_云era利用数据和分析优化收购三个阶段

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一直以来,保险公司都在努力寻找提高运营效率的方法。加强风险评估和收购是保险经营的重要组成部分,尤其是个人保险和中小企业保险,保险公司需要更加慎重地进行评估。俗话说“要巧妙,不要努力工作”,这句话适用于保证的改善。对保险公司来说,更巧妙的工作方式是通过更多的数据、分析和机器学习,减少人工,实现成本节约。

麦肯锡最近发布的报告显示,数字担保可以将赔率提高3 ~ 5个百分点。保险公司做这件事不容易,但可以通过一些实际措施来实现目标。此外,这样可以避免多年来进行大规模改造项目,在日常工作中不断重复,逐步改善运营。

第一步:各种数据源有助于提高风险评估的准确性。

多种数据源使您能够更准确地确定风险。因为多元化数据源提供了额外的行为洞察力,同时提供了总体风险水平评估。这种方法并不意味着需要大量的数据源,只需要正确的数据源即可。例如健身追踪器等替代数据源是提供生活方式的指标。将这一数据与每年的体检和诊疗记录等传统信息相结合,可以提高对健康、残疾、人寿保险相关风险的洞察力。基于远程信息处理的旅游或汽车保险等互联网数据源可以实现高度个性化的政策定制。

目前市场上有很多第三方数据选项可以进一步改进收购,因此选择对风险评估具有最大价值的数据至关重要。目前,很多保险公司非常担心位置、天气数据、图像和视频等。这些数据点可以改善风险概述,提高措辞和条件、特性和比率的决策。根据风险偏好,这些新数据集在收购过程中可能具有高权重或低权重,但随着自动化部署的增加,它们可能成为另一个辅助风险评估的数据点。

将这些新数据源纳入收购过程并不一定需要多年的大规模基础架构改造。Cloudera支持通用数据分发(UDD)概念,使保险公司能够在过程中更快地收集实时或部署的正确数据源。简而言之,这种方法可以在任何地方收集和驻留数据,并通过分析更快地利用这些数据源来支持收购操作。

第二步:扩展机器学习和人工智能,提高生产力。

如果在收购过程中获得更多的数据,就可以使用机器学习和人工智能大大提高生产率。在这里,我也建议保险公司采取循序渐进、共同学习的阶段性方法,提高业务能力。为了激活机器学习和人工智能,首先要通过高质量的报告,更好地理解被保险人的风险、暴露和前景。以下是探索性和说明性的分析。最后,通过机器学习和人工智能优化事件预测,进行主动预测分析,必要时采取预防措施。

如下图所示,机器学习和人工智能的每个推进阶段都包含额外的数据源。

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通过上图,可以很容易地看到有很多数据源可供选择,但比各种类型更重要的是,必须专注于能够提供最大价值的特定数据。改进后的保证将根据所选数据和正在使用的分析技术的成熟度不断优化,包括评估地理位置、资产描述、天气数据和损失历史记录,并提供对未来风险选择的洞察力。应用地理位置属性可以进行更有限的风险计算,因此,将交互式安全工作人员与互联网数据跟踪结合使用,可以改善风险画像。

在服务范围内,特定的业务使用案例决定了最相关的数据。风险评估和分类取决于客户分类,客户分析取决于相关实体分析。保险公司首先要明确目标,然后采用最合适的数据源。

第三步:使用混合数据平台,一站式高效地使用数据

最后,要在上述两个阶段措施内改进收购,需要采取战略数据方法,整合多家供应商的各种解决方案,或采用混合数据平台,支持从数据收集到机器学习和人工智能的各种数据功能。保险公司可以使用云era数据平台(CDP)混合数据平台轻松实施这些步骤,从而在数据中获得清晰可行的洞察力。有效的收购、数字化、无接触理赔、客户服务等需要灵活现代的方法来管理客户个人资料和风险偏好的变化。Cloudera将继续努力帮助保险公司实现基础设施现代化,帮助客户更好地利用数据,逐步改善运营。

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