2017大数据解决方案在保险行业的应用实践(PPT34页)
大数据分析技术在保险行业的应用
大数据分析技术在保险行业的应用一、引言随着科技与信息的不断进步，越来越多的行业开始数字化，数据化并从中获取商业价值。
保险行业也是如此，在原有的基础上采用大数据分析技术，可以帮助其实现精准定价和风险管理，提高效益和客户满意度。
本文将分别从精准定价和风险管理两个方面来介绍大数据分析技术在保险行业的应用。
二、精准定价精准定价是指在保费定价过程中准确评估保险风险，对不同风险的客户制定不同的保费价格。
传统的精准定价主要基于经验和历史数据，采用手动计算方式进行、处理速度较慢、评估结果不准确。
大数据分析技术的应用彻底颠覆了这种模式，它可以快速准确地预测和分析客户未来的风险，根据预测结果制定相应的保险策略和保费价格。
1、提高保险价值大数据分析技术可以通过对客户数据的深入分析，了解客户的行为、偏好和风险防范能力，帮助保险公司设计针对不同客户需求的个性化保障服务。
针对高风险群体，保险公司可以推出更全面的附加服务，提高保险价值。
同时，通过对客户动态信息的跟踪和分析，保险公司可以及时调整保费策略，更加精准地制定定价计划。
2、提高客户满意度保险平台可以根据客户的行为及反馈意见进行动态调整，提高客户体验。
同时，具备风险预警功能，一旦发现存在风险，平台会立即向客户发送相关提醒，帮助客户采取相应措施，保护自身财产安全。
这些操作都可以通过大数据分析技术实现，提高客户满意度。
三、风险管理风险管理主要包括理赔审批、自然灾害杠杆规定、理赔数据分析等环节，然而传统理赔审批方法过于繁琐、效率较低，很难满足日益增长的保险业务需求。
大数据分析技术的应用可以在保障风险管理方面起到重要作用。
1、加速理赔对于传统保险理赔来说，理赔人员需要手动核对证明材料，进行复杂的认证工作。
这种方式费时费力，容易出现人为失误或延误。
借助大数据分析技术，保险公司可以通过客户的数据记录，来自主分析和审批理赔申请，节省时间和人力成本。
2、识别风险保险公司通过对大量数据进行挖掘和分析，可以及时发现潜在的风险，并采取相应的措施提供帮助。
大数据技术在保险行业中的应用案例分享
大数据技术在保险行业中的应用案例分享保险行业是一个与每个人息息相关的行业，与人们的安全和幸福息息相关，也是一个数据重度行业。
保险公司需要从大量数据中快速、高效地找到具有可预测性的规律和趋势，从而为保险定价、风险管理、精准营销、投资等方面提供决策支持。
大数据技术就是解决这一问题的有力工具，下面我们来分享一些大数据技术在保险行业中的应用案例。
1. 通过大数据技术提高保险理赔效率和准确性保险理赔是保险行业核心业务之一，传统的理赔处理流程需要大量的人力和时间，从受理、快速核实、评估到定损再到赔款发放，整个流程通常需要平均一个月以上的时间。
同时，理赔定损中也面临着巨大的压力，如何快速、准确地评估案件，为客户提供更好的服务和体验，也是保险公司需要不断探索和优化的问题。
大数据技术的应用可以大大提高保险理赔的效率和准确性。
例如，保险公司可以借助大数据技术实现对各类理赔案件的数据分析，通过挖掘和分析保险理赔数据、医疗数据、车辆数据等多种类型数据，为理赔人员提供更好的决策支持，并帮助打破理赔处理流程的瓶颈。
同时，通过大数据技术建立风险分析模型，保险公司可以及时发现异常情况，缩短理赔处理时间，提高理赔效率和准确性。
2. 利用云计算、人工智能和区块链技术提高保险业的风险管理能力保险业的风险管理能力的提升也是一个重要趋势，大数据技术也在这方面发挥了不可或缺的作用。
例如，采用云计算技术，可实现对海量风险数据的快速处理和计算，有效提高了风险管理效率。
又如，通过人工智能技术，可以自动分析、挖掘海量数据中的隐含规律和趋势，对风险进行实时的精准评估，综合应用多种技术手段，彻底提升保险行业的风险管理能力。
此外，区块链技术的应用也可以为保险行业提供更好的风险管理服务。
保险实现了不同数据主体之间的去中心化应用，通过技术的加密与智能合约的发挥，可以将保险从响应灾害到快速、安全的理赔和资金发放等方面进行更为迅速地响应，提高保险业的风险管理效率和精准性。
大数据技术在保险业中的应用
大数据技术在保险业中的应用随着信息技术的发展，大数据技术已经成为保险业发展的重要驱动力之一。
保险业需要处理大量的数据，如保单信息、理赔信息、客户信息等，这就需要应用大数据技术来进行高效的计算和分析，以提高保险业务的效率和服务质量。
一、大数据技术在风险评估中的应用在保险业中，风险评估是非常重要的环节。
大数据技术可以对客户数据进行分析，挖掘出客户的需求、风险、偏好等信息，以此来评估客户的风险等级。
另外，大数据技术还可以对历史数据进行分析，推测出未来发生风险的概率，以帮助保险公司更加准确地预测可能的风险，并采取相应的措施。
二、大数据技术在理赔中的应用在保险理赔中，大数据技术可以通过对大量的历史数据进行分析，帮助保险公司快速准确地判断理赔案件的真伪，以避免欺诈性的理赔事件。
同时，大数据技术还可以对理赔案件进行风险评估，确定理赔金额和处理时间。
三、大数据技术在客户服务中的应用客户服务是保险行业的重要环节之一。
借助于大数据技术，保险公司可以更加准确地了解客户需求和偏好，并通过智能推荐等方式提供更加贴心便捷的服务。
同时，大数据技术还可以对客户满意度数据进行分析，以及时发现问题和改进服务质量。
四、大数据技术带来的机遇和挑战大数据技术的应用给保险业带来了很多机遇。
一方面，可以提高保险公司的效益和管理水平，增强企业竞争力；另一方面，大数据技术可以创造新的业务模式和模式，推动保险业的创新发展。
不过，大数据技术也带来了一些挑战。
首先，保险公司需要建设大规模的数据管理和分析平台，以满足大数据处理和分析的需求；其次，保险公司需要拥有专业的大数据人才队伍，具备数据采集、清洗、处理和分析等技能；最后，保险公司需要保护客户的隐私数据，以避免数据泄露等安全风险。
总之，大数据技术的应用已经成为保险业的发展趋势。
保险公司需要加快转型升级，提高数据管理和分析能力，适应市场需求和发展。
只有不断推进创新和技术升级，才能实现更快更好的发展。
大数据在保险行业中的应用案例
大数据在保险行业中的应用案例随着科技的发展和数据技术的进步，大数据在各行各业中的应用越来越广泛。
保险行业作为金融领域的一支重要力量，也开始充分利用大数据来提升服务质量、降低风险、优化运营等方面。
本文将介绍几个在保险行业中成功应用大数据的案例。
一、定价模型优化大数据分析可以准确评估风险，根据客户的风险特征制定个性化的保险产品和合理的保费，从而提高用户体验和市场竞争力。
保险公司可以通过收集和分析客户的个人信息、行为数据和社交媒体数据来了解客户的需求和风险特点，结合传统的统计模型和机器学习算法，构建更加精准的定价模型。
二、欺诈识别面临大量保单和索赔数据，保险公司需要及时准确地识别欺诈行为，以降低经济损失。
大数据技术可以帮助保险公司从数据中挖掘出潜在的欺诈模式和特征，如异常索赔、频繁更换保险数据、虚假证明等，通过建立欺诈检测模型或使用数据挖掘算法，实时监控保险业务，及时识别并预防欺诈行为。
三、客户洞察通过分析客户的行为数据和消费偏好，保险公司可以更好地理解客户需求，提供个性化的产品和增值服务。
大数据技术可以帮助保险公司构建客户画像，了解客户的人口统计学特征、消费行为、兴趣爱好等，进而提供个性化推荐和精准营销，增加客户黏性和满意度。
四、风险管理大数据在风险管理中的应用，可以帮助保险公司更好地评估和控制风险，减少损失。
通过结合多维度数据、历史数据和外部数据源，保险公司可以建立风险模型，预测和评估风险事件的概率和影响，并制定相应的风险管理策略，提前采取风险防范措施，降低损失。
五、智能理赔传统理赔流程繁琐、耗时，而且容易出现纰漏和欺诈。
大数据的应用可以使理赔流程更加智能化和便捷化。
通过将保险公司内部的理赔数据与外部的风险数据进行结合，可以实现智能化的理赔审核和自动化的理赔流程。
利用大数据分析，识别索赔有效性，减少人为因素的干扰，提高理赔效率和准确性。
综上所述，大数据在保险行业中的应用为行业发展带来了全新的机遇和优势。
保险行业中的大数据应用
保险行业中的大数据应用随着科技的快速发展和大数据技术的逐渐成熟，保险行业开始广泛应用大数据技术，以提供更准确的风险评估、定价和理赔服务。
本文将探讨保险行业中大数据的应用，并对其带来的益处进行分析。
一、大数据在保险行业的应用场景1. 风险评估和定价大数据技术可以帮助保险公司更准确地评估客户的风险程度，并通过定价策略进行个性化定价。
保险公司可以收集大量的数据，包括客户的个人信息、车辆信息、房屋信息等，通过分析这些数据可以得出更精准的风险评估结果，从而更准确地定价保险产品。
2. 保险产品创新大数据技术还可以帮助保险公司开发新的保险产品。
通过分析大量的数据，保险公司可以发现新的风险模式和客户需求，基于这些发现可以推出更具个性化和创新性的保险产品，满足不同人群的需求。
3. 客户关系管理大数据技术可以帮助保险公司更好地管理客户关系。
通过分析客户的历史数据和行为数据，保险公司可以更好地了解客户的需求和偏好，并为客户提供更个性化的服务。
此外，大数据技术还可以帮助保险公司进行客户细分和潜在客户挖掘，从而更有效地开展市场营销活动。
4. 理赔服务大数据技术可以提高保险理赔的效率和准确性。
通过分析大量的历史理赔数据和外部数据，保险公司可以更准确地判断理赔申请的真实性，并加快理赔的处理速度。
此外，大数据技术还可以帮助保险公司进行欺诈分析，减少虚假理赔的发生。
二、大数据应用的益处1. 提高风险评估准确性传统的风险评估主要依靠经验和统计方法，准确性有限。
而大数据技术可以根据海量的数据样本进行分析，提供更准确的风险评估结果，从而避免保险公司因为错误的风险评估而出现亏损。
2. 优化保险产品设计通过大数据分析客户需求和市场趋势，保险公司可以开发更符合市场需求的保险产品，并根据客户的需求进行个性化定制，提高客户的满意度。
3. 提升客户体验大数据技术可以帮助保险公司更好地了解客户，为其提供个性化的服务。
客户可以享受到更简便、高效的保险购买、理赔和售后服务，提升了整体的客户体验。
大数据在保险行业中的应用
大数据在保险行业中的应用在数字化发展的今天，大数据技术正在快速地渗透进入各行各业，保险行业也不例外。
大数据在保险行业中的应用，既可以提高保险公司的盈利能力，也能够提升客户的保险体验。
本文将深入探讨大数据在保险行业中的应用。
一、大数据可以提高保险公司的效率1. 优化保险公司的营销策略在过去，保险公司营销策略的决策往往依赖于直觉和经验。
然而，大数据技术的引入，可以让保险公司更准确地了解客户的需求和行为模式，从而制定更加精准、个性化的营销策略。
例如，保险公司可以通过分析客户的购买记录和偏好，预测客户的需求，并基于此提供定制化的优惠策略，从而增加客户的忠诚度和满意度。
2. 提高保险理赔的效率保险公司需要对客户提出的理赔进行审核和处理。
在过去，这需要大量的人力和时间，而且容易出现错误。
但是，使用大数据技术，保险公司可以对客户提供的信息进行全面分析和处理，从而极大提高理赔的效率和准确性。
例如，通过分析客户提供的病历、车辆保养记录等信息，保险公司可以更加准确地判断理赔事项，并及时给出理赔结果，提高客户的满意度。
二、大数据可以提升保险客户的体验1. 提供个性化的保险服务每位客户的需求和风险因素都是不同的，因此保险服务也应该是个性化的。
大数据技术可以通过分析客户的兴趣、消费习惯、家庭背景等信息，给出个性化的保险方案和建议，让客户感受到更精准的保险服务，并提高客户的满意度和忠诚度。
2. 预测和避免风险大数据技术可以对客户的风险因素进行全面的分析和预测，从而帮助客户及时预防和避免风险。
例如，通过分析客户的医疗记录和生活习惯，保险公司可以及时提醒客户注意身体健康，并给予相关建议。
在车险方面，分析客户的驾驶记录和车辆保养情况，可以帮助客户预测潜在的风险因素，从而有效地避免车辆损失。
三、大数据面临的挑战和未来发展趋势1. 数据完整性和隐私保护在大数据应用中，数据的完整性和隐私保护是非常重要的问题。
保险公司需要为客户的数据隐私和安全负责，同时确保数据的准确性和完整性。
大数据在保险业中的应用与挑战
大数据在保险业中的应用与挑战随着数字化时代的到来，大数据的应用在各行各业都变得日益重要。
保险业作为金融行业的重要组成部分，也在努力将大数据应用于自己的业务当中。
本文将探讨大数据在保险业中的应用与挑战。
一、大数据在保险业的应用1. 保险产品设计与定价借助大数据技术，保险公司可以对海量的客户数据进行分析，挖掘出隐藏在数据背后的规律和联系。
通过了解客户的行为模式、消费习惯等信息，保险公司可以根据客户的需求来设计和推出更为精准的保险产品，并在定价时考虑到客户的个人情况。
这种个性化定价不仅可以提升客户满意度，还可以降低保险公司的风险。
2. 精细化精算与风险管理大数据可以帮助保险公司更加精确地进行精算与风险管理。
通过分析大量的历史理赔数据和风险信息，保险公司可以识别出不同类型的风险，制定更为合理的保险费率，并采取相应的风控措施。
同时，大数据还可以帮助保险公司识别潜在的欺诈行为，提高保险业务的质量和可持续性。
3. 客户关系管理对于保险公司而言，客户关系管理是非常重要的一项工作。
大数据可以帮助保险公司更好地了解客户的需求和偏好，根据客户的特点给予个性化的销售和服务。
通过充分利用大数据，保险公司可以提高客户的满意度和忠诚度，增强客户粘性。
4. 理赔处理与反欺诈大数据在理赔处理中也有着广泛的应用。
保险公司可以通过对大量历史理赔数据的分析，建立起一套高效的理赔处理系统。
同时，大数据分析也可以帮助保险公司识别出潜在的欺诈案件，提升理赔审核的准确性和效率。
二、大数据在保险业中面临的挑战1. 数据隐私与安全在大数据的应用过程中，数据隐私与安全问题是一个重要的挑战。
保险公司需要合法合规地收集和使用客户的个人信息，同时要保证这些数据不被未授权的人员访问或泄露。
保险公司需要建立完善的数据保护机制，加密敏感信息，并遵守相关法律法规。
2. 数据质量与完整性大数据分析的结果往往取决于数据的质量和完整性。
保险公司需要确保采集到的数据准确无误，并避免数据缺失或错误造成的分析偏差。
大数据技术在保险行业中的应用
大数据技术在保险行业中的应用随着信息技术的飞速发展，数据已经成为了这个时代最重要的资源之一。
大数据技术的应用也愈发广泛，从商业领域到医疗保健，再到政府和金融领域，都已深切意识到了大数据技术在其商业运作中的必要性。
在保险业中，大数据技术也被广泛应用。
保险公司能够更好地了解客户需求，提高拓展渠道和销售策略，并为上下游合作伙伴提供更好的服务。
一、客户信息管理保险公司可以通过大数据技术来管理客户的信息。
对于新客户，大数据技术可以帮助公司了解更多的信息，包括客户的兴趣爱好、社会背景以及个人特征等。
保险公司能够通过这些信息设计更好的产品和营销策略，并利用客户分析知识来优化产品定价。
对于老客户，公司可以通过大数据的分析预测客户的需求，提高客户满意度并更好地维护老客户的关系，从而提升销售业绩。
二、风险控制保险公司最基本的职能是风险控制。
引入大数据技术后，保险公司能够更好地管理内部风险，降低客户理赔所带来的损失。
保险公司还可以利用大数据技术来分析不同的客户和不同的保险产品所带来的风险，制定更加合理的风险评价模型。
三、定价策略大数据技术可以帮助保险公司预测和制定更加合理的保险产品定价策略。
比如，保险公司可以通过大数据技术来了解客户的住房、雇主、及家庭背景等信息，从而优化定价策略。
同时，保险公司也可以考虑自身利润情况，将定价以适当的方式进行调整，以更好地平衡客户和公司的利益。
四、保险欺诈检测在保险领域，欺诈检测是一项非常重要的工作。
利用大数据技术，保险公司可以对大量数据进行分析，检测欺诈行为。
例如，通过对客户历史数据的分析来检测欺诈行为，包括虚假理赔等行为。
保险公司还可以通过数学和算法模型预测可能发生的欺诈行为，从而采取更加有效的措施。
五、在线化服务随着科技的发展，保险公司已经开始向大众提供更加便捷的服务。
引入大数据技术后，保险公司可以进一步实现在线化服务。
例如，保险公司可以通过分析大数据来优化保险合同流程，从而达到更为高效的报价、核保及理赔过程。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
► 怎么识别客户全方位的特征？ ► 怎样有效细分客户？ ► 怎样提取客户的共同需求？ ► 怎样利用不同模型/算法生
成客户多样化标签？ ► 怎样进行客户行为偏好分析？ ►…
► 如何与客户实时交互 ► 如何及时响应客户的需求 ► 如何提供满意的客户体验 ► 如何降低客户流失 ► 如何控制客户维系成本 ► 如何对客户进行精准营销 ►…
大数据清洗
业务数据清洗系统 用户行为数据清洗系统 互联网公开数据清洗系统
大数据标准化
用户多重ID归一化系统
商品归一化系统
大数据结构化
用户标签管理系统
商品标签管理系统
数据全生命周期管理
大数据操作系统（BD-OS）
可视化数据操作平台
业务流程全生命周期管理
业务价值挖掘建模
数据访问 资源管控 分布式存储（磁盘及内存） 数据接入
9大• 维独度特优势：实时、跨站、跨浏 500+览子器维、度跨设备、…
1,100万+用户标签
数据探头系统
5全.5网亿•• 画+业 数 独 操像用务 据 特 控系 格 优 性：户数统 式 势据： ：数桥关灵据系活接型、系数易4统,据扩0库展0日0、+高活万跃UV•：XS独实oM特时cLk优、、e日t●●●●●势高W…志日 日 日 并 单：效or收支活 活 推 发 次d、持集跃 跃 荐 推 响P非P访 次 荐 应D系结VF次 数 ： 时、统：构2： ： 间化1万.36：数2,,次亿70<据00/2、秒000万 万0ms
客户 获取
数据 应用
客户 服务
客户 转化
业务应用 业务转型
用户行为偏好数据匹配 大数据分析技术和工具
保险企业客户分析模型
大数据技术与平台支撑
不断优化的管理闭环
为保险企业提供端到端的整体解决方案
内部数据
DATA DATA
DATA
DATA DATA DATA DATA
DATA
1
数据 整合
DATA
外部数据
日志收集系统
SDK/API/接口
• 采集内容：央行征信、银联交 易等合作方数据
• 数据格式：可支持各种第二方 数据格式
• 独特优势：支持多种数据格式， 按需采集，灵活、易扩展
合作方数据
第一方数据 大数据平台
抓取系统
• 抓取内容：媒体资讯、贴吧、微博、 搜索引擎、…
• 数据格式：将HTML转换为格式化数 据（Json）
ACL )
安
全监
(
认 证
控 配
安 装 及
权置云
限及服
报务
警
应用平台 管理平台
基础平台
目录
▪ 大数据在保险行业的机遇与挑战 ▪ 针对保险行业的大数据解决方案 ▪ 保险及金融行业的成功案例介绍 ▪ 华夏人寿实施大数据的建议路径
以用户为中心建设互联网＋保险
客户获取
客户转化
战略 & 规划
明确并聚焦目标
分析 & 洞察
2
客户 归一
4 数据模型
客户细分模型
3
客户价值模型
用户 画像
数据 分析
忠诚度模型
受众群体扩展模型
社会网络模型
5
客户 获取
数据 应用
客户 服务
客户 转化
持续优化 6
业务转型
01： 海量多源异构数据的整合
实时用户行为
• 采集内容：用户行为轨迹 • 数据格式：自定义、高度灵活 • 独特优势：实时、跨站、跨浏
• 独特优势：精确的流量控制、JS引 擎、模拟登录、模拟用户行为、功能 全面、操作简单
互联网开放数据
01： 海量多源异构数据的整合
实时用户行为
业第务三系统方数数据 据
日志数据
• 采集内容：用户行为轨迹
• 采集内容： CRM、信用卡等
• 采集内容：Txt、CSV、Excel、
● ● ●
• 数据格式：自定义、高度灵活
业务应用 业务转型
用户行为偏好数据匹配 大数据分析技术和工具
保险企业客户分析模型
大数据技术与平台支撑
不断优化的管理闭环
04： 技术实现
保险行业发展大数据的难点
数据多 整合困难
客户多 分析困难
需求多 应用困难
► 数据来源的多样性 ► 数据类型的复杂性 ► 数据特征的多元化 ► 数据处理方法的差异化 ► 组织内部数据的分散性 ► 数据共享机制的缺乏 ►…
SDK/API/接口
• 采集内容：央行征信、银联交
第一方数据
易等合作方数据
● 20•大数类据格式：可支持各种第二方
● 1,0• 0数独0+据特子格优类式势：支持多种数据格式1，,000万+媒体
● 200+按媒需体采标集，签灵维活度、易扩展
标签 ：
大数据平台
抓取系统
• 抓取内容：媒体资讯、贴吧、微博、 搜索引擎、…
多渠道协同， 数据应用
客户体验
建设可靠信任关系
03： 业务规划
内部数据
DATA DATA
DATA
DATA DATA DATA DATA
DATA
数据 整合
DATA
外部数据
用户 画像
数据模型
客户细分模型
数据 分析
客户价值模型
忠诚度模型
受众群体扩展 模型
社会网络模型
客户 获取
数据 应用
客户 服务
客户 转化
全方位深入分析
客户服务
客户挽回
应用 & 营销 & 交互
多渠道协同， 数据应用
客户体验
建设可靠信任关系
内部数据
DATA DATA
DATA
DATA DATA DATA DATA
DATA
数据 整合
DATA
外部数据
用户 画像
数据 分析
数据模型
客户细分模型
客户价值模型
忠诚度模型 受众群体扩展
模型 社会网络模型
大数据管理平台
媒体网站 个性化
系统
电子商城 个性化
系统
移动商城 个性化
系统
媒体网站 个性化
系统
在线营销 支持系统
门店营销 支持系统
会员营销 支持系统
全网市场 监控系统
舆情管家
商情管家
用户洞察 系统
个性化推荐引擎（BRE）
自动化营销引擎（BME）
大数据分析引擎（BAE）
大数据采集
业务数据汇集系统 用户行为数据采集系统 互联网公开数据抓取系统
目录
▪ 大数据在保险行业的机遇与挑战 ▪ 针对保险行业的大数据解决方案 ▪ 保险及金融行业的成功案例介绍 ▪ 华夏人寿实施大数据的建议路径
以用户为中心建设互联网＋保险 01： 建设思路
客户获取
客户转化
战略 & 规划
明确并聚焦目标
分析 & 洞察
全方位深入分析
客户服务
客户挽回
02： 建设目标
应用 & 营销 & 交互
览器、跨设备、…
数据探头系统
业务系统数据
• 采集内容： CRM、信用卡等 业务系统数据
• 数据格式：关系型数据库 • 独特优势：灵活、易扩展、高
操控性
数据桥接系统
日志数据
• 采集内容：Txt、CSV、Excel、 XML、Word、PDF、 So高效
全1亿网+画••商像数据独擎品：据（特、格J优模so式势拟n登：：）录将精●●●、确H244T模的,01M0拟流大0L0+转用量0类商+换户控子品为行制类标格为、式、J签S化功引维数能度