保險數據分析平台作用

⑴ 大數據分析系統有什麼好處

現在網上的信息量十分巨大，僅依靠人工的方法難以應對網上海量信息的收集和處理，需要加強相關信息技術的研究，形成一套自動化的網路輿情分析系統，及時應對網路輿情，由被動防堵，化為主動梳理、引導。這樣的系統應該具備以下功能：
首先是輿情分析引擎。這是輿情分析系統的核心功能，包括：1、熱點話題、敏感話題識別，可以根據新聞出處權威度、評論數量、發言時間密集程度等參數，識別出給定時間段內的熱門話題。利用關鍵字布控和語義分析，識別敏感話題。2、傾向性分析，對於每個話題，對每個發信人發表的文章的觀點、傾向性進行分析與統計。3、主題跟蹤，分析新發表文章、貼子的話題是否與已有主題相同。4、自動摘要，對各類主題，各類傾向能夠形成自動摘要。5、趨勢分析，分析某個主題在不同的時間段內，人們所關注的程度。6、突發事件分析，對突發事件進行跨時間、跨空間綜合分析，獲知事件發生的全貌並預測事件發展的趨勢。7、報警系統，對突發事件、涉及內容安全的敏感話題及時發現並報警。8、統計報告，根據輿情分析引擎處理後的結果庫生成報告，用戶可通過瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點話題、傾向性進行查詢，並瀏覽信息的具體內容，提供決策支持。

其次是自動信息採集功能。現有的多瑞科信息採集技術主要是通過網路頁面之間的鏈接關系，從網上自動獲取頁面信息，並且隨著鏈接不斷向整個網路擴展。目前，一些搜索引擎使用這項技術對全球范圍內的網頁進行檢索。類似多瑞科輿情數據分析站系統輿情監控系統應能根據用戶信息需求，設定主題目標，使用人工參預和自動信息採集結合的方法完成信息收集任務。

第三是數據清理功能。對收集到的信息進行預處理，如格式轉換、數據清理，數據統計。對於新聞評論，需要濾除無關信息，保存新聞的標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等。對於論壇BBS，需要記錄帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等，最後形成格式化信息。條件允許時，可直接針對伺服器的資料庫進行操作。
好的輿情分析報告需要有以下特點：
一、熱點識別功能
根據新聞出處權威度、 評論數量、發言時間密集程度等參數，識別出給定時間段內的熱門話題。

二、主題跟蹤功能
實時熱點根據對熱點問題的信息來源、轉載量、轉載地址、地域分布、信息發布者等相關信息元素的跟蹤，進行傾向性與趁勢分析。

三、傾向性分析功能
根據信息的轉載量、評論的回言信息時間密集度，對信息的闡述的觀點、主旨進行傾向性分析。

四、趨勢分析功能
根據信息的時間、區域分布，轉載量與轉載網站類型等，對監控詞彙和時間、空間的分布關系進行階段性的分析。

五、信息自動摘要功能
根據監控系統自動抽取的能准確代表文章主題思想的智能摘要，以快速了解文章大意與核心內容，提高用戶信息利用效率。

六、預測報警功能
根據信息的語料庫與報警監控信息庫進行分析，以確保信息的輿論健康發展。

七、事件分析功能
根據對熱點信息的傾向分析、趁勢分析和整體分析，以監聽信息的突發性。

八、 統計報告功能
根據多瑞科輿情數據分析站系統輿情分析引擎處理後的結果庫生成報告，用戶可瀏覽信息的具體內容，做出最佳決策。

⑵ 公司業務數據分析有什麼意義呢呢

首先來說，數據分析最大、最直接的作用是生產了數據，這才是真正數據分析師自己做出來的成績。不需要花里胡哨的包裝，就像開車一定要看速度和轉速表一樣，根本不需要模型，不需要思維，不需要概念，就這么簡單。

第二點，優化運營管理流程。通過對經營數據分析，我們了解企業運營資源如何合理分配，流程哪裡需要優化。比如，通過對銷售額波動分析，我們確認是銷售單價的影響還是成交數量的變化。通過對庫存周轉率分析，我們可以推斷是采購流程有待完善還是備貨策略需要變更。

第三，創造更大的價值效益。通過月度或季度生產損耗或不良品的分析，找到降低物料的損耗系數，降低物料成本，創造更大的收益。通過SKU營收與利潤貢獻分析，確定哪些是暢銷品，哪些SKU是營收與利潤的貢獻的主體，哪些成品又是淘汰或迭代的范疇。

最後，發現了業務機會。通過分析流失用戶屬性，對用戶進行綜合評估，找出挽留價值高，挽留難度低的用戶群體，提升了用戶留存率。

⑶ 數據分析建模在保險行業中有哪些應用

數據分析在保險行業有著較大的應用前景，尤其是在產險方面，其在美國已經有了較 為成熟的應用。在國內保險業可以說是處於起步階段，這也是由國內保險行業的發展階段所決定的。其中最為公認的幾方面應用包括：1）確定費率 2）獲得新客戶 3）保留舊客戶 4）檢測詐騙索賠

⑷ 大數據分析平台有哪些作用

一、數據驅動事務

經過數據產品、數據發掘模型實現企業產品和運營的智能化，然後極大的進步企業的全體效能產出。最常見的應用領域有根據個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、根據模型演算法的風控反詐騙服務徵信服務等。

二、數據對外變現

經過對數據進行精心的包裝，對外供給數據服務，然後取得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己把握的大數據，供給風控查詢、驗證、反詐騙服務，供給導客、導流、精準營銷服務，供給數據開放渠道服務等。

三、數據輔助決議計劃

為企業供給根底的數據計算報表分析服務。分析師能夠容易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品司理能夠經過計算數據完善產品功用和改進用戶體驗，運營人員能夠經過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層能夠經過數據把握公司事務運營情況，然後進行一些戰略決議計劃。

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⑸ 保險大數據平台有哪些內容是什麼

以下內容由【軍寶老師】提供！
首先，關於保險行業的一些現狀、分析、和一些小小的數據，保銷集團有些東西可以參考。但是，保銷給到的數據，不會特別的詳細。
然後呢，在萬能的網路上邊一搜索，發現居然找不到更多關於保險行業非常詳細的數據，在保監局或者行業協會的網站上找不到更多詳細的數據……
確實如此！
但是，其實，
在各個城市的行業協會，都有非常非常詳細、准確的各種指標！
只不過，這些數據不可能任何人都可以收到、或者看到。
有些數據，是行業協會的會員單位就可以看到的，而有些數據是必須要某一層面以上的人才能夠看到的。
針對您再評論中的問題：
關於壽險、財險的數據，這個是有的。
關於各保險公司的份額，這個也是有的（這個，好像應該查到不會太難，雖然我沒有試過）。
關於車險的現狀——估計不同的解讀角度，會得到不同的評估。
關於您所列的第四項，對不起，我沒明白……

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⑹ 數據分析有什麼作用

數據分析師的在企業中的主要作用是支持與指導業務發展。基本合格的數據分析師支持業務發展，優秀的數據分析師指導業務發展。

數據分析師在不同類型、規模、發展階段的企業中，發揮的作用不一樣：
在企業發展初期，基本是沒有數據分析師的。一個原因是數據量少，不用過多分析就能發現問題；另一個原因是互聯網業務發展初期目標很明確，用戶量是關鍵，無論用什麼方法先把用戶搞來，然後才有數據分析。

在企業發展中期，即業務上升階段，這個時候需要大量的數據分析師，尤其是沒有數據產品建設的企業。這時，數據產品和數據分析的工作基本是數據分析師承擔的：定指標、做報表、可視化、分析和預測。

對數據產品建設的重視與否是影響企業發展速度和質量的重要因素。數據分析的最基礎職責是幫助企業看清現狀。看不清現狀的企業是談不上長遠發展的。

企業發展壯大以後，數據分析團隊搭建好了，基本上分工會更加明確一些。數據架構師、數據倉庫工程師、數據產品經理、數據分析師、數據挖掘、演算法工程師等共同構成穩健的數據團隊。

⑺ 保險行業裡面的數據分析做什麼一般需要一些什麼技能

數據分析術語叫：KPI
這個工作主要會用電子表格就行

綜合能力好也可以有很好的前途。

⑻ 保險大數據平台有哪些內容

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。

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"