| Код | 500284 |
| Дата создания | 2022 |
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 19 декабря в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
|
Аннотация
Объектом исследования настоящей работы представляется департамент урегулирования убытков российской страховой компании.
Предметом настоящей исследовательской работы выступает обладающий бизнес-характером процесс, который касается урегулирования финансовых убытков по направлению автомобильного страхования, и обеспечивающие его визуально-аналитические методики решений BI (Business intelligence – «Бизнес аналитика»).
Перед настоящей исследовательской работой поставлена цель выработать описательно-аналитическую модель, позволяющую увеличить уровень качества вырабатываемых и внедряемых в практику решений для структурной единицы фирмы-страховщика, которая занимается урегулированием убытков, за счет использования решений Business intelligence-класса.
Оглавление
Введение 3
Глава 1. Рынок страхования в России: основные тренды развития, использование технологий Business Intelligence для задач поддержки принятия решений 7
1.1. Страхование в России: основные тенденции последних лет 7
1.2. Цифровизация страхового рынка 9
1.3. Бизнес-анализ в страховании в условиях цифровой трансформации: состояние и проблемы 12
1.4. Business Intelligence: определение, концепция и назначение 15
1.5. Актуальные тренды Business Intelligence 18
1.6. Обзор BI-решений 21
1.7. Выводы по Главе 1 24
Глава 2. Постановка задачи на разработку модели описательной аналитики для поддержки принятия решений для департамента урегулирования убытков 25
2.1. Общая информация об исследуемой страховой компании 25
2.2. Урегулирование убытков в страховании 26
2.3. Описание бизнес-процесса урегулирования убытка по страхованию ОСАГО 27
2.4. Требования к модели визуального анализа 33
2.5. Выводы по Главе 2 45
Глава 3. Разработка и реализация аналитической модели поддержки принятия решений с использованием BI-платформы 46
3.1. Описание целевого BI-решения 46
3.2. Описание разработанных витрин данных 47
3.3. Описание разработанного аналитического отчёта 54
3.4. Апробация модели описательной аналитики 59
3.5. Анализ результатов 61
3.6. Выводы по Главе 3 63
Заключение 64
Список литературы 65
Список литературы
1. Са?ве?нко? О?. Л. Би?зне?с-про?це?ссы? в стра?хо?ва?ни?и?: со?де?ржа?ни?е? и? э?ффе?кти?вно?сть в со?вре?ме?нны?х у?сло?ви?я?х //Ве?стни?к е?вра?зи?йско?й на?у?ки?. – 2016. – Т. 8. – №. 6 (37).
2. О?бзо?р ры?нка? стра?хо?ва?ни?я? Ро?сси?и?. КПМГ в Ро?сси?и? и? СНГ. 2021 го?д [Э?ле?ктро?нны?й ре?су?рс] / КПМГ Ро?сси?я?. –URL: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/ru/pdf/2021/07/ru-ru-insurance-survey-2021.pdf (да?та? о?бра?ще?ни?я?: 01.05.2022)
3. Э?ле?ктро?нны?е? те?хно?ло?ги?и? в стра?хо?ва?ни?и?: то?та?льна?я? ци?фро?ви?за?ци?я? [Э?ле?ктро?нны?й ре?су?рс] / Ре?йти?нго?во?е? а?ге?нтство? «Э?кспе?рт РА?». –URL: https://www.raexpert.ru/researches/insurance/ets_2020/ (да?та? о?бра?ще?ни?я?: 01.05.2022)
4. Фи?ла?то?в А?. Н. По?ня?ти?е? и? при?нци?пы? стра?хо?ва?ни?я? //На?у?ка?. О?бще?ство?. Го?су?да?рство?. – 2017. – Т. 5. – №. 3 (19).
5. Ро?сси?йски?й ры?но?к стра?хо?ва?ни?я?: сре?дне?сро?чны?й про?гно?з ра?зви?ти?я? [Э?ле?ктро?нны?й ре?су?рс] / РБК Pro. –URL: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/ru/pdf/2021/09/ru-ru-insurance-in-russia-medium-term-development-forecast.pdf (да?та? о?бра?ще?ни?я?: 01.05.2022)
6. Цы?га?но?в А?. А?., Бры?зга?ло?в Д. В. Ци?фро?ви?за?ци?я? стра?хо?во?го? ры?нка?: за?да?чи?, про?бле?мы? и? пе?рспе?кти?вы? //Э?ко?но?ми?ка?. На?ло?ги?. Пра?во?. – 2018. – Т. 11. – №. 2
7. Ка?к ци?фро?ва?я? тра?нсфо?рма?ци?я? ме?ня?е?т стра?хо?ву?ю? и?нду?стри?ю? [Э?ле?ктро?нны?й ре?су?рс] / РБК Pro. –URL: https://vc.ru/u/389878-cryptor-guru/314364-kak-cifrovaya-transformaciya-menyaet-strahovuyu-industriyu (да?та? о?бра?ще?ни?я?: 01.05.2022)
8. How insurance CIOs can remake themselves to lead digital transformation [Электронный ре?су?рс] / Cognizant. –URL: https://www.cognizant.com/whitepapers/how-insurance-cios-can-remake-themselves-to-lead-digital-transformation-codex1909.pdf (дата о?бра?ще?ни?я?: 01.05.2022)
9. Brennan K. et al. (ed.). A Guide to the Business Analysis Body of Knowledger. – Iiba, 2009.
10. Business Intelligence: What It Is, How It Works, Its Importance, Examples, & Tools [Электронный ре?су?рс] / Tableau. –URL: https://www.tableau.com/learn/articles/business-intelligence#:~:text=Business%20intelligence%20(BI)%20combines%20business,make%20more%20data%2Ddriven%20decisions. (дата о?бра?ще?ни?я?: 01.05.2022)
11. Tripathi A., Bagga T. Leading Business Intelligence (BI) Solutions and Market Trends //Available at SSRN 3568414. – 2020.
12. Negash S., Gray P. Business intelligence //Handbook on decision support systems 2. – Springer, Berlin, Heidelberg, 2008. – С. 175-193.
13. Кра?вче?нко? Т. К. Экспертная система поддержки принятия решений //Открытое образование. – 2010. – №. 6.
14. Top Business Intelligence Trends 2020: What 2,865 BI Professionals Really Think [Электронный ресурс] / BI Survey. –URL: https://bi-survey.com/top-business-intelligence-trends (дата обращения: 06.05.2020)
15. Business Intelligence (рынок России) [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:Business_Intelligence_(%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8)#.2A_.D0.9E.D1.81.D0.BD.D0.BE.D0.B2.D0.BD.D1.8B.D0.B5_.D0.BD.D0.B0.D0.BF.D1.80.D0.B0.D0.B2.D0.BB.D0.B5.D0.BD.D0.B8.D1.8F_.D1.80.D0.B0.D0.B7.D0.B2.D0.B8.D1.82.D0.B8.D1.8F_BI-.D1.81.D0.B8.D1.81.D1.82.D0.B5.D0.BC (дата обращения: 06.05.2020)
16. Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms [Электронный ресурс] / Gartner. –URL: https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-1XYUYQ3I&ct=191219&st=sb (дата обращения: 06.05.2020)
17. Рэнкинги страховых компаний по итогам 9 месяцев 2019 года. Совокупный объем страховых премий [Электронный ресурс] / Рейтинговое агентство «Эксперт РА». –URL: https://www.raexpert.ru/rankingtable/insurance/insurance_9m_2019/1 (дата обращения: 06.05.2020)
18. Рэнкинги страховых компаний по итогам 9 месяцев 2019 года. Премии по страхованию г.о владельцев транспортных средств [Электронный ресурс] / Рейтинговое агентство «Эксперт РА». –URL: https://www.raexpert.ru/rankingtable/insurance/insurance_9m_2019/1.2.2.1 (дата обращения: 06.05.2020)
19. Рейтинги финансовой надежности страховых компаний [Электронный ресурс] / Рейтинговое агентство «Эксперт РА». –URL: https://raexpert.ru/ratings/insurance/ (дата обращения: 06.05.2020)
20. Кукина Е. Е. Урегулирование убытков-залог положительного финансового результата страховой компании //Российское предпринимательство. – 2016. – Т. 17. – №. 23.
21. Рэнкинги страховых компаний по итогам 9 месяцев 2019 года. Совокупный объем выплат [Электронный ресурс] / Рейтинговое агентство «Эксперт РА». –URL: https://www.raexpert.ru/rankingtable/insurance/insurance_9m_2019/2/ (дата обращения: 06.05.2020)
22. Сравни.ру — сервис выбора вкладов, кредитов, кредитных карт, подбор ипотеки, полисов каско, ОСАГО и ВЗР [Электронный ресурс] / Сравни.ру. –URL: https://www.sravni.ru/ (дата обращения: 06.05.2020)
23. Единая методика определения размера расходов на восстановительный ремонт в отношении поврежденного транспортного средства [Электронный ресурс] / Документы системы ГАРАНТ. URL: http://base.garant.ru/70754306/53f89421bbdaf741eb2d1ecc4ddb4c33/#ixzz6MdLW0nUC (дата обращения: 06.05.2020)