大数据 保险

利用big 数据分析将保险行业风险防控到极致；利用big 数据分析防控保险行业风险到了极端互联网时代，尤其是移动互联网日益普及后，big 数据的采集变得更加方便可行，具有很大的应用价值。Da 数据在保险行业有哪些应用？保险行业数据如何运用“从0到1”保险行业数据如何运用“从0到1”众所周知，保险行业正处于科技推动变革的阶段，以互联网、移动社交网络、云计算、大-0为代表的数字化技术正在加速发展。

保险理赔是保险业务的重要环节。长期以来痛点多，难点多，理赔难的问题一直是保险消费者关注的焦点和担忧的问题。近年来，保险科技的快速发展正在与理赔流程不断融合，推动了行业理赔效率的不断提升，有效缓解了理赔工作中的诸多痛点和难点。第一，保险技术的应用大大提升了客户的体验和满意度。通过引入大数据、人工智能、云计算等技术手段重塑保险理赔服务环节，实现理赔信息的数字化采集和理赔全流程无纸化，避免客户奔波提供各类信息，大幅提升保险理赔体验。

保险行业数据如何运用“从0到1”众所周知，保险行业正处于技术驱动变革的阶段，以互联网、移动社交网络、云计算、Big -0为代表的数字化技术正在加速并影响着保险行业的日常运营。“在所有新技术中，Da 数据对保险行业的颠覆性影响最大。”波士顿咨询公司和中国保险学会联合发布的《互联网加时代(internet plus Times)Da 数据改善和改革中国保险业》近日指出，一方面，Da数据分析将“改善”传统保险业的日常运营，这种影响体现在价值链的各个环节，如风险评估和定价、交叉销售、客户流失管理和理赔欺诈检测等。另一方面，Da 数据和互联网也将“颠覆”传统的保险业务边界和商业模式，如UBI和基于平台的生态系统，并带来大量的跨界竞争和颠覆场景。

Da 数据 Times对保险行业的影响还是很大的。比如你车辆的违章信息、驾驶习惯、保养信息、驾驶员的驾驶水平、驾驶经验等。都可以汇总在一起，分析出车辆的危险系数。现在的车险购买都是基于这些数据分，分越高越便宜。所以新车险改革后，每辆车的费用可能会不一样。比如一辆车经常跑长途，另一辆车只是上班不走路。前者将比后者花费更多。

利用Big 数据分析防控保险行业风险在极度互联的时代，尤其是移动互联网日益普及后，Big 数据的采集变得更加方便可行，其应用价值受到了各界的关注，甚至big 数据。保险作为一种基于大数定律的商业行为，有一种天然的使用大数据的倾向。围绕风险防控的业务实践，探讨了big 数据 analysis在风险防控中的应用，分析了其优势，指出了其局限性，并结合行业现状提出了big 数据 analysis的发展建议。

具体表现为:1。行业竞争迫使承保和理赔速度加快，这可能会给承保和理赔质量带来负面影响。从纯理论的角度和最理想的角度来看，承保和赔款可以为保险公司屏蔽所有的逆向选择和道德风险。但付出的代价是要用大量的人力对每一份投保和理赔申请进行大量细致的调查。这在保险公司的实际操作中是不可能的。

保险公估人主要负责在接到查勘定损通知书后，组织客户及相关人员进行现场调查取证，核实保险事故损失；会见客户，检查并确定产权的有效性，找到警察和医院的记录，并确定责任；调查取证，收集、整理、审核查勘和损害评估资料。保险理赔的责任和内容如下:1。调查取证，收集、整理、审核查勘和定损资料；2.接到查勘定损通知后，组织客户及相关人员进行现场查勘取证，核实保险事故损失；

4.核对索赔单等记录，确定保险责任范围，对职责范围内的所有索赔和代理索赔进行赔偿调整；5.向客户和代理人合理解释索赔结论，处理客户关于查勘定损和索赔反馈的意见；6.归档理赔文件，建立和维护理赔业务数据数据库和客户风险档案，分析客户风险分布，提出风险管理对策，确保理赔信息的真实性和准确性数据；7.研究理赔相关的政策、管理制度和实务流程，提出起草和修改建议，不断提高理赔质量和效率。