家統計局網站數據。部分行業網站也有保險數據欄目，如向日葵網的保險數據欄目。

如果要再轉業的數據，可以查詢高校財經資料庫，infobank，國研網，知網，萬方資料庫。

國外數據可參看世界銀行資料庫，聯合國資料庫。

Ⅱ 對保險行業的數據分析

與發達國家相比，保險行業在中國起步較晚，發展得相對慢一些。但最近幾年，鑒於國家對保險行業的重視，保險業在中國的發展非常快。
據《中國保險行業市場前瞻與投資規劃分析報告》數據顯示，2011年-2016年，保險行業總資產從5.98萬億元增長到15.12萬億，年均增速為20.37%。截止今年上半年，保險業共實現原保險保費收入23140.15億元，同比增長23.00%，仍然保持較快增速，但增速同比下降14.29個百分點。
總體來看，保險行業未來前景看好。

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Ⅲ 保險行業裡面的數據分析做什麼一般需要一些什麼技能

數據分析術語叫：KPI
這個工作主要會用電子表格就行

綜合能力好也可以有很好的前途。

Ⅳ 數據分析 保險業應用

保險小編幫您解答，更多疑問可在線答疑。

5月27日，由《中國保險報》主辦的「保險業大數據應用系列沙龍」第二期活動在廣州舉行。與會人士針對保險業如何應用大數據「洞察客戶」的主題進行探討。
近年來，保險業大數據應用已經深入到各個業務條線，在利用大數據洞察客戶方面，各家保險機構都有不同程度的探索。不過，在具體的探索實踐中，行業也存在痛點。例如如何挖掘客戶、挖潛客戶，乃至令客戶資源在公司內部的各個業務條線得到共享。
沙龍環節
亞太財險互聯網產品總監萬鵬
中小保險公司更加應該應用關注大數據的使用
我個人認為，現在保險業圍繞著數據方面存在的幾個誤區。例如，香港地區700萬人的一個城市，現在財產保險公司是110家，咱們大陸不到80家。那麼多的大陸人去買香港保險，因為是產品有特色，為什麼產品有特色，是對數據進行了分析以後，精準地進行了相應的營銷，或者是一個推廣。那麼我個人認為互聯網從保險公司的角度，應該真正地體現價值，就是從茫茫的人海中篩選出來你想要的客戶，然後給他適合他需要的產品，這個產品不一定是便宜的。
在我們保險公司可能還沒想明白，或者是准備行動的時候，跟我們相關關聯密切的保險中介已經是有相當一批在積極地行動之中，包括數據應用，包括手機移動端的APP的完善，包括小閉環的生態圈，網上商城，積分兌換，發紅包等等，比很多保險公司玩得還嗨，這個希望引起或者倒逼我們保險公司的人要想得出來。
最後的落腳點，就是解決之道，保險業的解決之道是什麼？我認為，就像我正在做的一件事情叫做搭建數據共享聯盟，而且在現在時代下，我認為中小保險公司更加應該關注大數據的使用。

Ⅳ 關於保險公司的數據分析崗

數據分析是一個能夠讓人們管理大量客戶、市場、金融和企業數據並通過更完善的分析技術和工具將數據轉化為先進洞察的規則。業務分析是一系列短期戰略與戰術協議。它可以為組織提供快速的評估和路線圖，幫助組織識別機遇和規劃轉型路徑以實現其分析舉措和目標。不同公司，有不同工作安排：
一、保險公司的業務分析員主要工作內容如下：
1、協助分析、研究經驗數據，參與制定保險產品開發策略，擬定保險產品費率，審核保險產品材料;參與償付能力管理；
2、協助制定或者參與制定再保險制度、審核或者參與審核再保險安排計劃；
3、參與評估各項准備金以及相關負債，參與預算管理；
4、參與制定股東紅利分配製度，制定分紅保險等有關保險產品的紅利分配方案；
5、參與資產負債配置管理，參與決定投資方案或者參與擬定資產配置指引；
6、參與制定業務營運規則和手續費、傭金等中介服務費用給付制度；
7、參與公司財務規劃和年度預算的精算部分工作。
二、保險公司的業務分析員崗位要求如下：
1、本科以上學歷,金融、財務、工商管理或經濟學專業；
2、英文cet-6級以上,閱讀和表達流利；
3、有熟練的excel建模能力,精通ppt製作；
4、熟悉保險、銀行和投資業務模式和盈利模型；
5、有較強的戰略與系統思維、業務規劃能力；
6、具有優良的職業素養和良好的人際溝通技巧；
7、具有團隊合作精神。

Ⅵ 保險公司的數據分析師發展前景怎麼樣

保險行業、金融證券，其實都算是對數據分析師需求比較普遍的行業，要說發展前景的話，數據分析師主要跟所在的行業和公司背景有很大的關系，比如說所在的公司品牌怎麼樣、業務規模如何、市場佔有率如何。
另外，從自身來說的話，就要看你作為數據分析師能給業務帶來多大價值，有價值的數據分析師，到哪兒都不愁發展的，自身專業技能要過關，然後對行業足夠的熟悉，比如說對保險這一行，你要了解公司的保險業務種類、流程，其中涉及到哪些數據，怎麼去最大化地挖掘出價值，能夠幫助業務提升。