在AI的帮助下大数据能够让保险公司做出更好的财务决策。数据科学可以帮助减少欺诈性索赔，增强风险管理，优化客户支持，预测未来事件，以及许多其他好处。从而让保险公司的利润更高，客户的保费更低。
在本文中，我们将探讨大数据可以帮助保险公司管理损失和保护客户的三种方式，以及为什么这对双方都如此有利。
检测保单欺诈
保险欺诈给保险公司造成了价值约340亿美元的收入损失。检测保险欺诈是困难的，因为彻底的调查可能非常耗时，并且会产生模糊的结果。通常，保险欺诈涉及故意损坏保险物品或分阶段事件以触发保险赔付。
保险公司在为客户定价保费时必须考虑这种收入损失，这导致保险范围的总体价格更高。不幸的是，就像在生活的许多方面一样，守法的公民最终会为少数不诚实的人的行为付出代价。
在某些情况下，保险费用使某些人根本无法购买保险。例如，在加拿大，只有33%有孩子的成年人报告拥有人寿保险单。在美国，人寿保险的拥有率更高，为52%，但这仍然只是美国的一半。
但现在，随着技术为保险公司提供避免欺诈性索赔赔钱的工具，人寿保险对每个人都可以负担得起。例如，大数据与人工智能相结合，可以创建合法保险索赔和被发现是欺诈性的索赔的虚拟目录。
通过使用算法，您可以检测欺诈性索赔与"危险信号"潜在欺诈性索赔之间的相似性，以便进一步调查。图像分析还可以查明照片是否被更改或时间戳是否以任何方式被更改。
此外，人工智能可以通过深入了解各种因素来检测客户索赔中的异常情况。例如，对于汽车保险公司，人工智能可以快速准确地分析报告的事故位置，车辆的位置，碰撞的速度以及事故发生的时间。他们还可以通过考虑其他数据来检测不一致，例如来自相关方的报告，伤害详细信息，车辆损坏，天气数据，医生笔记和处方，以及来自执法部门或汽车车身车间工作人员的笔记。
用于风险管理的预测性分析
过去，保险公司依靠广泛的数据进行风险评估。一个众所周知的事实是，年轻男性支付的保险费率高于年轻女性或老年男性。这是基于统计数据，这些统计数据显示，青少年，特别是那些男性，更有可能在驾驶时超过限速或从事危险行为。
将保费建立在性别等因素的基础上，由于歧视性而受到一些抵制。但是，预测分析的发展可以通过创建为个人定制的保险费率来帮助消除此问题。
例如，汽车保险公司Progressive的Snapshot设备可以连接到客户的汽车，以提供有关驾驶员的个人数据。速度、短停次数以及平均行驶时间和行驶距离等数据可用于为单个驾驶员创建更准确的风险评估。
然而，使用大数据来评估个人的生活方式和习惯会给消费者带来合法的数据隐私问题。想要使用远程信息处理设备（如 Snapshot）的保险公司在收集、存储和利用用户数据时必须注意保护客户数据隐私。根据保险公司运营所在的国家/地区甚至州，数据泄露或客户数据泄露可能导致法律诉讼或巨额罚款。
健康保险中的大数据
大数据可能是健康保险场景中最有用的，因为各种不同的因素都会影响患者的健康问题风险。例如，在美国关于健康保险费的联邦立法"平价医疗法案"中，健康保险公司可以向吸烟者收取比其他患者高出50%的保费。这是基于统计数据，这些统计数据表明，由于烟草烟雾对肺部造成的损害，吸烟者更有可能需要广泛的治疗。
健康保险公司现在可以通过许多其他方法收集敏感的健康数据，例如智能手表（如FitBit）或手机上的健康应用程序。他们还可以在支付索赔或检测潜在欺诈行为时考虑客户的在线行为。例如，如果一位客户报告说，在某一天，他在社交媒体上也非常活跃，这可能会导致进一步询问的危险信号。
一群前NBA球员最近透露，实施健康保险欺诈是多么容易，累积了390万美元的虚假索赔，其中250万美元被支付。该组织的计划是在比佛利山庄提出索赔时发现的，当时他正在台湾打电视篮球。数字旅行行程，电子邮件通信和公开可用的盒子分数帮助检察官在法庭上证明了欺诈行为。
结论
政府和公司收集的有关个人的数据量引起了许多人的关注。然而，当大数据和人工智能处于良好的状态并用于有益的目的时，它们可以增加保险公司的利润并降低客户的保费。
通过利用人工智能的力量来解释大量数据，保险公司可以更准确地查明欺诈行为。他们还可以使用这些信息进行预测分析，以帮助准确评估风险水平。这一切都产生了一个真正适合您生活方式的保险计划，为您的良好行为提供奖励，并确保您为未来可能给您带来的任何生活提供保障 - 正如AI所预测的那样。
