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保險公司一直致力于尋求提高運營效率的方法。加強風險評估和承保是保險經營的重要環節，尤其是個人保險和中小企業保險。俗話說巧干而不苦干，適用于承保的改進。對于保險公司來說，通過使用更多的數據、分析和機器學習，更聰明的工作方式是減少勞動力工作，降低成本，提高效率。

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根據麥肯錫最近發布的一份報告，數字承保可以將賠償率提高三到五個百分點。保險公司要做到這一點并不容易，但他們可以通過一些實際措施來實現目標。此外，這不需要進行多年的大型改造項目，但可以在日常工作中不斷迭代，逐步改進運營。

第一步:多元化數據源有助于提高風險評估的準確性

由于多樣化的數據源可以提供額外的行為洞察力和整體風險評估，因此使用不同的數據源可以更準確地理解風險。這種方法并不意味著需要大量的數據源，而只需要正確的數據源，如健身跟蹤器，以提供生活方式的指標。將這些數據與年度體檢和醫療記錄相結合，可以更好地了解與健康、殘疾和人壽保險相關的風險。旅行或汽車保險等基于遠程信息處理的物聯網數據源可以實現高度個性化的保單定制。

在當今市場上，有許多第三方數據選項可以進一步改進承保，因此選擇能夠為風險評估帶來最大價值的數據是非常重要的。目前，許多保險公司非常關注位置和天氣數據，以及圖像和視頻。這些數據點改進了風險概況，可以改進措辭、條件、特征和費率的決策。根據風險偏好，這些新數據集在承保過程中的權重可能是高或低，但當自動化部署增加時，它們也可以成為輔助風險評估的另一個數據點。

將這些新數據源納入承保流程并不意味著需要多年的大規模基礎設施改造。為了幫助保險公司在流程中更快地收集實時或批量的正確數據源，Cloudera支持一般數據分發（UDD）概念。簡而言之，該方法可以從任何地方收集和停留數據并進行分析，以便更快地利用這些數據源來協助承保工作。

第二步:擴展機器學習和人工智能，提高工作效率

機器學習和人工智能可機器學習和人工智能可以大大提高工作效率。在此，還建議保險公司逐步提高工作能力。利用機器學習和人工智能，首先通過高質量的報告更好地了解被保險人的風險、開放性和前景；其次是探索性和描述性分析；最后通過機器學習和人工智能優化事件預測，必要時采取預防措施，實現積極的預測分析。

如下圖所示，機器學習和人工智能的每個階段都包含額外的數據源。

通過上圖，不難發現有大量的數據源可供選擇，但更重要的是要注意能夠提供最大價值的具體數據。隨著所選數據和使用的分析技術的成熟，改進后的承保將繼續優化，如評估地理位置、資產描述、天氣數據和損失歷史，并為未來的風險選擇提供洞察力。應用地理位置屬性可以進行更有限的風險計算，因此物聯網數據跟蹤可以改善交互式安全工作程序的風險肖像。

在承保范圍內，具體的業務用例將決定最相關的數據。風險評估和分類根據客戶細分而變化，客戶細分根據相關實體分析而變化。保險公司在采用最合適的數據源之前，需要優先考慮目標。

第三步:采用混合數據平臺，一站式高效數據應用

最后，如果您想在上述兩個步驟中改進保險，您需要采用戰略數據方法來整合來自多個供應商的各種解決方案，或者使用一個混合數據平臺，支持從數據收集到機器學習和人工智能。通過采用Cloudera Data Platform（CDP）保險公司可以輕松實施上述步驟，從數據中獲得清晰可執行的洞察力。有效的承保、數字化、零接觸理賠、客戶服務等都需要以靈活現代的方式管理客戶檔案和風險偏好的變化。Cloudera我們將繼續幫助保險公司實現基礎設施的現代化，幫助客戶更好地利用數據，逐步改進運營。