即使在人工智能和数字数据存储的热门话题十分突出的时期，仍有一些公司拥有大量积压的数据，这些数据占据了它们数据库中的空间，但却没有提供足够的价值。企业和客户数据的大型存储可能是有价值的保险公司优化他们的业务运作，获得关于他们的业务决策如何影响公司成长的分析见解。
这些庞大的数据库编目了几乎每一份保险保单或索赔，由公司发出或处理，这对训练机器学习模型很有帮助。在这份报告中，我们将研究一家公司如何开始对其大数据进行排序和结构，然后将其应用于可以为许多保险部门提供便利的人工智能应用程序。
与可能性存在于数据大集中，或将要做出的文件和客户信息的庞大数据库的结构来解决业务问题有用的，我们将开始我们的报告。然后，我们将探讨人工智能的应用如何帮助保险公司便于下面的业务流程：
- 索赔处理
- 欺诈检测
- 客户参与
- 确定客户终身价值
我们的调查开始于数据大集中，以及如何保险公司可能会接近格式化自己的大数据转化为有用的信息”
数据集中
大数据通常来自大型crm或其他数据存储选项，如保险单和数据库索赔。保险公司还可以访问大量的非结构化数据，或者在某种程度上，对于机器学习模型是不可能的过程，是格式化的数据。
这可能包括与保险索赔或相关的受损汽车的图像的IoT的传感器数据从移动应用程序或独立的远程信息处理设备。另一种形式的非结构化数据，公司可能没有数据库，但仍然可以访问的是关于客户与广告交互的社交媒体数据。
有许多AI软件供应商提供数据集成服务，以集中某些类别的数据，它被用于商业智能或AI应用。公司产品畅销到保险通常还提供软件，使企业与这个数据在用户的朋友和富有成效的方式进行交互。Ť他可能是在用户的仪表板，允许保险代理人找到他们相对容易需要的信息的形式。
此外，供应商提供数据大集中解决方案，还可以提供AI驱动的数据分析软件解决各种业务问题。在保险，这些厂商声称，解决最常见的问题是自动的报价，要求提交的自动化，并欺诈识别。
GrayMatter就是这样的一个供应商，与各种用户界面的客户一起提供数据集成服务可以从中选择适合他们的需要。此外，他们还提供商业智能分析解决方案，保险公司和其他行业。需要注意的是并不是所有的AI供应商提供AI应用软件也将提供数据大集中解决方案，这一点非常重要。这就是说，大多数厂商是做报价数据大集中通常还提供其他AI应用软件。
“通过GrayMatter开发的企业管理仪表盘是一个功能强大的绩效管理工具授权与整个分销渠道的销售管理和业务规划的关键业务信息的用户，”德金冷冷的说友邦保险(AIA Bhd)是亚洲最大的上市寿险公司。这里我们可以推断他指的是灰质指示板接口，他的公司使用，以带动他们的大数据跟踪销售和规划业务。
据GrayMatter进行了案例研究，他们的数据集成服务能够帮助其他保险软件提供商提供分析服务，他们的客户。在Sircon软件开发商GrayMatter合作，为数据分析基于AI定制的商业智能应用。
该软件利用结构这使得多个用户在整个组织中使用的软件，在每个用户的便利性从所有业务部门访问数据。
虽然单独的组织并不需要与他们的同胞Sircon客户集中他们的数据，应用程序能够访问这些数据并发。每个客户端会然后能够从该集中的位置访问更多的数据，从而更好地培养未来的机器学习模型为自己的目的。
下图描述了灰度数据大数据结构化方法下的典型数据流。从左到右，来自不同来源的数据被GrayMatter的各种处理工具获取，然后转移到管理基础设施中，这些基础设施可以对数据点进行分类，为它们在AI软件中使用做好准备。最后，数据已经准备好用于各种人工智能和分析解决方案，尤其是预测分析。
这些类型的数据集成服务是公司谁需要的数据大集中，才能有准备任何类型的，他们想用AI软件的数据的大型卖场。为了训练的最大效益，企业需要尽可能多的数据可能是与他们的期望功能的机器学习模型。在一个地方有一个大的汇总数据通常是非常理想的。
通过本报告涵盖在接下来的两个功能，我们将看看可能性AI软件可以提供的保险公司，一旦他们集中他们的大数据。
索赔处理
在索赔处理，公司可以使用预测分析软件来确定要支付给修理损坏的汽车或房子的量。此外，这种类型的软件可以计算更改客户的保费或未来免赔额为给定的事件或要求的结果。
这些信息通常显示在保险代理的桌面或web浏览器的仪表板上，可以完全自动化这个过程，也可以作为建议的辅助工具。通常情况下，人类保险代理人仍然需要在软件得出的任何结论上签字。
欺诈检测
保险欺诈检测可以与多个AI方法，包括异常检测和预测分析来完成。异常检测软件是围绕客户的权利要求范围内安装处理系统的机器学习模型构建的，并允许检测进入系统的建立什么是“正常”的要求看起来像新的索赔。该软件就能够从“正常”所建立的测量偏离和其标记为异常，以检测要求的各个方面。
当软件在每个声明中暴露出更多的偏差和异常时，这些异常将影响机器学习模型认为的“正常”。这样，机器学习模型开始接受标准保险索赔的合理偏差，以避免误报。尽管该系统仍然会标记出任何可能存在欺诈的数据点，供员工检查。
预测分析不同于异常检测用于保险欺诈检测。这是因为机器学习模型被训练成在两个应用程序之间工作的方式来自完全不同的方法。数据科学家需要给大量的保险索赔贴上合法的标签，以便为机器学习模型建立一个正常的索赔。
他们还需要标记大量索赔为欺诈的，信号机器学习模型，有它需要找到权利要求范围内的欺诈数据点。作为软件处理这些标记的权利要求中，这将是能够辨别哪些数据点关联到欺诈或合法权利要求。
大多数保险公司会发现，他们已经有一个标为欺诈不是历史理赔数据，但如果有任何要求都记录物理公司可能需要AI的解决方案，以数字化他们。这可以用机器视觉软件能够光学字符识别（OCR）来检测在印刷文档文本的链和在数字数据库中复制它们来处理。
Friss，预测分析软件提供商销售到保险，出版了一本客户成功故事在他们声称他们帮助阿纳多卢Sigorta转变其欺诈探测进程。阿纳多卢Sigorta声称他们有25000到30000要求的文件每月检查欺诈行为。选择Friss之前，该公司手动处理所有欺诈检测与一队的50人以下基于松散的规则和员工个人经验的过程。
下面是一段视频，阿纳多卢·西格塔(Anadolu Sigorta)的副首席执行官费斯·戈伦(Faith Goren)在视频中描述了他的公司选择Friss的经历，以及他们是如何通过人工智能欺诈检测解决方案来利用自己的数据的:
客户参与
在成为可能与大数据保险AI的另一种可能性是在客户互动。公司可以使用预测分析创建的“假设”场景的营销模式，以决定最佳行动过程中为他们的新营销活动和促销活动。这使他们能够访问客户资料，并与过去的营销活动比较，看看哪些人口统计响应最好哪些类型的市场营销。
虽然一些结论可能看起来很明显，比如千禧一代的客户更容易接受移动保险应用，但我们可以找到更具体的见解。这可能包括为什么老一代的个人客户在使用移动应用程序时遇到麻烦的原因，这使得保险公司可以寻找方法使应用程序更加用户友好。正是这种能力找到了业务问题的根源，并提供了足够的细节来制定解决方案的战略，从而使大数据分析成为保持与客户良好关系的强大工具。
在我们的移动应用程序示例中，保险公司可以向客户服务部门提供关于如何帮助客户使用移动应用程序的特殊说明，重点介绍客户遇到的最常见问题。通过这种方式，公司可以确保他们的客户得到支持，同时等待手机应用程序的更新，彻底解决这个问题。
确定客户终身价值
大数据也可以发挥在预测客户终身价值的重要作用（CLV），多久顾客将保持在同一家公司，有多少收入，他们将在他们的一生带来投保测量。这种判断需要基于大量从类似人口统计人的客户的个人资料或客户资料的历史数据来进行。
以结构化大数据的保险公司，然而，可能获得在从一个客户的寿命预期的潜在收益更加详细的研究。这可能考虑到自己的信用分数，过去的保单，geolocational数据，并基于客户行为的公司的业务经验，客户终身价值的统计平均值。为了保险，这可以让公司以方便客户的体验，同时追踪他们的帐户活动模式，关联到客户可能有多大价值收购要约的时间。
Pegasystems是一个软件厂商声称能帮助保险公司提高自身的AI动力决策辅助工具的客户体验。这些工具据称给予时，他们应该尝试让客户追加或者它可能是时间给客户的时间去思考的建议，保险代理。该软件甚至会给出在任一电子邮件或聊天客户端输入什么回一个潜在的客户，如提示，告诉客户的屏幕上提示“谢谢你。”
据Pegasystems公司案例之一，他们帮助CSAA保险重建他们的客户互动过程与他们的保险代理人，这改变了它从一个完全交易经验，以一个专注于客户的满意度，并与他们的产品参与其中。由于客户端公司有超过200万的AAA会员服务，他们需要通过改善与AAA代理交互的客户体验，以增加他们的客户群中的忠诚度。
通过与Pegasystems合作，CSAA能够从多个保险保单管理系统中获取数据，并为每个客户创建一个“单一视图”。将这些管理数据与客户的历史数据结合使用，CSAA可以跟踪每个客户的交互以监视满意度。案例研究表明，CSAA通过在与客户交谈之前让他们了解客户的详细情况，从而提高了他们整个网络推广团队的绩效。
“我们无法确认客户有多久了AAA级成员，现在我们可以。我们更有效地利用信息，以便我们能够提供完美的客户体验。”史蒂夫说Rowbury，CSAA保险集团的企业主。他声称，他的公司能够定义与CSAA完美的客户体验，并采用Pegasystems公司的解决方案实现与所有客户的。
Pegasystems声称，CSAA在大约6个月内就超过了最初的目标，但他们没有提供统计结果，显示客户生命周期价值出现了数字上的增长。
下面是解释Pegasystems公司软件如何给员工一个客户是如何浏览互联网有关问题的产品的信息的详细视图的视频。在视频中，该产品是从客户的银行促销信用卡。然而，这也可以，如果客户正在寻找为一体的度假临时保单这样使用：
客户终身价值是受到从客户到客户的变化，不考虑突发问题或改变客户的生活方式的属性。保险公司可能需要基于他们发现任何新的信息更新他们的客户档案和记录，因为这将有助于他们的软件的机器学习算法因子异常现象。
如果客户最近改变了职业道路，看到收入了前所未有的提高，这将是有益的，以创建关于在他们的客户档案数据点。客户可以买得起更好的保险单或姿势切换到另一家保险公司的风险。
标题图片来源：赫恩登卡尔＆CO。
