保险行业在大数据的努力有目共睹
几十年来，保险业一直在努力处理交易和风险管理方面的数据。电信与数据融合的前沿趋势让保险公司对客户行为有了新的认知，而这被称之为“大数据”。数据具有广泛性、多样性的特点，特别是能将传统的关系型数据库管理技术推向极致，并且让人们越来越关注数据管理的新方法。
大数据、分析和数据管理齐头并进；大数据技术可以使公司评估非结构化数据由不可行变为可行。这里将介绍一些保险大数据应用案例。
大数据已经帮助保险人做出了改变。而今他们超越了以索赔为中心和以人为中心的算法欺诈检测技术。这些技术侧重于分析索赔方、保险供应方和其他的信息来源（例如，同一个被保险人提交了多少份类似的索赔请求），并扩展到防火墙之外的数据源，以便基于外部信息分析，这里考虑到的是一群互相联系的人而不仅仅是一个人。数字化保险欺诈检测和预防主要通过两种方法实现：基于实时数据分析的欺诈审计规则（基于历史数据的传统类型）和欺诈预测记分卡（基于实时数据的新类型）以及客户关系管理(CRM)所有的非结构化数据都可以提供给所有的保险公司，这可以成为保险大数据方法的基础。
一些非结构化数据源包括:如果这些文档可以被轻松搜索到并且能汇集到企业的数据管理平台，那么保险公司就可以获得关于客户的大量信息，包括对非标准、非结构化的生命健康的医疗报告信息，以及再保险和大型商业财产保险部门的信息。客户关怀通话记录这些内容包含了客户来电自由形式的代表性评论，这些评论可以用来进行市场情绪调研，有助于形成策略和付诸实践，以提高客户的保留率，减少客户流失。由面向客户的网站生成，可以分析这些数据，以发现显示客户倾向的浏览模式，尤其是当与呼叫中心记录相关的时候，找出那些客户在网络交互后立即呼叫的例子。
保险大数据也与保单管理的索赔息息相关：运营商希望在保单管理索赔流程期间保存好图像、视频和文本标记(例如，来自警察检查员或拖车司机的汽车保险索赔的文本标记)。结合投保人和受益人几个实体(受益人、投保人、保险人)的汇总信息对非结构化数据的保险大数据分析变得尤为重要。在再保险和大型商业保险部门，大量的支持信息会作为信息提交的一部分(例如，损失历史、财产计划、车辆调度和董事的详细信息)。数字化保险能够快速地存储和访问任何数据，以便他们能够通过分析来突出异常、某种模式和部分重点——这是人工阅读文档时代非常困难的事情。
数字化保险能帮助保险公司能够创建保单管理风险和客户档案，这在整个公司中都是统一可审计的并且能够提供丰富的分析资料。
立即沟通
