如今，高绩效的保险机构正利用数据科学在竞争环境中推动业务发展。在一场近期的网络研讨会中，Allianz Benelux 区域数据与分析负责人 Sudaman Thoppan Mohanchandralal 讨论了保险业数据科学的现状，以及行业中令人振奋的机器学习用例。
当今数据科学在保险行业中的价值所在
近年来，行业需求已从面向大众市场的服务转向更加个性化的服务。Sudaman 所指的这种转变在这份麦肯锡报告中有所描述。报告解释了如何通过战略性个性化营销和服务，在大规模情况下与消费者建立深入的一对一关系。
这一需求和关系的变化，得益于针对个体客户的可用数据的大幅增长，以及机器学习与相关资源的进步。在这篇文章中，IBM 探讨了保险公司在打造个性化服务时，相较于面向大众的产品，其实现盈利所需时间可改善 22%-25%。而这类产品只有借助机器学习才能实现规模化开发。
保险业数据科学的现状
Sudaman 在研讨会中解释道，机器学习在用于预测而非因果推断、且问题足够自洽时才能创造价值。迄今为止，当组织试图把这些算法当作水晶球或黑箱，而不是用来为人类探索方向提供信息的工具时，机器学习往往会失败。以下是研讨会中涉及的一些用例一瞥：
1. 保险理赔中的欺诈检测
在拥有大量数据的预测任务中，机器学习表现出色。因此，欺诈检测是训练并部署分类算法（如逻辑回归或决策树）的理想用例。此系统可用于标记看起来可疑的理赔，从而显著减轻分析师的欺诈防范工作量，通过将最可能存在欺诈的理赔浮现到工作流中，起到增效作用。
2. 识别开展留存活动的客户
提升任何组织规模的另一重要用例是改进客户留存。机器学习可以帮助识别哪些客户有流失风险。在规模化地识别这些客户并提供激励以促使其留存的同时，从长期来看将带来更高的客户终身价值，并使更深层的个性化成为可能。
3. 利用时间序列数据优化定价（风险保费建模）
了解客户提出理赔的风险，对确定向其提供的方案的正确价格与结构至关重要。所有保险公司都在一定程度上进行这项工作。随着可用数据的扩展，用于判定客户风险画像的模型精度可以得到提升，从而为个人提供更具竞争力的定价。
4. 未来疾病预测
与前一个用例类似，了解未来疾病风险对于投资组合优化和定价至关重要。业内讨论认为，保险行业将不得不为与新冠相关的理赔支付逾 1000 亿美元。尽管要提前预测这场大流行具有挑战性，但对健康结果的理解与预测将使保险公司能够确定优先事项并实现服务个性化。
5. 投资组合优化
最后一个用例是投资组合优化。投资组合管理包括几个步骤：识别可供分析的有意义风险分组、为最优决策提供信息，以及识别机会。上述各个子任务都可以通过数据科学中的优化技术加以解决。
如果您想进一步了解保险行业数据科学的未来，请务必在此处收看该研讨会。
如今，高绩效的保险机构正利用数据科学在竞争环境中推动业务发展。在一场近期的网络研讨会中，Allianz Benelux 区域数据与分析负责人 Sudaman Thoppan Mohanchandralal 讨论了保险业数据科学的现状，以及行业中令人振奋的机器学习用例。
当今数据科学在保险行业中的价值所在
近年来，行业需求已从面向大众市场的服务转向更加个性化的服务。Sudaman 所指的这种转变在这份麦肯锡报告中有所描述。报告解释了如何通过战略性个性化营销和服务，在大规模情况下与消费者建立深入的一对一关系。
这一需求和关系的变化，得益于针对个体客户的可用数据的大幅增长，以及机器学习与相关资源的进步。在这篇文章中，IBM 探讨了保险公司在打造个性化服务时，相较于面向大众的产品，其实现盈利所需时间可改善 22%-25%。而这类产品只有借助机器学习才能实现规模化开发。
保险业数据科学的现状
Sudaman 在研讨会中解释道，机器学习在用于预测而非因果推断、且问题足够自洽时才能创造价值。迄今为止，当组织试图把这些算法当作水晶球或黑箱，而不是用来为人类探索方向提供信息的工具时，机器学习往往会失败。以下是研讨会中涉及的一些用例一瞥：
1. 保险理赔中的欺诈检测
在拥有大量数据的预测任务中，机器学习表现出色。因此，欺诈检测是训练并部署分类算法（如逻辑回归或决策树）的理想用例。此系统可用于标记看起来可疑的理赔，从而显著减轻分析师的欺诈防范工作量，通过将最可能存在欺诈的理赔浮现到工作流中，起到增效作用。
2. 识别开展留存活动的客户
提升任何组织规模的另一重要用例是改进客户留存。机器学习可以帮助识别哪些客户有流失风险。在规模化地识别这些客户并提供激励以促使其留存的同时，从长期来看将带来更高的客户终身价值，并使更深层的个性化成为可能。
3. 利用时间序列数据优化定价（风险保费建模）
了解客户提出理赔的风险，对确定向其提供的方案的正确价格与结构至关重要。所有保险公司都在一定程度上进行这项工作。随着可用数据的扩展，用于判定客户风险画像的模型精度可以得到提升，从而为个人提供更具竞争力的定价。
4. 未来疾病预测
与前一个用例类似，了解未来疾病风险对于投资组合优化和定价至关重要。业内讨论认为，保险行业将不得不为与新冠相关的理赔支付逾 1000 亿美元。尽管要提前预测这场大流行具有挑战性，但对健康结果的理解与预测将使保险公司能够确定优先事项并实现服务个性化。
5. 投资组合优化
最后一个用例是投资组合优化。投资组合管理包括几个步骤：识别可供分析的有意义风险分组、为最优决策提供信息，以及识别机会。上述各个子任务都可以通过数据科学中的优化技术加以解决。
如果您想进一步了解保险行业数据科学的未来，请务必在此处收看该研讨会。