[七匹狼股吧]#国资委回应航空公司重组#：应尊重企业意愿，按照企业自身需求。数据预填解决方案在改善客户历程所发挥的价值不容低估。 AI和ML为个性化服务带来的好处 通过ML算法我们可以在企财、家财、车险等各保险业务条线中更好地进行风险细分，制定差异化定价策略和个性化的报价流程。在提升效率、降低成本的同时改善用户体验。 通过AI和ML分析解决方案转变了保险公司使用数据的方式，依据风险向他们的客户提供价格合适的保费。 数据爆炸的意义 如今，虽然爆炸性增长的大量数据被收集，但是其利用率却极低，这是因为许多机构没有将各个部门的数据关联起来形成统一客户视图的专业能力。 在商业财产保险领域，AI可以为新分支机构设立或企业搬迁时提供有价值的潜在目标地址信息，比如人流量、犯罪率、特定年度时间点或其他增加风险的当地情况。作者：Alan O'Loughlin，律商联讯风险信息公司，保险业务分析总监John Beal，律商联讯风险信息公司，保险业务，分析高级副总裁保险行业因为发展缓慢而被人诟病。 接下来甚至可以将基于客户投保历史和询价历史的“可信度”评分纳入到流程中来，以确保没有受到“干扰”的数据，为自动化理赔流程提供额外的安全保障。
保险行业现已可以使用数以千计的数据变量（或数据点）来建设差异化的定价模型。 我们现在可以应用机器学习算法来识别最具风险细分能力的那些变量，例如：从统一客户视图数据中，我们发掘出了保单注销历史、保障空档期等创新性的变量。为了克服这个问题，我们应用专有的数据关联技术，以及唯一标识LexID®技术，来解析、管理和匹配信息，成功地创建一个准确完整的客户视图。 随着UBI保险产品的演变，无论是通过后装车联网设备、智能手机应用，网联车辆，还是在未来通过智能家居获取数据，最终这些数据都需要被聚集、规范化、和标准化之后，才能够让消费者享受到根据各自的需求和偏好选购保险产品的更好体验。通过驾驶行为数据，我们可以更清楚地了解某人在道路上的驾驶风险。其中一项内容是透明的知情许可管理。 我们现在也在探索通过ML技术来实现汽车制造数据的规范化，从而能够根据汽车安全装置来为车险定价。图像识别技术被高效地用于自动定损、票据识别，在通过系统自动理赔审核后自动赔付。现在，汽车保险市场已经通过线上理赔和自助理赔改进了理赔流程。
如果您需要进行与销售有关的咨询，请联系我们service@genilex。结果是实现了更快速的家庭财产保险报价和更高的转化率。 AI和ML可以帮助消费者更好地控制和应用自身数据 也许在一切关于数据、AI和ML技术的讨论中，最重要的是帮助消费者理解他们的数据是如何被应用的，以及个人如何能够从中受益。长按扫描二维码，关注我们吧~。目前，他们的主要精力还放在抗击疫情，如何执行好包机任务上。我们并不能理所当然地认为我们找到了正确的那个约翰·史密斯（John Smith，一个常见的人名），并能够将名字与正确的地址和出生日期关联起来。但作为一个多年来一直处理着大量数据的行业，我们其实在数据、分析、人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的应用方面有一些重要的心得可供分享。 图像识别ML技术实时地为我们提供了英国道路限速数据。
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