В октябре прошлого года я посетил мероприятие IBM World of Watson. Это была прекрасная возможность узнать о последних разработках в области анализа данных и когнитивных вычислений, познакомиться с решениями IBM для финансовых услуг и встретиться с представителями банковского и страхового секторов.

Прежде чем рассказать о том, как можно использовать аналитику данных в страховании, я хотел бы поделиться тремя общими наблюдениями:

[1] Не существует единого определения когнитивных вычислений. Люди в целом согласны с концепцией, но имеют разные точки зрения в зависимости от их происхождения. Мое определение:

Когнитивные вычисления - это использование возможностей аналитики данных для создания естественных взаимодействий между человеком и машиной, извлечения знаний из данных и, в конечном итоге, для улучшения бизнес-решений.

Я делю когнитивные вычисления на 3 категории:

  • Сбор информации (распознавание зрения, преобразование речи в текст,…)
  • Обработка информации (НЛП, кластеризация)
  • Машинное обучение (глубокое обучение, предиктивная аналитика)

[2] «Алгоритмы» охватывают широкий спектр методов, от простых статистических расчетов до машинного обучения и искусственного интеллекта. Поэтому, когда люди пытаются продать вам свои решения для «больших данных», «анализа данных» или «искусственного интеллекта», стоит копнуть, чтобы понять, что скрывается за словами.

[3] Увеличение было ключевой темой: «умные» роботы не заменят человека полностью, они будут УЛУЧШАТЬ людей. Это не просто модное слово, а что-то реальное. Например, в 2016 году автор песен и продюсер Алекс Да Кид написал свою песню «Easy» с помощью IBM Watson. Уотсон проанализировал звуки и тексты всех рекламных щитов за последние десятилетия и смог выявить закономерности. Алекс использовал этот результат, чтобы уточнить анализ и выбрать некоторые темы песни. Песня стала результатом взаимодействия человека и машины.

Теперь вернемся к страхованию. Аналитика данных может использоваться на разных этапах цепочки создания стоимости страхования:

Маркетинг

  • Анализ сегментации и поведения клиентов (прогнозирование оттока для увеличения удержания, ожидание жизненных событий и т. Д.)

Продажи и услуги

  • Персональные консультации для клиентов (рекомендации по продукту, кросс-продажи)
  • Поддержка агентов контакт-центра

Оценка рисков и андеррайтинг

  • Динамическое моделирование рисков (сочетание подключенных датчиков с расширенной аналитикой)
  • Обнаружение схем мошенничества

Операции и управление претензиями

  • Когнитивная автоматизация: когнитивные вычисления в сочетании с автоматизацией процессов робототехники

— —— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — -

Для получения дополнительной информации о продуктах IBM и некоторых вариантах использования, пожалуйста, проверьте Решения IBM для страхования.

Я многому научился за короткий период времени. это был замечательный опыт. Спасибо Susan за предоставленную возможность и за прекрасную организацию!

— — — — — — — — — — — —— — — — — — — — — — — — — — — — — — -