大数据如何应用在保险行业?保险人告诉你答案!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:677 次浏览
2023-04-21 17:49:07

保险,在法律和经济学意义上,是一种风险管理方式。因此,保险产品创新的基本原则和底线是创新的产品具有风险管理的可能性,即通过经验的积累和有效的管理措施能够降低保险标的风险。这也就是一般情况下地震、飓风等不可抗力不列入保险范围的根本原因,因为到目前为止,人类还无法通过自身的行为影响上述事件的发生。

反观现在的保险产品创新,雾霾险也好,赏月险也罢,甚至是高温险,基本上都突破了上述这一基本原则。之所以会出现现在这种情况,我想主要有两个方面原因,一是保险本身,在目前的保险市场上,规模产品的同质性非常严重,基本相同的条款,基本相同的费率,基本相同的服务,在这种情况下,产品创新的目标已经不再是客户的“需求”,而是客户的“眼球”。保险决策分析平台,保险公司大数据分析,保险风险管理

保险风险管理:大数据为器

1.大数据在费率厘定中的应用。保单的费率设定是保险风险管理的源头,也是一项非常重要的工作,主要目的是使设定的费率对应于投保人的风险等级,风险越小,费率越低,尽量做到公平。确定费率较为关键的问题就是通过保险公司大数据分析找出“影响赔付支出的风险因素或变量”,其实生命表就是“影响赔付支出的风险因素或变量”之一年龄的一个分类,而这些因素或变量就是可以通过大量数据分析和处理来确定。

2.大数据在风险评估中的应用。在大数据时代,风险评估已经不仅仅局限于公司的历史数据、行业的历史数据,无论是风险特征的描述还是数据资源的获取都更加便利。同时,对于保险公司的精算师来讲,更多、更广的数据获取,可以更精确地识别个体对象的潜在风险,建立更加有效的数据模型,不断改善和提高精算的精准程度,以帮助进行保险公司大数据分析判断和评估风险以及风险准备金。

3.大数据在反理赔欺诈中的应用。在确保数据资源的情况下,通过完整的、多样化的数据(数据包括但不限于公司内部保单及理赔历史记录、行业数据、征信记录、公共社交网络数据、犯罪记录等),辅之以有效的算法和模型,来识别理赔中可能的欺诈模式、理赔人潜在的欺诈行为以及可能存在的欺诈链条,应该是未来反理赔欺诈的主要方向。

4.大数据在保险行业风险管理中应用之核心—数据整合。目前保险决策分析平台有行业平台的同业数据、前端客户APP导入(或现场出单)数据,中端中介、渠道、理赔、呼叫数据,后端财务收付数据,另外,还有定价系统的汽车零配件数据、人事系统的人员数据、稽核审计风控系统的风控数据等,种类繁多和庞杂,因此,急需建立保险决策分析平台进行数据整合,统一数据存储和传递标准,并将不同保险决策分析平台系统进行数据打通,再根据不同需要进行数据挖掘。

保险风险管理:新技术应用

未来,新技术、新设备的应用将成为保险行业风险控制的主要途径。在承保环节,基于保险公司大数据分析技术将在第一时间立体呈现保险标的各项数据和特征,为承保决策和政策提供第一手资料,从源头控制风险。在理赔环节,新技术、新设备同样将被广泛应用。在人寿保险领域,利用能够实时监控人体健康情况的可穿戴设备,来获取和细分不同群体、不同年龄的人体健康和生死概率,并适时向客户提供饮食、健身等方面的建议,从而降低投保人的医疗费用。在家庭财产险领域,通过智能家居系统对住宅进行远程监控并及时发现和缓解风险,当家中发生煤气泄漏或水管爆裂,可自动关掉阀门,从而减轻损失等。保险决策分析平台,保险公司大数据分析,保险风险管理

任何事物的发展,都要有与之相对应的配套管理措施,互联网保险创新也不例外。今后相当长一段时间,互联网保险创新都将在路上,基于互联网保险创新的风险管理也必将亦步亦趋,紧紧跟随。

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