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保險公司一直致力于尋求提高運營效率的方法。加強風險評估和承保是保險經(jīng)營的重要環(huán)節(jié)，尤其是個人保險和中小企業(yè)保險。俗話說巧干而不苦干，適用于承保的改進。對于保險公司來說，通過使用更多的數(shù)據(jù)、分析和機器學習，更聰明的工作方式是減少勞動力工作，降低成本，提高效率。

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根據(jù)麥肯錫最近發(fā)布的一份報告，數(shù)字承保可以將賠償率提高三到五個百分點。保險公司要做到這一點并不容易，但他們可以通過一些實際措施來實現(xiàn)目標。此外，這不需要進行多年的大型改造項目，但可以在日常工作中不斷迭代，逐步改進運營。

第一步:多元化數(shù)據(jù)源有助于提高風險評估的準確性

由于多樣化的數(shù)據(jù)源可以提供額外的行為洞察力和整體風險評估，因此使用不同的數(shù)據(jù)源可以更準確地理解風險。這種方法并不意味著需要大量的數(shù)據(jù)源，而只需要正確的數(shù)據(jù)源，如健身跟蹤器，以提供生活方式的指標。將這些數(shù)據(jù)與年度體檢和醫(yī)療記錄相結合，可以更好地了解與健康、殘疾和人壽保險相關的風險。旅行或汽車保險等基于遠程信息處理的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源可以實現(xiàn)高度個性化的保單定制。

在當今市場上，有許多第三方數(shù)據(jù)選項可以進一步改進承保，因此選擇能夠為風險評估帶來最大價值的數(shù)據(jù)是非常重要的。目前，許多保險公司非常關注位置和天氣數(shù)據(jù)，以及圖像和視頻。這些數(shù)據(jù)點改進了風險概況，可以改進措辭、條件、特征和費率的決策。根據(jù)風險偏好，這些新數(shù)據(jù)集在承保過程中的權重可能是高或低，但當自動化部署增加時，它們也可以成為輔助風險評估的另一個數(shù)據(jù)點。

將這些新數(shù)據(jù)源納入承保流程并不意味著需要多年的大規(guī)模基礎設施改造。為了幫助保險公司在流程中更快地收集實時或批量的正確數(shù)據(jù)源，Cloudera支持一般數(shù)據(jù)分發(fā)（UDD）概念。簡而言之，該方法可以從任何地方收集和停留數(shù)據(jù)并進行分析，以便更快地利用這些數(shù)據(jù)源來協(xié)助承保工作。

第二步:擴展機器學習和人工智能，提高工作效率

機器學習和人工智能可機器學習和人工智能可以大大提高工作效率。在此，還建議保險公司逐步提高工作能力。利用機器學習和人工智能，首先通過高質量的報告更好地了解被保險人的風險、開放性和前景；其次是探索性和描述性分析；最后通過機器學習和人工智能優(yōu)化事件預測，必要時采取預防措施，實現(xiàn)積極的預測分析。

如下圖所示，機器學習和人工智能的每個階段都包含額外的數(shù)據(jù)源。

通過上圖，不難發(fā)現(xiàn)有大量的數(shù)據(jù)源可供選擇，但更重要的是要注意能夠提供最大價值的具體數(shù)據(jù)。隨著所選數(shù)據(jù)和使用的分析技術的成熟，改進后的承保將繼續(xù)優(yōu)化，如評估地理位置、資產(chǎn)描述、天氣數(shù)據(jù)和損失歷史，并為未來的風險選擇提供洞察力。應用地理位置屬性可以進行更有限的風險計算，因此物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)跟蹤可以改善交互式安全工作程序的風險肖像。

在承保范圍內，具體的業(yè)務用例將決定最相關的數(shù)據(jù)。風險評估和分類根據(jù)客戶細分而變化，客戶細分根據(jù)相關實體分析而變化。保險公司在采用最合適的數(shù)據(jù)源之前，需要優(yōu)先考慮目標。

第三步:采用混合數(shù)據(jù)平臺，一站式高效數(shù)據(jù)應用

最后，如果您想在上述兩個步驟中改進保險，您需要采用戰(zhàn)略數(shù)據(jù)方法來整合來自多個供應商的各種解決方案，或者使用一個混合數(shù)據(jù)平臺，支持從數(shù)據(jù)收集到機器學習和人工智能。通過采用Cloudera Data Platform（CDP）保險公司可以輕松實施上述步驟，從數(shù)據(jù)中獲得清晰可執(zhí)行的洞察力。有效的承保、數(shù)字化、零接觸理賠、客戶服務等都需要以靈活現(xiàn)代的方式管理客戶檔案和風險偏好的變化。Cloudera我們將繼續(xù)幫助保險公司實現(xiàn)基礎設施的現(xiàn)代化，幫助客戶更好地利用數(shù)據(jù)，逐步改進運營。