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Cloudera:充分利用数据和分析,承保优化只需三个步骤
(2024年7月13日更新)

保险公司一直致力于寻求提高运营效率的方法。加强风险评估和承保是保险经营的重要环节,尤其是个人保险和中小企业保险。俗话说巧干而不苦干,适用于承保的改进。对于保险公司来说,通过使用更多的数据、分析和机器学习,更聪明的工作方式是减少劳动力工作,降低成本,提高效率。

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根据麦肯锡最近发布的一份报告,数字承保可以将赔偿率提高三到五个百分点。保险公司要做到这一点并不容易,但他们可以通过一些实际措施来实现目标。此外,这不需要进行多年的大型改造项目,但可以在日常工作中不断迭代,逐步改进运营。

第一步:多元化数据源有助于提高风险评估的准确性

由于多样化的数据源可以提供额外的行为洞察力和整体风险评估,因此使用不同的数据源可以更准确地理解风险。这种方法并不意味着需要大量的数据源,而只需要正确的数据源,如健身跟踪器,以提供生活方式的指标。将这些数据与年度体检和医疗记录相结合,可以更好地了解与健康、残疾和人寿保险相关的风险。旅行或汽车保险等基于远程信息处理的物联网数据源可以实现高度个性化的保单定制。

在当今市场上,有许多第三方数据选项可以进一步改进承保,因此选择能够为风险评估带来最大价值的数据是非常重要的。目前,许多保险公司非常关注位置和天气数据,以及图像和视频。这些数据点改进了风险概况,可以改进措辞、条件、特征和费率的决策。根据风险偏好,这些新数据集在承保过程中的权重可能是高或低,但当自动化部署增加时,它们也可以成为辅助风险评估的另一个数据点。

将这些新数据源纳入承保流程并不意味着需要多年的大规模基础设施改造。为了帮助保险公司在流程中更快地收集实时或批量的正确数据源,Cloudera支持一般数据分发(UDD)概念。简而言之,该方法可以从任何地方收集和停留数据并进行分析,以便更快地利用这些数据源来协助承保工作。

第二步:扩展机器学习和人工智能,提高工作效率

机器学习和人工智能可机器学习和人工智能可以大大提高工作效率。在此,还建议保险公司逐步提高工作能力。利用机器学习和人工智能,首先通过高质量的报告更好地了解被保险人的风险、开放性和前景;其次是探索性和描述性分析;最后通过机器学习和人工智能优化事件预测,必要时采取预防措施,实现积极的预测分析。

如下图所示,机器学习和人工智能的每个阶段都包含额外的数据源。

通过上图,不难发现有大量的数据源可供选择,但更重要的是要注意能够提供最大价值的具体数据。随着所选数据和使用的分析技术的成熟,改进后的承保将继续优化,如评估地理位置、资产描述、天气数据和损失历史,并为未来的风险选择提供洞察力。应用地理位置属性可以进行更有限的风险计算,因此物联网数据跟踪可以改善交互式安全工作程序的风险肖像。

在承保范围内,具体的业务用例将决定最相关的数据。风险评估和分类根据客户细分而变化,客户细分根据相关实体分析而变化。保险公司在采用最合适的数据源之前,需要优先考虑目标。

第三步:采用混合数据平台,一站式高效数据应用

最后,如果您想在上述两个步骤中改进保险,您需要采用战略数据方法来整合来自多个供应商的各种解决方案,或者使用一个混合数据平台,支持从数据收集到机器学习和人工智能。通过采用Cloudera Data Platform(CDP)保险公司可以轻松实施上述步骤,从数据中获得清晰可执行的洞察力。有效的承保、数字化、零接触理赔、客户服务等都需要以灵活现代的方式管理客户档案和风险偏好的变化。Cloudera我们将继续帮助保险公司实现基础设施的现代化,帮助客户更好地利用数据,逐步改进运营。

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