⑴ 数据挖掘在保险业中的应用
目前擞据挖掘的应用领域包括以下八个方面：
金融、医疗保健、市场业、零售业、制造业、、工程和科学、保险业
在选择一种数据挖掘技术的时候，应根据问题的特点来决定采用哪种数据挖掘形式比较合适。应选择符合数据模型的算法，确定合适的模型和参数，只有选择好正确的数据挖掘工具，才能真正发挥数据挖掘的作用。
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⑵ 数据挖掘的未来
数据挖掘是前些年比较火的方向 是从国外传进来了 现在在国外已经过了火候 （毕竟 他创造的经济价值不是很高 都这么多年了 每次说到数据挖掘 能想到的例子 也就是“啤酒和尿布” 而且这是至今唯一一个比较成功的案例） 但是国内的话还是有很多人在研究 我们老师的说法是：数据挖掘的研究需要大量实例，西方人对此不是很感兴趣。
数据挖掘和机器学习 人工智能都有关系 但是人工智能在计算机领域遇到了较大的发展瓶颈。学科未来的话 肯定是有的 但相比于以前来讲 不是很热门了
⑶ 综述数据挖掘的应用及发展趋势
你的论文题?有字数要求么?
数据挖掘(Data Mining)自1995年在KDD(Knowledge Discover in Database)国际学术会议上由Usama Fayyad首次提出后, 已成为当下最流行的词语之一. 不仅是因为其炫丽的技术, 它给商业社会带来了无限的影响，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Customer Segmentation & Classification）、背景分析（Profile Analysis）、交叉销售（Cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等。
至于发展趋势嘛，目前IBM打出了"智慧地球"的战略，其本质就是数据分析与数据挖掘。为了实现战略目标，IBM在近几年经济萧条期间通过大量的收购并购来构筑自己的软件和服务竞争力：2007年50亿刀收购cognos构筑自己的在线联机分析能力；2009年12亿刀收购统计分析软件SPSS（也就是数据挖掘软件）；2010年17亿刀收购数据仓库集成平台Netezza；通过观察IBM，对该行业的发展趋势可见一斑，而数据挖掘作为数据的“终极”应用，也将会成为未来行业的新宠
另外，华尔街的金融学家基本都是数据挖掘的好手（数据挖掘的原理就是数理统计分析）
如果想了解更多，可以参考韩家炜的《数据挖掘概念与技术》吧，这个比较权威。
⑷ 未来保险人工智能趋势
他是一把双刃剑
大数据、人工智能对保险行业有着深刻影响。从理赔角度来说，尤其在车险方面，基于大数据的人工智能，对于理赔的欺诈这方面做得非常好。人工很难界定或者很难去推理的一些数据之间的逻辑关系，数据都能比较好的替保险公司减少损失。所以，人工智能确实在理赔检测方面，在提高理赔人员的技能方面，有很大的帮助。
但是对理赔人员，只是对后台一些从事文面工作，或者重复性比较高的人员会有冲击，对前台直接参与理赔、查勘的人员，应该是没有太大的影响。按照人工智能的趋势，是可以优化理赔管理，同时可以减少理赔时间的。比如说以前可能要两三天，现在基本上一天甚至一个小时就能完成，可以提高理赔效率；也可以修订和审核一些规则，这样的话使理赔的程序更加优化，更加便捷。
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