事实上，理算员在很大程度上是根据自己的经验、直觉以及手头有限的信息对各个理赔申请做出结论的。 正因为如此，大数据分析技术在保险行业中的地位便越来越重要。...与传统保险理算一起，大数据分析可以通过分析，将需要仔细分析、提前处理之类的理赔申请标记出来。 这里，大数据分析可以从六个方面充分展现自己的价值： 欺诈：有十分之一的理赔申请存在欺诈的成分。...当一个保险公司见识到某些自然灾害后如潮水涌出的房屋损坏险赔付时，他便会对即时赔付方式产生的问题深有体会。通过分析理赔申请以及理赔申请的历史记录，保险公司可以优化即时赔付的限额。...保险公司可以通过大数据分析方法计算一个诉讼倾向评分，从而猜测哪些理赔申请最容易进入诉讼流程。...所以，究竟是为什么要让大数据分析进入到保险公司的理赔处理流程之中呢？是因为当保险逐渐变成商品的时候，保险公司便更加需要将自己与同行业的竞争对手区分开来。
一、保险公司BI数据分析的必要性 1....保险公司天然需要数据分析 近年来我国保险行业飞速发展及市场竞争的加剧，国内各大保险公司纷纷加快了企业信息化建设的步伐，建成了包括承保系统、理赔系统、收付系统和财务系统等在内的一系列信息系统，积累了海量的历史数据...另一方面，从自身经营来看：保险公司立身之本的三大经营原则之一“大数法则”也天然要求保险公司对大集中的数据进行分析，以数据为基础做出科学的决策。...二、怎样有效构建保险公司场景化数据分析体系 1.梳理产险公司业务场景 保险公司的核心是风险管理，其管理质量直接决定了公司的经营绩效，主要包括：承保的风险管理、理赔的风险管理、再保风险管理、应收保费风险管理...并对巨灾保险的进一步再保分保进行风险数据储备。 3. 具体模块举例——理赔 如何分析保险公司理赔风险管控水平？我们一般从三个层面出发：一是效益，二是质量，三是服务。以产险公司的收入主要来源车险为例。
从车险理赔业务来分析，各类业务系统体验和效率都有待改善，这也导致了最终消费者较差的体验。...一些走在前面的保险公司，已经将“理赔流程智能化”、“理赔流程自动化”、“一站式理赔工作门户”等提升体验和降本增效的科技创新方案提上日程。...本文拆解的案例是基于国内大型保险公司车险理赔场景实现上述创新的统一工作台。...缺乏任务管理、对任务时效、提醒、统计、监控等缺少清晰数据支撑作业的精细化管理 综上，一些走在前面的保险公司，已经将“理赔流程智能化”、“理赔流程自动化”、“一站式理赔工作门户”等提升体验和降本增效的科技创新方案提上日程...数据交互层：主要是通过MQ实现与各业务系统的准实时任务、消息、权限等数据对象的交互； 4.
摘要：保险作为当今风险保障的重要手段，已然成为众多企业、个人的选择。作为风险保障的主体，保险公司在承保、理赔等各类业务处理中，都离不开影像资料。...影像资料已然成为保险公司大数据浪潮中不容忽视的重要数据要素。如何做好影像资料的自动识别、真假判定等成为保险公司降本增效、风险防范的重要课题。本文就保险行业的影像资料技术和应用给出探讨。...包括对各类常规证件信息，例如：身份证、银行卡、行驶证、护照、营业执照、增值税发票、车辆合格证等；非常规证件，例如：银行卡的行内票据、保险业的保单、合同、理赔申请书等的全文本信息识别输出和结构化，简化业务流程...结语 数据处理链路“采”“存”“通”的目的都是为了“用”，有了业务需求和技术支撑，提升“用”的水平就是水到渠成的事。从智能理赔的实践来看，如何发掘数据的价值，目前主要还是依靠人工智能技术。...在大数据、分布式系统、人工智能和向量搜索方面有深入研究，目前致力于使用AI、大数据等技术，构建保险行业的图像数据库，全面挖掘影像数据价值。
CDA数据分析师 出品 作者：真达、Mika，数据：真达 今天的内容是一期Python实战训练，我们来手把手教你用Python分析保险产品交叉销售和哪些因素有关。...下面，我们基于训练数据集进行探索性数据分析。...描述性分析 首先对数据集中数值型属性进行描述性统计分析。...从以上描述性分析结果可以得出： 客户年龄：客户的年龄范围在20 ~ 85岁之间，平均年龄是38岁，青年群体居多； 是否有驾照：99.89%客户都持有驾照； 之前是否投保：45.82%的客户已经购买了车辆保险...公众号后台回复：保险 获取详细数据和代码 — 完 —
商业保险公司希望通过分析以往的固定资产保险理赔案例，能够预测理赔金额，借以提高其服务中心处理保险理赔业务的速度和服务质量，并降低公司运营风险。...商业保险理赔案例 商业保险公司经常需要受理客户的理赔要求，这些以往的理赔案例记录就构成了经验数据。...保险公司希望根据经验数据分析影响理赔金额的因素，以及影响程度的定量关系，并使其服务中心能够在处理客户理赔案例的电话交流中，在得到相关保单信息和索赔要求之后立刻预估出理赔金额，缩短理赔处理时间，从而提高其服务质量...像理赔案例 ID、是否为欺诈索赔和保险单 ID 这几个变量，和本次分析目的关系不大，被留在左边的文本框当中，先不予考虑。...总结 运用 ALM 可以对商业保险公司的固定资产理赔案例进行详尽的分析。保险公司的服务中心采用该模型在电话交流时进行实时预测，能够减少理赔处理时间，提高了服务水平。
泰康大数据部总经理 周雄志 周雄志告诉数据猿，目前，在保险行业，大数据主要应用于风控、预测、精准营销、核保、理赔等方面。...随着智能化的发展，保险行业在传统的多维度数据分析基础之上，发展出了数据的分析预测能力。...周雄志说：“多人多保单的方式反映了一个家庭甚至是整个家族的构成，通过数据分析，来观测中国社会和家庭保险的变化，我们会把这种变化总结成保险的营销策略，利用这一策略来帮助整个行业和社会更好的开启保险意识。”...当保险事故发生以后，大数据技术的使用可以帮助保险公司及时为客户进行保险理赔。...多数保险公司还建立了保险理赔的监督模型，对于新出现的保险理赔申请进行分类，判断其属于已知的正常保险理赔，还是属于保险诈骗。 无论是人寿保险还是财产保险，理赔都是保险的本质。
（四）检测诈骗索赔 现在各家保险公司都在激烈的市场竞争中不断调高自己的服务时效，但对理赔服务来说，提 高理赔时效，精简理赔流程对于某些客户来说是欺骗保险金的机会。对公司造成不必要的损失。...通过数据分析，保险公司能够利用过去数据，寻找影响保险欺诈最为显著的因素及这些因素的取值区间，建立预测模型，并通过自动化计分（score）功能，快速将理赔案件依照滥用欺诈可能性进行分类处理。...通过数据分析构建的保险欺诈识别模型能够使使用者轻松运用数据分析结果，在不了解数据分析原理及技术的基础上直接运用，给每个理赔案件进行“滥用评分”，让理赔人员可以根据分数高低迅速处理核发理赔金或决定追查，提供理赔人员明确追查方向及医院地理信息系统...这方面成功的案例很多，比如美国Empire Blue Cross公司，这是家纽约最大的医疗保险公司，它运用数据分析技术，1997年共计节省400万美金欺诈理赔支出。...虽然现在数据分析在理赔中的意义不大，但可以预想，未来数据分析在理赔、核保中将会有很大的作用。 现在的中国的保险市场在数据分析方面的需求较少，但可以预见未来的保险市场是离不开数据分析的。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一家位于新加坡的第三方旅行保险服务公司的数据，用于预测索赔状态。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 来源于Kaggle。
通过图查询语言进行图可视化有助于分析大量数据并识别欺诈活动的模式。...典型的图数据库如 Nebula Graph，我们本次的分析挖掘用到的数据集是 insurance claims 保险索赔数据，大家可以通过 ShowMeAI 的百度网盘地址下载。...使用图分析+AI进行保险欺诈检测 『insurance claims 保险索赔数据集』⭐ ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub 欺诈典型案例查找欺诈性索赔...使用图分析+AI进行保险欺诈检测 『insurance claims 保险索赔数据集』⭐ ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub具体的信息包括：...作为测试集的评估指标，ROC 曲线如下：图片结合最终的效果图，可以很清晰地看到：具有图特征的模型表现出色节点级别特征效果非常好聚类特征对结果也有补充作用 总结对于关联型业务场景，我们可以查询、可视化和分析图数据
作者：Werner Chao 翻译：白静 术语校对：黄凯波 本文长度为2800字，建议阅读8分钟 线上心理健康公司KaJin Health首席数据分析师教你怎么一步步提升Kaggle竞赛模型的精确度。...数据探索（Data Exploratory） 1.1 数值数据（Numerical Data） 首先，我们迅速浏览一下数据。这里有14组连续（数值）特征。令人感到意外的是，这些数据相当整齐。...模型建立（Model Building） 2.1 线性回归（Linear Regression） 分析完连续特征和分类特征之后，我们就可以开始建立模型了。...要注意的是这个数据集非常完整，没有任何缺失数据。这里我们将要做的是建立一个工作流程，首先输入原始数据，然后随着我们对数据进行不同转换，可以将新模型与基准模型（原始数据案例）进行比较。...原始数据案例是未经转换的连续特征和虚拟编码特征。至少，我们必须对分类数据做虚拟编码，这是因为sklearn模型不允许观察数据中有字符串。
系统主要通过中国人寿保险公司与医院合作，将常规保险理赔工作从事后理赔调整为事中理赔，也就是将以往的串行工作方式“客户出险一＞住院一＞出院一＞理赔开始一〉理赔结束”，改为了并行方式， 即客户住院时也就开始了理赔工作...医保通实时赔付系统的出现，提高了保险公司理赔服务时效、降低了保险公司调查难度，保证了理赔调查的准确性，加强了理赔风险管理，降低了赔付率；同时，为参保客户提供了方便的理赔服务方式，使客户在住院期间可少缴医疗保证金...因此，在进行架构设计前，我们对软件需求进行了充分的了解与分析。...通过对需求的了解与分析，我们知道该项目主要干系人员是保险公司（包括管理人员与各岗位工作人员）、医院工作人员及客户，真正使用与操作的人员是保险公司与医院，他们分别有各自的职责，分别负责不同的工作内容。...从系统功能上区分，保险公司主要负责各项管理工作及众多的统计分析；而医院则主要负责对客户住院信息与诊疗信息的采集及进行理赔金的垫付。系统的所有数据与信息都必须存储于保险公司。
1.车险欺诈概述 保险欺诈不仅损害保险消费者的权益，同时造成保险服务资源浪费，增加保险公司的成本，破坏正常的市场秩序。...对车险查勘定损及理赔流程比较了解，作案现场布置的很有迷惑性，伪造的交通事故责任认定书及医院诊断证明材料以假乱真等。 据保监会统计数据分析，2016年车险欺诈占到理赔总额的10%-20%，约600亿元。...2.基于机器学习的风控模型 在目前商车费改进一步深化的行业背景下，积极运用前沿大数据及AI技术，从事前承保业务筛选、事中理赔管理、事后理赔质检，通过智能化、模型化来提高车险理赔风控管理的综合能力，建立全覆盖...特征工程 本项目从承保、报案、理赔三个方面出发，结合理赔业务知识，经过数据的整合、清洗、交叉、衍生共生成300+个特征，经过特征重要性的排序筛选出重要变量。...在本项目中，引入机器学习算法，利用现有数据资源建立风险评分模型来识别案件风险，一改传统做法中案件风险识别依赖查勘员个人经验所带来的低效、不准确、标准不统一等等不足，极大地提高了保险公司理赔服务水平。
众安保险一直坚持 “科技驱动金融，做有温度的保险” 的使命，用保险科技来推动精细化运营，提升理赔效率和用户体验。...除了宠物险场景下的智能识别以外，在数智化赋能下，众安保险 “智能理赔” 系统将理赔流程简化，实现全产品、全渠道、全流程智能理赔。...通过数智化理赔服务，众安保险在今年上半年每 12 秒就有一个理赔结案，95% 理赔线上申请，智能理赔通过率达 30%，不仅给理赔用户带来了极致的用户体验，相比传统理赔链路的 TPA 下发成本、人工录入成本也会有超过...众安基于数据挖掘与用户画像深度分析结果，以 Flink 实时分析和模型预测两种技术路线，对用户行为进行挖掘和打标，实时更新用户标签。企业可以基于用户标签筛选客群，一键推送触达，提升运营效率。...系统会自动记录运营效果，输出转化分析报告，帮助业务运营专家全面了解不同用户在不同运营策略下的营销效果。 第三，营销和风控支持能力。
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。...，而不是依靠昂贵的评估和审计 假设：物联网颠覆保险的方式与数据科学颠覆金融的方式相同：将分析从代理转到源头数据上。...无论资产是股票投资组合还是'09本田思域汽车，债券或货船，预测资产价值的转变都是由技术可为分析师提供的数据类型所驱动。 以下是一个示例：基于使用情况或每英里付费汽车保险显示了这一逻辑。...正如我们在许多机器学习的企业应用中看到的那样，源数据的可靠性，丰富性和延迟以及分析的熟练程度变得至关重要。...3 - 更快速，个性化的保险理赔：人工智能加快保险理赔，同时减少欺诈 速度和成功解决理赔是保险业务效率的关键因素，以下是提交索赔后人工智能提高客户满意度的两个关键途径： · 加快理赔进度：这个解决时间的指标最终将成为客户是否喜欢该产品的重要决定因素
因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。...StrucTexT强力支持， 医疗理赔场景复杂票据识别也通通拿下 医疗保险理赔是OCR结构化信息提取的重要应用场景。...随着健康险业务的快速发展，保险公司要处理的理赔案件日益增长。 传统保险公司通过人力进行核保，理赔人员手动录入票面上的内容信息，少则十几条，多则数十条。理赔录入审核团队规模逐年递增。...为了提升业务效率，降低运营成本，利用人工智能技术实现智能化理赔成为保险公司改善理赔流程的最好助力。 实现自动化理赔，准确识别医疗影像的信息是关键。...目前，搭载了医疗影像OCR结构化能力的医疗理赔方案，已经在多家客户的实际理赔核保业务中得以应用，其中某保险行业头部客户采集能效提升了4倍。
以保险业务为例，保险公司保单销售和理赔是业务边界，金融租赁、证券代销即处于业务边界外，同理，保险公司与银行的资金流转是保险业务流程的一环，然而银行处在组织边界外，那么银行也在业务边界外部。...以保险业务为例，保险产品的设计、精算、发行、销售、理赔是保险业务的关键业务用例。那么保险业务的监管是关键业务用例吗？原则上，监管属于关键业务的衍生物，不作为关键业务用例处理。...以保险业务线上销售为例，客户下订单-保险公司审核-客户付款-保险公司出具保险合同-客户理赔-保险合同终止是完整一个业务流程。 八、如何定义业务对象？...以保险业务为例，销售人员、客户、审核人员、保险合同、理赔单据等都是业务对象。 九、如何构思业务表单？ 业务表单是业务的信息载体，来自于业务的线下记录、单据、呈文等信息流转载体。...以保险业务为例，保险合同、保险审核单、理赔单据等都是业务表单。
同一天，蚂蚁金服正式宣布向保险行业全面开放「定损宝」，利用人工智能技术帮助保险公司实现车险理赔优化，不仅可以有效降低理赔运营成本、提升定损效率、解决偏远地区或高峰期人力不足的问题，还能增强用户体验、秒级解决问题...对于定损宝背后的技术支持，蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家漆远分析称，「这个图象定损项目并不是一个简单的图像识别问题，而是隐含了所有计算机视觉经典问题，从目标识别、检测到损伤程度的判定，到多模态的结合甚至与其他数据的结合...在现实车险理赔场景中，算法需要应对光反射、阴影、倒影、污渍、水滴等干扰因素，从海量数据中提取对定损有效的关键信息。...在分析了多个会对损伤判定造成干扰的因素之后，蚂蚁金服利用沉淀的大量历史定损数据, 针对对不同的车型、颜色和光照条件进行模型迭代学习，融合多个模型的经验, 开发出的算法能够输出针对不同程度的损伤类型给出较为精准的定损结论...定损宝每年可为保险行业节约 20 亿元成本 在传统定损解决方案中，报案、现场勘查、提交理赔材料、审核、最终赔付车险处理流程复杂且费时，定损宝秒级完成车险理赔的过程能够改善用户体验，提升理赔效率。
日前，SunGard亚太区保险业务首席运营官Peter Haslebacher来华，行程被排得满满的。 他先后拜访国内多位保险公司高管，寻找双方基于互联网与大数据分析模型开展保险创新业务的可行性。...模拟“投资情景” 《21世纪》：保险产品本身已有大数据分析的基因，那么，基于互联网的大数据分析模型，还会给保险产品创新带来多大推动力？...Peter：的确，多数保险产品是由精算师借助各类数据设计的，但这些数据以往主要用于完善保险产品理赔责任与化解运营风险。...在基于互联网大数据的分析下，保险公司可以加入个性化的投资风险承受程度，进而设计更多创新产品。...比如保险公司可以用互联网与大数据分析模型模拟成千上万个“投资情景”，分析最坏状况下的投资回报与理赔状况，对保险公司经营风险带来多大的冲击，不断优化自身投资组合，设计高收益的个性化保险产品。
说的是借助人工智能技术，广告片中的胡歌，可以通过App来完成拍照上传资料、电子签名等功能操作，进行线上理赔申请，从提交到理赔款到账，整个流程仅耗时30分钟。...整个金融保险行业的服务核心流程包括“产品设计–售前–承保–投保–出险–理赔–售后”。而每个环节又能细分出许多板块，那么人工智能又是如何在众多细分板块找到它的位置呢？...承保： 人脸识别认证、大数据风控优化核保、智能定价 机器人脸识别能更快速并且精准的完成保险流程的认证环节，此技术在保险行业中的应用也越来越游刃有余。...大数据和云计算应用于保险行业能够对潜在风险进行更精确的量化分析和有效识别，进行有效的反欺诈、核损。在完成核实同时，智能计算也能利用个性化信息对用户进行个性化推荐。...售后： 日志数据收集、客户管理、快速理赔 每一份保单完成投保后都会产生用户日志，人工智能科技能够将其收集起来二度分析，从而对前面各个环节进行优化。
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