京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产生大结果:保险赔付率预测模型效能提升高达30%
1月8日,2016中国(杭州)“互联网+”金融大会,来自律商联讯风险信息公司(LexisNexis Risk Solutions)的保险业务首席执行官 Bill Madison进行了“大数据在保险行业的应用和探索”的精彩演讲。Bill指出,若想在当今的大数据时代充分挖掘数据价值,我们必须首先明确自身的战略诉求,再借助海量数据资源、大数据技术、关联和分析能力、以及行业专长满足个性化的诉求。
公共记录引入保险市场 赔付率预测模型效能提升高达30%
近年来,核心的银行征信数据已经发生了变化,除了消费者行为的改变和数据明细程度的提升,还产生了一些全新的数据字段,为消费者风险评估带来了许多有价值的新洞见。面对不断演变的数据来源,律商联讯长期致力于扩展消费者风险分析维度,从全球超过1万3千多个数据源采集了500亿条消费者和企业记录,为保险和金融服务等行业积累了海量的数据资源,其中包括:历来的居住地址和住址稳定性,电话和水电煤气记录,职业证书,教育历史,破产、抵押、判决和驱逐等数据。
除了丰富的公共记录和第三方数据资源以外,律商联讯通过建立保险行业共享型数据平台,为行业引入了一个全新的数据成分,完善了为以保险为中心的消费者金融视图。
律商联讯将这些非传统数据引入保险市场,生成独特的变量和行业风险评分,与传统征信数据一起用于风险定价和承保决策,帮助保险行业利用数据优化工作流程,更好地评估风险,从而提升从展业到理赔、覆盖客户完整保险生命周期的各个环节的工作效率。
如下图所示,掌握的数据越多,保险赔付风险模型的预测能力就越强。每增加一个数据集,我们都能看到模型的预测准确度获得显著提升——改良后的信用记录,加上公共记录,再加上保险赔付历史,可以在传统信用记录的基础之上带来30%的模型效能提升。
如何使大数据应用切实可行
律商联讯的大数据战略远远超过了数据或数据技术本身,40年的行业积累使得律商联讯能够在吃透行业的基础上进行数据关联和分析,并利用行业专长提供以客户为中心的解决方案。
律商联讯总结多个国际市场运营经验后发现:保险公司拥有一套自己的工作流程,从初期的保险展业开始,直至为客户提供理赔服务。在这个保险生命周期中,保险公司每次与消费者接触的节点,都是一次获取知识的节点,有机会更进一步地了解消费者。律商联讯希望在每一个工作节点,都可以为保险公司提供与消费者个人相关的信息和洞见,帮助保险公司更好地理解风险。为了实现这一目标,律商联讯在美国及多个海外市场建立了与保险公司之间的单一数据管道,将数据和分析产品在每一个相关工作节点推送给保险公司,充分满足其各个节点的风险信息需求。
Bill最后总结到,数据问题其实很简单:数据越大越好。更多的数据和更好的关联能够为我们带来更加丰富的个体档案,以及更加完整、准确的个体间关系。借助足够多的数据,我们就能够掌握每一个客户的切实可行的个性化洞见,为每一个客户定制完全贴合其需求的产品和服务。只有这样,大数据才能真正凸显其价值所在。
律商联讯风险信息公司(简称:律商联讯)是一家全球领先的风险信息服务提供商,向保险、医疗健康、法律、金融服务等行业及政府机构提供风险预测、评估及管理服务。律商联讯是励讯集团(RELX Group,原名励德爱思唯尔集团Reed Elsevier)的全资子公司。励讯集团是世界最大的专业信息解决方案提供商之一,在科技、医学、风险、法律和商业信息等领域为120多个国家的客户服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09