保险行业如何运营大数据分析技术_再保险中运用到的数据分析方法

　　由于要处理的索赔如此之多，理赔人员没有时间筛选所有的保险索赔数据来评估每个索赔。但是，如果他们错过了一条有价值的信息，他们可能不会做出最佳决定。这意味着他们的许多决定都是基于经验，直觉和手头上有限的信息。

　　因此，大数据分析在保险业务中扮演着越来越重要的角色。与调节器一起使用，分析可以标记索赔以进行更仔细的检查，优先级处理等。

　　在以下六个方面，分析可以对保险索赔数据产生重大影响：

　　欺诈 –十分之一的保险索赔都是欺诈性的。您如何在大笔支出之前发现那些?当今市场上大多数欺诈解决方案都是基于规则的。不幸的是，对于欺诈者来说，操纵和规避规则太容易了。另一方面，预测分析将规则，建模，文本挖掘，数据库搜索和异常报告结合使用，以在索赔周期的每个阶段更快，更有效地识别欺诈。

　　代位求偿权 –庞大的数据量常常使人们丧失了代位权的机会–大多数形式是警察记录，理算师记录和病历。文本分析会搜索这些非结构化数据，以找到通常表示次案例的短语。通过更早地确定次要机会，您可以在减少损失费用的同时最大程度地恢复损失。

　　沉降–为了降低成本并确保公平，保险公司通常会采用快速解决流程，以立即解决索赔。但是，如果您多付了费用，那么即时解决索赔可能会付出高昂的代价。任何在遭受自然灾害袭击的地区看到大量房屋付款的保险公司都知道这是如何工作的。通过分析索赔和索赔历史，您可以优化即时支出的限额。分析还可以缩短索赔周期，以提高客户满意度并降低人工成本。它还可以确保节省大量费用，例如用于汽车维修的租车。

　　损失准备金–首次报告索赔时，几乎不可能预测其大小和持续时间。但是准确的损失准备金和索赔预测是必不可少的，尤其是在长尾索赔中，例如责任和工人赔偿。通过将损失与类似的索赔进行比较，分析可以更准确地计算损失准备金。然后，每当保险索赔数据更新时，分析都可以重新评估损失准备金，因此您可以准确地了解手头需要多少钱才能满足未来的索赔要求。

　　活动 –将最有经验的理算师处理最复杂的索赔是有意义的。但是索赔通常是基于有限的数据进行分配的，从而导致重新分配的比率很高，从而影响索赔的持续时间，结算金额，并最终影响客户体验。数据挖掘技术对损失特征进行聚类和分组，以根据经验和损失类型对索赔进行评分，确定优先次序并将其分配给最合适的理算人。在某些情况下，索赔甚至可以自动裁定和解决。

　　诉讼 –公司损失调整费用比率的很大一部分用于捍卫有争议的索赔。保险公司可以使用分析来计算诉讼倾向评分，以确定哪些索赔更有可能导致诉讼。然后，您可以将这些索赔分配给更多的高级理算员，他们更有可能更快地以较低金额解决索赔。

　　为什么要将分析作为保险理赔数据处理的一部分?因为随着保险成为一种商品，对承运人进行区分变得越来越重要。在理赔生命周期中添加分析功能可以节省成本，并提供可衡量的ROI。对于一家价值10亿美元的保险公司而言，损失率仅提高1%，其底线价值就超过700万美元。

摘自：https://www.aaa-cg.com.cn/data/2255.html