保险行业采用大数据是为了什么
在此战略布局下，阳光保险集团围绕保险业务生命全周期，借助大数据和人工智能技术建立相应数据模型来辅助完成获客、定价、核保、回访、保全、理赔、客服等工作。
比如利用语音识别、自然语言理解技术实现机器坐席与客户实时语音交互沟通，完成外呼回访业务;利用ocr票据识别技术，实现客户拍照上传的资料自动录入系统并分类，降低人工成本并提高作业效率;集团客服业务引入“智能客服机器人”，利用语音识别、自然语言理解技术，辅助客户完成保险服务，实现客户服务的线上化和智能化。
在“数据阳光”战略引领下，阳光保险的大数据应用实践主要包括大数据定价、大数据风控和反欺诈。
首先是利用大数据确认定价模式。以往，做健康保险产品定价多从年龄、性别等几个维度出发。随着医疗数据研究的兴起，健康保险产品定价模式和方法进入了颠覆期，融入了更多新的变量，包括收入、生活和运动习惯、体检指标等。定价模式的转变充分体现了大数据在保险行业风险成本评估方面的深度应用。
其次，建设大数据风控平台。传统风控依赖于央行征信。但我国人口中大约2/3没有征信信息，而这些人口的金融消费又不可忽视。为此，阳光产险和阳光信保利用外部结构和非结构数据，利用机器学习和知识图谱，构建适合自身业务的风控平台，甄别业务风险，助力信保业务发展。
三是反欺诈体系建设。在索赔处理的各个环节中，都可以使用机器学习技术来提升工作效率和甄别欺诈可能。
比如为识别出的无欺诈小额案件提供“快速通道”自助理赔服务，降低处理的整体时间，在提升客户体验的同时还能够降低成本。利用人工智能的算法可以非常有效地识别自助以及含欺诈案件相关数据中的某些模式，这种识别能力以及反欺诈的知识框架形成之后，欺诈性案件在人工智能技术的监控下将无所遁形。
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首先是利用大数据确认定价模式。以往，做健康保险产品定价多从年龄、性别等几个维度出发。随着医疗数据研究的兴起，健康保险产品定价模式和方法进入了颠覆期，融入了更多新的变量，包括收入、生活和运动习惯、体检指标等。定价模式的转变充分体现了大数据在保险行业风险成本评估方面的深度应用。
其次，建设大数据风控平台。传统风控依赖于央行征信。但我国人口中大约2/3没有征信信息，而这些人口的金融消费又不可忽视。为此，阳光产险和阳光信保利用外部结构和非结构数据，利用机器学习和知识图谱，构建适合自身业务的风控平台，甄别业务风险，助力信保业务发展。
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