大數(shù)據(jù)和人工智能論文
大數(shù)據(jù)和人工智能論文
隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,未來的保險(xiǎn)保障將不僅僅能提供經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償,還能實(shí)現(xiàn)損失干預(yù),具體到人身險(xiǎn)方面,以下是學(xué)習(xí)啦小編精心整理的大數(shù)據(jù)和人工智能論文的相關(guān)資料,希望對你有幫助!
大數(shù)據(jù)和人工智能論文篇一
基于大數(shù)據(jù)和人工智能的被保險(xiǎn)人行為干預(yù)
【摘要】隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,未來的保險(xiǎn)保障將不僅僅能提供經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償,還能實(shí)現(xiàn)損失干預(yù),具體到人身險(xiǎn)方面,則可以實(shí)現(xiàn)對被保險(xiǎn)人行為的干預(yù),降低給付發(fā)生的概率和額度,提高人民健康水平?;诖耍恼陆榻B了利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)對被保險(xiǎn)人行為干預(yù)的優(yōu)點(diǎn)及干預(yù)方式,并預(yù)期可能實(shí)現(xiàn)的干預(yù)結(jié)果,最后對保險(xiǎn)公司進(jìn)行被保險(xiǎn)人行為干預(yù)提出了階段建議。
【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 人工智能 行為干預(yù)
近年來隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,越來越多的領(lǐng)域應(yīng)用這些技術(shù)來提高自身的專業(yè)水平。保險(xiǎn)作為基于大數(shù)法則進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的一種方式,對數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用要求更高。目前大數(shù)據(jù)技術(shù)在保險(xiǎn)業(yè)的應(yīng)用主要是精準(zhǔn)營銷、保險(xiǎn)產(chǎn)品開發(fā)和理賠服務(wù)等,但在保險(xiǎn)中的防災(zāi)防損方面的應(yīng)用還不夠。如果能夠深入挖掘大數(shù)據(jù)在被保險(xiǎn)人行為方面的研究,再結(jié)合人工智能進(jìn)行智能干預(yù),則可以對被保險(xiǎn)人實(shí)現(xiàn)有效的風(fēng)險(xiǎn)管理,提高被保險(xiǎn)人的身體健康狀況,從而極大程度的提升客戶效用,提高社會(huì)整體福利水平。
一、被保險(xiǎn)人行為干預(yù)簡介
行為干預(yù)是通過對環(huán)境進(jìn)行控制從而使個(gè)體產(chǎn)生特定行為的方式,目前主要在教育,醫(yī)療等方面發(fā)揮作用。但在被保險(xiǎn)人管理方面,行為干預(yù)應(yīng)用很少?,F(xiàn)行的對被保險(xiǎn)人的管理主要集中在投保審核的過程中,而在投保后提供的服務(wù)和干預(yù)很少,一般也就是提供健康體檢等服務(wù),而對被保險(xiǎn)人投保后的日常生活行為方式,健康隱患則基本處于放任自流的狀況。而被保險(xiǎn)人行為干預(yù)則是通過對被保險(xiǎn)人日常生活行為,飲食習(xí)慣等進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集和分析,然后制定干預(yù)方式進(jìn)行針對化管理的模式。
二、利用大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行被保險(xiǎn)人行為干預(yù)的優(yōu)點(diǎn)
實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、良好的對被保險(xiǎn)人的行為干預(yù),需要利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)。大數(shù)據(jù)相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)具有海量、高速、多樣等特點(diǎn),它實(shí)現(xiàn)了對信息的全量分析而不是以前的抽樣分析。在被保險(xiǎn)人行為干預(yù)模式中,需要對每一個(gè)個(gè)體的日常生活作息,行為,飲食,身體健康指標(biāo)的進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集,然后進(jìn)行分析,這用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法是難以做到的。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析能從海量信息中獲取被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)狀況,從而為精準(zhǔn)干預(yù)提供基礎(chǔ)。簡單的干預(yù)難以實(shí)現(xiàn)特定的干預(yù)結(jié)果,而人工智能則讓干預(yù)顯得更加自然,讓被保險(xiǎn)人更加易于接受,從而很大程度上提高了干預(yù)效果。
三、如何利用大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行被保險(xiǎn)人行為干預(yù)
利用大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行被保險(xiǎn)人的行為干預(yù)主要有以下步驟:
首先利用人工智能設(shè)備進(jìn)行被保險(xiǎn)人數(shù)據(jù)收集,除了目前的手機(jī)APP,網(wǎng)絡(luò)等軟件和設(shè)備上的數(shù)據(jù)能夠被收集外,未來人工智能家居能提供更多的被保險(xiǎn)人信息。例如提供體重、坐姿等數(shù)據(jù)的椅子,提供飲食時(shí)間和品種的筷子,提供身體運(yùn)動(dòng)和健康數(shù)據(jù)的智能穿戴式設(shè)備等等。數(shù)據(jù)收集后,需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,去噪等技術(shù)處理,然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。第三步是根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果,制定具體的行為干預(yù)方案。最后一步是根據(jù)制定的方法,利用人工智能進(jìn)行干預(yù),如智能椅子調(diào)整坐姿,智能廚具減少含油量,針對性的健康食譜推薦,鍛煉提醒,智能家居輔助鍛煉等等。與此同時(shí),新一輪的數(shù)據(jù)收集又開始了,整個(gè)過程是連續(xù)進(jìn)行,不斷循環(huán)的。
四、利用大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行被保險(xiǎn)人行為干預(yù)的預(yù)期成果
對被保險(xiǎn)人來說,這種干預(yù)方式能有效的進(jìn)行健康管理。未來的健康保險(xiǎn)將成為個(gè)人真正的健康管家,從日常生活行為,到身體機(jī)能都能提供很好的干預(yù),并且讓良好生活方式的養(yǎng)成更加容易,從而提高自身的健康狀況,達(dá)到更好的生活狀況。但另一方面,全面數(shù)據(jù)化,智能化的方式可能會(huì)帶來很大的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn),所以如果保護(hù)客戶私密數(shù)據(jù)是另一個(gè)值得研究的問題。另外,對于投保前健康狀況較差的客戶,或者是對行為干預(yù)較為抵制,干預(yù)效果較差的客戶,可能需要承擔(dān)更多的保費(fèi)。當(dāng)然對于優(yōu)質(zhì)客戶和樂于提升和改變的客戶則可以享受到更加優(yōu)惠的費(fèi)率。也就是說在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)下,客戶進(jìn)行了進(jìn)步一步細(xì)分。
對保險(xiǎn)人來說,行為干預(yù)能夠降低被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn),很多疾病能實(shí)現(xiàn)防范于未然,降低賠償程度。另外,借助大數(shù)據(jù)和人工智能,保險(xiǎn)人還能根據(jù)分析結(jié)果,被保險(xiǎn)人對干預(yù)的反應(yīng)等進(jìn)行客戶的進(jìn)一步分類,從而實(shí)現(xiàn)區(qū)塊化管理。但這對保險(xiǎn)公司也提出了更高的技術(shù)要求,尤其在前期,可能會(huì)帶來加大的成本。
五、保險(xiǎn)公司推進(jìn)被保險(xiǎn)人行為干預(yù)的建議
對于保險(xiǎn)公司來說,目前的一些人工智能技術(shù)還未能實(shí)現(xiàn),或者成本高昂,難以普及。所以現(xiàn)階段對保險(xiǎn)公司來說首先是提高大數(shù)據(jù)能力。
具體來說,首先是利用大數(shù)據(jù)對公司已有客戶信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,包括承保數(shù)據(jù),理賠數(shù)據(jù)等,從而一定程度挖掘出客戶的特征,并提供服務(wù)。如根據(jù)挖掘出的性別差異,地區(qū)差異,年齡差異等,提供不同的生活建議。
如果公司已經(jīng)充分進(jìn)行了自身客戶已有數(shù)據(jù)的挖掘,則可以利用目前的手機(jī)APP,佩戴設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)的進(jìn)一步收集。例如,利用薄荷、飲食助手、微信運(yùn)動(dòng)、春雨掌上醫(yī)生、血糖記錄、小米手環(huán)等數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)收集。同時(shí)可以針對被保險(xiǎn)人開發(fā)專門的手機(jī)APP,集數(shù)據(jù)收集和服務(wù)于一身。
更進(jìn)一步,保險(xiǎn)公司可以嘗試與其他高科技企業(yè)合作,開發(fā)一些智能穿戴式設(shè)備,智能家居等,逐步實(shí)現(xiàn)對被保險(xiǎn)人的行為干預(yù)。
參考文獻(xiàn)
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