数据分析在保险行业的运用 由于客户的价值我们可能直接无法得到，这可能需要通过客户的属性信息或行为信息来判断。...上世纪90年代末数据分析这一概念随着沃尔玛啤酒与尿布的典型案例来到中国来。那么数据分析技术在国内应用如何呢？在保险行业的应用又会如何呢？ 一、数据分析概念及其在国内的现状。...由于保险行业的代理人的特点，所以在传统的个人代理渠道，代理人的素质及人际关系网是业务开拓的最为关键因素，而数据分析在新客户开发中的作用就不是那么明显，但在新兴的网销、电销中的作用将会日趋显现，现在也有越来越多的保险公司注意到数据分析在保险行业中的作用...三、数据分析在保险中的应用 数据分析在保险行业有着较大的应用前景，尤其是在产险方面，其在美国已经有了较 为成熟的应用。在国内保险业可以说是处于起步阶段，这也是由国内保险行业的发展阶段所决定的。...但由于保险行业的特殊性使得其很少在保险行业的应用。
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分析和应用大数据的能力已成为未来金融机构的核心竞争因素之一。 大数据技术的财务应用分析 大数据技术的应用提高了金融业资源配置的效率，提高了其风险管理和控制能力，有效地促进了金融服务业的创新发展。...金融大数据已广泛应用于银行，证券和保险行业。 一、大数据在银行业中的应用 1.信用风险评估方面 在以前的方法中，银行对公司客户违约风险的判断主要基于历史静态数据，例如过去的信用数据和交易数据。...随着大数据的广泛应用，数据规模的爆发式增长以及数据分析和处理能力的显着提高，量化投资将获得更广泛的数据资源，建立更多不同的量化因素，并改善投资研究模型。...2.风险定价方面 保险公司可以利用大数据分析来解决现有的风险管理问题。...以这些数据为起点，如果一个人不经常开车并且非常小心地开车，那么他可以比普通开车的人节省30％-40％的保费，这将大大提升保险产品在保险行业的竞争力。
传统保险行业在不同企业的投保业务往来方面，业务链不断被拉长，不但出现了保险单价被抬高，而且当投保人利益受损之后，业务链上的保险公司会出现相互推诿的问题。...10.8.02.jpg 区块链的数据不可篡改，可以提高保险公司的内部风控能力，确保账本系统、资金和信息的安全，很好地解决数据传播中的隐私保护及商业信息安全问题。...据报道，人民网发文表示，通过挖掘我国各家险企对科技创新的布局不难发现，保险科技的创新在产品、服务、运营等方面体现的淋漓尽致，如运营方面，区块链能够大幅度提高保险流程中的数据流动性和可靠性。...通过区块链与保险行业诸多细分场景的深度融合，日渐成为保险创新的主流模式。 区块链技术与保险行业的结合已经成为大势所趋，拥抱区块链，才会跟上时代的步伐！” 闪链区块链.jpg
如何积极拥抱互联网业务，扩展获客途径，如何能将传统业务推动转型，使得客户体验提升等，最后都需要数据分析的支撑，因此大家也都在尝试构建一套高效的数据中台。...所以传统企业需要的是一个更敏捷的数据中台，要足够简单和高效，可以将各类数据统一存管供客户分析使用，那么有这样的敏捷数据中台吗？...下面我们来看下保险公司基于Oracle一体机构建数据中台的案例： A保险公司，在基于Oracle一体机的保险行业数据中台上实现了全核心业务系统整合，架构设计如下： 值得一提的是，A保险公司在部署了这个...Oracle数据中台后，“开门红”整体性能直接提升了4 倍： B保险公司，同样采用基于Oracle一体机的保险行业数据中台，使用的是ECC部署模式，轻松实现了快速弹性扩展、减少运维压力的目标：...最后我们总结下基于Oracle的保险行业数据中台优势: 还是那句老话，大道至简！
针对这类问题，从理赔层面可以使用复杂网络的技术来做理赔反作弊分析，将案件相关人员之间的相互勾结进行筛查。...在车险市场回归理性的过程中，真正差别化、精准的定价必将成为一个趋势，大数据分析可以发挥的作用会越来越大。...通过对客户的收入状况、行为偏好、风险偏好、风险承受能力等维度的分析，给客户推荐更适合的寿险理财型产品。...第一，大数据等科技型公司在保险行业做大数据和人工智能，需要对保险行业有极深的了解，即行业洞察，需要知道保险公司的发展战略是什么，他们的挑战是什么，他们的痛点在哪里； 第二，有了行业的洞察之后，还要有针对行业的算法...，大数据分析专家需要知道用什么样的模型算法来解决保险公司的问题； 第三是数据，这个是实施大数据和人工智能的基础，有这样的数据之后，才能有相应的模型、算法来解决保险公司遇到的情况； 第四是团队，实施大数据和人工智能
2011-2013单机时代，作为离线的TDW大数据平台的一个互补，提供小数据量的实时展示。最重要的特性就是跟大数据平台互联互通。...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。...这里提一点，TBase集成了一个读写平面的特性，如果你对数据的实时性要求没那么高，可以通过我们的读平面进行数据读取，比如说数据的抽取，可能抽取出去，到其他系统做一些离线的计算。...这里面基于刚才说的部署模式，可以做一个故障场景的分析，还是分南北中心部署，通过VPC访问我们的服务，如果各个平面出现故障， TBase是怎样来保障服务的延续性。 ?...5 易运维 通过TBase OSS管控系统，可以实现监控数据展示、告警配置以及告警记录查询、日常运维操作（集群扩容，主备切换，配置更改、多活配置等）、数据库备份与恢复、慢查询分析、性能巡检等一系列功能，
它有能力成为保险行业的变革力量，因为保险行业需要不同中介机构的协调与合作，而这些中介机构的激励机制都有所不同。 当然，要真正应用区块链技术也绝非易事。...现在判断区块链是否能够克服法律和监管障碍成为保险行业的通用标准还为时尚早。但是可能性是无止境的，保险公司和初创公司正在探索区块链在保险领域的应用。...这些包括： · 欺诈识别和风险防范：通过将保险索赔转移到不可篡改的账本上，区块链可以帮助消除保险行业中常见的欺诈来源。...窗体底端 1.欺诈识别和风险防范 今天，保险行业的巨大复杂性造成了很多方面缺乏透明，由此出现了很多欺诈行为。...虽然MedRec仍然是概念验证阶段的学术项目，但它为了解如何通过区块链技术确保医疗数据的安全提供了一个有用的模型。 重要的是要记住，区块链不是健康保险行业的万能良方。
在互联网大数据时代，保险行业的公司基本都认识到传输文件正在减缓运营速度。不同的部门都使用自己的解决方案来发送内部和外部文件。他们的方法不安全或不可靠，并导致业务放缓的问题。...满足不同的安全数据传输协议 大多数保险公司拥有庞大的员工数量，对灵活性和可扩展性有着复杂的需求。...ISP 为发送和接收数据通信提供有限级别的带宽，这可能导致企业无法承受的过度减速。...镭速传输协议可以充分利用大带宽网络，以最快的速度进行数据传输。在海量数据分发应用场景中，可以帮助用户在最少的时间完成大数据传输。...本文《保险行业需要一个安全的大数据传输》内容由镭速大文件传输软件整理发布，如需转载，请注明出处及链接：https://www.raysync.cn/news/2018-08-24
加速度计已经出现好多年了，每部手机都有GPS，这都能提供更准确，更详细的数据。 最后，保险行业需要新的方式来获取客户。千禧一代基本上都不太买保险。这可能是由于他们不太愿意通过电话和人们交流。...公司在数秒内分析数千份保险计划提出保费最优惠的保单。联合创始人Vivek Shah将这种模式和机票比较模式相提并论，能够让你在最短的时间里进行比较，并且还有很多其他重要信息。...这意味着为混乱又不透明的健康保险行业带来了技术，数据和设计模式。 Oscar公司的用户界面非常简单而且简洁。...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。...“保险公司或许要将目标从保障‘人类导致的错误’转向保障制造企业和汽车厂商面临的‘技术故障’，报告分析道。
而曾需要大量业务人员的保险行业率先迎来了这一变革。 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。 ?...然而这份报告同时也指出，保险公司仍然面临着人工智能技术与现有技术融合的巨大挑战，比如数据的质量问题、隐私问题、基础设备架构的兼容问题。...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。...当被问及人工智能嵌入用户接口有哪些好处时，半数以上（55%）的受访者提到了更佳的数据分析和更佳的战略视野。...库萨诺说道，“随着技术的演进，保险公司不仅需要解决数据质量和隐私等问题，还得调整它们的信息技术架构，以支撑人工智能技术的特点并解决由此带来的技术依赖问题。
摘要：OA系统基于保险行业特点，整合了一套针对保险行业的解决方案，适用于分散经营、集中管理的大型保险公司，也适用于中小型保险公司。...泛微基于保险行业特点，整合了一套针对保险行业的OA系统解决方案，适用于分散经营、集中管理的大型保险公司，也适用于中小型保险公司。能够覆盖集团及各分子公司，满足跨时间、跨区域、跨部门的协同办公要求。...、支出和利润情况； 各部门实现的不同险种的收支情况； 各险种的收支情况； 各险种不同的收支项目分析……等等 OA系统通过强大的报表分析中心，可按各种维度生成报表，方便集团公司随时了解和监控下属分子公司或关联企业的运营情况...6智能提成分配服务.jpg 五、口袋式移动运营平台 快速构建：面向销售、客服、银保、党建、财务等不同条线； 内容丰富：业务清单、分析模型、运营流程、图文消息、地图服务、多媒体； 数据丰富：为管理者建立面向全局的指标库...OA系统在保险行业特色功能应用价值 构建科学的移动运营平台整体框架； 建设面向全系统的基础数据管理平台； 建设面向全数据的统一数据封装平台； 落地统一运营流程服务、统一知识管理服务、统一消息推送服务。
利用替代数据提高分析能力，实现差异化 保险公司从内部和第三方获取的数据量呈指数级增长，而跨行业的快速虚拟化和工作流数字化则进一步加速了这一进程。...在德勤全球展望调研中，近七成受访者表示拟增加数据相关技术的投入，尤其是数据隐私（70%）、数据收集（69%）和数据分析（67%）。...因此，保险公司应着力开发安全可扩展的强大数据管理系统，同时确保其足够灵活——支持多个针对内外部数据集整合，以及先进分析技术和自动化能力集成。...此外，经验丰富的传统保险公司应与跨职能数据科学家密切合作，依托更加稳健可靠的数据驱动型风险评估与定价系统，设计、开发并最终自主实施分析和预测模型。...仅在过去两年间，保险行业的安全漏洞或已泄露美国逾1亿投保人的客户敏感数据。
原有架构 保险行业升级测试工作较多，此为行业背景。从客户甲了解到，他所在的DBA团队一方面要承担数据库日常维护工作，另一方面也要为业务部门提供测试数据库。...架构示意 业务困境分析 了解到客户遇到的问题之后，我们分析发现此架构中几处不合理的地方： 1.数据重复性高 同一份数据，存在于文件备份服务器，DG服务器，测试服务器三个地方，浪费严重，原本只有20TB...2.搭建测试数据库工作过于耗时 客户的某些数据库已达几十TB，每次导入操作对人员，带宽，IO都是极大的压力，更不用说每天都要导入一次完整数据到测试数据库，简直就是一场灾难。...经过综合分析评估，我们为客户部署一台QBackup备份容灾一体机，以替换其现有的Dataguard服务器、测试服务器。 ?...在此次案例中，经过分析现有设备的性能，发现大多设备的负荷处在较低水平，因此采用更高整合密度的方案具备可行性。最终帮助客户共计节约6台Dataguard服务器，8台测试数据库服务器。
原有架构 保险行业升级测试工作较多，此为行业背景。从客户甲了解到，他所在的DBA团队一方面要承担数据库日常维护工作，另一方面也要为业务部门提供测试数据库。...业务困境分析 了解到客户遇到的问题之后，我们分析发现此架构中几处不合理的地方： 1.数据重复性高 同一份数据，存在于文件备份服务器，DG服务器，测试服务器三个地方，浪费严重，原本只有20TB的数据库却要占至少...2.搭建测试数据库工作过于耗时 客户的某些数据库已达几十TB，每次导入操作对人员，带宽，IO都是极大的压力，更不用说每天都要导入一次完整数据到测试数据库，简直就是一场灾难。...经过综合分析评估，我们为客户部署一台QBackup备份容灾一体机，以替换其现有的Dataguard服务器、测试服务器。...在此次案例中，经过分析现有设备的性能，发现大多设备的负荷处在较低水平，因此采用更高整合密度的方案具备可行性。最终帮助客户共计节约6台Dataguard服务器，8台测试数据库服务器。
近日，沃趣科技与泰山财产保险股份有限公司正式签署合作协议，双方将携手打造保险行业高性能数据库私有云平台，沃趣科技QData Cloud数据库私有云平台，将会承接泰山保险报表系统业务，解决现有报表系统平台高可用不足...、跑批速度慢、实时分析效率低等问题，后期也会将更多业务系统迁移至一体机平台，进一步提升数据库系统整合密度，从而充分发挥QData Cloud云平台的高性能和易运维等企业级特性。...数据库系统作为保险业IT基础架构的重要组成部分，对于企业发展过程中更好地识别管理风险，回归保险的本源，提升保险行业转化效率，实质性的提高保险业务深度和密度有着极其重要的作用。...此番合作，两家公司将在保险行业的细分领域碰撞出全新火花，为行业提供有价值的经验案例，沃趣科技将用保险科技的力量，与保险行业的客户将产品与服务延伸更加精细化的市场。...目前沃趣科技已为多家保险行业客户如中邮保险、前海人寿等提供数据库产品及技术支持，多款产品如QData高性能数据库一体机、QBackup备份容灾云平台等已在保险行业广泛应用，并得到客户的一致认可，在移动互联网时代助力保险行业信息化建设
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
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