关于大数据在令人兴奋的“预测分析”领域的作用，有很多说法和文章。. 当然，这种兴奋是显而易见的. 那么，今天的大数据和预测分析领域有什么新东西呢? 今天，我们看到了在大数据方面的革命性进展，并产生了批判性的见解?
当我们思考这些重要问题的时候, 我想探讨一下我们Prime如何应对所谓的“下一波创新浪潮”. 尤其是在保险业, 如果它想通过更好的工具和应用在大数据和分析领域蓬勃发展的话, 他们将需要管理复杂和大规模的组织变革.
所以考虑保险业，更大的财产 & 意外伤害保险公司一直普遍采用分析，涵盖所有金融和风险管理领域以及大多数操作领域. 而只有大约一半的中型保险公司有类似的计划, 这种分析能力的缺乏在较小的P&C类保险公司将加强大型保险公司在其他领域已经享有的竞争优势.
此外, 甚至在承销过程中, 精算师对大数据集和定价政策的分析是非常重要的, 因此, 保险公司的持续存在和盈利能力不是新鲜事吗.
有什么新鲜事? 一个更广泛的范围
人口结构的变化如经济衰退, 更长寿, 新的竞争挑战促使保险业务发生了许多变化. 这些变化包括正在销售的产品类型, 这些产品是如何营销和宣传的, 如何评估风险, 以及如何发现欺诈行为. 然而, 今天，保险公司可用数据的数量和种类为增加收入提供了丰富的新机会, 控制成本, 对抗竞争威胁.
根据Willis Towers Watson最近进行的一项名为“预测模型调查”的调查, 在接下来的两年里，许多房地产 & 伤亡(P&C)保险公司将继续使用预测分析建模技术.
“保险公司还预计，他们的大数据使用将在许多业务功能上增长. 目前, 大数据在保险公司与定价相关的工作中最有用, 承销, 风险选择(42%).”
据估计，我们创建的容量为2.每天5万亿字节的数据. 这是 2,500,000,000,000,000,000 字节的数据! 这是惊人的!
在几个方面, 利用这些通过各种网络的实时大量数据, 对你的企业来说，这能成为长期的关键竞争优势吗.
Prime’s Mantra:切分获得洞察力
预测分析是大数据的推动者. Prime Insurance解决方案利用大数据和预测分析，通过使用统计技术来帮助开发一个模型，对未来的结果和场景发生的可能性进行预测. 这可以帮助确定决策的可能性，索赔在某些点, 这最终会帮助企业变得更有效率. 我们的顾问提供的一些独特的大数据技术和服务包括:
- 泛化
- 分类
- 描述
- 聚类
- 模式匹配
- 数据可视化
我们的保险解决方案还有助于提高保险公司的响应时间和性能. 保险商可以使用先进的工具和方法向自己和客户实时提供信息. 用我们的预测分析工具, 保险公司有很大的机会利用他们以前不知道的东西, 能带来新的收入来源的东西.
