保险解决方案：七个基于大数据保险解决方案浅析
谭维维整容
由于保险行业的基础是估计未来事件并衡量这些事件的风险、价值、数量、速度、准确性和各种大量数据集已成为保险公司的重要工具。借助诸如远程信息处理，传感器，，客户互动和社交等新数据源，利用大数据的机会在当今这个行业的新领域更具吸引力。
大数据技术全面用于确定风险，索赔和增强客户体验，使保险公司可以实现更高的预测准确性。网舟科技带大家看看大数据及其技术在保险解决方案中的应用：
保险公司最重要的用途之一是确定保单保费。主要用于汽车，家庭和健康保险公司，许多保险公司从远程信息处理(车载电信设备)物联网设备和可穿戴设备(Fitbit，Apple Watch等)中受益，以追踪其客户以预测和计算风险。
通过使用预测建模，保险公司可以通过将他们的行为数据与道状况或安全社区等外生因素相结合，确定司机是否有可能参与事故或车辆被盗。
由于可穿戴技术的日益普及，健康和人寿保险领域也可以看到类似的用途。活动器可以用户的行为和习惯，并提供对其活动水平的持续评估。现在许多保险公司正在使用这些设备提供服务和折扣;
您还可以看到美国财产保险公司(以下简称“财险与保险”)对这些调查结果进行的调查中，大部分风险评估的优先级。
保险公司使用大数据通过数据管理和预测建模来改善欺诈检测和犯罪活动。他们将每一项索赔中的变量与过去索赔中的欺诈行为相匹配，以便在发生匹配时索赔进一步调查。
这些匹配还可能涉及提出索赔的人的行为，与之相关联的人员(社交，信用参考机构等)以及涉及索赔的合作伙伴机构(例如汽车维修店)的行为。这些复杂的比赛可能会落在人类的雷达之下;然而，他们可以通过大数据分析成功检测到。
从各种渠道获得对用户行为，习惯和需求的全面了解对于保险公司来说常具有战略意义的，以便他们预测未来的行为，提供相关产品并确定合适的分类。
通过呼叫中心数据，客户电子邮件，社交，用户论坛和用户行为获得的信息登录到保险公司网站后，保险公司可以构建独特的客户档案。分析系统可以通过标记大量呼叫服务热线来发现客户是否即将离开。
通过大数据分析获得客户洞察力不仅可以预测客户何时可能离开或形成客户的策略;它还可以帮助保险公司发展信任关系，并以正确的方式与准确的信息吸引客户。由于这种战略性学习，保险公司取得了积极的，例如通过正确的方法实时解决客户问题，以及向上销售/交叉销售产品。
在充分了解客户行为后，保险公司在提供有针对性的产品和服务方面变得更有效率。这是通过提供个性化服务和产品来实现的，例如较低价格的保费(主要由汽车，家庭和健康保险公司使用)，当客户有可能离开时联系客户以获得特别优惠，甚至可能会提供家庭套餐生一个孩子。
忠诚计划是旧新闻!保险公司现在根据自己的偏好和行为数据为其客户建立个性化的服务，并为他们提供创新服务，以简化购买流程。
特别是健康保险公司利用应用程序和可穿戴设备的数据，使他们能够主动客户，同时帮助客户管理其健康状况/慢性病。 Scipt Hub Plus是一个项目，当客户从医生处获得药物时，客户可根据他们的保险计划在要求的地点获得药品价格。 Cigna与BodyMedia合作，将他们的袖标器用于糖尿病的预防和管理，并与客户的保险计划相结合。
另一个例子来自人寿保险部门; Haven Life(一家在线提供商的人寿保险)使用户能够通过在线调卷，处方历史记录，国家机动车记录和其他数据来源，使用大数据技术，快速制定高达100万美元的保单决策。
财险公司也通过帮助他们提高安全性来提高他们的客户体验。驾驶反馈应用程序(由State Farm Insurance Company拥有)，评估客户的驾驶行为并分享提示以改善驾驶习惯。我们绝对可以称此为双赢!
保险公司过去常常会自动执行诸如合规性检查，数据输入或重复性任务等简单流程，而这些任务需要的主动性较低。随着大数据技术的兴起，这些简单的任务让位于更复杂的技能;如贷款承销，对账，资产评估，理赔验证，接收客户见解，客户互动(cahtbots)和欺诈检测等等。
随着智能自动化的发展，保险公司可以借助机器学习节省大量时间和，机器学习可以训练数据以改进算法和预测分析。
在实时分析的帮助下，保险公司现在可以通过将内部数据(政策，法规)与外部数据(社交，新闻，分析师评论)相结合，对保险费率，溢价策略和承保限额进行日常调整，以优化他们财务和即时派息。
数据挖掘技术也被用于对索赔进行聚类和评分，以便根据索赔复杂性的经验对其进行优先级划分并将其分配给最合适的员工。这节省了保险公司大量的劳动时间，并防止他们高额结算金额。
总体而言，大数据无疑是一种带来积极的工具，如增强的客户体验，创新产品和更好的风险管理，从而引领保险业做出更好的战略决策。
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