《保险科技》课件——第二章 大数据及其在保险领域中的应用.pptxVIP

;;;;大数据，或称巨量数据，研究机构Gartner对其的定义是：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”。大数据技术就是从各种类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。;生活中的大数据;4V特征;1.数据量大;2.数据类型繁多;3.处理速度快;4.价值密度低;三、大数据的应用;大数据客户画像;保险领域应该如何利用大数据？;;;一、大数据技术原理

;;;大数据使用实例：数据仓库;;;三、大数据在财产保险中的应用

;三、大数据在财产保险中的应用

;三、大数据在财产保险中的应用

;三、大数据在财产保险中的应用

;三、大数据在财产保险中的应用

;案例：

;三、大数据在财产险中的应用

;案例：

;三、大数据在财产险中的应用

;;美国案例：

科技的跨界发展使美国的健康险行业重新进行资源整合，逐渐衍生出专业的健康险公司，在2015年成立的CloverHealth（以下简称Clover）将大数据技术与健康护理相结合，并在近两年获得了行业内投资机构的大额融资。Clover公司的目标客户为中老年人和残障人员，这部分群体也在美国联邦政府的医疗照顾保险覆盖范围内，而且经常进出医院的问诊数据比较集中，该公司能够从大数据分析和模型算法入手，尽可能的让用户在住院治疗之前享受他们的健康护理，从而减少他们的医疗费用和理赔费用，同时大数据技术辅助降低量化风险。据该公司数据统计，该公司业务覆盖地区的用户住院率和再次住院率明显降低，该保险公司在实现自身盈利的同时，也帮助节约了公共医疗资源，所以初期就收到了美国政府的支持。传统的商业医疗保险和患者沟通最多的售后是在理赔环节，不会用数据来改善患者的身体状况，健康管理服务也是近几年健康险公司才有的增值服务，clover公司由传统的疾病治疗模式转变为疾病预防模式，专门建立实验室进行患者健康数据研究，建立医疗资料库，搜集患者的检查病历和保险公司的索赔结果，运用软件模型进行信息整合，找出患者的问题所在，从而有针对性的对客户预防保健，比如电话督促患者每日用药、登门拜访、术后问??,clover公司通过大数据分析技术对特殊带病群体客户进行慢性病管理，通过一段时间的增值服务应用，使原本不可保的群体变得可保一定程度上扩大了投保群体范围；除此之外，clover公司提供了更多的优惠服务，比如线下免费咨询服务，定期梳理用户数据，对其进行预防护理服务、免费上门检查服务等。;国内案例：平安健康大数据。

平安健康大数据平台运用AI及大数据技术，对数据进行清洗和整理，将有用的信息提取出来，以标准化的形式呈现，并且以技术反哺，使得数据的输入端也更加标准化，形成一个良性循环。平安健康大数据平台结构上可以分为五个部分：数据清洗（DataClean）、充实（Enrich）、产品构建（ProductBuilder）、高级建模（AdvancedModeling）和洞察（Insight）。第一部分，DataClean包括临床自然语言处理、SCLP自动ICD填充工具以及基于中文的诊断、药品和程序的编码库等工具，它是信息的分类整合。第二部分，Enrich是指运用DEG、ACG、DRG、ClinicalInsight等分组工具和临床分析方法对信息进行再加工。第三部分，ProductBuilder是指产品创意的实时测试。

第四部分，AdvancedModeling包括预测模型和定价模型两部分，前者利用机器学习模型（GBM）可以预测理赔，后者将GBM模型转化为主要定价因子。第五部分，Insight则是指推出新的定价因子、新产品设计，提高医院效率，理赔和防范风险等价值洞察工具。

比如两个不同的医院，两个不同的城市，其信息的类型是完全不同的，有一些可以组成曲线，有一些是索赔的数据信息。通过不断学习、提高能力，将信息整合的流程自动化，可以用标准化的方式把这些信息直接输入到系统当中。平安健康大数据平台也可以根据临床信息生成客户画像，用客户标签更好地完善对于客户的描述。平安设立了一个预测的模型，对慢性病进行一些预测。利用这个模型可以对人们的活动信息，包括体育活动或者是用户信息，进行分析、评级，产生一些分数，进一步预测这些人未来会不会患心血管以及糖尿病等疾病。