保險(xiǎn)業(yè)者用機(jī)器學(xué)習(xí)提高業(yè)務(wù)效率

保險(xiǎn)業(yè)者將機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)用到業(yè)務(wù)的實(shí)際案例越來越多元，據(jù)DataRobot研究指出，包括索賠預(yù)測(cè)、動(dòng)態(tài)價(jià)格調(diào)整、詐欺偵測(cè)、產(chǎn)品推薦、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)、安全與隱私等，都是保險(xiǎn)業(yè)者利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)的類別。

AIG個(gè)人物產(chǎn)管理負(fù)責(zé)人George Argesanu表示，保險(xiǎn)業(yè)高層決策者必須精算預(yù)期損失，才能合理分配資源，而機(jī)器學(xué)習(xí)更能找出傳統(tǒng)方法不能洞察之處。

如保險(xiǎn)科技公司Praedicat結(jié)合自有預(yù)測(cè)模式工具與德國安聯(lián)人壽(Allianz)的風(fēng)險(xiǎn)責(zé)任資料，分析下個(gè)世代的災(zāi)難責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)。Praedicat的建模引擎使用機(jī)器學(xué)習(xí)讀取大量科學(xué)出版物，描繪出產(chǎn)品或物質(zhì)在生命周期可能會(huì)產(chǎn)生的訴訟風(fēng)險(xiǎn)。

保險(xiǎn)業(yè)者利用機(jī)器學(xué)習(xí)建立合理化價(jià)格模式，優(yōu)化價(jià)格決策。MetLife Auto & Home的UBI車險(xiǎn)即監(jiān)控駕駛?cè)说男熊噭?dòng)態(tài)，并回報(bào)智能型手機(jī)App，App可立即給予駕駛回饋或建議，以促駕駛行為改善并降低保費(fèi)的等級(jí)。

新創(chuàng)公司Shift Technology運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)，助歐洲的保險(xiǎn)業(yè)聯(lián)盟分析1,300萬個(gè)保險(xiǎn)索賠案例后，發(fā)現(xiàn)3,000個(gè)案例是潛在的保險(xiǎn)詐欺，且包括大型、組織化的詐欺計(jì)畫，數(shù)年來可能已吸走數(shù)百萬歐元。

Transamerica的企業(yè)營銷與分析平臺(tái)(EMAP)集成自身保險(xiǎn)、退休金與投資產(chǎn)品與外部資料，包括消費(fèi)者收入與社群媒體資料等；也使用Cloudera的分散式資料儲(chǔ)存管理平臺(tái)Enterprise Data Hub儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化資料。

澳洲投資新創(chuàng)公司Cytora，使用AI技術(shù)與開源資料助降低損失比例，增加保費(fèi)并改善耗資比例。Cytora的機(jī)器學(xué)習(xí)算法引擎Risk Engine結(jié)合保險(xiǎn)業(yè)者內(nèi)部資料與外部信息，產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，看出整個(gè)產(chǎn)品組合中可能面臨的預(yù)期索賠事件。

美國保險(xiǎn)公司Aetna對(duì)手機(jī)與網(wǎng)站用戶發(fā)布新的安全系統(tǒng)，提供用戶不同的安全選擇，除了口令或指紋等登入需求外，新的安全系統(tǒng)會(huì)透過軟件功能、操作系統(tǒng)版本、甚至用戶在打字時(shí)如何持取及地點(diǎn)等，偵測(cè)用戶使用機(jī)器的行為模式，確定使用帳號(hào)的是用戶本人。