「idc工程師招聘」大數據在保險行業的應用

負責數據智能部數據產品的規劃設計和系統架構。 在保險行業業務數據的基礎上,研究如何將數據轉化為服務,讓數據為企業的業務服務,為企業的客戶服務,同時為整個行業以及為社會服務。


「idc工程師招聘」大數據在保險行業的應用

曾在Sun Microsystems和Oracle公司任高級研發工程師、高級技術顧問工作。對計算機基礎架構、系統軟件以及云計算有豐富的經驗。

大數據這個話題目前非常熱門,一方面是因為有足夠旺盛的需求,各個領域都覺得能夠從大數據上獲利,比如擴展出新的業務形態,改進現有的業務流程等等。

首先,因為信息化已經做了很多年了,人人手里都有很多的數據。

原來這些數據是用來為應用系統服務的,主要用于實現業務流程,新的技術手段讓這些數據有了很高的價值,所以大量的需求產生了,而且數據越多需求越旺盛。

其次,大數據技術在很多領域已經有了足夠多的應用,這些應用也收到了正向的效果。所以大家不僅僅是從理論上了解大數據的好處,而且看到需多實例。

老話說,不見兔子不撒鷹,現在兔子滿地跑,而且看見別人家的老鷹已經捉到不少兔子了,所以整個圈子里老鷹捉兔子就火了。

再者,大數據能變得熱門起來,也是因為技術手段比較成熟了,技術的應用模式也摸索出不少來。

打個比方,就像樂高玩具一樣,零件開發得很成熟了,各種尺寸大小形狀的零件都很規范,也能方便的買到,同時各種圖紙也成熟起來,男孩兒的飛機汽車,女孩兒的過家家場景,不同的小朋友根據自己的喜好,總能找到滿意的題材很輕松地搭建喜歡的模型。

所以總體來說,大數據這個事情,理論上看來有用;有人做過,管用;做的方法有指導有線路圖,能做。

今天我們就來說說大數據在保險行業的應用。

保險這個行業

保險行業存在已經很長時間了,一直以來并不依賴大數據分析技術,業務一直運轉的很好。之前就有數據分析,而且業務一直也使用數據分析,各種報表都很完善,BI系統、數據庫、數據集市、數據倉庫管理了大量的數據,這些數據都是業務數據。

保險行業的關鍵數據有: 承保、保險、理賠 數據。

承保是新建保單,投保的時候填寫的,投保人和保險公司簽訂的合同。里面有投保人信息被保人信息,保障內容,賠付條款,免責條款,等等。保全和理賠是修改保單,變更保單的內容,或者拿著保單去理賠。

這些數據看起來就是記錄保單整個生命周期內的信息的,保證了保險銷售和保險服務能夠依據保單運轉起來。

數據還是這些數據,但是咱們換個角度看,數據會不一樣。這些保單相關的數據,也可以說全是用戶數據,用來記錄用戶的個人信息和個人行為信息的數據。

一張保單涉及到好幾個人,投保人,被保人,涉及到他們之間的關系,直系親屬,公司同事。保全和理賠更是涉及到用戶的數據,用戶信息通過保全進行更新,理賠過程中有用戶出險原因等信息。

光是聽到有這么多的數據,數據分析科學家們一定就很開心了。

還有更好的事兒,就是這些數據都非常真實,承保時有保險代理人來搜集驗證數據,保全有業務人員來搜集驗證數據,賠付時有核保人員來搜集驗證數據。

光說全國保險代理人,有800萬左右。由他們產生出來的較高質量真實數據,不拿來做大數據分析是不是很可惜?

不過針對這些大量優質數據,保險行業里也一直都有數據分析,不但有,而且非常完善,但是分析的方式并不是以大數據的方式。那么現在的大數據分析技術能給傳統的業務帶來哪些改變呢?

這就要從保險業務入手了。

保險行業數據的特征

大家都知道,所謂大數據,就是具備4V(Volume,Varity,Velocity,和Value)特征的數據。下面我們就對照這4V來看看保險數據。

規模性(Volume)

保險行業數據的規模很大,首先是交易數據本身的規模就很大。

2017年全年,壽險新增保單1.1億件,每天30萬件,每小時1.3萬件,每秒3.5件。這只是壽險,健康險,意外險,財產險這些保單數量還要比壽險大很多。

壽險的保單大,意外險財產險的保單金額小,比如周末旅游買個短期意外險,幾十塊錢。乘坐交通工具的附加險,幾塊錢。所以保單數據時刻都在大量產生。

保單中的數據不僅僅限于交易數據本身,不僅僅是辦理業務填寫的各種單據里的數據。還有所有用戶行為產生的數據,比如去一趟門店,什么時候去的,和保險代理人進行一次訪談,談話中聊到的個人社會關系信息,等等等等。

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