大数据保险行业案例分析,利用大数据分析将保险业风险防控做到极致

关于大数据应用有什么例子?

大数据行业在各个行业都有涉足，举一个简单的例子，通过社交媒体明星粉丝数量分析和行业内新闻动态，可以预测影视视频的播放量和受喜爱程度；通过智能产品的点击数量和浏览量，可以推测用户的个性偏好，并且推荐其喜爱的产品。

利用大数据分析将保险业风险防控做到极致

利用大数据分析将保险业风险防控做到极致 互联时代，特别是移动互联网日渐普及之后，大数据的搜集变得更为方便和可行，大数据的应用价值受到了各行各业的关注，甚至大数据本身也成了一个专门产业。

随着“大数据”应用的日益广泛，将影响并引领车险业走向费率市场化、管理精细化、数据规范化，为此应当未雨绸缪，励精图治，各方共同推进“大数据”在车险乃至保险领域的互动和应用。

大数据技术使保险公司能够快速地存储和访问任何数据，以便他们能够通过分析来突出异常、某种模式和部分重点——这是人工阅读文档时代非常困难的事情。

有哪些大数据分析案例?

1、三个领域大数据应用案例分析 无人驾驶汽车。汽车非常昂贵，然而在欧洲，人们只有4%的时间在使用汽车，96%的时间把车停在停车场，这是非常不高效的系统。如果未来普及了无人驾驶的汽车，我们就可以过上另一种生活。

2、大数据有具体的应用案例还是很多的，比如：梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。Tipp24AG针对欧洲***业构建的下注和预测平台。

3、环保大数据对抗PM5 在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。

4、要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。

大数据时代的保险反欺诈及案例

而其中，捆绑销售互联网产品的投诉占据一定比例，究其原因，很多保险主体互联网保险业务发展迅速，但管理和服务能力严重不足，片面注重销售前端网络化，后台运营管理却仍是传统思维，前端和后台不配套，买时容易退时难，从而导致消费者投诉。

大数据技术可以使公司评估非结构化数据由不可行变为可行。这里将介绍一些大数据技术在保险领域的应用案例。欺诈识别 大数据已经帮助保险人做出了改变。而今他们超越了以索赔为中心和以人为中心的算法欺诈检测技术。

同时，面对商改费率下行压力，平台在加快推进反欺诈系统、数据分析系统等应用系统建设，促进保险公司反欺诈水平和成本控制能力提升，提高保费充足率，挤压理赔水分，改善保险公司经营绩效，促进商业车险改革成果实现与平稳过渡。

“大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节，包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。

建立完善的数据采集和分析系统。保险公司要建立完善的数据采集和分析系统，通过对客户信息、保险赔付记录、历史欺诈案例等数据进行分析，建立客户的欺诈模型，方便及时识别和预测潜在的欺诈行为。

加强保险反欺诈的宣传，让公众明白保险欺诈是一种犯罪。保险公司应加强核保核赔，从源头上堵住保险欺诈的发生。对于保险公司来讲，无论数额大小，骗保行为都需要高度警惕。

案例分析|基于大数据的价值创造流程

1、决策也许会变得不同，但一些组织已经着手通过分析来自顾客、员工，甚至嵌入在产品内的传感器中的完整数据来决策。最后，大数据有助于革新商业模式、产品和服务。

2、数据科学家就是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。大数据时代正是凸显了数据科学家的重要性以及将数据分析和业务结合的必要性。

3、从大量客户中快速识别出金牌客户；使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。技术价值 大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。

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