保險舞弊大數據

❶ 每個家長速看！每年約有46.34%的14歲以下的兒童在家裡意外受傷......

2020年，中國兒童傷害的死亡率是11.4/10萬，這意味著每年大約有4萬名兒童因為意外而離開人世。根據《中國青少年兒童傷害現狀報告》顯示，約有46.34%的14歲以下的兒童是在家裡受到意外傷害的，原因是摔傷、電擊、燙傷和跌落等。除此之外，交通事故是兒童第一位傷害的死因，每年大約有2.2萬名未成年人因為道路交通事故致使傷殘或者死亡。
除了意外傷害，孩子疾病的發生也是牽動著每個家庭。根據國家兒童醫學中心、國家兒童腫瘤監測中心發布的《國家兒童腫瘤監測年報》顯示，在所有腫瘤患兒的出院人次中，兒童患白血病的病例是最多的，其次是骨腫瘤、淋巴瘤、腦瘤以及其他惡性腫瘤等等。
兒童因為意外傷害、疾病死亡、殘疾，已經影響著每一個家庭的幸福，而因為這些因為不幸帶來的傷害，也有不少家長提前為孩子配置保障。誠然，父目對孩子的愛是無限量的，都想在能力范圍內給他們一切最好的。除了日常的精心照料與呵護，父母們最擔心就是在孩子身上發生一些不好的事情，倒是寧願發生在自己身上。尤其是在疾病面前，孩子是多麼的脆弱無助，父母們是多麼心疼，因此，不少父母想給自己的心頭肉上多點保障。根據《兒童保險大數據報告》顯示,不少家長為0-6歲的孩子投保了住院醫療險，佔比為93.1%；而在6-14歲階段的孩子，不少家長配置了意外險。但在實際操作時，他們其實是不知道應該怎麼去選擇適合孩子的保障，而是只買了貴的給孩子。今天，就和大家聊聊，給少兒配置保險的那些事兒，看完這一篇，相信會對如何給孩子配置保險有著更多全面、清晰的理解。

❷ 大數據有多厲害，居然無緣無故被保險公司拒保了，怎麼辦

只能換個保險公司來投保了！

1.不同的保險公司核保的尺度不一樣，一家保險公司拒保了不代表別的公司也拒保。

2.不同的保險公司的 科技 水平也不一樣，有些沒有大數據校驗，那也可以正常承保。

大數據拒保至少說明了幾個問題：

1.別想著騙保險公司，現在沒有隱私可言，投保的時候做好如實告知。

2.保險公司騙人的說法有待商榷，如果是騙子還挑人嗎？

3.大數據以後可能會讓投保、理賠更方便。

哪家保險公司？目前人身險拒保主要有四種情況：

1、年齡太大或太小，不符合投保規則；

2、職業類別屬於高風險，不符合承保規則；

3、身體不好，有相關疾病住院記錄，不符合承保規則；

4、各種投訴、騙保、退保、鬧事，已經上保險行業黑名單。

保險公司沒有無緣無故拒保的，也沒有無緣無故拒賠的。

大數據是把人性可能改變的地方給數字化了，這樣更精準！

如果被保險公司據保，自己又沒用，哪么要查看自己的社保卡是否借給別人用了，因為根據規則，不管是誰用的卡，都會記到你身上，就相當於你自己生病住院了，所以保險公司才不會續保！

另外就是看看名字信息是不是有重復的，這個概率雖然小，但有可能同名同姓的，讓保險公司搞錯了！

最後真想買，去找個小保險公司（或保險經濟、中介公司）試試，說不定會給你過，但也要注意未來如果保險公司認為你沒有如實告知，也會拒賠的！

保險公司是營業性的商業公司。

每年的推廣營銷都快付到成本一半的錢了。

人家拒保，你會無緣無故嗎？

要麼你騙過保

要麼你有其他不正常的數據，好好的別人會不賣給你商品嗎？

是，現在一些保險公司和大數據合作，會根據大數據提供的關於這個人的作息習慣、搜索記錄等做為核保是否能夠通過的考慮因素。

不知題主知道因為什麼原因被拒保嗎？

❸ 保險行業大數據應用

5月27日，由《中國保險報》主辦的「保險業大數據應用系列沙龍」第二期活動在廣州舉行。與會人士針對保險業如何應用大數據「洞察客戶」的主題進行探討。
近年來，保險業大數據應用已經深入到各個業務條線，在利用大數據洞察客戶方面，各家保險機構都有不同程度的探索。不過，在具體的探索實踐中，行業也存在痛點。例如如何挖掘客戶、挖潛客戶，乃至令客戶資源在公司內部的各個業務條線得到共享。
沙龍環節
亞太財險互聯網產品總監萬鵬
中小保險公司更加應該應用關注大數據的使用
我個人認為，現在保險業圍繞著數據方面存在的幾個誤區。例如，香港地區700萬人的一個城市，現在財產保險公司是110家，咱們大陸不到80家。那麼多的大陸人去買香港保險，因為是產品有特色，為什麼產品有特色，是對數據進行了分析以後，精準地進行了相應的營銷，或者是一個推廣。那麼我個人認為互聯網從保險公司的角度，應該真正地體現價值，就是從茫茫的人海中篩選出來你想要的客戶，然後給他適合他需要的產品，這個產品不一定是便宜的。
在我們保險公司可能還沒想明白，或者是准備行動的時候，跟我們相關關聯密切的保險中介已經是有相當一批在積極地行動之中，包括數據應用，包括手機移動端的APP的完善，包括小閉環的生態圈，網上商城，積分兌換，發紅包等等，比很多保險公司玩得還嗨，這個希望引起或者倒逼我們保險公司的人要想得出來。
最後的落腳點，就是解決之道，保險業的解決之道是什麼？我認為，就像我正在做的一件事情叫做搭建數據共享聯盟，而且在現在時代下，我認為中小保險公司更加應該關注大數據的使用。

擴展閱讀：【保險】怎麼買，哪個好，手把手教你避開保險的這些"坑"

❹ 保險大數法則的介紹

投保人通過繳納保費，將個人或家庭面臨的風險轉移給保險公司，當投保人或被保險人遭受損失時，保險公司提供相應的經濟補償。通過多數人繳納保費來補償少數人在未來不確定時間內發生的損失，是一種風險共擔的方式。

保險公司將保費用於投資，為被保險人提供一個共同基金，這個基金必須足以覆蓋被保險人所遭受的損失，也就是說這個基金必須有足夠的資金用於賠付保險期間內所發生的所有賠付金額。因此保險公司需要通過科學的方法即大數法則，較為准確地預測風險群體發生損失的概率，以保持公司的運營穩定。

一、什麼是大數法則？

大數法則，又叫大數定律，是一種描述當試驗次數很大時所呈現的概率性質的定律。在隨機事件的大量重復出現中，往往呈現幾乎必然的規律，這個規律就是大數定律。通俗地說講就是，在試驗不變的條件下，重復試驗多次，隨機事件的頻率近似於它的概率。

大數法則的經典例子就是拋硬幣，如果你拋一次硬幣，硬幣落地時正面和反面朝上的概率各50%，即1:1，如果拋兩次則很難得到同樣的結果，拋10次依然不能確保得到正面與反面朝上次數相當的結果。但是，當你不斷地拋，拋個上千次，甚至上萬次，我們會發現，正面或者反面向上的次數都會接近一半，拋擲硬幣的次數越多，就越可能出現正面和反面朝上的比例接近相等的結果，類似的還有擲篩子等。

保險的大數法則也稱為風險大量原則、大數定律、平均法則，是人們在長期的實踐中發現，在隨機現象的大量重復中往往出現幾乎必然的規律。

二、大數法則在保險中的應用

可保風險需滿足一系列條件，其中兩個條件就是損失是可測定的以及大量有同質風險的保險標的。

損失的測定就是依靠大數法則和概率統計估測出來的：通過對保險集合中的的大量風險單位進行觀察，估測出損失發生的概率；隨著保險集合中的風險單位數量增多，對損失發生的估測就可能更精確，就可能確定出更合理的保費。

保險公司通過搜集眾多個人的特定信息，以確定這些人的損失模式。例如：一直以來，壽險公司會按性別記錄已死亡的被保險人人數，以及他們死亡時的年齡。保險公司也會通過查閱相關的普通人口記錄，記錄普通人群中不同性別的人死亡的年齡。利用這些統計記錄，保險公司就能編制生命表，即列示一個大規模人群中每一年齡可能死亡的人數的表格。生命表列示了死亡率，它是特定人群在特定時間內的死亡發生率。保險公司還編制了一種類似的表格，被稱為發病率表，它按年齡列示了特定人群的發病率。通過應用准確的生命表和發病率表，保險公司就可以預測特定被保險人群體的可能損失率。保險公司利用這些預測的損失率來釐定足以支付索賠金額的保險費率。

三、大數據時代的大數法則

隨著近幾年大數據、物聯網以及人工智慧等新技術的興起，精準識別風險的手段越發多元，風險出現的可預測性也越來越高。甚至業內出現了一種觀點，認為「大數法則」失效了。那麼，保險的「大數法則」與精準識別風險之間存在矛盾嗎？如何平衡精準定價和損失共擔之間的關系？

業內認為「大數法則」重要性逐漸降低的原因，主要體現在如下幾個方面：一是保險的定價公平遭遇挑戰，二是大數定律作為概率測算方法受到挑戰，三是個性化需求開始成為行業重要的發展模式和推動力。

但是，「大數法則」與精準定價事實上並不矛盾。

首先，精準確定個性化特徵，包括個體的風險，通常都需要巨大的成本。「大數法則」實則是為保險業測算客觀風險提供了一種手段，在大數據時代，保險業應在「大數法則」基礎上，結合新的技術尋求精準定價，開創個性化保險業務。

其次，目前的風險測算技術還不會精準到「大數法則」失效的地步，也就是說，尚不能將每個人的風險都測算出來，所以「大數法則」還是有效的。中國人民大學保險學系主任魏麗認為，能夠做到風險分級差別定價對於投保人將會更加公平，技術的進步無法改變風險存在的客觀性，精準識別風險、精準定價是為了更公平地損失分攤。

再次，科技進步拓展了保險機構的業務領域，也提升保險業在各類風險管理系統中的重要性。「科技快速進步的同時，精準識別風險的手段也促進了人們關於風險的認知、看到自我管理的不足或低效，從而增加保險需求。」中國社會科學院保險與經濟發展研究中心副主任王向楠認為，很多類型的事故目前已得到有效控制，但另一些類型的事故隨著社會生產生活方式的變化而逐漸凸顯出來，如網路安全事件、公共衛生事件、社會安全事件等。

❺ 互聯網保險包括哪些風險防範措施

一、互聯網保險創新的現狀
根據中國保險行業協會在2015年年初發布的《互聯網保險行業發展報告》顯示，針對經營互聯網保險業務的公司分類，人身險公司有44家，財產險公司有16家，總體佔全行業133家產壽險公司的45%。包括中國人保財險、泰康人壽、平安人壽、太平洋保險、天安財險等在內的多家險企已率先在線上跑馬圈地，中國保險公司與互聯網的深度融合已全面到來。
首先在監管層面，上個月，醞釀已久的《互聯網保險業務監管暫行辦法》終於由中國保監會發布，這標志著中國互聯網保險業務基礎監管規范的形成。《辦法》以鼓勵創新、防範風險和保護消費者權益為基本思路，從經營條件、經營區域、信息披露、監督管理等方面明確了互聯網保險業務經營的基本規則；規定了互聯網保險業務的銷售、承保、理賠、退保、投訴處理及客戶服務等保險經營行為應由保險機構管理負責；強化了經營主體履行信息披露和告知義務的內容和方式，著力解決互聯網自主交易中可能存在的信息不透明、信息不對稱等問題，以最大限度保護消費者的知情權和選擇權。
其次在保險主體方面，早在2013年，中國人保就推出「掌上人保」，並號稱是指尖上的保險；去年，以「理賠簡單，就在天安」為口號的天安財險「車易賠」APP在全國上線；隨後，「中國太保」「大地通保」、「泰康在線」等保險在線服務平台如雨後春筍般出現，可見，拼服務、拼體驗已經成為各家保險主體競爭的主要方向。同時，各家保險公司在立足保險本身的同時，從渠道上也不斷向外圍延伸，分別與P2P平台、信用保證機構等開展不同程度的合作。以下是中國保險行業協會從服務創新、技術創新、渠道創新等三個方面對2014年60家提供互聯網服務的產、壽險公司進行評價後的前15名榜單：
二、互聯網保險創新背後的風險
應該說基於提升客戶體驗的互聯網保險創新，方向是對的。互聯網保險作為一個新興的領域，發展空間巨大，但同時互聯網保險創新也帶來一系列風險和問題。從目前已經暴露的風險來看，主要包括保險產品創新異位、消費者投訴急劇增加、消費者道德風險敞口擴大、風險評估和控制不到位等。
（一）保險產品創新異位
自2013年底由「三馬」投資的眾安在線成立以來，帶動了中國各大保險主體在保險產品上的創新熱潮。盜刷險、高溫險、退貨險、喝麻險、世界盃足球流氓險等創新險種不斷涌現，壽險公司也相繼推出求關愛、愛升級、救生圈等所謂的基於微信平台的「扔撈」產品，名字一個比一個花哨，其中，不乏一些險種初具規模，但更多的是為創新而創新。如世界盃足球流氓險從頭到尾就沒賣出幾份，導致本來就比較便宜的3元/份，到後期直接降價到1分錢/份，變成了一個十足的噱頭。更有甚者，開發出霧霾險、賞月險、搖號險等，嚴重脫離保險的本質。
（二）消費者投訴急劇增加
據保監會近日公布的《關於2015年上半年保險消費者投訴情況的通報》顯示，2015年上半年，中國保監會12378投訴維權熱線全國轉人工呼入總量157544件，同比上升40.24%。而其中，捆綁銷售互聯網產品的投訴占據一定比例，究其原因，很多保險主體互聯網保險業務發展迅速，但管理和服務能力嚴重不足，片面注重銷售前端網路化，後台運營管理卻仍是傳統思維，前端和後台不配套，買時容易退時難，從而導致消費者投訴。
（三）消費者道德風險敞口擴大
目前，各家保險主體在理賠服務上基本上都推出了簡易賠付，即保險公司對於一定金額以下（2000-10000元不等）的保險事故實行簡易賠付，消費者通過保險公司自己推出的APP平台，或拍照、或視頻，將事故現場信息傳輸到保險公司後台，保險公司審核確認後立刻賠付，全程一般在5分鍾左右時間完成。應該說這種做法極大地簡化了理賠程序，縮短了理賠時間，方便了消費者。但是，客觀地講，我們也不得不面對當下國內的基本現狀，國民的平均道德水準有待提高，修理廠、4S店有組織地批量造假，保險欺詐層出不窮，這些無疑都將保險公司的風險敞口無限擴大。
（四）風險評估和管理不到位
保險從本質上是風險轉移的安排，應該有可量化的數據支撐，目前，很多產品的創新，缺少基本的費率釐定、成本測算等程序。同時，保險講究的是大數法則，如果一款產品不能具備一定規模，賠付水平就會極不穩定，風險管理也就無從談起。
三、互聯網保險創新的風險管理
（一）保險產品創新：回歸本質
保險，在法律和經濟學意義上，是一種風險管理方式。因此，保險產品創新的基本原則和底線是創新的產品具有風險管理的可能性，即通過經驗的積累和有效的管理措施能夠降低保險標的風險。這也就是一般情況下地震、颶風等不可抗力不列入保險范圍的根本原因，因為到目前為止，人類還無法通過自身的行為影響上述事件的發生。反觀現在的保險產品創新，霧霾險也好，賞月險也罷，甚至是高溫險，基本上都突破了上述這一基本原則。
之所以會出現現在這種情況，我想主要有兩個方面原因，一是保險本身，在目前的保險市場上，規模產品的同質性非常嚴重，基本相同的條款，基本相同的費率，基本相同的服務，在這種情況下，產品創新的目標已經不再是客戶的「需求」，而是客戶的「眼球」。記得若干年前，有一個保險公司開發了一個險種叫「酒駕險」，從始至終沒賣出一份保單，但公司從上到下都非常開心，因為這個產品在當時引起了包括新聞媒體、監管部門、同業公司以及消費者的極大關注，很好地提高了公司的知名度。二是與目前整個社會的大環境有關，當下，從集體到個體，在物質和經濟的指揮下，每一個社會組織和細胞都在極力獲取盡量多的資源，而忽視了資源本身的效用和價值。正像有一句話所說，走著，走著，忘記了出發的目的。
（二）保險風險管理：大數據為器
1.大數據在費率釐定中的應用。保單的費率設定是保險公司風險管理的源頭，也是一項非常重要的工作，主要目的是使設定的費率對應於投保人的風險等級，風險越小，費率越低，盡量做到公平。確定費率較為關鍵的問題就是找出「影響賠付支出的風險因素或變數」，其實生命表就是「影響賠付支出的風險因素或變數」之一年齡的一個分類。再如，在車險定價中城市交通的擁擠程度、駕駛員的年齡、駕齡、性別、汽車的新舊程度等都可能是「影響賠付支出的風險因素或變數」，而這些因素或變數就是可以通過大量數據分析和處理來確定。
2.大數據在風險評估中的應用。在大數據時代，風險評估已經不僅僅局限於公司的歷史數據、行業的歷史數據，無論是風險特徵的描述還是數據資源的獲取都更加便利。首先在占據財產險市場70%以上份額的車險領域，保險公司可以獲取三個層級數據來支撐風險評估，第一層級是核心層，包括公司和行業數據，第二層級是緊密層，包括車型、汽車零整比、二手車等數據；第三層級是外圍移動層，包括利用車載感測設備收集駕駛員行為數據等。同時，對於保險公司的精算師來講，更多、更廣的數據獲取，可以更精確地識別個體對象的潛在風險，建立更加有效的數據模型，不斷改善和提高精算的精準程度，以幫助判斷和評估風險以及風險准備金。
3.大數據在反理賠欺詐中的應用。在確保數據資源的情況下，通過完整的、多樣化的數據（數據包括但不限於公司內部保單及理賠歷史記錄、行業數據、徵信記錄、公共社交網路數據、犯罪記錄等），輔之以有效的演算法和模型，來識別理賠中可能的欺詐模式、理賠人潛在的欺詐行為以及可能存在的欺詐鏈條，應該是未來反理賠欺詐的主要方向。而對於整個中國保險行業來講，盡快建立起一套行業級的保險數據信息平台，是反理賠欺詐的關鍵。目前，上海、江蘇等省市已經實現理賠信息數據共享，在這些地區反理賠欺詐行為的成效明顯提高。
4.大數據在保險行業風險管理中應用之核心—數據整合。目前保險公司的數據有行業平台的同業數據、前端客戶APP導入（或現場出單）數據，中端中介、渠道、理賠、呼叫數據，後端財務收付數據，另外，還有定價系統的汽車零配件數據、人事系統的人員數據、稽核審計風控系統的風控數據等，種類繁多和龐雜，因此，急需建立大數據平台進行數據整合，統一數據存儲和傳遞標准，並將不同系統進行數據打通，再根據不同需要進行數據挖掘。
（三）保險風險控制：新技術應用
未來，新技術、新設備的應用將成為保險行業風險控制的主要途徑。在承保環節，基於大數據基礎的數據分析技術將在第一時間立體呈現保險標的各項數據和特徵，為承保決策和政策提供第一手資料，從源頭控制風險。在理賠環節，新技術、新設備同樣將被廣泛應用。在車輛保險領域，通過裝載在車上的無線電子設備，運用通訊網路，實現對車輛、道路以及行車駕駛員進行靜、動態信息提取和行為記錄，從而監督行車駕駛員人的行為風險和道德風險，並進行出險前預防、出險中響應和出險後處理，從而使保險事故管理變被動為主動，降低理賠成本。在人壽保險領域，利用能夠實時監控人體健康情況的可穿戴設備，來獲取和細分不同群體、不同年齡的人體健康和生死概率，並適時向客戶提供飲食、健身等方面的建議，從而降低投保人的醫療費用。在家庭財產險領域，通過智能家居系統對住宅進行遠程監控並及時發現和緩解風險，當家中發生煤氣泄漏或水管爆裂，可自動關掉閥門，從而減輕損失等。
任何事物的發展，都要有與之相對應的配套管理措施，互聯網保險創新也不例外。今後相當長一段時間，互聯網保險創新都將在路上，基於互聯網保險創新的風險管理也必將亦步亦趨，緊緊跟隨。

❻ 大數據在保險中的實時應用

大數據在保險中的實時應用
幾十年來，保險業一直在努力處理交易和風險管理方面的數據。電信與數據融合的前沿趨勢讓保險公司對客戶行為有了新的認知，而這被稱之為「大數據」。數據具有廣泛性、多樣性的特點，特別是能將傳統的關系型資料庫管理技術推向極致，並且讓人們越來越關注數據管理的新方法。大數據、分析和數據管理齊頭並進；美國1.1萬億美元保險市場的各家公司正在爭先恐後地開展自己的數據分析實踐。
大數據的實時應用案例
大數據技術可以使公司評估非結構化數據由不可行變為可行。這里將介紹一些大數據技術在保險領域的應用案例。
欺詐識別
大數據已經幫助保險人做出了改變。而今他們超越了以索賠為中心和以人為中心的演算法欺詐檢測技術。這些技術側重於分析索賠方、保險供應方和其他的信息來源（例如，同一個被保險人提交了多少份類似的索賠請求），並擴展到防火牆之外的數據源，以便基於外部信息分析（例如隊列分析 - 使用一個人的社交圈子來分析相關個體之間的類似行為），這里考慮到的是一群互相聯系的人而不僅僅是一個人。

在美國，每年健康保險欺詐給保險業帶來大約700億到2600億美元的損失；歐盟也有300億到1000億美元的損失。
欺詐檢測和預防主要通過兩種方法實現：
基於實時數據分析的欺詐審計規則（基於歷史數據的傳統類型）
欺詐預測記分卡（基於實時數據的新類型）
客戶關系管理(CRM)
所有的非結構化數據都可以提供給所有的保險公司，這可以成為「大數據分析」方法的基礎。一些非結構化數據源包括:
客戶線上文檔
如果這些文檔可以被輕松搜索到並且能匯集到企業的數據管理平台，那麼保險公司就可以獲得關於客戶的大量信息，包括對非標准、非結構化的生命健康的醫療報告信息，以及再保險和大型商業財產保險部門的信息。
客戶關懷通話記錄
這些內容包含了客戶來電自由形式的代表性評論，這些評論可以用來進行市場情緒調研，有助於形成策略和付諸實踐，以提高客戶的保留率，減少客戶流失。
點擊流數據
由面向客戶的網站生成，可以分析這些數據，以發現顯示客戶傾向的瀏覽模式，尤其是當與呼叫中心記錄相關的時候，找出那些客戶在網路交互後立即呼叫的例子。

索賠管理
大數據也與索賠管理息息相關：運營商希望在索賠流程期間保存好圖像、視頻和文本標記(例如，來自警察檢查員或拖車司機的汽車保險索賠的文本標記)。結合投保人和受益人幾個實體(受益人、投保人、保險人)的匯總信息對非結構化數據的大數據分析變得尤為重要。
承保
在再保險和大型商業保險部門，大量的支持信息會作為信息提交的一部分(例如，損失歷史、財產計劃、車輛調度和董事的詳細信息)。
大數據技術使保險公司能夠快速地存儲和訪問任何數據，以便他們能夠通過分析來突出異常、某種模式和部分重點——這是人工閱讀文檔時代非常困難的事情。自動化數據管理的能力，以及記錄支持文檔的能力，使保險公司能夠創建風險和客戶檔案，這在整個公司中都是統一可審計的並且能夠提供豐富的分析資料。

❼ 保險大數據的挖掘中,使用什麼能夠分析索賠要求

可以採用社交媒體來分析索賠者是否有可能實施欺詐行為。使用預測建模有助於保險代理確定是否拒絕其索賠申請。
保險科技的第一個領域開始涉及大數據分析的是汽車保險。特別是長距離感測器用於跟蹤駕駛方式。這些微型設備記錄了數十種不同的參數。有了這樣的感測器系統，保險公司就可以最准確地評估風險，確定最有可能引發事故的駕駛員並精確計算保險費。