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大数据在保险中的使用

木马童年 2020-10-16 12:55 14 0

近年来,保险业务发生了很大的变化。越来越多的人转向保险代理。需要更先进,更准确的工具来评估风险和计算费用。这种先进技术之一就是大数据处理 。这是现代业务分析和预测机制的组成部分。下面我们将讨论保险中大 ...

近年来,保险业务发生了很大的变化。越来越多的人转向保险代理。需要更先进,更准确的工具来评估风险和计算费用。这种先进技术之一就是大数据处理 。这是现代业务分析和预测机制的组成部分。下面我们将讨论保险中大数据的应用。

在保险科技的哪个领域中,大数据使用最多?

保险科技的第一个领域开始涉及大数据分析的是汽车保险。特别是长距离传感器用于跟踪驾驶方式。这些微型设备记录了数十种不同的参数。有了这样的传感器系统,保险公司就可以最准确地评估风险,确定最有可能引发事故的驾驶员并精确计算保险费。

大数据在保险业中的应用案例——财产保险。在这里,内置传感器配合大数据分析有助于提高安全性。它们可以检测未授权的瓦斯爆炸,输水管道破裂,火灾等风险。应注意的是,此类系统有助于弥补材料损失并创造最有利可图的报价。

最后是人寿和健康保险,在这里,大数据可以评估与客户的重要活动及其当前健康状况相关的各种风险的来源。最先进的解决方案是不仅考虑了客户的病史,还考虑了可穿戴设备的最新数据。同意提供对这些信息的访问权限,客户将获得保险公司服务的大幅折扣。

保险科技软件解决方案提供商面临哪些挑战?

忽略大数据在保险中的使用不断增长的事实,而且每个月都会出现更多基于数据的解决方案,这是不明智的。根据IDC的预测,到2020年, 大数据市场将达到2030亿美元。

无论如何,在保险科技软件解决方案中处理大数据使人们对客户信息的端到端机密性的需求提出了质疑。实际上,由于数据来自许多不同来源且具有不同程度的可靠性,因此无法使用标准数据传输协议和存储方法来保证安全性。

而且,由于大量传入信息,使用旧的软件算法进行处理会占用大量资源。

那么,如何解决这些问题呢?如何最大限度地提高客户对其提供的最终产品和服务的满意度?答案很简单——充分利用机器学习,物联网和云计算等先进技术。

接下来,我们将更详细地讨论上述技术趋势的各个方面,并描述它们如何解决保险业的问题。

保险业的软件创新:应用技术

在大数据和保险交界处采用的先进技术:

我们将开始收集数据。通常,它会在基于物联网概念的设备上产生数据。这意味着网络节点之间的独立,分散的交互,并且不需要人工参与。这样的系统的特征在于最小的功耗,增加的可用性和可伸缩性。

下一个重点是存储。由于大数据本质上是一套用于收集和处理大量信息的技术和算法,因此很明显,您将需要同样大的存储空间。从这个角度来看,云存储被认为是最赚钱的。这些是托管在由第三方提供商管理的服务器上的数据库。它们的优势在于可访问性的提高(包括针对移动用户的可访问性),较低的预算(您无需购买和安装自己的服务器设备)以及顶级的安全性(由云提供商提供)。

最后,关于机器学习说几句话。今天,所有业务流程都应迅速执行。保险代理人应该毫不费力地为特定客户计算费用。为了使其真实,使用了机器学习算法。实际上,基于此概念的软件不再需要高质量的代码。而且,它可以基于传入的信息流生成报告和预测。

基于机器学习的保险技术的另一个发展方向是风险评估。此外,大数据保险公司的客户能够检查潜在事件,这些事件可能会对从IoT设备收集的信息进行分析而对个人,资产等产生负面影响。

除此之外我们还必须提到区块链。分布式数据寄存器提供了全新的安全级别,几乎完全无法进行伪造。几年前,很难找到合格的区块链开发商。相反,今天有很多公司专门从事这项技术。

我们还必须提到区块链。分布式数据寄存器提供了全新的安全级别,几乎完全无法进行伪造。几年前,很难找到合格的区块链开发商。相反,今天有很多公司专门从事这项技术。

使用区块链的另一个重要优势是智能合约。这些是数字协议,其条件会自动执行。此类合同包含有关当事方义务的信息。所有相关交易和付款的记录都存储在分布式注册表中。这提供了代理与客户之间交易的端到端透明性。智能合约可以向客户保证合同的所有条款都将得到履行。

最后, 区块链可以使保险公司降低成本。

保险业,或者更确切地说是其更新的业务模型,越来越依赖大数据。大数据保险行业解决方案的提供商已开始创建基于loT,云计算,机器学习和区块链的软件。这些技术共同提供了低成本,可伸缩性和高可靠性的软件。因此,通过在保险业中使用大数据,形成了一种根本.上新型的软件一在最近的几年中不会失去其相关性。

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