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人工智能保险领域应用的三个重要趋势

当前保险/ 保险科技中人工智能三种应用趋势: 我们将逐一分析所有三种主要的人工智能保险趋势,分析当前的技术状况,正在进行的变革以及潜在的行业变化。 大多数保险高管已经明白人工智能会彻底改变他们保险业。2017年4月埃森哲调查发现,79%的保险公司高管认为:“...... 人工智能将彻底改变保险公司从客户那里获取信息并与其互动的方式。” 人工智能会减少欺诈,从而加快保险理赔过程。对于人工智能保险领域的应用来说,这两个重点领域可能是最容易取得效果的领域。 数据安全和支付/交易欺诈已经发现欺诈行为,类似的应用程序将继续进入保险行业。 欺诈检测是任何人不可忽视的人工智能应用趋势之一。 这就是为什么欺诈检测是保险行业技术应用最快的领域之一,2016年超过75%的保险公司报告使用了自动欺诈检测技术。

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区块链应用:参数保险

但是我们没有一种可扩展且有效的方式来将保险自动化,所以这也导致了保险公司越来越多的采用参数化保险。 参数保险,也叫指数保险,是近年来新兴起的一种保险类型。 从中本聪共识协议的增量修改到创新的替代共识机制(例如拜占庭容错算法),已经提出了许多共识协议来提高区块链网络本身的性能或适应其他特定的应用需求。 传统产业 金融行业的几个用例显示出区块链应用的明显潜力,参数保险被认为有助于保险业的未来。例如,瑞典的领先保险公司对采用数字战略越来越感兴趣。 另一方面,年轻的保险公司也在慢慢采用技术。 数据的隐私和安全以及运营成本都是区块链在保险行业等行业进一步应用需要解决的问题。 总体而言,区块链背景下的参数保险展示了显著的价值。然而,它仍处于早期阶段,成为早期采用者将带来明显的优势。 首先,客户下载名为“up in the air”空中的应用程序,然后选择他们的出发机场和目的地机场。然后,根据延误的时间长短,有几种与赔付计划相关的航班延误保险选项。客户至少在出发前 36 小时购买。

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    人工智能大数据,开启保险新思维

    7月6日,互联网保险的年度最大的交流盛会——2016(第九届)中国保险IT应用高峰论坛,在天津举行。 国内外100多家保险公司信息化主管和IT行业精英齐聚一堂,以“ 新技术助力互联网+保险的创新与规范“为主题,热烈探讨“人工智能、大数据、移动互联网、云计算”等新技术给保险行业未来带来的颠覆和变化。 国内知名OCR人工智能解决方案供应商合合信息副总裁陈飒分享了她的观点:“出于构建自己的数据系统等目的,已经有不少保险公司开始做结构化,不过大部分手段都是依赖打字员,人工将保单、证件、票据逐一录入电脑。 OCR人工智能,让机器自动识别、录入数据,快速实现数据结构化的新技术。合合信息专注OCR人工智能超过十年,合作伙伴遍布全球。 在传统的OCR技术前提下,好好学习的OCR人工智能,加入了大数据和深度学习的算法,尤其在智能移动设备,凸显明显的优势:识别率高,速度快。

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    人工智能积极赋能保险

    ■ 深圳特区报记者 张程 以人工智能、大数据为代表的先进科技正大举进入并改变着各行各业,保险业同样不例外。 近日,记者来到平安产险深圳分公司位于罗湖区的全国首个3.0社区型门店并进行深入体验,发现科技赋能下的系列保险服务在提高效率的同时,正不断提升着人们的保险消费体验。 人工智能助推保险“黑科技” 目前,保险业正在与人工智能等新兴产业不断融合,在提升服务效率和用户体验的同时,正逐步解决传统保险中存在的信息不对称、保险效率不高等问题。 可以预见的是,在人工智能赋能下,更多“黑科技”有望问世。保险业有关人士告诉记者,除目前已实现的人脸识别自助服务,智能验车等功能外,还有更多人工智能技术正处于开发和测试阶段,并有望投入使用。 此外在车险理赔上,还将在客户智能认证、车损智能定价等方面推进更多更深入的应用。”

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    RPA在保险业的应用场景

    成为了保险业新面临的问题。 1.jpg 各方面的问题和压力也促使保险业的企业主动去探索如何精简现有流程的方法,以达到降低错误率、减少处理时间和降低总体成本。 值得庆幸的是,目前机器人流程自动化(RPA)的技术已经出现在全球各大保险业当中。据某报告显示,当前的保险业和金融业有43%的业务可以实现流程自动化(RPA)。 接下来51RPA小编分享两个DepthsData RPA机器人在保险业的应用场景。 【案例一】每日战报RPA机器人 【背景】 某全国性保险公司在日常工作中存在大量人工操作去完成办公系统上的业务,其工作量大、重复性高且容易出现错误。 目前每日汇率更新的效率低下、错误率高,急切需要保险公司使用RPA机器人来改善工作效率。

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    大数据和人工智能如何赋能保险行业?

    显然是的,当前,保险业的需求在朝着多样化、个性化方向发展,大数据和人工智能等先进的科技成为保险发展内在要求和新的驱动力。 “大数据+人工智能”全面助力保险业务各个环节 在移动互联、客户细分、消费升级的共同作用下,大数据和人工智能已经成为保险公司捕捉未来成功的关键。 大数据智能风控在多种保险业务场景的应用 据了解,在整个互联网场景里,目前意外险、健康险占有很大的比重,并且健康险还出现了一些爆款产品。 保险和大数据、人工智能融合关键在行业和数据 对于保险行业来讲,从大数据和人工智能两个方面需要关注两个融合,首先是行业的融合,其次是数据的融合。 行业的融合具体指,怎么能把保险行业跟大数据和人工智能行业实现有效的融合,这里对保险公司提出了一个挑战,我们怎么样能够利用大数据,以及人工智能的技术,来促进业务的增长。

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    保险科技将如何颠覆传统保险行业

    在线保险领域将会出现很多产品;PFM(零风险集散型实体新理财模式)型服务已经在和保险公司积极合作;区块链即将投入实际应用。这是一群新的市场参与者,他们主要兴趣在于金融科技。 这还只是冰山一角—每一类保险公司都需要按照新一代年轻人的要求改变其业务模式—我们会看到在家庭保险,生命保险和P&C保险领域都会出现颠覆性产品。 “千禧一代”基本上都不太买保险。 公司的移动应用可以让客户用简单的应用搜索病症,在一个像谷歌地图一样的设计上找到医生,并且可以比较像核磁共振和物理疗法之类服务的价格。 保险业未来面临的挑战 未来某一天,机器人和人工智能将会消灭美国数百万工作岗位。不久前来自剑桥大学的一份研究发现47%的就业在未来20年将会受到威胁。 如果自动化让意外更不可能发生,为什么还要购买保险呢?这就是为什么这么多人认为保险行业会受到先进人工智能技术不利影响的原因—尤其是汽车保险行业。

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    走进科学:酒店保险箱真的保险么?

    相信读完本文之后大家会对酒店保险箱的安全性有一些新的认识。 保险箱介绍 下图中是一个标准的酒店保险箱。外壳是钢制的,自带电池,即使断电依然可以工作。 v=k03YB6pwV-g Hacking 1:打开保险箱 超级管理密码: 最简单的方法是使用超级管理密码。使用超级管理密码可以配置保险箱,查看保险箱使用记录,当然也能打开保险箱。 我们测试的攻击场景是这样的: 1.关闭保险箱。 2.在保险箱的控制系统上引起一个短路,让保险箱认为自己的门打开了。 (事实上门依然关闭的) 3.这时候,保险箱显示的不是等待打开保险箱的PIN码,而是变成等待输入一个新的PIN码用来关闭保险箱。 4.我们输入一个新的PIN码。 5.然后保险箱会尝试关闭门。 (事实上门已经是关闭的了) 6.新输入的PIN码可以用来打开保险箱。 这种方式的难点在于如何从外部引起保险箱的短路。我们从固定保险箱logo的螺丝孔插入了一根铁丝。

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    KNN算法在保险业精准营销中的应用

    它既可用于分类,又可应用于回归。 KNN的基本思想有点类似“物以类聚,人以群分”,打个通俗的比方就是“如果你要了解一个人,可以从他最亲近的几个朋友去推测他是什么样的人”。 其中如何定义距离这个需要结合具体的业务应用背景,本文不细致讨论,距离计算方法可参看延伸阅读文献2。这里只讨论K取值时对算法性能的影响。 ? 三、实战案例 1、KNN在保险业中挖掘潜在用户的应用 这里应用ISLR包里的Caravan数据集,先大致浏览一下: > library(ISLR) > str(Caravan) 'data.frame' 由于大部分的人都不买保险(先验概率只有6%),那么如果模型预测不买保险的准确率应当很高,纠结于预测不买保险实际上却买保险的样本没有意义,同样的也不必考虑整体的准确率(Accuracy)。 作为保险销售人员,只需要关心在模型预测下会买保险的人中有多少真正会买保险,这是精准营销的精确度(Precision);因此,在这样的业务背景中,应该着重分析模型的Precesion,而不是Accuracy

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    保险极客发布新品,保险科技正在怎样改变保险业?

    近两年,保险科技成为创投圈又一个炙手可热的新市场,涌现出了一大批优质创业公司。保险极客成立于2014年,迄今已完成3轮近亿元融资,经过三年的发展,已经成长为保险科技领域的一匹黑马。 用动态的逻辑做用户画像 保险科技也因为大数据和人工智能的助力,蓬勃发展,保险极客COO李硕介绍说:“很多企业对大数据有个误解,认为数据是静态的,导入一堆数据就对应出一个结果。 在中国,保险市场有很多发展面向,车险一直以来都是一个比较大的方向,也是刚需很大的市场。保险科技的发展使得一些场景化的需求,比如汽车的选择、价格比较和保险流程变得更容易解决。 随着人工智能、大数据和区块链等技术不断涌进,也肯定会给整个保险业带来更大影响。 “不管科技怎么改造这个行业,都不能忘记保险金融属性的本质。”任彬提醒说。 这就是为什么说保险严肃和严谨的商业行为。 科技在改变保险的时候,是否真正做到提高了用户体验和效率,同时又不违背保险的商业本质,这是所有做保险科技的公司都必须要去重视和直面的问题。

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    人工智能,P2P和区块链将如何改变保险产业

    现在的保险公司必须想办法“发现数据,处理数据,更智能地应用数据”,他说—而且还要能够为客户带来良好的体验。“重点需要从数据本身转到提高数据转化质量的运作模型和处理方式上来,”他说。 如果你在很滑的斜坡上滑雪,你就会接到一个通知询问你是否要购买额外的保险,”Pritchett说。对于投保人,这就意味着从保护向预防转变。 消费者还会从像机器学习之类的技术应用和进步中受益。 更先进的是认知智能,集合了人工智能,处理人类语言和分析大规模数据功能。 KPMG认为这些仅仅在细分领域得到了应用,改善了客户体验,在未来这些技术可以基于个人行为来预测某个人是否会遇到意外情况。 “人工智能和机器人技术能发挥和大数据一样的作用;这些技术对保险行业会产生深远的影响,”Pritchett说。 在朋友之间 但是这会对保险模式产生根本形变化吗? Prichett更有信心:“我们已经看到区块链已经在很多细分领域得到了应用。我们可以预计在未来5年区块链的应用会非常广泛。”

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    AI+保险,未来保险行业该怎么玩?

    保险行业的高管们认为,人工智能将在未来三年内显著改变保险业。 ? 鉴于此,保险行业的高管们认为,人工智能将在未来三年内显著改变保险业。 根据这份报告,四分之三(75%)的保险行业高管们认为,未来3年人工智能可能会显著地改变整个保险行业,也可能会完全改变保险行业。 “在保险行业内部,随着高管们逐渐意识到人工智能在变革客户体验和惠及代理机构、经纪人和从业人员等方面存在的巨大潜力,人工智能技术的应用势头正日趋强盛。” 随着保险领域人工智能技术应用的日益增多,人工智能技术变得也越来越重要,三分之二(68%)以上的受访者表示,在整个公司或具体的业务领域中,为了创造更好的客户互动,他们正在使用以人工智能技术驱动的智能化虚拟助手

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    腾讯云国产数据库TBase在保险行业的应用实践

    本文是腾讯云高级工程师李巍在腾讯云Techo开发者大会现场的演讲实录,演讲主题是《腾讯自研HTAP数据库TBase的应用实践》。 ? ---- 今天给大家分享的主要内容包括两部分: TBase概述; TBase在保险公司的应用实践。 李巍演讲现场 搜索关注“腾讯云数据库”官方微信,回复“1106李巍”即可下载本视频演讲PPT。 TBase在保险公司的应用实践 在我们早期跟保险公司做交流的时候,客户有五个基本需求: 1. 高扩展性。 保险行业非常重视安全性,客户要求我们系统私有化部署,最终上线之后运维会交给客户,是否易运维是一个很大的考量点。 4 多业务隔离 TBase具备了多租户隔离能力,满足了保险机构要求按照业务、省份、分公司等多个维度进行资源隔离的诉求。 ?

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    人工智能-应用场景

    语音处理可以分为语音识别和语音合成两类任务; 语音合成过程包括文本分析、音韵生成、单元选择、波形串联等步骤; 语音识别过程包括预处理、特征提取、声学模型,语言模型和字典解码等步骤; 深度学习和迁移学习等技术都已经被应用在语音处理之中 结合人工智能在无人武器中的规模化应用,对人工智能进行法律约束似乎已经迫在眉睫。那么应该如何看待与应对人工智能带来的伦理问题呢? ? 那么人工智能的发展到底会对人类自身产生何种反作用呢? 这是人工智能的终极问题。 ? image 左右互搏:生成式对抗网络 ---- 生成式对抗网络的原理与机制。 生成式对抗网络的一个重要的潜在应用就是让人工智能在没有明确指导的情况下学习,使算法的学习方式向人类的学习方式转变。那么如何看待生成式对抗网络在通用人工智能研究中的前景呢? ? image 总结自:人工智能基础课: https://time.geekbang.org/column/62 简宝玉写作群日更打卡第 40 天

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