保险中的十大数据科学用例
险业被认为是竞争最激烈，最难以预测的业务领域之一。它与风险立即相关。因此，它始终依赖于统计信息。如今，数据科学已永远改变了这种依赖性。
现在，保险公司拥有更多的信息源，可以进行相关的风险评估。大数据技术用于预测风险和索赔，进行监控和分析，以开发有效的战略来吸引和留住客户。毫无疑问，保险公司在其浓厚兴趣范围内受益于数据科学应用。因此，我们准备了保险业中排名前10位的数据科学用例，涵盖了许多不同的活动。
欺诈识别
保险欺诈每年给保险公司带来巨大的财务损失。数据科学平台和软件使使用多种技术检测欺诈活动，可疑链接和微妙的行为模式成为可能。
为了使这种检测成为可能，应该给算法提供恒定的数据流。通常，保险公司使用统计模型进行有效的欺诈检测。这些模型依赖于以前的欺诈活动案例，并应用抽样方法对其进行分析。另外，在此应用了预测建模技术，用于欺诈实例的分析和过滤。识别可疑活动之间的联系有助于识别以前未发现的欺诈方案。
价格优化
价格优化过程是一个复杂的概念。因此，它使用了各种方法和算法的多种组合。尽管在保险中采用该程序仍然是有争议的问题，但越来越多的保险公司采用这种做法。
此过程假定将与预期成本和风险特征无关的数据与与预期损失和费用无关的数据进行合并，并对其进行进一步分析。也就是说，它考虑了与上一年和政策相比的变化。因此，价格优化与客户的价格敏感性紧密相关。
换句话说，历史成本，费用，索赔，风险和利润都可以预测到未来。特殊算法使保险公司有机会动态调整报价保费。
从长远来看，价格优化是一项重要的积极功能，有助于提高客户的忠诚度。随之而来的是利润和收入的最大化。
个性化营销
客户始终愿意获得与他们的需求和生活方式完全匹配的个性化服务。在这种情况下，保险业也不例外。保险公司面临着确保与客户进行数字通信以满足这些需求的挑战。
在人工智能和高级分析的帮助下，可以确保高度个性化和相关的保险经验，这些信息可以从大量的人口统计数据，偏好，互动，行为，态度，生活方式细节，兴趣，爱好等中提取见解。消费者倾向于寻找个性化的优惠，政策，忠诚度计划，建议和选择。
该平台收集所有可能的数据以定义主要客户的需求。在那之后，做出了关于什么将起作用或将不起作用的假设。现在轮到提出建议或选择适合特定客户的建议，这可以通过选择和匹配机制来实现。
报价，保单，价格，建议和消息的个性化以及不断的沟通循环在很大程度上有助于保险公司的收费。
客户细分
现代技术使产品和服务的促销达到了质的新水平。不同的客户倾向于对保险业务有特定的期望。保险营销应用各种技术来增加客户数量并确保有针对性的营销策略。在这方面，客户细分被证明是一种关键方法。
该算法根据客户的财务状况，年龄，位置等对客户进行细分。因此，通过发现客户的态度，偏好，行为或个人信息的巧合，将所有客户分为几类。通过这种分组，可以开发出与特定客户特别相关的态度和解决方案。  
结果，可以制定目标交叉销售政策，并且可以针对每个特定细分量身定制个人服务。
终生价值预测
客户生命周期价值（CLV）是一种复杂的现象，以获得的收入与预计与客户的整个未来关系中产生的支出之间的差额的形式表示客户对公司的价值。
通常通过客户行为数据 评估CLV的预测，以便预测客户对保险公司的盈利能力。因此，基于行为的模型被广泛应用于预测交叉购买和保留。新近度，客户对公司的货币价值和频率被视为计算未来收入的重要因素。该算法将所有数据 汇总并处理，以建立预测。这样可以预测客户的行为和态度的可能性，政策的维持或他们的投降。此外，CLV预测可能有助于营销策略的制定，因为它可以为您提供客户的见解。
推荐引擎
推荐引擎是用于为每个特定客户提供适当报价的算法。它们有助于影响客户的日常决策，选择和偏好。
这些算法使用特殊的过滤系统来发现客户选择中的偏好和特性。该算法还包括分析从有关人口统计学数据的简单调查表中获得的数据以及有关保险经验和保险对象的一些个人信息。
根据这些见解，引擎将针对特定客户量身定制更具针对性的保险主张。因此，例如，保险公司可以避免向正在寻找健康保险主张的顾客提供汽车保险的含糊不清。
医疗保险
医疗保险是世界各地普遍存在的现象。它通常是指由疾病，事故，残疾或死亡引起的费用范围。在许多国家，政府大力支持医疗保险政策。
在快速的数字信息流时代，这个领域无法抵御数据分析应用程序的影响。全球医疗分析市场正在不断增长。保险公司不断承受着提供更好的服务和降低成本的压力。  
收集，结构化，处理并处理了包括保险索赔数据，会员和提供者数据，福利和医疗记录，客户和案例数据，互联网数据等在内的各种数据，这些数据对于医疗保险业务具有重要意义。结果，可以显着改善诸如降低成本，护理质量，欺诈检测和预防以及消费者参与度增加等方面。
风险评估
在保险业中实施风险评估工具可确保对风险的预测，并将其限制在最小程度，以减少损失。风险主要有两种：纯风险和投机风险。要求进行风险评估过程以使公司的盈利能力达到平衡，并避免这两种类型。
风险评估在于识别风险量化和风险原因。这些是数据分析和计算的基础。分析的矩阵模型在该领域得到了广泛应用。该模型为时间上可比的风险信息提供了系统的方法。它基于检测和合并有关随性质，特征和影响而变化的个体风险的数据的算法。然后，评估潜在风险组。因此，可通过预测风险暴露组的风险来预测整个公司的风险。
索赔预测
保险公司对未来的预测非常感兴趣。准确的预测为减少公司的财务损失提供了机会。
保险公司为此使用了相当复杂的方法。主要模型是决策树，随机森林，二进制逻辑回归和支持向量机。在这种情况下，正在分析大量不同的变量。这些算法包括检测索赔之间的关系，实现高维以达到所有级别，检测缺失的观测值等。通过这种方式，可以建立单个客户的投资组合。
预测即将到来的索赔有助于收取不太高和不太低的竞争性保费。它还有助于改进定价模型。这有助于保险公司领先于竞争对手。
自动化生活事件营销
在竞争激烈的保险市场条件下，保险公司面临着通过多种渠道吸引尽可能多的客户的日常斗争。因此，公司需要使用全面的营销策略来实现其目标。自动营销在这方面达到了顶峰。
自动营销是通过初步研究，产品查询，购买和索赔揭示客户态度和行为见解的关键。由于数字营销的主要目标是在正确的时间以正确的信息与合适的人打交道，因此，生活事件营销更多地是针对客户生活中的特殊场合。由于采用了数据科学技术，保险公司可以从多个渠道收集数据并检测特殊的日期和庆祝活动。然后，通过复杂的算法和关联，应用针对性的建议和策略。
保险公司跟踪客户在整个生命周期中的移动情况，从而保证自己不断获得符合各种建议的客户。
结论
现代技术飞速发展，进入各种业务领域。在这方面，保险业并不落后于其他行业。统计在保险中的应用历史悠久。因此，保险公司积极使用数据科学分析的事实不足为奇。
从本质上讲，在保险业中应用数据科学分析的目的与在其他行业中的目的相同，即优化营销策略，改善业务，增加收入并降低成本。在本文中，我们介绍了在保险业中使用分析工具和算法来成功实现此目标的最生动的例子。
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