大數據和人工智能論文

大數據和人工智能論文

　　隨著大數據和人工智能技術的發展，未來的保險保障將不僅僅能提供經濟補償，還能實現損失干預，具體到人身險方面，以下是學習啦小編精心整理的大數據和人工智能論文的相關資料，希望對你有幫助!

　　大數據和人工智能論文篇一

　　基于大數據和人工智能的被保險人行為干預

　　【摘要】隨著大數據和人工智能技術的發展，未來的保險保障將不僅僅能提供經濟補償，還能實現損失干預，具體到人身險方面，則可以實現對被保險人行為的干預，降低給付發生的概率和額度，提高人民健康水平。基于此，文章介紹了利用大數據和人工智能技術對被保險人行為干預的優點及干預方式，并預期可能實現的干預結果，最后對保險公司進行被保險人行為干預提出了階段建議。

　　【關鍵詞】大數據 人工智能 行為干預

　　近年來隨著大數據和人工智能技術的發展，越來越多的領域應用這些技術來提高自身的專業水平。保險作為基于大數法則進行風險管理的一種方式，對數據的處理和應用要求更高。目前大數據技術在保險業的應用主要是精準營銷、保險產品開發和理賠服務等，但在保險中的防災防損方面的應用還不夠。如果能夠深入挖掘大數據在被保險人行為方面的研究，再結合人工智能進行智能干預，則可以對被保險人實現有效的風險管理，提高被保險人的身體健康狀況，從而極大程度的提升客戶效用，提高社會整體福利水平。

　　一、被保險人行為干預簡介

　　行為干預是通過對環境進行控制從而使個體產生特定行為的方式，目前主要在教育，醫療等方面發揮作用。但在被保險人管理方面，行為干預應用很少。現行的對被保險人的管理主要集中在投保審核的過程中，而在投保后提供的服務和干預很少，一般也就是提供健康體檢等服務，而對被保險人投保后的日常生活行為方式，健康隱患則基本處于放任自流的狀況。而被保險人行為干預則是通過對被保險人日常生活行為，飲食習慣等進行實時數據收集和分析，然后制定干預方式進行針對化管理的模式。

　　二、利用大數據和人工智能進行被保險人行為干預的優點

　　實現精準、良好的對被保險人的行為干預，需要利用大數據和人工智能技術。大數據相比傳統數據具有海量、高速、多樣等特點，它實現了對信息的全量分析而不是以前的抽樣分析。在被保險人行為干預模式中，需要對每一個個體的日常生活作息，行為，飲食，身體健康指標的進行實時數據采集，然后進行分析，這用傳統的數據統計方法是難以做到的。利用大數據技術進行分析能從海量信息中獲取被保險人的風險狀況，從而為精準干預提供基礎。簡單的干預難以實現特定的干預結果，而人工智能則讓干預顯得更加自然，讓被保險人更加易于接受，從而很大程度上提高了干預效果。

　　三、如何利用大數據和人工智能進行被保險人行為干預

　　利用大數據和人工智能進行被保險人的行為干預主要有以下步驟：

　　首先利用人工智能設備進行被保險人數據收集，除了目前的手機APP，網絡等軟件和設備上的數據能夠被收集外，未來人工智能家居能提供更多的被保險人信息。例如提供體重、坐姿等數據的椅子，提供飲食時間和品種的筷子，提供身體運動和健康數據的智能穿戴式設備等等。數據收集后，需要利用大數據技術對海量數據進行清洗，去噪等技術處理，然后對數據進行分析。第三步是根據數據分析結果，制定具體的行為干預方案。最后一步是根據制定的方法，利用人工智能進行干預，如智能椅子調整坐姿，智能廚具減少含油量，針對性的健康食譜推薦，鍛煉提醒，智能家居輔助鍛煉等等。與此同時，新一輪的數據收集又開始了，整個過程是連續進行，不斷循環的。

　　四、利用大數據和人工智能進行被保險人行為干預的預期成果

　　對被保險人來說，這種干預方式能有效的進行健康管理。未來的健康保險將成為個人真正的健康管家，從日常生活行為，到身體機能都能提供很好的干預，并且讓良好生活方式的養成更加容易，從而提高自身的健康狀況，達到更好的生活狀況。但另一方面，全面數據化，智能化的方式可能會帶來很大的數據泄露風險，所以如果保護客戶私密數據是另一個值得研究的問題。另外，對于投保前健康狀況較差的客戶，或者是對行為干預較為抵制，干預效果較差的客戶，可能需要承擔更多的保費。當然對于優質客戶和樂于提升和改變的客戶則可以享受到更加優惠的費率。也就是說在大數據和人工智能技術下，客戶進行了進步一步細分。

　　對保險人來說，行為干預能夠降低被保險人的風險，很多疾病能實現防范于未然，降低賠償程度。另外，借助大數據和人工智能，保險人還能根據分析結果，被保險人對干預的反應等進行客戶的進一步分類，從而實現區塊化管理。但這對保險公司也提出了更高的技術要求，尤其在前期，可能會帶來加大的成本。

　　五、保險公司推進被保險人行為干預的建議

　　對于保險公司來說，目前的一些人工智能技術還未能實現，或者成本高昂，難以普及。所以現階段對保險公司來說首先是提高大數據能力。

　　具體來說，首先是利用大數據對公司已有客戶信息進行數據挖掘，包括承保數據，理賠數據等，從而一定程度挖掘出客戶的特征，并提供服務。如根據挖掘出的性別差異，地區差異，年齡差異等，提供不同的生活建議。

　　如果公司已經充分進行了自身客戶已有數據的挖掘，則可以利用目前的手機APP，佩戴設備進行數據的進一步收集。例如，利用薄荷、飲食助手、微信運動、春雨掌上醫生、血糖記錄、小米手環等數據進行用戶數據收集。同時可以針對被保險人開發專門的手機APP，集數據收集和服務于一身。

　　更進一步，保險公司可以嘗試與其他高科技企業合作，開發一些智能穿戴式設備，智能家居等，逐步實現對被保險人的行為干預。

　　參考文獻

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