这里将介绍big 数据技术在保险领域的一些应用案例。欺诈检测数据帮助保险公司做出了改变。现在他们已经超越了以索赔为中心和以人为中心的算法欺诈检测技术。这些技术侧重于分析索赔人、保险提供商和其他信息来源(例如，同一被保险人提交了多少次类似的索赔)，并扩展到防火墙外的数据 source，以便基于外部信息分析相关个体之间的类似行为(例如，队列分析使用一个人的社交圈来分析相关个体之间的类似行为)，其中考虑的是一群人，而不仅仅是一个人。
5、保险行业业务员怎样用诚睿大 数据找客源?1。陌生开发就是新客户的开发。这些客户不了解你，你也和他们一样。通过活动和问卷调查，和陌生人谈论保险。这个效果不太好，但是很锻炼人。你遇到的人越多，你被拒绝的次数就越多，你就不再害怕被拒绝。虽然现在人们的警惕性很强，但是在烈日下发传单、敲门或者宣传都是很可怜的，总会有心痛或者理解，所以偶尔会有惊喜。拜访陌生人的关键是收集客户信息，留下第一印象。
然后慢慢发展或者邀请。这就是新边疆吸引顾客的方式。图二。微信用户是一个大家都用的社交软件，用户基数非常大。很多人的工作生活一直都离不开微信，线下的日常生活也往往表现为一个人的微信相当于你的身份证。互联网打破了时间和地点的限制，微信聊天其实也是一种拜访。一旦不能遇到一个人，可以通过使用微信，甚至在一个群里，去认识他，和他成为朋友。
6、 保险业应用大 数据,最大的痛点在哪里5月27日，由中华保险主办的“保险业 Da 数据应用系列沙龙”第二场活动在广州举行。与会人员围绕保险业如何应用Da 数据“了解客户”这一主题展开讨论。近年来保险业 Da 数据的应用已经渗透到各个业务条线，各个保险机构都在探索利用数据洞察客户。但在具体的探索实践中，行业也有痛点。比如如何挖掘客户，挖掘潜在客户，甚至公司内部各业务线的客户资源共享。
比如香港一个700万人口的城市，现在有110家财产保险公司，mainland China不到80家。所以很多内地人在香港买保险，因为产品有自己的特点。产品为什么独一无二？经过分析数据，精准营销或推广。那么我个人认为，从保险公司的角度来说，互联网要真正体现价值，就是从茫茫人海中筛选出你想要的客户，然后给他适合他需求的产品。这个产品不一定便宜。
7、如何应用大 数据进行保险行业的 数据分析要分析，先收藏。对于保险行业来说，这是必要的。保险行业太大太复杂，所以信息量很大。保险公司需要了解当前的行业发展、竞争对手的情况、产品公司的形象等。这些数据基本来自网络、论坛、贴吧、微信、微博等公开信息。保险公司最迫切的是通过先进的信息采集技术，建立完善的舆情监测机制。Web是一个巨大的资源宝库。目前页面数量已经超过800亿，并且每小时都在以惊人的速度增长。有很多你需要的有价值的信息，比如潜在客户的名单和联系方式，竞争产品的价格表，实时财经新闻，供求信息，论文摘要等等。
8、保险大 数据未来前景展望未来，保险业发展前景诱人，其主要驱动力包括:庞大的人口规模、快速的老龄化趋势和高储蓄率；经济持续发展，居民收入增加；政策法规的大力支持；风险防范意识得到根本加强；终身福利制度的瓦解；投资环境有了很大改善。保险产品的主要特点传统寿险产品提供最基本的保险、生存和养老风险保障功能。具体分为终身定期寿险、终身定期养老保障、终身定期年金保险等。
新型寿险产品也叫新产品，因为分红险和非传统保险(投连险、万能险等。)在中国市场刚刚出现很久。新产品的主要特点是在保险人和被保险人之间分担利率风险，这些产品正逐渐成为国际寿险市场的主流产品。目前，分红产品已成为国际保险市场的主流产品之一，也是东南亚最受欢迎的产品之一。在北美，80%以上的产品都有分红功能；在香港，这一比例高达90%；在德国，分红险占寿险市场的85%。
9、大 数据将再造 保险业价值链big数据Re-engineering保险业价值链big 数据 Times，-1/的价值在哪里？保险公司正在用自己的探索给出答案。据了解，泰康人寿、新华电商等。已经率先开启了与BAT(百度、阿里、腾讯)为首的互联网巨头的数据合作。最常见的是将现有的保险客户数据与互联网公司的大客户数据进行匹配，提高保险客户。同时，来自阿里金融保险事业部负责人的信息是，多家保险公司对客户号数据表现出了兴趣。
这些成就包括精准营销使广告点击率提高了360%以上。这只是开始，新华电商副总裁杨毅认为，Da 数据将重构保险业价值链，几乎涵盖了从产品研发到市场营销，到理赔管理，再到资产管理的所有环节。传统保险模式下，保险公司只在性别、年龄等简单维度对消费者的风险因素进行评估，这也导致部分保险产品定价保守，产品同质化，在大数据时代，保险公司可以通过大数据探索更全面的风险特征，产品细分和个性化设计成为可能，精细化风险管理和成本控制成为可能。
