Cloudera：善用數(shù)據(jù)和分析，承保優(yōu)化只需三步

一直以來(lái)，保險(xiǎn)公司致力于尋求提高運(yùn)營(yíng)效率的方法。加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與承保是保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)的重要環(huán)節(jié)，尤其對(duì)于個(gè)人保險(xiǎn)和中小型企業(yè)保險(xiǎn)來(lái)說(shuō)，保險(xiǎn)公司更需謹(jǐn)慎評(píng)估。俗話說(shuō)“要巧干，而不要苦干”，這句話正適用于承保的改進(jìn)。對(duì)于保險(xiǎn)公司來(lái)說(shuō)，更“巧干”的工作方式是通過(guò)使用更多的數(shù)據(jù)、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)減少人工工作，實(shí)現(xiàn)降本增效。

根據(jù)麥肯錫近期發(fā)布的一份報(bào)告顯示，數(shù)字化承?？梢詫①r付率提高三至五個(gè)百分點(diǎn)。保險(xiǎn)公司要做到這一點(diǎn)并非易事，但可以通過(guò)一些實(shí)際舉措來(lái)達(dá)成目標(biāo)。而且，這無(wú)需開(kāi)展一個(gè)為期多年的大型改造項(xiàng)目，而可以在日常工作中不斷迭代，逐步改進(jìn)運(yùn)營(yíng)。

第一步：多元化數(shù)據(jù)源助力提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精準(zhǔn)度

利用不同的數(shù)據(jù)源可以更準(zhǔn)確地了解風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)槎嘣瘮?shù)據(jù)源能夠提供額外的行為洞察，同時(shí)提供總體風(fēng)險(xiǎn)程度評(píng)估。這種方法并不意味著需要大量數(shù)據(jù)源，而只需要正確的數(shù)據(jù)源即可，例如健身追蹤器等替代數(shù)據(jù)源提供生活方式的指標(biāo)。而將這些數(shù)據(jù)與每年的體檢和就診記錄等較傳統(tǒng)的信息相結(jié)合，就可以更好地洞察與健康、殘疾和人壽保險(xiǎn)有關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。基于遠(yuǎn)程信息處理的出行或汽車(chē)保險(xiǎn)等物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源可以實(shí)現(xiàn)高度個(gè)性化的保單定制。

現(xiàn)今市場(chǎng)上，有許多可以進(jìn)一步改進(jìn)承保的第三方數(shù)據(jù)選項(xiàng)，因此選擇那些能為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估帶來(lái)最大價(jià)值的數(shù)據(jù)十分重要。當(dāng)下有許多保險(xiǎn)公司十分關(guān)注位置及天氣數(shù)據(jù)，以及圖像和視頻等。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)完善了風(fēng)險(xiǎn)概況，并且能夠改進(jìn)對(duì)措辭和條件、特征以及費(fèi)率方面的決策。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)偏好，這些新的數(shù)據(jù)集在承保過(guò)程中的權(quán)重可能或高或低，但當(dāng)自動(dòng)化部署日益增加，它們也可以成為另一輔助風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

將這些新的數(shù)據(jù)源納入承保流程并不意味著一定需要進(jìn)行為期多年的大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施改造。為了幫助保險(xiǎn)公司在流程中更快地收集實(shí)時(shí)或批量的正確數(shù)據(jù)源，Cloudera支持通用數(shù)據(jù)分發(fā)（UDD）概念。簡(jiǎn)而言之，這種方法能夠從任何地點(diǎn)收集并駐留數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分析，從而更快速地利用這些數(shù)據(jù)源來(lái)協(xié)助承保工作的進(jìn)行。

第二步：擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能以提高工作效率

在承保過(guò)程中獲得更多的數(shù)據(jù)后，就可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來(lái)大幅提高工作效率。在此，同樣建議保險(xiǎn)公司采用循序漸進(jìn)、隨用隨學(xué)的分步式方法提高工作能力。啟用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，首先要通過(guò)高質(zhì)量的報(bào)告來(lái)更好地了解被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)、敞口和展望；接下來(lái)則是進(jìn)行探索性、描述性的分析；最終通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能優(yōu)化事件預(yù)測(cè)，并在必要時(shí)采取預(yù)防措施，以實(shí)現(xiàn)積極主動(dòng)的預(yù)測(cè)性分析。

如下圖所示，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的每個(gè)推進(jìn)階段都包含額外的數(shù)據(jù)源。

通過(guò)上圖，不難發(fā)現(xiàn)有大量數(shù)據(jù)源可供選擇，但比起繁多的種類(lèi)，更重要的是需要關(guān)注能夠提供最大價(jià)值的特定數(shù)據(jù)。改進(jìn)后的承保會(huì)隨著所選數(shù)據(jù)和所使用分析技術(shù)的成熟度而持續(xù)優(yōu)化，例如可以評(píng)估地理位置、資產(chǎn)描述、天氣數(shù)據(jù)和損失歷史，并提供洞察以備未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)選擇。應(yīng)用地理位置屬性可以進(jìn)行更多限定的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算，因此交互式安全工作程序搭配上物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)跟蹤可以改善風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像。

在承保范圍內(nèi)，具體的業(yè)務(wù)用例將決定最具關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和分類(lèi)根據(jù)客戶(hù)細(xì)分而變化，而客戶(hù)細(xì)分根據(jù)相關(guān)實(shí)體分析而變化。保險(xiǎn)公司需要優(yōu)先明確目標(biāo)，然后再采取最合適的數(shù)據(jù)源。

第三步：采用混合數(shù)據(jù)平臺(tái)，一站式高效化數(shù)據(jù)運(yùn)用

最后，如要在以上兩步措施內(nèi)改進(jìn)承保，就需要采取戰(zhàn)略性的數(shù)據(jù)方法—整合來(lái)自多家供應(yīng)商的多種解決方案，或采用一個(gè)支持從數(shù)據(jù)收集到機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等各種數(shù)據(jù)功能的混合數(shù)據(jù)平臺(tái)。通過(guò)采用Cloudera Data Platform（CDP）混合數(shù)據(jù)平臺(tái)，保險(xiǎn)公司便可以輕松實(shí)施上述步驟，從數(shù)據(jù)中獲得清晰且可執(zhí)行的洞察。有效的承保、數(shù)字化、零接觸理賠、客戶(hù)服務(wù)等都需要基于靈活、現(xiàn)代化的方法，來(lái)管理客戶(hù)檔案和風(fēng)險(xiǎn)偏好變化。Cloudera將持續(xù)致力于幫助保險(xiǎn)公司實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施的現(xiàn)代化建設(shè)，助力客戶(hù)更好地利用數(shù)據(jù)并逐步改善運(yùn)營(yíng)。