该保险工业正在利用各种各样的人工智能用于解决业务问题的应用程序，但可能是最通用的预测分析。聚合来自不同数据源的数据的能力商业智能允许保险行业的商业领袖告知跨部门的重要决策。
在本文中，我们将研究保险行业中预测分析软件的一些用例。
在Emerj，我们喜欢用真实世界的例子来讨论用例，特别关注那些声称成功地将AI软件提供给企业的案例研究。
因此，在本报告中，我们将通过四个供应商为保险企业提供预测分析。这些供应商提供具有价值主张的软件，如:
- Rapidminer为保险企业的数据科学团队提供了一个创新的平台机器学习模型的使用情况下，如客户流失预防和欺诈检测
- Alteryx和导提供软件以确保客户支出不会过高
- Cloudera的提供软件，可以防止保险公司的员工给客户提供不准确的报价，并检测欺诈行为
我们将从RapidMiner的机器学习模型构建平台开始分析保险领域的预测分析用例。
客户流失的预防
RapidMiner
RapidMiner提供一个同名软件，它声称帮助保险公司的数据科学团队创建和部署预防欺诈和流失的预测模型。
该公司发布的软件，作为保险公司寻求计客户的终生价值的预测分析解决方案。该软件似乎使用客户的历史交易数据，以纪念他们具有较高的终身价值，并能揭示该类型客户的营销方案。
该公司还声称该软件能识别欺诈保险索赔根据权利要求各种形式的数据表现出的欺诈行为。应当指出的是，这是来自于异常检测的AI-供电溶液不同。为防止欺诈预测分析会简单地用来检测从索赔数据确定培训不符。这种类型的软件会利用这些差异，提醒用户所检测到的行为可能是一个前兆欺诈。而异常检测将能够探测和标记出活动的实时欺诈而用户与交互或提交要求到在线或其它数字平台。
RapidMiner指出软件的机器学习模型需要对成千上万的客户的账户和数字记录保险索赔培训。客户账户中使用的理想的情况表明，对流失点的趋势或行为。权利要求书数据将包括两个欺诈和nonfraudulent权利要求中，与甚者被标记为这样。然后，数据科学家将暴露机器学习模型，这个数据，这将训练它辨别哪些数据点关联到客户流失，甚者的高风险。
然后软件就可以进行预测哪些客户最有可能终止与客户保险公司的关系?它还能够预测保险索赔是否具有欺诈性，并阻止其处理。
下面是来自RapidMiner的屏幕截图广泛的演示视频显示仪表盘创建一个预测模型:
RapidMiner不提供任何保险的情况下stuies，也没有列出任何重大的保险客户。他们，然而，在募集风险资本$ 36万，而NGP资本的Ascent Venture Partners公司，朗沃斯Venture Partners公司的支持。
Ingo Mierswa是创始人兼总裁的RapidMiner。他持有博士学位在计算机科学与统计从你多特蒙德大学。
优化索赔支出
Alteryx
Alteryx提供了一个同名的软件解决方案它声称可以帮助保险公司确保客户得到的赔偿不会超过他们的认股权证。该软件还可以用来评估当地市场的状况，以促进特许经营的增长。所有这些都是通过预测分析来实现的。
我们可以推断，软件的机器学习模型可能需要进行培训成千上万的保单和索赔，客户档案和数据的关于当地市场。
然后，数据科学家必须通过机器学习算法来运行这些数据。这将训练算法来确定与之相关的特定数据点针对特定种类的保险支出的典型支出。
然后软件就可以进行预测客户未来的保险索赔，有多少他们的支出可能对这些说法。因此，保险公司将不会高估了客户的支付，并支付他们比他们更需要。
下面这段5分钟的视频展示了数据科学家如何使用软件根据大量数据生成客户洞察:
Alteryx不提供任何案例研究报告保险公司的成功与软件，他们做了吗不过，他们并没有将任何大公司列为客户，而是筹集了1.63亿美元，并得到了Meritech Capital Partners和Insight Venture Partners的支持。
周杰伦Bourland是工程高级副总裁在Alteryx。他持有博士学位在应用数学从南卫理公会大学。在此之前,Bourland担任客户参与解决方案高级副总裁兼总经理在Pitney Bowes软件。
导
Guideware提供了软件应用程序被称为“索赔预测分析”和“盈利预测分析”。他们声称索赔软件可以提供帮助保险公司发现并改正不准确的支出，发现新的市场机会。
该公司表示，其预测分析应用程序的机器学习模型是经过培训的成千上万的索赔和客户数据。然后，数据科学家将把机器学习模型暴露给这些数据，训练它进行检测不正确的保险索赔。然后软件就可以进行预测某一保险索赔的适当赔付额与拟收取的赔付额之间存在差异。
导声称有帮助阿特拉斯金融更好地管理其人身伤害索赔成本。阿特拉斯金融一体化导的软件索赔数据数据库。根据案例研究，阿特拉斯金融看到身体伤害支付7-11％的下降和完善的客户服务更加快捷，准确的定居点。
导还列出了Hiscox英国，ENNIA，和Hays公司如一些他们过去的客户。
保罗莽是分析和数据服务总经理在导。他持有工业工程科学与工程硕士学位从斯坦福大学。他还拥有技术战略工商管理博士学位。在此之前,莽担任Analytics全球CEO在怡安保险。
为客户提供准确的报价
Cloudera的
Cloudera的提供了软件名为Cloudera的企业，它声称可以帮助保险公司为客户提供最准确的报价和发现欺诈行为。该公司发布的解决方案，能够从不同来源的处理大数据和数据。他们做到这一点与预测分析。
该公司指出，需要对成千上万的数字记录保险索赔进行训练该软件的机器学习模型。权利要求书数据将包括欺诈和nonfraudulent权利要求中，并且两个将被如此标记。
关于保险报价估算的数据也将用于培训软件，以发现不适当的报价金额。数据将由数据科学家通过软件的机器学习算法运行。这将训练算法将某些数据点与欺诈和保险费率的准确报价联系起来。
然后，该软件就能够进行预测在它被允许通过客户公司的系统处理之前的欺诈行为。此外，它将能够预测不准确的报价，以便保险经纪人报价更准确。
Cloudera的声称有帮助Markerstudy集团使用他们的软件来推动公司的发展。Markerstudy集团综合Cloudera的的软件现有的数据库，包括大数据的存储。根据该案例研究中，他们创造的报价，并确定使用Cloudera的软件更节省成本时，管理提供更好的服务竞争。案例研究指出，Markerstudy集团看到的120％，保单数量超过18个月同比增长。
Cloudera的声称有三家世界500强公司使用了他们的软件，但是没有一家提到他们的名字。然而，他们已经筹集了10亿美元的风险资本，并得到英特尔资本、Ignition Partners和Accel的支持。
Amr Awadallah是创始人兼首席技术官在Cloudera的。他持有博士学位在计算机工程从斯坦福大学。在此之前,阿瓦达拉担任产品智能工程副总裁在雅虎公司。
标题图片来源:SG Young投资
