
人工智能、大数据、物联网……与保险的未来遐想
大数据、物联网、区块链、基因工程、云计算、人工智能......一个个不断出现在我们生活中的新词,代表着一个个高精尖的新技术,仿佛离我们很远,但其实并不远,反而是早已渗透到我们的生活中。
30年前号称机器禁区的围棋对弈被Alphago强势突破,而后就再也没有跌下过世界第一的宝座,化身Master将其后的柯杰、李世石等名宿越甩越远。
IBM的Watson,在赢得了答题大奖后,已经开始为人类提供医疗诊断服务,癌症的确诊准确度远高于人类医生,而且可以7*24小时无休,接触的案例越多准确度越高。
小度在最强大脑的舞台中识别出万分之一概率差别的双胞胎,淘宝、京东根据你的搜索向你推荐可能是你需要的商品让你的购物更便捷,今日头条根据你的浏览习惯调整为你推送的新闻让你的阅读更愉快高效......
即使在保险行业,我们现在也已经感受到,某些人的医疗历史导致某些重疾险和医疗险的拒保,虽然本人没有告知但是公司同样可以根据授权调用医院的记录;车子出险或者违章会导致来年保费的增长,不论在哪家公司投保。虽然这还仅仅是在信息数据时代,对于信息和数据最基础的应用,就已经揭开了革命的页脚。
设想一下:
芝麻信用300分以下的人保险公司均不承保;
高血压家族病史和程序员的工作,会让你在心脑血管方面的重疾或医疗险加费或除外;
车辆传感器会记录你所有的车辆事故,不管你在保险公司报没报案;
......
再设想一下:
一个类似微软小冰或者百度小度的机器人,像人类一样用语言沟通,听得懂你说的每一句话、识别得了你每一个表情,同时熟知每一款保险产品的每一句条款,随时可以根据授权调用你每一条信息,包括爷爷得没得过中风、你买过多少次烈酒、与妻子是否经常吵架、现在的收入、负债以及通货膨胀等等,然后根据算法为你推荐最合适的保险方案,你只需确认,付款都会自动完成。而这一切都在几分钟内完成,这个机器人就是你的手机。出险后,手机会自动收集各种传感器和其他机器的数据,自动完成报案、理赔......
可能再过几年:
每个人的信息和身边的环境信息都是被完整采集的,各项风险的概率和损失都是被精准测算的,应对风险的投资变成了社会基本福利保障的一部分,数据处理系统会利用因果关系和相关关系综合评价你的情况,同时可能是以一个月、一周甚至一天为单位调整评价结果,平衡你的支出和保障。保险精算,不再是以一个长周期、大群体为样本的概率估算,而是具有超高柔性的以个体为单位的短时间的精准测算......
从以上几段的递进我们可以看到,新技术对于投保核查、保险销售、保险精算甚至是保险这个行业的影响甚至是颠覆。可仍有人觉得这即使不是天方夜谭,也是很久远的未来才会发生的事情,殊不知这可能就是你一觉醒来的明天。
对于现在这代老年人来说,他们一辈子经历的看到的,可能比整个人类历史的变迁还要丰富。从最早智人的以百万年为单位的进化,到农业社会以千年为单位的进步,后来工业社会以十年为单位的变革,如今人类社会的升级已经以月为单位了。
为什么Alphago能够突飞猛进?为什么Watson能够无限制的提升准确度?因为作为以硅基为“生命”基础的他们,处理信息的速度远高于作为碳基生物的我们,同时他们存储信息的容量几乎没有上限(并非没有上限,只是数量级足够大),数据不断的积累且不会逆转,根据摩尔定律,这些能力还会以每18个月的速度升级更新一次。这些将导致这一发展是指数性的增长,而不是直线匀速的发展。
所以,我们还要觉得有些难以想象的未来是远在天边的吗?
不过也不用太过悲观,觉得自己将被时代的进步所抛弃。虽然有些技术的进步会导致断层式的爆发,但是在爆发前总是渐进式的累积,只要细心观察身边的点滴变化,积极拥抱新的科技,始终保持谦虚和好奇,就会在这趟技术的快车上领略到更精彩的风光。毕竟目前看来技术还是靠人引领,以服务人类为宗旨。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15