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活動新聞

在這里,你可以看到聚信立每天發(fā)生的點點滴滴,。

大數(shù)據(jù)與人工智能在保險業(yè)的運用探討

2019-01-11

保險是最古老的風險管理方法之一,,其核心是對保險標的發(fā)生損失的概率進行預測。保險行業(yè)的誕生與發(fā)展從來離不開統(tǒng)計與數(shù)據(jù),,大數(shù)據(jù)為保險行業(yè)帶來了新的發(fā)展契機,,同時人工智能技術的日益完善也推動著保險業(yè)的飛速發(fā)展。

有資料預測,,到2023年,,全球保險大數(shù)據(jù)分析市場將增長到119.6億美元,實現(xiàn)12.5%的年復增長率,。中國擁有龐大的保險市場和活躍的新技術應用率,,預計將成為全球增長最快的保險大數(shù)據(jù)分析市場之一。

在保險大數(shù)據(jù)時代,,如何運用大數(shù)據(jù)與人工智能技術驅動保險業(yè)務優(yōu)化升級,,最大化保險公司數(shù)據(jù)資產的價值依然是巨大挑戰(zhàn),。

2019年1月9-10日,中國保險大數(shù)據(jù)分析與人工智能創(chuàng)新峰會在浦東世紀皇冠假日酒店召開,。聚信立作為大數(shù)據(jù)行業(yè)的標桿企業(yè),,受邀參加此次活動,聚信立創(chuàng)始人兼CEO羅皓先生參與此次的圓桌討論并發(fā)表觀點,。

1,、大數(shù)據(jù)和人工智能對保險產生的最大影響在哪里?

過去幾年里,,我們一直在探索如何將互聯(lián)網上的用戶行為數(shù)據(jù)運用到保險行業(yè),。個人認為,我們可以從獲客,、核保和理賠三個方面來實現(xiàn)保險行業(yè)的value chain,。

我們都知道保險相對于其他行業(yè)來說,算不上高頻消費,;而且保險購買行為的發(fā)生非常依賴于場景,,大概率都是在場景中完成的,所以我們需要很好地洞悉這種場景,,用數(shù)據(jù)內在價值有力地幫助保險公司獲取客戶,。

中國的保險行業(yè)場景營銷費用占比非常高,其實很多保險公司都在用第三方數(shù)據(jù)來判斷用戶風險,。因為保險的風險跟信貸相比完全不一樣,,信貸是公司把錢借給消費者,而保險是客戶把錢給到保險公司,,所以從核保,、理賠的角度看,我們可以用第三方數(shù)據(jù)來甄別出惡意索賠的客戶,,同時也可以用我們數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢去幫助他們更好地了解現(xiàn)有用戶,,通過挖掘用戶行為特征來建立營銷機會,升級銷售,。

在國外,,第三方數(shù)據(jù)在保險業(yè)的應用相對成熟,特別是一些我們看上去關聯(lián)性比較弱的數(shù)據(jù)維度,,像信貸、征信數(shù)據(jù)等,,這些其實都已經被證明是和保險風險非常相關的數(shù)據(jù),。就國內而言,我覺得可能還需要兩到三年的探索時期,。但總的來說,,在營銷,、核保和理賠這三個方面,我們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)和技術都會有一定的用武之地,。

聚信立累積的數(shù)據(jù)類型很多,,有運營商、電商等多種互聯(lián)網用戶行為數(shù)據(jù),,通過這些數(shù)據(jù),,我們可以深度挖掘用戶需求,找到營銷點,,幫助企業(yè)客戶更好地理解用戶并實現(xiàn)精準營銷,。

2、在運用大數(shù)據(jù)和人工智能的過程中遇到過哪些挑戰(zhàn),?

現(xiàn)在開源包越來越多,,對數(shù)據(jù)建模分析時,技術門檻在逐漸降低,,標準化程度越來越高,。所以相比而言,數(shù)據(jù)的獲取其實是整個環(huán)節(jié)中最重要的一步,。保險數(shù)據(jù)的獲取從種類角度看,,其非標性要比信貸復雜很多。像在信貸領域,,我們只需要用戶的身份信息,、多頭信息、過往的信用記錄等就可以生成一份全面的信用報告,。但是保險的類別很多,,有壽險、財險,,有短期險,、長期險,很明顯需要的數(shù)據(jù)維度不一樣,。

此外,,信貸更多的是收集人的信息,而保險除了人之外還要分析物體,,例如車險,,不僅要分析用戶的開車習慣,還需要分析車的使用狀況,,所以從數(shù)據(jù)搜集的種類和難度上來講,,保險要比信貸非標很多。

第二,,從數(shù)據(jù)的可預測性來看,,我們目前在做的,,預測中國中低端信貸人群的違約率,基本上幾個星期到幾個月不等的時間我們就可以完成樣本的收集,。保險也有長短險類型之分,,長的壽險甚至可以長達數(shù)十年之久,那樣本的收集就會變得很漫長,。

第三,,因為保險的特性,我們不光要收集用戶的行為數(shù)據(jù),,還需要關心行業(yè)的整體大環(huán)境,。個人認為,保險的風險在于其不確定性,,而保險的不確定性要比信貸豐富很多,。

另外,有了數(shù)據(jù)我們要如何清洗,?這里面的know how跟信貸又不一樣,,信貸領域我們只需要把數(shù)據(jù)按照時間、額度等稍微分一分,,但是保險因為類型眾多,,所以處理的復雜程度也要大很多。

3,、如何平衡人工智能與人之間的分工合作,?

其實在保險公司里,人工智能跟人并不存在很突出的矛盾,,兩者的本質都是為了提高效率,、降低成本、提高收入,。后期可能因為辦公效率的提升,,人工智能會在耗時耗精力的重復勞動上替代人的使用。

人和技術之間的沖突有一點會讓我感覺不安?,F(xiàn)在,,消費者數(shù)據(jù)的連接點越來越多,線上線下,、設備指紋,、互聯(lián)網數(shù)據(jù)等多種渠道都會產生數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)技術也好,,傳輸技術也好,,包括最近很火的5G等,這些都歸功于技術的發(fā)展和提升,但同時我們發(fā)現(xiàn)技術帶給我們的負面影響也越來越多,,所以個人覺得我們在發(fā)展技術,使用技術的同使,,也需要擁抱監(jiān)管,,自制自律,保有一定的底線,。