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大数据在保险中的实时应用_光环大数据人工智能培训
几十年来,保险业一直在努力处理交易和风险管理方面的数据。电信与数据融合的前沿趋势让保险公司对客户行为有了新的认知,而这被称之为“大数据”。数据具有广泛性、多样性的特点,特别是能将传统的关系型数据库管理技术推向极致,并且让人们越来越关注数据管理的新方法。大数据、分析和数据管理齐头并进;美国1.1万亿美元保险市场的各家公司正在争先恐后地开展自己的数据分析实践。
大数据的实时应用案例
大数据技术可以使公司评估非结构化数据由不可行变为可行。这里将介绍一些大数据技术在保险领域的应用案例。
欺诈识别
大数据已经帮助保险人做出了改变。而今他们超越了以索赔为中心和以人为中心的算法欺诈检测技术。这些技术侧重于分析索赔方、保险供应方和其他的信息来源(例如,同一个被保险人提交了多少份类似的索赔请求),并扩展到防火墙之外的数据源,以便基于外部信息分析(例如队列分析-使用一个人的社交圈子来分析相关个体之间的类似行为),这里考虑到的是一群互相联系的人而不仅仅是一个人。
大数据在保险中的实时应用
在美国,每年健康保险欺诈给保险业带来大约700亿到2600亿美元的损失;欧盟也有300亿到1000亿美元的损失。
欺诈检测和预防主要通过两种方法实现:
基于实时数据分析的欺诈审计规则(基于历史数据的传统类型)
欺诈预测记分卡(基于实时数据的新类型)
客户关系管理(CRM)
所有的非结构化数据都可以提供给所有的保险公司,这可以成为“大数据分析”方法的基础。一些非结构化数据源包括:
客户线上文档
如果这些文档可以被轻松搜索到并且能汇集到企业的数据管理平台,那么保险公司就可
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