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KNN算法保险业精准营销应用

即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式模型,也不需要去拟合参数。 它既可用于分类,又可应用于回归。 三、实战案例 1、KNN保险挖掘潜在用户应用 这里应用ISLR包里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准确率应当很高,纠结于预测不买保险实际上却买保险样本没有意义,同样也不必考虑整体准确率(Accuracy)。 作为保险销售人员,只需要关心模型预测下会买保险的人中有多少真正会买保险,这是精准营销精确度(Precision);因此,在这样业务背景,应该着重分析模型Precesion,而不是Accuracy 以上试验都充分表明,通过机器学习算法进行精准营销精确度比随机猜测效果要强好几倍! 2、KNN回归 R,KNN分类函数是knn(),KNN回归函数是knnreg()。

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麦肯锡:区块链技术保险行业应用

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    RPA保险应用场景

    随着时代疾速发展, 进入信息智能化时代后,如今客户对大多数行业期望越来越高,对企业发生错误容忍度也相对降低。 目前,这种消费心态升级和转变,使过程复杂、耗时较长保险业,难以时间、资金和人力等各方面同时达到预期效果。如何才能够创造有活力、高增长业务量同时管控风险并降低成本? 值得庆幸是,目前机器人流程自动化(RPA)技术已经出现在全球各大保险业当中。据某报告显示,当前保险业和金融业有43%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】 某全国性保险公司日常工作存在大量人工操作去完成办公系统上业务,其工作量大、重复性高且容易出现错误。

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    人工智能和驱动机器应用

    这种类型的人工智能是科幻小说里的人物,例如 HAL 9000, KITT, and Cortana(《光晕3》,不是微软个人助理)。 数十年之后,甚至数百年之后人工智能成为科幻小说中心内容,我们大多数一直理所当然认为未来某天我们会创造出有感知的人工智能机器。 缺少资金这就意味着研究进展非常缓慢,而且接下里几年里鲜有进展。直到80年代随着“专家系统”私企取得成绩后,才提供财政鼓励,再一次对人工智能研究进行大量投资。 应用于股票市场,数据挖掘,物流以及内科诊断学领域这些系统都取得了巨大成功。 在过去十年里,神经网络和深度学习方面取得进步带来了人工智能领域复兴。 当前,大部分研究主要专注于弱人工智能实际应用和AGI潜能。弱人工智能已经我们身边得以应用,如果在AGI领域将要取得重大突破,那么对人工智能热情就会再一次高涨起来。

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    人工智能技术推荐应用

    前言:3月24号,由iTechClub华南分会和腾讯SNG数据中心联合举办“腾讯QQ大数据与AI应用”沙龙腾讯大厦圆满举行。 此文为分享主题 “人工智能技术推荐应用PPT,如有疑问,欢迎交流 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    人工智能保险领域应用三个重要趋势

    但是,难道业务流程自动化不会给保险公司带来更多发展机会吗? 保险人工智能 - 前瞻: 商界领袖应该知道趋势。 本文中,我们会看到人工智能将推动保险公司,经纪人和保单持有人节省成本三种关键方式,并将其融入保险业现有的转型: 1. 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,分析当前技术状况,正在进行变革以及潜在行业变化。 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应用来说,这两个重点领域可能是最容易取得效果领域。 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。

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    人工智能和机器学习药物发现应用

    机器学习或人工智能其实并不新鲜,但在过去几年中,出现了一些更好应用方法,它们已经成功地应用于药物发现和开发。 至少早期药物发现过程,利用各种人工智能和机器学习方法(包括这些方法和化学信息学工具结合)可以相当迅速地获得某些见解。由于过去几年中数据数字化程度显著提高,这一努力也得到了支持。 本章,我们将试图回顾AI/ML方法早期药物发现各种应用,并总结这些方法如何在药物发现过程中提供支持。 本章,我们不会强调提供各种机器学习方法和算法(图3)药物发现过程应用细节,读者可以最近一些文章和博客中找到,这些文章和博客提供了AI/ML药物发现过程各方面的进一步细节。 Coley等人最近一项工作,一组约14万个反应模板被开发为框架。这些模板是从美国专利数据库中提取,并应用于一组反应物以生成化学上合理产物。

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    腾讯云国产数据库TBase保险行业应用实践

    本文是腾讯云高级工程师李巍腾讯云Techo开发者大会现场演讲实录,演讲主题是《腾讯自研HTAP数据库TBase应用实践》。 ? ---- 今天给大家分享主要内容包括两部分: TBase概述; TBase保险公司应用实践。 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保险公司应用实践 我们早期跟保险公司做交流时候,客户有五个基本需求: 1. 高扩展性。 ,用户查询访问我们协调节点会翻译成查询计划,在数据节点做数据计算,把结果返回到协调节点,做汇总,再返回给应用。 3 高可用 我们这个部署图是基于某保险公司,因为只有北中心跟南中心,所以我们是采用了两地两中心部署,这个可以扩展成两地三部署模式。 ?

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    《大数据+AI大健康领域中最佳实践前瞻》---- 智能服务保险业务应用探讨

    ,大数据搜集变得更为方便和可行,大数据应用价值受到了各行各业关注,甚至大数据本身也成了一个专门产业。 从纯理论角度和最理想化角度来讲,核保和核赔这两个环节是可以为保险公司屏蔽所有逆选择和道德风险。但付出代价是用大量的人力对每个投保和理赔申请都进行大量细致调查。这在保险公司实际运营是不可能。 异地出险增加,也对理赔后续工作提出较高要求,容易出现保险服务流程衔接空白。传统保险销售过程,销售人员与客户面对面地沟通,其实也是一种了解客户过程。但是互联网保险发展让这个过程消失。 这些都是增加了风险控制难度。 双核系统是一个人工智能驱动核保核赔系统。旨在辅助保险公司为投保人提供更优质保险服务。 双核系统主要目的是: 智能化手段处理大批量居民医疗数据,进行健康分析。 4.采用脱敏脱密系统,进行数据处理,保证数据资产安全可靠使用。 参考文献 模型可解释性保险理赔反欺诈实践 商业健康险医疗健康领域定位及平台化实施路径

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    ZooKeeperHBase应用

    HMaster选举与主备切换 HMaster选举与主备切换原理和HDFSNameNode及YARNResourceManagerHA原理相同。 当某个 RegionServer 挂掉时候,ZooKeeper会因为一段时间内无法接受其心跳(即 Session 失效),而删除掉该 RegionServer 服务器对应 rs 状态节点。 分布式SplitWAL任务管理 当某台RegionServer服务器挂掉时,由于总有一部分新写入数据还没有持久化到HFile,因此迁移该RegionServer服务时,一个重要工作就是从WAL ZooKeeper在这里担负起了分布式集群相互通知和信息持久化角色。 小结: 以上就是一些HBase依赖ZooKeeper完成分布式协调功能典型场景。 由于ZooKeeper出色分布式协调能力及良好通知机制,HBase各版本演进过程中越来越多地增加了ZooKeeper应用场景,从趋势上来看两者交集越来越多。

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    HTTPabap应用

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    ZooKeeperHadoop应用

    Hadoop,ZooKeeper主要用于实现HA(Hive Availability),包括HDFSNamaNode和YARNResourceManagerHA。 同时,YARN,ZooKeepr还用来存储应用运行状态。 ResourceManager状态存储 ResourceManager ,RMStateStore 能够存储一些 RM 内部状态信息,包括 Application 以及它们 Attempts 需要注意是,RMStateStore 绝大多数状态信息都是不需要持久化存储,因为很容易从上下文信息中将其重构出来,如资源使用情况。存储设计方案,提供了三种可能实现,分别如下。 小结: ZooKeeprHadoop应用主要有: HDFSNameNodeHA和YARNResourceManagerHA。 存储RMStateStore状态信息

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    javamelodyspirngmvc应用

    JavaMelody是一款能够监测Java或Java EE应用程序服务器,它以图表方式显示:Java内存和Java CPU使用情况,用户Session数量,JDBC连接数,和http请求、sql请求 、jsp页面与业务接口方法(EJB3、Spring、 Guice)执行数量,平均执行时间,错误百分比等。 listener-class>net.bull.javamelody.SessionListener</listener-class> </listener> 如果出现中文不显示或者乱码: 从windows系统, copy了MSYH.TTC和MSYHBD.TTC 2个文件到 服务器%JAVA_HOME%jrelibfontsfallback 目录, (如果fallback目录不存在,就新建一个)。

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    RandomWalkGraphEmbedding应用

    好:图上游走方法科学有效 随机游走序列节点共现与句子单词共现均服从幂律分布,可通过word2vec(多使用skip-gram)求解 得到图上节点Embedding。 省:可持续迭代、节省重复训练成本 网络演化通常是局部点和边变化,在网络演化过程只需要对有变动节点重新生成随机游走序 列,大大节省对整个图上节点重新生成游走序列时间。 uniform:一视同仁游走 uniform特点是邻居节点集合每个节点被选中概率相等,转移概率为1/节点出度数。 frequency:带权重游走 frequency特点是邻居节点集合每个节点被选中概率与节点边权值正相关,转移概率为归一化后边权重。 metapath特点是异构图上提供有效游走路径。某条固定路径下,节点下一跳节点类型已经确定,只该类型邻居节点集合中选取一个节点。

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    scapywlan应用

    Scapy 又是scapy,这是python一个网络编程方面的库,它在wlan也有很强大应用。 各种排查最后发现是操作系统问题,新装好kali里也会出问题,但在ubuntu里是没有问题。 如何构造恶意dns响应 首先要想是如何让客户端(没有IDS情况下)认为我构造数据包就是服务器返回给他。 也就是最基本: 1. dns协议id段要从嗅探道dns请求取出来,并放到dns响应中去。 2. 其次是scapydns响应包构造,返回自己服务器ip。 3. sendp发包函数链路层上发送数据,所以我们可以自定义80211数据包。

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    EDI物流应用

    EDI最初是由美国企业应用在企业间订货业务活动电子数据交换系统,其后EDI应用范围从订货业务向其他业务扩展,如POS销售信息传送业务、库存管理业务、发货送货信息和支付信息传递业务等。 由于使用EDI可减少甚至消除贸易过程纸面文件,因此EDI又被人们称为“无纸交易”。 总之EDI是商业伙伴之间,将按照标准 、协议规范和格式化经济信息通过电子数据网络,商业贸易伙伴计算机系统之间进行自动交换和处理全过程。 物流EDI运作过程如下所示: 发送货物业主接到订货后制定货物配送计划,并把运送货物清单及运送时间安排等信息通过EDI发送给物流运输业主和接收货物业主,以便物流运输业主预先定制车辆调配计划,接收货物业主制定接收计划 接收货物业主货物到达时,利用扫描读数仪读取货物标签物流条形码,并与先前收到货物运输数据进行核对确认,开出收货发票,货物入库,同时通过EDI向物流运输业主和发送货物业主发送收货确认信息。

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    cookie爬虫应用

    当爬取需要登录之后才可以获取页面时,我们就可以借助cookie来实现。cookie是一种存储本地浏览器用户认证信息,具体表现为一串字符串。 当我们浏览器登录之后,可以通过F12查看对应cookie信息,示例如下 ? cookie表现形式是键值对,类似python字典,可以有多个键,有些网站还会对值进行加密处理。 urllib模块用法如下 >>> headers = { ... ('http://www.test.com', headers = headers) >>> response = urllib.request.urlopen(request) requests模块用法如下 当然,模拟登录是比较复杂,对于简单用户名和密码登录网站,程序处理还比较简单,对于需要验证码网站,验证码机器识别的难度决定了模拟登录难度。

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    CB Insights 人工智能报告:人工智能投资趋势及其各行业应用

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