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人工智能保险领域应用三个重要趋势

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中: 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。 这就是为什么欺诈检测是保险行业技术应用最快领域之一,2016年超过75%保险公司报告使用了自动欺诈检测技术。 结论:人工智能将成为保险领域标配 客户获得保险公司赔付时需要评估保险产品,而不是购买时进行评估。与其他产品或服务不同,客户只能对发生保险事件时保险公司价值形成判断。

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亚马逊金融领域战略布局:支付、贷款、保险和现金业务

本文译者:中国(上海)自贸区研究院(浦东改发院)金融研究室主任 刘斌 微信号 shpdlb

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    无人机结合人工智能,会对工业领域带来什么?

    不过,未来专家们将为无人机添加新大脑——人工智能系统(AI),此举将改变许多行业发展进程并显著提高人们工作效率。 机器视觉AI工业检查中应用 耗资甚巨能源产业中,人们需要对油井设备,风力涡轮机和储油罐进行定期检查和维护,以保证生产安全。 深度学习AI山地救援和警务工作中应用 随着技术发展,无人机已经逐渐成了警察标配,他们利用这些小家伙监控体育比赛和犯罪高发区域。此外,暴动出现时无人机还被用来喷洒催泪瓦斯和防狼喷雾。 如今,融合了深度学习AI技术无人机更是可以山地救援中发挥重要作用。 眼下,克罗地亚山地救援服务队就联手数家科技公司,推出了一种可以自动分析无人机航拍图片,找出失踪人员系统。 这些无人机可以15分钟内完成一平方公里搜索任务,拍摄数百张照片并对图片进行分析,找出失踪人员踪迹。 有些人认为该系统城市内可能会失效,因为城市里大量人口和移动车辆会对AI工作造成干扰。

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    复杂严谨司法领域人工智能可以做什么?

    2018 年左右,我们开始尝试把研究工作跟司法场景结合起来,特别是自然语言处理、信息检索等技术应用于司法场景,想做一些更好地为社会服务事情。 信息检索领域我们还是积累了一定研究经验,全球计算机科学专业排名 CSrankings 上,近十年我们基本上都是排第一名。 对于司法人工智能研究与实践而言,司法领域不仅需要计算机学科和人工智能技术领域支持与配合,更需要注意从源头上避免单向简单应用信息技术成果、而忽视智慧司法研究客观上存在对计算机领域进行“反哺”重大潜在优势现象 其次,从司法人工智能数据对象上看,与其他垂直领域数据相比,司法数据呈现相对结构化、逻辑组织较为严密特点,当前,提高人工智能特别是机器学习算法鲁棒性、可解释性成为第三代人工智能前沿研究课题,而垂直领域知识图谱构建和因果逻辑推断等技术则成为支撑鲁棒 (1)建立司法领域智能推理计算模型,包括:立法推理、预测判决结果、法律论证模型;与人工智能领域逻辑推理、因果推断等方面研究关系紧密。

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    医疗领域人工智能带来不只是机遇

    人工智能在医疗领域有巨大潜力,可以改善诊断,并找到新更有效药物。然而,正如《科学美国人》最近发表一篇文章所讨论人工智能进入医疗领域也带来了许多新挑战和风险。 在过去五年中,美国食品和药物管理局已经批准了40多种不同的人工智能产品。然而,据《科学美国人》报道,所有美国销售产品都没有经过随机对照临床试验性能评估。 《科学美国人》这篇文章详细阐述了依赖人工智能诊断疾病一个潜在问题,举了一个人工智能用于分析胸部x光片,并检测哪些患者可能患上肺炎例子。 虽然该系统纽约西奈山医院测试时被证明是准确,但在其他医院图像测试中却失败了。 除此之外,疾病往往比人工智能工程师和科学家所能预料到更复杂,因此,随着人工智能变得越来越多产,人工智能开发人员与卫生部门合作,确保他们的人工智能系统得到彻底测试,以及监管机构为人工智能诊断工具可靠性制定标准

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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? 如何才能更好精简流程、提高企业效率?成为了保险业新面临问题。 1.jpg 各方面的问题和压力也促使保险企业主动去探索如何精简现有流程方法,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)。 【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中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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    《大数据+AI大健康领域中最佳实践前瞻》---- 智能服务保险业务中应用探讨

    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。传统保险销售过程中,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。 建立投保人标签库 通过aws EMR集群上对原始数据(投保人历史医疗数据、当次体检数据等)进行ETL处理,选择适配标签处理模式,对于每一个投保人生成一个特有的标签记录。 具体创新性提现在以下几点: 1.创造性通过人工智能算法(分类,聚类,异常检测,预测等算法)进行驱动,对个人健康数据进行有效管理,提升核保核赔建议准确性。 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中实践 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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    简报:2014这些大牛公司人工智能领域做了什么?

    现在离人工智能终极目标,即创造能够足够接近人类智能软件,还远未实现。但是2014年见证了机器学习领域在从经验中学习成长方面的长足进步。 这些成果造成计算行业公司激烈争夺人工智能研究人员局面。Google2014年年初投了600多万美元到一家叫做DeepMind初创公司。 这家公司创立者Demis Hassabis向MIT技术回顾杂志解释了他公司是如何把人工智能领域突破性研究成果转化成公司产品。 百度 被称为“中国Google”百度也人工智能领域花了大笔钱。百度硅谷新建了一个实验室用以继续拓展已有的深度学习研究,并且与Google等公司争夺这方面的人才。 另外,由通用电器及波音公司联合实验室研发更紧凑神经元芯片,已经被应用到迷你无人机上。 这些人工智能领域迅速进步导致人们开始思考人工智能可能带来负面影响。

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    如何借助 Apache APISIX 实现互联网保险领域流量治理?

    所以对于渠道流量管理,也是互联网保险实现业务层面的重要一环。 强监管 除了业务领域,作为与钱直接打交道行业,保险也属于金融一部分,所以是和银行、证券一样会受到银保监会监督金融产品,并遵守对应条款。 梳理清晰当下问题后,众安保险技术团队开始将网关选型聚焦一些比较成熟开源产品之上,开始了新一轮探索。 所以也持续关注外部服务网格产品,比如 Apache APISIX Service Mesh,或者是尝试利用 Apache APISIX 与 etcd 结合方案。 希望在后续落地实践中,众安保险可以基于 Apache APISIX 实现整体流量治理完整落地,助力互联网保险领域流量管控与安全治理。

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    独家 | 人工智能技术医学领域应用与前景(附PPT)

    [导读]2017年6月20日,零氪科技首席架构师王晓哲,清华大学“天池医疗AI大赛”第一季肺部结节智能诊断 《医学影像在肿瘤诊疗中应用及智能诊断探索》发表演讲,演讲主题为《辅助医者 普惠患者:人工智能技术医学领域应用与前景 以下为王晓哲演讲记录。 后台回复关键词“清华大数据”,可下载《王晓哲:人工智能技术医学领域应用与前景》及《行湘:大数据视觉智能实践及医学影像智能诊断探索》完整版PPT。 演讲从全局整体背景上介绍了人工智能技术与临床医学结合以后已经取得成果,未来发展前景和美好展望以及实际中碰到一些核心挑战。 表征学习有很多应用,非医疗领域,如机器翻译、图像识别这些问题,都经常使用表征学习方法,将图像、文本或者声音这些比较稀疏、高维度信号,转换成一个稠密、低维度向量。 相比于机器学习领域中大家争先恐后地去寻找新网络结构、新激活函数、新优化方法趋势,我们临床需求落地到具体场景时,更应该关注是原始数据怎么取得,怎么能以比较低成本拿到高质量数据。

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    可口可乐人工智能和大数据领域7项应用

    引言:人工智能和大数据领域,可口可乐可能比一般传统大公司要跑得快一些,7项应用成果可见一斑。 阅读产品代码 可口可乐公司Patrick Brandt谷歌开发者博客上花了一些时间,讨论了“他们是如何使用人工智能和TensorFlow(一种深度学习软件框架)来实现无障碍购买”。 人工智能支持自动售货机 即使遍布自动售货机日本,自动售货机实际功能也没有多大改变。事实证明,你可以自动售货机上添加许多很酷功能,让它们变得更有趣。 来源:SupplyChain247 现在,可口可乐公司可以将这款应用程序部署到该领域所有合作伙伴中,他们现在可以更轻松地管理全球各地1600万台冷饮售卖机订单。 他们使用“1千多亿决策变量来持续提供最佳橙汁混合物”,这样他们就能确保他们橙汁产品每年都有相同味道。他们还在他们业务其他领域使用大数据,例如在他们员工服务中心“削减46%加班成本”。

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    中国人工智能领域要后来居上,超越美国了?

    中国政府计划将人工智能用于预测犯罪、贷款、跟踪人行踪、缓解交通堵塞、开发自动导航导弹。 北京人工智能领域投入了巨额资金。 两名向中国政府提供咨询教授称,研究领域投资数十亿美元后,中国计划新启动一项数十亿美元计划,为重大项目、创业公司和学术研究提供资金,目的是增强人工智能领域实力。 中国私营公司也大力进军人工智能领域,有时,中国政府和私营公司之间界线相当模糊。百度今年与政府联合成立了一家实验室,部分研究人员曾负责中国军用机器人研究。 美国缩减预算同时,中国增加投资。 施韦特费格实验室位于上海科技大学,研究机器没有人帮助下如何避开障碍物,提高灾难救援中寻找物体,尤其是人能力。 量化中国人工智能领域投资相当困难,因为政府很少披露相关信息。 现在,人工智能研究预算不但没有增加,反而减少了。” 目前,中美之间人工智能领域合作和交流基本上没有任何障碍。中美研究人员在任何人都能看到学术刊物上发表他们研究成果。

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    人工智能领域, 开发人员需要什么技能?

    ​为了收集有关人工智能(AI)及其所有变体(包括机器学习(ML),深度学习(DL),自然语言处理(NLP),预测分析和多重神经网络)情况见解,我们与22位熟悉人工智能领域高管进行对话。 有统计学基础。数学专业的人员更容易成为软件程序员。统计学方面拥有坚实基础可以使你人工智能或者机器学习领域有所造诣。软件开发者不能只是简单地把一个Python库应用于一个问题上。 这不是拖放式机器学习, 人类可以给电脑更多数据。将人类洞察能力与编程输入结合起来。问问你自己,你真正知道有什么?数据能告诉自己什么? 人工智能领域知识。人工智能不像Tableau。你需要知道对应问题正确解决方案。弄懂统计学。建立深层次的人工智能知识。 人工智能有一套完整技术。 如果你这么做了, 只要想得到没有办不到。 有某个领域应该是属于机器人领域。我从事人工智能软件方面的工作,所以我倾向于考虑以软件为中心解决方案,例如机器人和应用程序,但是有整个的人工智能机器人应用。

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    人工智能在牙科领域未来

    当你听到人工智能时,你可能会想到科幻和想象,但人工智能在牙科领域未来是非常、非常真实。 我们中一些人还记得威尔·罗宾逊20世纪60年代《迷失太空》系列中忠实机器人朋友。 如今的人工智能正在入侵我们日常生活,尽管是以更微妙方式,比如Alexa和Siri这样数字助手。现在,牙科领域人工智能已经出现了! 深度学习(Deep learning)是人工智能领域中最尖端技术,被称为机器学习(machine learning)。 通过人工智能,整个解释过程可以被自动化来评估整个图像,以更快更准确地检测出牙齿病变。显然,人工智能在牙科领域应用将在未来一两年内迅速普及。 我们将继续看到人工智能在实践管理和增长领域得到迅速应用。 凭借深度学习技术最新能力,人工智能将开始临床水平上影响牙科。开发阶段技术第一手经验(例如)已经日常实践中证明了人工智能潜在价值。

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    人工智能现阶段应用领域

    人工智能定义: 人工智能它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能理论、方法、技术及应用系统一门新技术科学。 该领域研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等,人工智能可以对人意识、思维信息过程模拟。人工智能研究一个主要目标是使机器能够完成一些通常需要人类智能才能完成复杂工作。 人工智能现阶段应用领域1.jpg 人工智能主要应用领域 1、农业:农业中已经用到很多AI技术,无人机喷撒农药,除草,农作物状态实时监控,物料采购,数据收集,灌溉,收获,销售等。 人工智能现阶段应用领域2.jpg 人工智能现阶段应用领域3.jpg 2、通信:智能外呼系统,客户数据处理(订单管理系统),通信故障排除,病毒拦截(360等),骚扰信息拦截等 3、医疗:利用最先进物联网技术 ,个人助理(小爱、siri)等 未来领域期待 人工智能技术也是国家主导八大高新领域之一,也是国家主导发展方向,通过国家和各位科学家科研成果不断创新,越来越多分支领域一定会快速发展。

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    人工智能与大数据完美结合

    维基百科对人工智能释义如下: 计算机科学中,人工智能研究领域将自己定义为“智能代理AI和大数据:完美结合研究:任何设备都能感知到它环境,并采取一些行为最大化其一些目标上获得成功机会。 不幸是,分析数据能力可能是一个瓶颈,继续使用传统方法并不可取。 ? 人工智能和大数据:完美结合 summer 那么,大数据为什么会引起对人工智能关注呢? 现在让我们来看看一些大数据应用的人工智能技术。 ? 应用于大数据的人工智能技术 summer 外推 外推是原始观测范围之外,根据变量与其它变量关系来评估变量过程。 它也适用于几个其它领域,包括(但不限于):故障检测、系统健康监测、传感器网络和生态系统干扰。 贝叶斯原理 概率论和数理统计学之中,贝叶斯原理描述了一个事件概率,它是基于与事件相关条件前验知识。 总之,人工智能是一种大数据世界中指引方向和收集规律方法。 【End】

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    人工智能领域大数据

    同时人工智能领域大数据技术发展又有哪些应用场景?让我们一起去探索。大数据起源和发展随着互联网广泛运用,云计算时代已经逐渐步入人们生活,大数据在此背景下应运而生。 2012年,美国白宫颁布了《大数据研究与发展计划》,投入巨资到大数据研究领域。美国防部还开展XDATA项目,将大数据研究投入军事领域数据分析。国内,2013年被称为大数据元年。 大数据技术人工智能领域应用大数据技术人工智能领域应用广泛,涉及智慧农业、智慧城市、智慧工业等诸多方面[。 图片智慧农业,大数据技术结合人工智能技术,收集海量数据信息进行处理分析,建立起精准农业、农产品流通体系、农业气象预测、农业环境管理等多个系统,推动农业生产。 伴随着智能化时代来临,人工智能与大数据技术结合将是今后大数据发展研究重要主题。

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    PKUseg货运领域评测

    先说结论,再和大家闲聊,对比jieba与PKUseg公路货运切词能力上: 默认模型下,jieba效果优于PKUseg PKUseg提供场景精细化预训练(还没有提供入口),长远来讲适合专业领域使用 PKUseg 特定场景下有令人惊喜效果(地址切分) 给大家建议就是,如果大家赶时间求稳定适应范围需要非常广时候,目前来说jieba是非常好选择,如果说面临一些精细化领域特殊需求时候,可以用PKUseg 我感觉我心脏有一丝隐隐作痛感觉,人在办公室坐,活从天上来,虽然身后站着一堆催上线产品,我还是屈服于老大正义(淫威),简单测评了新出来PKUseg与Jieba公路货运/运输行业上效果对比。 首先看,不加任何词库,预训练下,最后效果对比: 结果 切词准确率 jieBa 79.5% pkuSeg 59.79% 可以看到,默认分词模型下,jieBa分词还是拥有绝对优势,但是pkuSeg 等有时间了,可以邮件沟通一下再补充这个部分效果对比,我觉得,应该还是有提升。 但是,我们实际去测过程中,我们发现了一些差异话东西比较有意思。

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    KNN算法保险业精准营销中应用

    分类领域,对于一个未知点,选取K个距离(可以是欧氏距离,也可以是其他相似度度量指标)最近点,然后统计这K个点,在这K个点中频数最多那一类就作为分类结果。比如下图,若令K=4,则? 回归(简单起见,这里讨论一元回归)领域,如果只知道某点预测变量$x$,要回归响应变量$y$,只需要在横坐标轴上(因为不知道纵坐标的值,所以没法计算欧氏距离)选取K个最近点,然后平均(也可以加权平均 其中如何定义距离这个需要结合具体业务应用背景,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取值时对算法性能影响。 ? 三、实战案例 1、KNN保险业中挖掘潜在用户应用 这里应用ISLR包里Caravan数据集,先大致浏览一下: > library(ISLR) > str(Caravan) 'data.frame' 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,在这样业务背景中,应该着重分析模型Precesion,而不是Accuracy

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