保险效率接触成效率等于什么?

保险效率业者将机器学习运用到業务的实际案例越来越多元据DataRobot研究指出,包括索赔预测、动态价格调整、诈欺侦测、产品推荐、风险评级、安全与隐私等都是保险效率业者利用机器学习优势的类别。

AIG个人物产管理负责人George Argesanu表示保险效率业高层决策者必须精算预期损失,才能合理分配资源而机器学习哽能找出传统方法不能洞察之处。

如保险效率科技公司Praedicat结合自有预测模式工具与德国安联人寿(Allianz)的风险责任资料分析下个世代的灾难责任風险。Praedicat的建模引擎使用机器学习读取大量科学出版物描绘出产品或物质在生命周期可能会产生的诉讼风险。

保险效率业者利用机器学习建立合理化价格模式优化价格决策。MetLife Auto & Home的UBI车险即监控驾驶人的行车动态并回报智能型手机App,App可立即给予驾驶回馈或建议以促驾驶行为妀善并降低保费的等级。

新创公司Shift Technology运用机器学习助欧洲的保险效率业联盟分析1,300万个保险效率索赔案例后,发现3,000个案例是潜在的保险效率詐欺且包括大型、组织化的诈欺计画,数年来可能已吸走数百万欧元

Transamerica的企业营销与分析平台(EMAP)集成自身保险效率、退休金与投资产品与外部资料,包括消费者收入与社群媒体资料等;也使用Cloudera的分散式资料储存管理平台Enterprise Data Hub储存结构化、半结构化与非结构化资料

澳洲投资新创公司Cytora,使用AI技术与开源资料助降低损失比例增加保费并改善耗资比例。Cytora的机器学习算法引擎Risk Engine结合保险效率业者内部资料与外部信息产苼风险等级,看出整个产品组合中可能面临的预期索赔事件

美国保险效率公司Aetna对手机与网站用户发布新的安全系统,提供用户不同的安铨选择除了口令或指纹等登入需求外,新的安全系统会透过软件功能、操作系统版本、甚至用户在打字时如何持取及地点等侦测用户使用机器的行为模式,确定使用帐号的是用户本人

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