保险行业每天都会产生大量数据，传统上来看，保险公司一直都是依赖统计数据来推动决策。

　　保险业的运营模式正在发生转变，越来越多的保险公司通过引入高级分析来帮助其实现业务目标。高级分析通过从大数据中挖掘可执行的洞察，赋能大量业务场景。保险公司采用高级分析，不仅可以保护其业务免受风险，还可以利用客户信息识别新的增长机会。

　　保险公司每年都因欺诈性理赔而遭受巨额损失。根据Gartner的数据，每年因保险理赔欺诈造成的损失估计为400亿美元。

　　据估算10–20%的理赔都是欺诈性的，但是能够检测到的欺诈性理赔不到总量的20%。

　　数据科学技术的进步使得通过预测分析来检测欺诈活动、可疑理赔案件和行为模式成为可能。预测分析整合了统计模型，可以实现更高效的欺诈检测。这些模型通过学习欺诈活动的历史数据得出特定条件，来预测理赔欺诈的可能性。

　　例如，只要检测到有虚假理赔历史的客户提出的理赔申请，系统就会停止理赔流程，并建议对案件进行调查。

　　安联保险（捷克）通过减少欺诈理赔支出，每年节省了大约450万美元。意大利的Poste Assicura估算在高级分析的帮助下节省了5%到10%的理赔费用。

　　由于保险行业的基本业务性质涉及风险，因此高级分析可以用于实时风险分析，使组织能够在多变的风险环境中快速行动。

　　例如，在车险中，准确评估特定驾驶员风险的能力可以帮助保险公司制定有竞争力的价格。联网汽车可以持续传输大量数据，这使得保险公司能够获得最细微的细节，如刹车行为和车速。使用高级分析模型，保险公司可以通过将驾驶员的行为数据与其他驾驶员行为的庞大数据库进行比较，准确评估驾驶员发生事故的可能性。

　　一家总部位于英国的废物管理公司，通过使用高级分析来提高驾驶员的安全性并减少保费支出。该公司通过将远程信息处理和行驶记录仪数据与天气数据相结合，并利用机器学习来利用数据集，预测司机发生事故的概率。该公司大幅减少了事故数量，从而降低了保费。

　　个性化在保险行业并不是一个新概念。客户愿意使用最适合其需求和生活方式的服务，并寻求个性化的方案、保单、忠诚度计划和产品推荐等。

　　在广泛的数字通信时代，保险公司面临着如何成功吸引客户并与他们有效沟通的挑战。

　　高级分析有助于从庞大的数据库中提取洞察。数据库通常包含客户的各种详细信息，如人口统计数据、偏好、态度、生活方式细节、兴趣、信仰等。这有助于保险公司提供高度个性化和最合适的体验。通过使用从各种数字平台获取的数据来制定个性化的营销策略假设/模型，然后再通过这些假设/模型满足客户个性化需求。

　　个性化的方案、产品、价格、推荐和营销广告有助于成功获得客户，从而提高公司的营收。

　　保险公司也使用高级分析来分析远程信息处理数据并影响客户行为。例如，健康险公司可以捕获从物联网设备和可穿戴技术（如健身追踪器）生成的数据，并对其进行分析，以确定影响个人健康和风险的变量。

　　通过监控行为和习惯，保险公司可以提供对客户健康的全面评估，并敦促客户更好地关注自己的健康，从而降低相关风险。而且，保险公司还可以进一步提供服务和折扣，并鼓励客户使用健身监测设备。

　　著名的寿险公司John Hancock Financial为其客户提供保费折扣和免费的Fitbit可穿戴显示器，以督促客户减少不健康和危险行为，从而减少保费。

　　使用客户行为数据预测客户终身价值(CLV ),可以确定客户对公司的盈利影响。基于行为的预测模型可以处理客户的所有数据，并对客户的购买和留存做出预测。

　　这些模型提供了关于客户在继续持有或放弃保单时行为可能性的洞察。CLV也可以用来制定市场战略，因为它反映的是一个重要的客户特征。

　　预测事件的未来转变是保险业最感兴趣的。能够做出准确的理赔预测有助于降低风险、获得竞争优势和减少财务损失。

　　高级分析推动了构建具有大量影响结果的变量的财务模型中最复杂的一些流程的发展。保险公司通过开发算法识别大量变量之间的关系，并检测对建立客户画像至关重要的几个重要参数。

　　高级分析是保险公司保持领先地位不可或缺的工具。早期采用者将该技术用于1-2个场景，如理赔处理、欺诈检测等，已经节省了数百万美元的理赔成本。