빅 데이터 분석을 사용하여 보험 산업의 궁극적 인 위험 예방 및 통제 실현

인터넷 시대, 특히 모바일 인터넷이 보편화되면서 빅데이터 수집은 더욱 편리하고 실현 가능해졌다. 빅데이터의 응용가치는 이미 모든 업종의 관심을 불러일으켰고, 심지어 빅데이터 자체도 이미 전문 업종이 되었다. 보험은 큰 수의 법칙에 근거한 상업 활동으로 큰 데이터를 사용하는 자연적인 경향이 있다. 저자는 위험 예방 및 통제의 비즈니스 관행을 중심으로 위험 예방 및 통제에 대한 대규모 데이터 분석의 적용에 대해 논의하고, 이점을 분석하고, 한계를 지적하고, 산업 현황과 함께 대규모 데이터 분석을 위한 개발 제안을 제시합니다.

보험업계는 위험 통제의 새로운 도전에 직면해 있다.

위험 예방 및 통제는 보험 산업 발전의 영원한 주제이지만 경제 및 사회 발전에 따라 새로운 위험이 끊임없이 등장하고 악의적 인 사기가 지속적으로 새로워지며 보험 업계의 위험 예방 및 통제가 더욱 심각한 영향을 받고 있습니다. 구체적인 표현은 다음과 같다.

1. 업계 경쟁으로 보험과 청구 속도가 빨라져 보험과 청구 품질 저하에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 순수 이론의 관점과 가장 이상적인 관점에서 보험과 배상금은 보험회사에 대한 모든 역선택과 도덕적 위험을 차단할 수 있다. 그러나 지불하는 대가는 대량의 인력으로 각 보험과 배상 신청에 대해 대량의 세밀한 조사를 하는 것이다. 이것은 보험회사의 실제 운영에서는 불가능하다. 특히 업계의 경쟁이 갈수록 치열해지는 오늘날, 고객체험을 높이기 위해 보험회사의 보험 조건은 더욱 완화되고 보험 적용 속도가 빨라졌다. 심지어 핵보험, 신체검사, 빠른 배상까지 보험회사가 고객을 끌어들이는' 표준' 이 되었다. 회사는 서비스 속도를 높이기 위해 최선을 다하고 있으며, 핵보증부는 종종 고객과 영업부의 이중적 압력을 감당해야 한다. 이런 상황에서 보험회사의 보험료 수입은 크게 증가했지만 위험 영향은 크게 증가할 것이다. 회사 경영진의 실적 증가에 대한 기대는 어느 정도 고질적인 풍제어 의식을 희석시켰다.

2. 인터넷 보험의 발전은 객관적으로 위험통제의 난이도를 증가시켰다. 오늘날 인터넷 판매와 모바일 인터넷 판매는 보험회사의 중시를 받고 있다. 각종 보험 판매 사이트가 보험회사의 새로운 보험료 성장점이 되었다. 심지어 고객은 휴대폰 위챗 등 소프트웨어 단말기를 통해 보험 또는 청구 절차를 쉽게 완료할 수 있다. 이 경우, 자료의 진실성을 검증하는 것이 더 어렵고, 정보 비대칭이 더욱 두드러지고, 기회주의 사기 위험이 증가한다. 외지 사고의 증가는 청구 후속 작업에 대한 요구가 높아져 보험 서비스 프로세스의 연결 격차가 생기기 쉽다. 전통적인 보험 판매 과정에서 영업 사원이 고객과 얼굴을 맞대고 소통하는 것은 사실상 고객을 이해하는 과정이다. 하지만 인터넷 보험의 발전으로 이 과정이 사라졌다. 핵보험 부문은 천연 장벽을 잃었다. 이 모든 것이 위험 통제의 난이도를 증가시켰다.

보험 위험 예방 및 통제에서 빅 데이터 분석의 실제적 중요성

인터넷 기술의 발전은 전통적인 사고 하의 위험 방제에 큰 도전을 가져왔다. 그러나, 저자는 어떤 신기술의 진보도 양날의 검이라고 생각한다. 그리고 벨을 풀려면 벨을 매야 한다. 인터넷 기술로 인한' 번거로움' 은 반드시 인터넷 기술 자체가 규정한 것이다. 이 처방은 바로 대데이터 분석이다.

IBM 은 5 가지 특징, 즉 대용량 데이터, 고속, 다양성, 저가치 밀도 및 신뢰성을 묘사했습니다. 이러한 특징들은 실제로 큰 데이터가 위험방지의 의미에 대해 설명하고 있다.

1. 빅데이터 시대에, 보증은 빅데이터 분석을 통해 고객에 대한 체계적인 위험 검사를 조건부로 실시한다. 특히, 전통적인 감사 절차에서 보험 회사는 고객이 알려준 내용을 검토합니다. 위탁업자는 제한된 정보에서 위험점의 실마리를 발견해야 한다. 이 과정에서 위험 통제는 주로 고객의 성실성과 보증인의 업무 경험에 달려 있다. 그리고 대량의 보험 통지도 고객의 인내심에 도전했다. 많은 문제에 직면했을 때, 고객은 반감을 느끼거나, 고지사항을 꼼꼼히 기입하지 않거나, 아예 보험제품 구입을 포기할 가능성이 높다. 큰 데이터 조건 하에서 보험회사는 데이터베이스에서 고객에 대한 대량의 관련 정보를 얻을 수 있는 조건을 가지고 있다. 예를 들어, 고객의 의료 기록을 이해하면 고객의 건강 상태를 정확하게 추론할 수 있습니다. 고객의 과거 각 보험회사에 대한 보험 기록을 조회함으로써 보험 가입자가 중복 보험, 단기 대액 보험 등 고위험 행위가 있는지 등을 분석할 수 있다. 이것들은 모두 이전의 핵보증의 관리 사고를 깨고 핵보증 과정을 더욱 정확하게 할 것이다. 동시에 고객이 해야 할 보험 통지도 크게 줄었다. 허가보험회사가 관련 정보를 조회하기만 하면 곧 핵보험 결과를 얻을 수 있다.

2. 빅 데이터 시대에, 핵 보장은 더 쉽게 빅 데이터 분석을 통해 청구 사기 단서를 발견 하 고 위험 허점을 차단 합니다. 전통적인 청구 처리 과정에서 위험은 주로 청구인의 경험에 의해 식별되며, 청구 사기의 발생은 조사자의 자각 조사를 통해 차단된다. 이 경우, 인위적으로 보험 사고를 만들어 존재하지 않는 보험 사고를 거짓으로 보고하고 보험 사고 손실 금액을 과장할 수 있다. 큰 데이터 조건에서는 지역마다 보험사의 과거 청구 데이터, 심지어 보험사 간 청구 데이터도 하나의 수퍼데이터베이스로 통합될 수 있습니다. 모든 청구는 먼저 데이터베이스 검사를 통과할 수 있습니다.

3. 대데이터 분석 보조풍제어의 이론 연구는 어느 정도 축적되어 진일보한 응용을 위한 토대를 마련했다. 최근 몇 년 동안 빅데이터의 발전과 응용은 실무계의 관심을 불러일으켰을 뿐만 아니라 이론계의 더욱 세밀한 연구를 끌어들이고 어느 정도 성과를 거두었다. 예를 들어, 사기 분석 기술은 대규모 데이터 모델, 통계 기술 및 인공 지능을 보험 사기 방지 분야에 통합하는 응용 프로그램입니다. 현재 이 기술은 비교적 완전한 이론적 모델을 가지고 있으며, 감독 알고리즘과 감독되지 않은 알고리즘을 포함한 해당 알고리즘 시스템도 이미 구축되어 있습니다. 필자는 이러한 이론 연구가 보험 종사자들에게는 다소 난해하지만, 미래의 빅 데이터 분석, 심지어 인공지능까지 보험업계의 응용은 모두 이러한 이론 연구에 기반을 두고 있다고 생각한다.

빅 데이터 기술에 기반한 보험 위험 관리 개선

빅데이터 기술 자체의 발전 요구와 보험회사의 실제 운영 상황을 결합하다. 이 부분에서 필자는 빅데이터 시대 보험업 위험 통제의 보완에 대해 구체적인 건의를 할 것이다.

1. 데이터베이스 건설과 내부 데이터 자원 통합을 바탕으로 업계 전반의 대형 데이터 플랫폼을 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 여기서 논의한 빅 데이터 분석의 모든 장점은 보험회사가 대량의 가치 있는 데이터를 수집할 수 있다는 사실에 기반을 두고 있다. 이런 데이터 자원의 안배는 우선 회사 내부 자원의 안배이다. 특히 혼업경영을 하는 대형 금융그룹에게는 기존의 내부 데이터 자원을 통합하는 것은 이미 대단한 성과다. 회사가 정보를 즐기는 것은 필연적으로 어려운 일이다. 이를 위해서는 업계 협회와 규제 부문의 추진이 필요하며, 회사는 더 장기적인 시각으로 보험업계의 발전을 전망해야 한다.

2. 보험회사는 IT 기술 수준을 높이고 빅 데이터 분석의 기술력을 비축하기 위해 온갖 수단을 동원해야 한다. 빅 데이터 분석은 데이터베이스 기술에 대한 요구가 높아 기업 네트워크 시스템 및 데이터 컴퓨팅 기능에 어려움을 겪고 있습니다. 더 중요한 것은, 빅 데이터 자원을 더 개발하려면 전문적인 통계 분석 인재가 있어야 한다는 것이다. 기술 비축은 과거 운영 데이터 분석 등 간단한 데이터 개발이 아니라 과학적 체계다. 보험회사는 미리 기술 비축을 할 필요가 있다.

3. 빅 데이터 분석 과정에서 데이터 보안과 고객 정보의 기밀 관리에 각별한 주의를 기울여야 합니다. 빅 데이터는 인터넷과 마찬가지로 양날의 검이다. 보험회사는 이 보물을 잘 파내어 위험 예방 통제에 있어서 적은 노력으로 더 많은 일을 할 수 있다. 그러나 데이터 보안 유지의 중임도 짊어지고 있다. 보험회사는 대량의 개인 정보 데이터를 저장하는데, 일단 유출되면 결과는 상상도 할 수 없다. 데이터 유출로 인해 고객의 소송이 발생할 수 있습니다. 데이터 유출은 회사에 재앙을 가져올 수 있습니다. 법적으로 볼 때, 보험회사는 고객 정보를 인용하기 전에 법적 위험을 피하기 위해 고객 승인을 받아야 합니다. 동시에, 가능한 한 큰 데이터 분석에 의존하여 간단한 고객 정보를 통해 특정 유형의 비즈니스 위험을 추론합니다.

결론적으로, 위험통제는 보험회사의 꾸준한 경영의 중요한 일환이다. 빅 데이터 시대에 보험 업계는 새로운 기술 수단을 이용하여 위험 예방 및 통제를 극대화하고 회사와 업계의 발전에 가치를 창출할 수밖에 없습니다.