简介：今天，首席执行官指出，要与您分享多少保险公司使用与大数据相关的内容。如果您可以添加以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
作为发展最多的国家，保险业一直在有序发展。在去年的环境下，人们对健康的认识得到了显着增强，与健康相关的保险也大大增加了。
过去，中国的保险是一项广泛的行动，这导致了混乱，尤其是汽车保险。因此，去年，CBRC对汽车保险市场进行了全面的改革。双重增加和双重减少使整个汽车保险的溢价收入显着下降。它已成为非汽车保险的国王。同时，对于许多保险公司来说，大力发展的网络销售已成为一个突破。例如，中an pteal保险属于数字化的前端的包di，还占了在线营销市场的大部分份额。
对于保险中介机构，根据CBRC对中介信息的信息合规要求，有两极分化的趋势。总部公司具有市场优势，但与此同时，它也在寻求转型。Challenge.Dealers与汽车保险密切相关，也试图确保合规性业务的合规性业务是为新来源而努力的利润也有助于快速发展保险技术公司，例如驾驶技术。数据分析和应用功能为行业带来了新的竞争优势。
中国的保险市场也具有绝对的发掘潜力。总体人均参与率和保费实际上远非发达国家。尽管监管机构在不久的将来一直在不断地进行干预和调整整个保险市场。上升的起伏是因为该行业可以在未来发展良性发展的痛苦。人们相信，在不久的将来，保险业将在不久的将来进入科学和技术阶段，并在AI，大数据，智能，可视化和其他技术的帮助下迅速发展。
在当前的互联网和大数据技术的驱动下，保险行业的新应用程序和新的业务模型将是无限无限无限无限无限的，它比保险行业比想象的。
最近，在公司内的一次大数据工作会议上，讨论了如何使用大数据计算客户风险成本并为客户提供不同的高级报价。一位从事保险业多年来从事保险业的同事提出了不同的意见，以为这种方法扩大了风险更大和风险较小的人之间的保险价格差距，使某些人由于价格而难以承担，这可能导致他们无法获得。保险提倡的相互帮助和相互帮助。
这使每个人都意识到，大数据对保险业的影响可能比想象的要深远。
传统保险业商业模式并不完美
保险起源于人们最古老的风险管理方法之一，互相帮助并分享风险。在损失方法中，它使用大多数单位和个人来支付保费来建立保险基金，以便少数成员的损失应为被保险人共享。目的是抵抗风险并帮助那些因困难而遇到麻烦的人。保险已经从萌芽时期的相互帮助形式逐渐发展到一种现代商业保险的形式。保险服务对象逐渐扩大从熟人开始到陌生人。
在市场上，保险公司之间存在激烈的竞争。每个人最重要的竞争是尽可能确切地使不同人的风险可能性变得更加详细，越详细，在同一细节组中人群的风险越接近，其他人的可能性就越低。，支付的保费较低，它可以吸引更多高质量的客户购买此类公司来购买此类公司来购买此类公司以购买此类公司。
客户风险细分的程度取决于保险公司收集和处理客户信息的能力。保险公司将尝试获取和验证客户信息。经过一系列的风险评估计算，获得保险的客户将分配给不同的风险详细组。Choose并向那些风险低的客户提供高级溢价价格，同时增加了高价价格或仅仅拒绝了高风险的客户。
客户还将受到利益的驱动。他们竭尽所能掩盖自己的真正风险，并努力隐瞒保险公司以降低保险公司的保险费来获得低风险的评估。有些人被保险后，由于保险提供的保护，会忽略风险，其行为变得不满意。例如，烟雾将是猛烈的，驾驶会更加疯狂。
类似的道德风险使那些不负责任的人能够占据每个人共享的更多风险基金资源，影响其他规则的利益。规则将逐渐退出保险，结果是反向选择，被保险人的规则越来越少，越来越少。而且越来越多的违规行为，保费必须越来越高，并且连续的恶性流通不会影响保险公司的生存。
在信息不足的条件下，保险公司很难进行有效的风险分析。它只能使用大型标签来开展业务，并选择那些更容易判断其风险并通过标签具有较低总体风险的人。对于那些无法有效判断风险或更高风险的客户群体，保险公司将尝试尝试避免这种情况。这阻止了大量的人获得所需的保险服务。例如，一些经常有欺诈风险的地区人士会被有各种借口的保险公司拒绝。
最后，这些无法获得合理保险服务的人在无法解决风险时会通过社会保障来完成。这不会扮演这组人民自己的经济能力的角色，相应的保证服务效率也不高。尽管监管机构已经采取了一系列措施来防止保险公司的类似做法，但为了控制风险，保险公司将尽一切可能发挥作用。该现象仍然很普遍。
大数据带来变化
在大数据时代，通过无所不在的传感器，移动互联网，人工智能技术，使获得和分析每个人的健康，行为，信用和其他风险非常方便，成本越来越低，个人信息可见性是越来越高。保险公司的风险建模预测的准确性继续增加。根据此，保险公司有一种武器来应对道德风险和反向选择，这将使您变得更加不受欢迎。更难利用保险公司并采取规则。
大数据和人工智能将在手术刀时准确地将所有人从风险库中删除，保险将进入一个人和一个价格的时代。每个人的风险仍会根据自己的风险可能的不同付款可能性而分配，但是该比率的比率是每个人都变成了每个人。具有高风险的人分享更多，风险低的人将较少分享。
具有大数据风险分析功能的保险公司可以使用此武器仔细选择客户，找到具有低风险概率的好客户，并提供与其风险相匹配的优先价格。对于那些价格较高的价格较高的客户，对于那些特别高风险的客户，要价可能会超过其容忍度并将被拒绝。风险更大的客户将选择这样的公司以获取优惠价格。
没有大数据风险分析功能的保险公司只能接受那些被拾取的人，并且他们承担的风险将变得越来越大，因此它是不可持续的。
谁可以首先获得武器的首要优势。准确的差额定价意味着卖方可以最大化其余的消费者。领导的保险公司可以将市场竞争结合起来，以提供对客户有吸引力并带来最大利益的保费。竞争环境为了赢得竞争，其他保险公司必须具有相同的风险细分能力，迫使领导者继续向客户提供高级价格接近客户的风险成本，直到溢价往往为零。保持平衡，市场价格稳定，并且由于自身的风险条件，客户获得了相应的优惠溢价。
受保险人的行为符合保险公司的风险要求，将降低他们需要支付的保费，否则必须支付匹配的高保费。在满足保险公司的要求下，被保险人将满足保险公司的要求保险公司的要求，尽可能地满足保险公司要求，安全开车，不吸烟和饮酒，控制饮食，健身锻炼等行为。这不仅可以节省保险费，而且可以大大改善被保险人自己的安全和健康状况。
对被保险人的行为数据的分析不限于保险申请之前的期限，而且可以扩展到保险期。所有行为可能会影响下一个保险周期的保费价格。保险公司可以设计另一个保险合同的形式，例如首先获得一定数量的保费和存款。当违反合同的不安全行为时，某些存款将直接扣除，甚至中断了保险合同。
保险公司还可以在保险期内为被保险人提供安全和健康管理服务，允许被保险人了解他们及时的安全和健康状况，并相应地调整其行为。使用行为数据可以有效地控制反向选择，因此，每个人都对自己的行为负责，不能利用他人，并且有利于扩大社会公平和正义。可以说，大数据技术已向保险业注入了充分的积极能源。
与传统的风险判断方法相比，使用大型标签的方法，每个人的准确定价将允许更多的客户享受更多合理的价格。估计每个人的风险概率必须首先根据大数据进行建模，并基于基于建模过去的行为和出现的风险事件只能反映相关性，并且不能基于因果关系进行判断。模型分析预测还将基于数据统计数据具有一些计算偏差。
有些人有更好的风险，因为他们的某些行为与风险较高的行为相似。这些行为在模型计算的范围内，并且将错误地确定为高风险。它需要超越其真实的真实。风险状况。它将因其他人的错误而受到惩罚，这在一定程度上是不公平的。
随着算法的优化，数据的更丰富数据和计算能力的提高，此类错误的范围将进一步降低，但不幸的是，由于数据建模方法的局限性，还原过程不会快速快。，而且很难彻底完成。
政府监督应进行相应的政策安排
有些风险与个人努力的行为程度无关。例如，每个人都有不同的基因来带来不同的疾病概率。如果风险定价基于固有的遗传数据，那么每个人都可能确定未来的保费与出生有很大的不同。基因健康低点购买 -成本保险单。我们可以控制我们的行为，但我们根本无法控制我们的基因。
目前，保险风险的最初意图被破坏了，社会互助机制被摧毁了。这种方法可能导致社会分裂并带来社会不安的因素。个人可以自行控制的风险以及风险他们无法控制的是公众应分享。
在思考无知的场景的方式中，我们想象，通过玩各种遗传条件的小组成员，我们可以在相关的对策下感受到社会生活条件。显然，我们不愿意接受自己在一个应该生活的社会中接受自己的生活遗传缺陷。无法面对风险及其亲戚的亲戚因遗传缺陷而采取生存行动，甚至可能带来社会动荡。
政府主管禁止保险公司使用遗传数据来定价风险。目的是在最大程度上确保社会稳定。无法改变每个人自己的风险因素不会影响他们在社会中可以享有的合法权利，并尽可能地创造公平和平等的社会环境。
但是，只要遗传分析的结果可以获得收益，保险公司将尝试制定法规以避免监督，政府将增加监督。相互游戏将带来大量的社会成本消费，因此是制定更符合人性的政策安排所必需的。
由于保险公司有敦促进行遗传数据分析，因此他们可以考虑允许每个保险公司使用基因数据计算每个人的风险并申请客户因不同的基因而申请更大的风险。在相关数据上，然后确认，申请合理补贴的保险公司的计算结果被许诺为客户提供带有财政资金的风险补贴。
这种方法不能避免基因带来的风险差异。相反，通过经济转移付款，允许公众为相关特殊团体提供必要的护理，以便他们最终可以站在与他人相同的起跑线上，只是因为自己而为自己而为自己。负责无法改变的基因。
保险公司可以获得风险概率的金钱不会感到痛苦，并且他们更愿意接受此类客户。在补贴有缺陷的客户后，所有服务都可以在以下服务中用作同事，而不会有任何区别。公司和监管机构愿意更准确地进行数据分析，避免互相游戏损失，并且社会资源的倾向更加准确和有效。
竞争将使各种保险公司能够努力掌握相关的技术方法，并且该技术本身没有障碍，并且很难基于此形成独特的竞争优势。客户数据。他们尝试垄断客户数据，然后垄断客户的风险评估，这会影响竞争并延迟客户对更优惠价格的获取。
政府的监督必须有所作为，积极保护客户的利益，维护市场上的公平竞争，并确保客户有更多的选择，允许客户拥有使用数据的权利，可以将数据存储在生成数据，但是使用数据的权利必须掌握在客户手中。客户可以授权使用任何指定的服务提供商，以允许这些数据将客户带到客户最大的利益。提供数据和计算服务的相关公司可以通过费用获利，但不能影响客户对数据的授权。
保险行业中大数据技术的快速发展已经形成。未来，领导者将在某些领域取得积极的进步，从而对该行业产生巨大影响。变化已经到来。保险公司必须增加对大数据应用的投资，并努力跟上时代的步伐，以便在竞争中处于有利地位。行业市场竞争环境可确保社交生活继续稳定。
以上是物联网媒体复制的。
什么是数据治理？数据治理是指从使用分散数据到使用统一主要数据的过程，从很少或没有组织和流程治理到企业的范围，从试图处理企业的范围。主要数据与有组织的数据的混乱很好。这与保险公司的现状密切相关。在目前，保险公司的数据级别有三个主要问题，正是这些问题催生了出现以及保险行业数据治理概念的普及。
1.国内保险公司在大数据上的三个主要问题
1.数据拆分：指保险业务管理活动数据之间缺乏必要的逻辑验证。结果：无法提供整体信息。保险公司的财务系统，核心业务系统，销售支持系统和CRM都是建立的在不同的时期，基于独立需求。缺乏总体设计，没有从全球角度来看的数据，也没有数据的分离，从而形成了每个群岛每个群岛的每一个；其次是IT系统的构建缺乏扩展的能力，并且不考虑系统设计中可持续发展的问题。在IT系统的构建开始时，国内保险公司通常缺乏成熟的保险数据模型，这导致缺乏系统构建时对未来的可预测性。
2.数据完整性问题：保险公司当前收集的数据无法完全满足支持决策的需求。它主要体现在客户数据和产品定价所需的不完整数据中。结果：不可能为决策提供有效的支持。该问题的原因可以归因于两个方面：首先，该主题的理由。，它确实与公司的整体计划和数据模型有关。IT系统在设计过程中没有期望收集某些类型的数据；其次，IT系统决定在设计时不收集某些类型的数据。在各个方面，其中最重要的是基于操作效率的要求，并且不是为了提高效率而收集的。在市场环境等客观因素中，一方面，客户在被保险或担心隐私泄漏或担心骚扰时不会提供相关信息。另一方面，各种中介机构不愿意提供完整的客户信息，以提供完整的客户信息，为客户资源提供完整的客户信息。
3.数据还不够真实：保险公司积累的数据不符合行业，公司甚至虚假数据的规则或标准。结果：无法提供准确的信息。公司不是真实的和标准化的。从主观和客观的角度来看，总结如下：主观上，保险公司是基于其自身利益的。企业会导致数据失真。原理，首先，根据当前的国内信贷系统并不完美，并且保险公司的机密系统的建设没有到位，保险中介包括推销员担心影响未来绩效的信息泄漏，并且提供的客户信息不正确；另一方面，另一方面，数据输入人员的失败和内部数据测试，数据失真或不规则性不足。
2.实施数据治理的条件和手段
数据是保险公司重要性的自我效果。但是，面对数据中的上述问题，保险公司应采取什么措施来协助支持决策？实施连续数据治理是突破大量问题数据的重要和必要的方法。
1.组织是平稳实施数据治理的保证。跨域组织是成功实施数据治理的保证。该组织的最重要特征是授权公司的高级管理层，高级业务和IT专家。该机构可以理解公司的战略定位并参与战略制定，并掌握IT系统构建的决策能力。它可以将数据策略与业务策略和IT策略紧密整合。数据拆分“问题，监督保险数据模型和业务实践系统管理和评估法规的数据”。
2.培养公司数据文化是数据治理结果的关键。数据治理的核心任务是在公司中培养公司数据文化。数据文化的成功主要反映在公司对数据的理解中，而培养公司数据文化是为了实现“真实数据是真实数据是真实的数据是“真实数据可以是”，真实数据是真实的数据是真实的数据是“真实数据是真实数据，公司财富的共识”，以形成每个人的关注，尊重数据和有意识地维护数据的氛围。这不仅是数据治理工作的内容，而且是用于的关键它是否可以实现治理的目的。
3.公司数据的管理，保护和集成是数据治理的目的。数据治理的另一个核心任务是管理和集成公司数据。这是数据治理的目的。一般方法包括建立规则和监督，审计，处理和应用。建立完美的系统是实现治理目的的基础。首先，建立数据治理的约束系统和要求本身的要求本身，这是保证实施其他系统；第二个是信息构建支持系统的构建。这是在不同链接中解决政策冲突的保证。结构始终将数据作为核心，所有体系结构和设计，战略规划都集中在该核心上。第三个是数据治理过程系统的构建，例如数据校正系统和奖励和惩罚系统。该基础也是实现数据治理目的的一种方法。
严格执行监督，审计，处理和申请流程是用于治理目的的保证。监督的内容主要包括系统的新构造，系统建立和系统实施。通过专家审查该系统，新系统和新机构系统，这些系统可能会通过专家审查系统损害和污染数据，并使用根据“法律”法律对系统执行不良的授权机构和个人。审计的内容主要包括建立系统，各种数据流，历史数据和新的收集数据。对于不同的内容，根据相关系统形成评估报告；该处理是为了采取特定的治疗措施在审核中发现的问题。
4.数据治理是IT部门摆脱困难和反映价值的机会在数据申请级别。在无法实施完整的数据治理系统的前提下，IT部门主导并负责数据治理。尽管获得高级支持以及如何将业务部门纳入数据治理系统是一个困难的问题，但这是一个困难的问题。但是，根据数据治理体系，系统赋予了四维，能力，知识和服务模型以及对主动的变更被动将帮助IT部门减轻公司数据申请水平的压力，并意识到他们对公司认可的愿望。
实际上，大数据有很多方向。各行各业都将涉及大数据。建议建议通过多角度和多维的主要数据行业细分。
1.大数据开发工程师：开发，建筑，测试和维护体系结构；负责公司的大数据平台的开发和维护，负责大数据平台的建筑设计和产品开发的持续集成。
2.数据分析师：统计数据分析的收集，处理和执行；使用工具，提取，分析，呈现数据，实现数据的业务意义，并需要业务理解和工具应用功能。
3.数据挖掘工程师：数据建模，机器学习和算法实现；商业智能，用户经验分析，可预测的用户等；除了强大的数学和统计技能外，对实施算法代码还有很高的要求。
4.数据架构师：需求分析，平台选择，技术体系结构设计，应用程序设计和开发，测试和部署；高级算法设计和优化；数据相关的系统设计和优化，需要平台 - 级别的开发和体系结构设计功能。
5.数据库开发：基于客户需求，通过理想接口连接数据库和数据库工具的数据库系统的设计，开发和实现，优化数据库系统的性能效率。
6.数据库管理：数据库设计，数据迁移，数据库性能管理，数据安全管理，故障维护问题，数据备份，数据恢复等。
7.数据科学家：数据挖掘架构，模型标准，数据报告，数据分析方法；使用算法和模型来提高数据处理效率，挖掘数据值，并实现从数据到知识的转换。
8.数据产品经理：将数据和业务合并到数据产品中；该平台线路提供了基本的平台和通用数据工具，业务系列提供了一个分析框架和数据应用程序，更接近业务。
结论：以上是为每个人编写的首席CTO注释，内容涉及多少保险公司使用大数据的相关内容来回答和总结。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?