1.机器学习案例实战保险风险预测mob649e816aeef7的技术博客机器学习案例实战:保险风险预测 在现代社会中,保险行业依赖于数据分析和机器学习来评估风险,确保保险公司的可持续发展。在这篇文章中,我们将探讨如何使用机器学习方法来预测保险风险,并通过代码示例展示过程。 保险风险预测的背景 保险风险指的是被保险人发生保险事故的可能性。保险公司需要准确评估风险,以决定保费的高低...https://blog.51cto.com/u_16175526/12444962
2.保险行业数据分析保险数据分析本次案例数据共有76个字段,字段繁多,在处理数据时,需要先将数据按照类别进行归类,方便理解查看。 4.1 基本信息 4.2 基本情况 4.3 家庭成员 4.4 家庭成员情况 4.5 疾病史 4.6 金融信息 4.7 个人习惯 4.8 家庭状况 4.9 居住城市 5. 分析思路 根据经验,我们可以大概判别哪些特征很可能和用户是否购买保险会有相关关系...https://blog.csdn.net/qq_36816848/article/details/113591095
3.保险业数据合规系列解读之一——保险业数据合规典型案例分析近年来,保险业进入数字化转型的关键时期,又适逢《个人信息保护法》等法律规定出台实施,既需要发展数字化业务,又亟需提升数据合规水平。实践表明,保险业属于个人信息保护合规风险较高的领域,主管部门对数据合规的执法力度不断加大,保险企业被处罚的案例屡见不鲜,包括直接对从业人员和高管个人的处罚,甚至追究...https://www.kwm.com/cn/zh/insights/latest-thinking/data-compliance-in-insurance-industry-analysis-of-typical-cases.html
4.太平洋保险案例客户案例分布式数据库?批处理节省了 62 %的时间,分析型数据加工处理能力提升 10 倍,构建起全面的实时数据处理和服务能力;监管报送批量场景性能提升3倍;升级后的应用系统弹性扩缩容、处理速度、数据加工能力均实现大幅提升,为太平洋保险的数字化转型奠定了坚实的技术基础。 容灾级别提升 ...https://www.oceanbase.com/customer/cpic
5.最新汽车保险理赔经典案例分析保险欺诈是保险业重点打击对象,多家保险公司联合公安等部门共同开展反保险欺诈工作。下面是小编为大家分享最新汽车保险理赔经典案例分析,欢迎大家阅读浏览。 热点1 互联网的发展引发保险理赔新案件 随着互联网时代的快速到来,出现了一些保险理赔新案件。例如,互联网保险方面,出现高现金价值业务、保险公司跨界业务、非法经营...https://www.yjbys.com/edu/qichegusun/208475.html
6.支付的保险费用计入哪个科目处理保险费用时,企业应遵守会计准则和法规,确保处理的准确性和合规性。 6. **案例分析** 一家制造企业为生产设备购买财产保险,将相关保险费用计入“营业费用”科目,以支持成本控制和预算管理。 7. **行业差异** 不同行业对保险费用的处理可能存在差异,企业应结合自身特点进行会计处理。 https://h.chanjet.com/ask/4f3256e34286424234.html
7.MIT发布亚洲AI医疗发展情况分析报告埃森哲咨询公司估计,机器人辅助手术可以为美国医疗保健系统节省400多亿美元。在亚洲,日本初创公司Riverfield Surgical Robot正在构建一个名为EMARO的平台,该平台将手术现场指导和支持与术前记录的医学影像数据强化分析相结合。 减少欺诈。人工智能软件可以使用NLP分析保险理赔数据(其中一些是非结构化的和非标准的数据),以...https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=d76b18448392
8.(金融保险)保险学案例分析(最全)(金融保险)保险学案例分析(最全).doc 卓越管理 | 29页| 238KB | 0次下载 | 0.0 (0人评价) 我要评价: 投诉 举报 用手机看文档 下载 开通VIP (金融保险)保险学案例 分析(最全) 可保风险条件对保险运行的意义:对于那些潜在损失程度较高的风险事件,如火灾、盗窃 等,一旦发生,就会给人们造成极大的经济...https://doc.mbalib.com/view/cd0be6c63fbf3180a7e2785d99576aca.html
9.上线一天保费超2.3亿,“惠民保”正加速撬动老年保险市场2、案例分析——美国老年健康险的借鉴意义 1)Alignment Healthcare Alignment Healthcare是美国Medicare Advantage市场的一家保险公司,成立于2013年,其利用独有的AVA模型,将老年群体分为四个层次,包括健康体(Healthy)、意外事故人群(Healthy Utilizer)、即将罹患慢病的群体(Pre-Chronic)和慢病群体(Chronic),并将大部分医...https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_13196888
