由于保險行業(yè)的基礎是估計未來事件并衡量這些事件的風險、價值、數量、速度、準確性和各種大量大數據集已成為保險公司的重要工具。借助諸如遠程信息處理，傳感器，政府，客戶互動和社交媒體等新大數據平臺，利用大數據應用的機會在當今這個行業(yè)的新領域更具吸引力。

      大數據技術全面用于確定風險，索賠和增強客戶體驗，使保險公司可以實現更高的預測準確性。網舟科技帶大家看看大數據及其技術在保險解決方案中的應用：

一、風險評估

      保險公司最重要的用途之一是確定保單保費。主要用于汽車，家庭和健康保險公司，許多保險公司從遠程信息處理（車載電信設備）物聯網設備和可穿戴設備（Fitbit，Apple Watch等）中受益，以追蹤其客戶以預測和計算風險。

      通過使用預測建模，保險公司可以通過將他們的行為大數據與道路狀況或安全社區(qū)等外生因素相結合，確定司機是否有可能參與事故或車輛被盜。

      由于可穿戴技術的日益普及，健康和人壽保險領域也可以看到類似的用途?；顒痈櫰骺梢员O(jiān)視用戶的行為和習慣，并提供對其活動水平的持續(xù)評估?，F在許多保險公司正在使用這些設備提供服務和折扣;

      您還可以看到美國財產保險公司（以下簡稱“財險與保險”）對這些調查結果進行的調查中，大部分風險評估的優(yōu)先級。
      盡管這些用法合理，保險公司應該牢記保護客戶隱私，并應非常重視道德問題。
二、欺詐檢測

      保險公司使用大數據通過大數據管理和預測建模來改善欺詐檢測和犯罪活動。他們將每一項索賠中的變量與過去索賠中的欺詐行為相匹配，以便在發(fā)生匹配時索賠進一步調查。

      這些匹配還可能涉及提出索賠的人的行為，與之相關聯的人員（社交媒體，信用參考機構等）以及涉及索賠的合作伙伴機構（例如汽車維修店）的行為。這些復雜的比賽可能會落在人類的雷達之下;然而，他們可以通過大數據分析成功檢測到。

三、用戶行為分析

      從各種渠道獲得對用戶行為，習慣和需求的全面了解對于保險公司來說是非常具有戰(zhàn)略意義的，以便他們預測未來的行為，提供相關產品并確定合適的分類。
      通過呼叫中心大數據，客戶電子郵件，社交媒體，用戶論壇和用戶行為獲得的信息登錄到保險公司網站后，保險公司可以構建獨特的客戶檔案。分析系統(tǒng)可以通過標記大量呼叫服務熱線來發(fā)現客戶是否即將離開。

      通過大數據分析獲得客戶洞察力不僅可以預測客戶何時可能離開或形成客戶的策略;它還可以幫助保險公司發(fā)展信任關系，并以正確的方式與準確的信息吸引客戶。由于這種戰(zhàn)略性學習，保險公司取得了積極的成果，例如通過正確的方法實時解決客戶問題，以及向上銷售/交叉銷售產品。

四、保險營銷

      在充分了解客戶行為后，保險公司在提供有針對性的產品和服務方面變得更有效率。這是通過提供個性化服務和產品來實現的，例如較低價格的保費（主要由汽車，家庭和健康保險公司使用），當客戶有可能離開時聯系客戶以獲得特別優(yōu)惠，甚至可能會提供家庭套餐生一個孩子。

五、客戶體驗

      忠誠計劃是舊新聞！保險公司現在根據自己的偏好和行為大數據為其客戶建立個性化的服務，并為他們提供創(chuàng)新服務，以簡化購買流程。

      特別是健康保險公司利用應用程序和可穿戴設備的大數據，使他們能夠主動跟蹤客戶，同時幫助客戶管理其健康狀況/慢性病。 Scipt Hub Plus是一個項目，當客戶從醫(yī)生處獲得藥物時，客戶可根據他們的保險計劃在要求的地點獲得藥品價格。 Cigna與BodyMedia合作，將他們的袖標跟蹤器用于糖尿病的預防和管理，并與客戶的保險計劃相結合。

      另一個例子來自人壽保險部門; Haven Life（一家在線提供商的人壽保險）使用戶能夠通過在線調查問卷，處方歷史記錄，國家機動車記錄和其他數據來源，使用大數據技術，快速制定高達100萬美元的保單決策。

      財險公司也通過幫助他們提高安全性來提高他們的客戶體驗。駕駛反饋應用程序（由State Farm Insurance Company擁有），評估客戶的駕駛行為并分享提示以改善駕駛習慣。我們絕對可以稱此為雙贏！

六、自動化

      保險公司過去常常會自動執(zhí)行諸如合規(guī)性檢查，大數據輸入或重復性任務等簡單流程，而這些任務需要的主動性較低。隨著大數據技術的興起，這些簡單的任務讓位于更復雜的技能;如貸款承銷，對賬，資產評估，理賠驗證，接收客戶見解，客戶互動（cahtbots）和欺詐檢測等等。

隨著智能自動化的發(fā)展，保險公司可以借助機器學習節(jié)省大量時間和金錢，機器學習可以訓練大數據以改進算法和預測分析。

七、人力和財務智能化

      在實時分析的幫助下，保險公司現在可以通過將內部大數據（政策，法規(guī)）與外部大數據（社交媒體，新聞媒體，分析師評論）相結合，對保險費率，溢價策略和承保限額進行日常調整，以優(yōu)化他們財務和即時派息。

     大數據挖掘技術也被用于對索賠進行聚類和評分，以便根據索賠復雜性的經驗對其進行優(yōu)先級劃分并將其分配給最合適的員工。這節(jié)省了保險公司大量的勞動時間，并防止他們高額結算金額。