⑴ 數據挖掘在保險業中的應用
目前擻據挖掘的應用領域包括以下八個方面：
金融、醫療保健、市場業、零售業、製造業、、工程和科學、保險業
在選擇一種數據挖掘技術的時候，應根據問題的特點來決定採用哪種數據挖掘形式比較合適。應選擇符合數據模型的演算法，確定合適的模型和參數，只有選擇好正確的數據挖掘工具，才能真正發揮數據挖掘的作用。
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⑵ 數據挖掘的未來
數據挖掘是前些年比較火的方向 是從國外傳進來了 現在在國外已經過了火候 （畢竟 他創造的經濟價值不是很高 都這么多年了 每次說到數據挖掘 能想到的例子 也就是「啤酒和尿布」 而且這是至今唯一一個比較成功的案例） 但是國內的話還是有很多人在研究 我們老師的說法是：數據挖掘的研究需要大量實例，西方人對此不是很感興趣。
數據挖掘和機器學習 人工智慧都有關系 但是人工智慧在計算機領域遇到了較大的發展瓶頸。學科未來的話 肯定是有的 但相比於以前來講 不是很熱門了
⑶ 綜述數據挖掘的應用及發展趨勢
你的論文題?有字數要求么?
數據挖掘(Data Mining)自1995年在KDD(Knowledge Discover in Database)國際學術會議上由Usama Fayyad首次提出後, 已成為當下最流行的詞語之一. 不僅是因為其炫麗的技術, 它給商業社會帶來了無限的影響，尤其是在如銀行、電信、保險、交通、零售（如超級市場）等商業領域。數據挖掘所能解決的典型商業問題包括：資料庫營銷（Database Marketing）、客戶群體劃分（Customer Segmentation & Classification）、背景分析（Profile Analysis）、交叉銷售（Cross-selling）等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等。
至於發展趨勢嘛，目前IBM打出了"智慧地球"的戰略，其本質就是數據分析與數據挖掘。為了實現戰略目標，IBM在近幾年經濟蕭條期間通過大量的收購並購來構築自己的軟體和服務競爭力：2007年50億刀收購cognos構築自己的在線聯機分析能力；2009年12億刀收購統計分析軟體SPSS（也就是數據挖掘軟體）；2010年17億刀收購數據倉庫集成平台Netezza；通過觀察IBM，對該行業的發展趨勢可見一斑，而數據挖掘作為數據的「終極」應用，也將會成為未來行業的新寵
另外，華爾街的金融學家基本都是數據挖掘的好手（數據挖掘的原理就是數理統計分析）
如果想了解更多，可以參考韓家煒的《數據挖掘概念與技術》吧，這個比較權威。
⑷ 未來保險人工智慧趨勢
他是一把雙刃劍
大數據、人工智慧對保險行業有著深刻影響。從理賠角度來說，尤其在車險方面，基於大數據的人工智慧，對於理賠的欺詐這方面做得非常好。人工很難界定或者很難去推理的一些數據之間的邏輯關系，數據都能比較好的替保險公司減少損失。所以，人工智慧確實在理賠檢測方面，在提高理賠人員的技能方面，有很大的幫助。
但是對理賠人員，只是對後台一些從事文面工作，或者重復性比較高的人員會有沖擊，對前台直接參與理賠、查勘的人員，應該是沒有太大的影響。按照人工智慧的趨勢，是可以優化理賠管理，同時可以減少理賠時間的。比如說以前可能要兩三天，現在基本上一天甚至一個小時就能完成，可以提高理賠效率；也可以修訂和審核一些規則，這樣的話使理賠的程序更加優化，更加便捷。
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