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保險行業(yè)如何實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?通過大數(shù)據(jù),機器學習和物聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮核心作用

轉(zhuǎn)帖|大數(shù)據(jù)產(chǎn)品動態(tài)|編輯:蔣永|2019-05-20 16:46:33.603|閱讀 371 次

概述:保險公司長期以來一直在努力應(yīng)對數(shù)據(jù)孤島。在正確的時間獲取正確的信息是一項挑戰(zhàn)。 Cloudera為打破數(shù)據(jù)孤島提供了新的范例。保險業(yè)正在經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型,其中大數(shù)據(jù),機器學習和物聯(lián)網(wǎng)正在發(fā)揮核心作用。

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保險公司長期以來一直在努力應(yīng)對數(shù)據(jù)孤島。在正確的時間獲取正確的信息是一項挑戰(zhàn)。 Cloudera為打破數(shù)據(jù)孤島提供了新的范例。

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保險公司首次可以混合和分析來自任何數(shù)據(jù)源,任何數(shù)量和所有類型工作負載的數(shù)據(jù)。保險業(yè)正在經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型,其中大數(shù)據(jù),機器學習和物聯(lián)網(wǎng)正在發(fā)揮核心作用。

打擊索賠欺詐行為

欺詐每年使該行業(yè)損失400億美元。欺詐手段的復(fù)雜性使得基于數(shù)據(jù)子集的現(xiàn)有檢測方法已經(jīng)過時。

借助Cloudera 企業(yè)版產(chǎn)品,您可以整合大量歷史索賠數(shù)據(jù)并與其他數(shù)據(jù)源相關(guān)聯(lián),例如理賠員的索賠記錄,圖像,社交媒體內(nèi)容,點擊流和網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)等等以實時檢測欺詐和識別欺詐行為模式。

減少風險

可盈利的風險管理是保險公司業(yè)務(wù)的核心。然而,大多是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)集和有限的數(shù)據(jù)源來評估風險,從而導(dǎo)致不準確和損失。準確評估風險和基于風險的定價需要來自多個數(shù)據(jù)源的大量數(shù)據(jù)進行分析。


借助Cloudera企業(yè)版,可以利用更多數(shù)據(jù)源,例如地理空間,地理位置,網(wǎng)絡(luò)日志,天氣和交通數(shù)據(jù)。可靠的風險分類將使您能夠進入增長型市場,創(chuàng)建更好的災(zāi)難(CAT)風險模型,并提供新的保險產(chǎn)品,如網(wǎng)絡(luò)安全。

通過更深入的客戶洞察力推動盈利增長

由于對客戶和大部分商品化產(chǎn)品的孤島式視角,保險公司很難提供針對性的體驗來提高忠誠度、客戶留存率和獲客率。通過企業(yè)數(shù)據(jù)中心,可以跨多個數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),包括:地理位置,移動應(yīng)用,傳感器,點擊流,社交媒體,情感,歷史和行為數(shù)據(jù),以獲得客戶的360度視圖。通過深入洞察,可以提供上下文關(guān)聯(lián)的體驗和有針對性的優(yōu)惠,從而提高轉(zhuǎn)化率并幫助建立客戶忠誠度

基于使用的保險(UBI)

諸如按駕駛付費Pay-As-Drive(PAYD)和按駕駛模式付費Pay-How-You-Drive(PHYD)等計劃使保險公司能夠準確,深入地了解各個保單持有人的駕駛模式。然而,由于運營和IT基礎(chǔ)設(shè)施的限制,許多人的UBI成本過高且難以支持。


借助Cloudera企業(yè)版,您可以經(jīng)濟高效地存儲和分析傳感器數(shù)據(jù),以激勵和留住客戶。可以將基于傳感器的信息與其他數(shù)據(jù)源(例如交通和天氣模式,歷史索賠和政策數(shù)據(jù))相關(guān)聯(lián),以創(chuàng)建超出標準市場細分的細粒度風險和定價模型。

慧都大數(shù)據(jù)專業(yè)團隊為企業(yè)提供Cloudera大數(shù)據(jù)平臺搭建,免費業(yè)務(wù)咨詢,定制開發(fā)等完整服務(wù),快速、輕松、低成本將任何Hadoop集群從試用階段轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)階段。

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