近年来数据输出呈指数级增长。根据2015年的估计，每天产生不少于2.5万亿字节的数据（即25万亿字节）。为了证明增长率，据估计，当时存在的所有数据中有90%是在前三年产生的。我们不仅见证了数据量的增加，还见证了数据以新的方式被收集：
—手机、平板电脑、智能手表、电信通信设备和配件获取的数据。
2保险中的数据科学与机器学习
2.1数据科学家与精算师
图1数据科学框架
3大数据：挑战与机遇
海量数据的处理对保险公司仍然是一个重大的困难，因为使用典型的技术很难分析混乱和波动的数据。除了获取重要的商业信息外，大数据还需要创造性的技术和方法来捕获、存储和解释大量数据，如图2所示。
图2大数据框架
大数据的发展促使保险公司和政府为其使用制定最佳实践。在关于“5V”的大数据文献中，解释组织面临的主要问题是很典型的。
价值（Value）—大数据分析驱动的管理决策应有助于经济收益和产品差异化
信息量（以及不断增长的存储容量）要求使用云计算技术进行外部信息管理。云计算为保险公司提供了移动创新，以管理稳步增长的数据量并改善数据存储。云计算显然给IT部门、数据库管理员及其支持的业务流程带来了新的责任，但它们也可能在整个保险过程中提供巨大的价值：
承保—使用更大的数据集，比竞争对手更有效地确保风险，并通过更精确的预测建模方法优化营销策略。
欺诈检测涉及确定在健康保险市场期间比其他人更有可能实施欺诈的投保人，并监控申请文件的隐瞒或伪造。大数据也可用于跟踪保险公司的索赔。社交媒体上潜在欺诈行为的迹象。
索赔管理正在建立依赖互联网经验和数据的系统，以有效筛查可疑索赔，加快索赔周期，降低成本。
社交网站上的显性信息可以帮助保险公司收集保单持有人对商品的想法，从而制定提高客户参与度的战略。
3.1从经典统计到机器学习
统计学家在许多代人中都使用了复杂的统计方法，但在现代化的企业中，这些方法正在变得过时。例如，GLM以前在非人寿保险业务中用于定价和保存，以确定关键变量（如索赔的规律性和严重性）如何随评级标准而变化，在人寿保险行业也有应用，精算师经常使用它们来表示最重要的风险因素，并影响折旧假设的校准。
然而，GLM有自己的一套限制。它们是依赖于预定义的威布尔分布和连接函数的参数模型。此外，它们不适合识别变量之间的关系和复杂的连接。这种限制可能会导致拟合度差，对未来数据的预测不正确。
为了克服这些限制，随着技术的快速进步，机器学习（ML）在保险行业的应用越来越多。在没有明确编程的情况下，机器学习可以构建算法来识别复杂的模式，做出明智的决策，并根据数据输入生成有根据的预测。从本质上讲，机器学习可以从过去的经验信息中学习，并在不需要人机交互的情况下提出建议。
这使得在属性和后果之间建立比标准模型允许的更复杂的联系成为可能。详细分析提高满意度，减少业务中异常检测的工作量。对系统架构和实际业务条件的变化做出快速反应。机器学习算法通常根据其实现的问题类型分为三类。
惩罚回归（例如，lasso、ridge和弹性网）试图减少变量的数量，是一种特殊类型的监督学习机器学习方法，可以克服GLM的一些缺点。通过限制和减少参数，这些方法可以以可忽略的偏差为代价，最大限度地减少估计的可变性。
其他机器学习方法，如决策树、随机森林等，也进入了概率和统计领域。承保是一个可以用作预测方法的领域，用于对新保单持有人进行分类，并决定是接受还是拒绝标准条件。同样的方法也可用于市场营销发展；例如，历史投保人数据，如实际索赔金额和周期，可用于优化营销策略和预测未来损失。
尽管如此，机器学习在保险业务中的发展仍处于早期阶段。保险公司对放弃传统统计模式而采用如图3的机器学习技术持谨慎态度，原因有几个。首先，线性模型是一种简单而众所周知的统计方法，用于实施这些方法的标准化软件工具很容易获得。其次，保险公司最近开始建立商业情报团队；因此，公司范围内的目标和计划仍在制定中。由于数据科学专家经常分散在各个组织中，因此专业知识和运营没有得到充分的联系和组织。大数据和复杂分析的出现需要对新技术进行投资，提供专业培训，并实施额外的管理。
图3基于机器学习的保险
3.2收获益处
4保险中的数据科学：数字化经验带来的
效益
4.1加强与消费者互动
在保险期限内，消费者的参与度也可能提高，这对客户和提供商都有利。如果用户的风险状况增加，可以向他们提供较低的费率，例如，在车辆保险的情况下通过远程信息处理设备，在健康保险的情况中通过健身追踪器小工具。此外，较低保费的激励可能会促使保单持有人降低其生活方式的“风险”。数据科学通过以这种方式奖励保险用户，提供了明显的社会优势。消费者互动也被“按需”保险推向了一个新的水平：至少有一家汽车保险公司已经能够通过手机打开和关闭保险范围。
4.2数据科学：保险潜在创新
数据科学可以促进保险业务在如何以及向谁出售保单方面的重大创新。风险管理是保证的基础，承销商收集数据来分析他们承保的威胁和风险。数据科学为保险公司提供了脆弱性评估的一个方法，使他们能够比通常更详细地了解他们所保险的物品（如汽车、人员或财产）的危害。它还可以发现隐藏在数据中的连接，并创建新的连接。由于不断更新更大的数据集，预测更加准确。精算师已经在各种保险技术中使用了高级分析，例如汽车保险中的远程信息处理设备、健康和护理保险中的可穿戴健身设备，以及人寿保险中改进的公司治理（对经验丰富的分析进行更广泛的分析）。
数据科学在责任保险生命周期的每个阶段都使客户受益，包括更好的：
●消费者细分和代表任务；
●脆弱性评估、承销商和定价；
●覆盖范围内的消费者互动；
●索赔管理，包括欺诈的检测和预防。
4.3更好的消费者定位/产品设计
保险公司可以利用新的数据源来针对特定客户群体推广特定、有效且可能更合适的产品。通过研究信息检索模式或社交媒体信息，有助于预测客户的偏好和行为。这些研究结果可以用来将人们与特定产品联系起来，偏好和期望的类似移动平均值加强了保险公司对客户需求变化的意识。整个社区对智能应用程序的增加使用，以及保险公司对其使用的研究，可能使得不同消费者群体更容易获得保险，包括满足对医疗保障需求未被开发的领域。对客户及其需求的更全面视角可能意味着他们不会错过重要的医疗保险或在某些地方重复保险。
4.4更准确的风险评估、承保和定价
数据科学在保险业务中的许多承诺与在危险识别过程中获得的更深入理解有关。长期以来，保险公司一直有收集申请人（或其房主）属性数据的做法，并用它来预测索赔的可能性和费用。之后，承保人会做出决定：按常规条款承担风险、在修改条款下批准，或拒绝。
4.5更好的索赔管理
4.6数据：保险公司的财产还是个人的？
4.7透明度与判断
随着数据科学进一步渗透到保险业务中，关于伦理和更广泛的公共利益的担忧也随之产生。保险公司和客户可能会以新颖和不可预测的方式受到影响，可能导致不可预见的影响和健康保险行业的效率低下。
4.8某些人无法获得保险？
普通人群中的某些特定群体可能会发现数据科学对他们的保险成本或可获得性产生了负面影响。如果保险公司对个人特征有更好的把握，特定市场细分的用户可能会发现更难或更昂贵地获得保险。例如，几乎没有驾驶记录的年轻司机可能发现很难获得汽车保险；发病率和死亡率较高的人可能会发现医疗保险变得难以负担；年长的旅行者可能需要保险单，这意味着用来设定保费和免赔额的方法通常在环境中是粗略的，而不是详细的。这因此引发了一个根本性的公共政策问题，需要解决。根据个人的风险来确定保费可能被认为是对消费者适当的对待。另一方面，由于他们无法控制的内在因素或情况变化，个人或他们的财产可能处于“更大的危险”中。如果这种危险因为以公平价格获得保险的可用性受限而被视为市场失灵。防止这种情况将需要行政、法规或保险行业本身的参与。
4.9风险池的减少
数据科学可能会影响风险池的概念。风险池，或在风险概况大致相似的保单持有人之间共享风险，是保险的一个长期组成部分。预计数据科学的增长将逐渐减少每个池的体积，降低不同保单持有人之间当前的交叉补贴水平。在英国，现在有一种趋势，即在保险中进行更精确的风险评估，例如在20世纪90年代中期引入的受损生命和修改预期寿命，为吸烟者或有健康问题的人提供更多的收入。这种趋势可能在数据科学中发展，风险分类变得更加精细和不那么复杂。风险可以被分成越来越小的部分。
4.10价格歧视
随着保险公司收集越来越多的个人数据，它们可能被视为过度侵犯隐私。同样重要的是，保险公司在使用数据时必须诚实，以避免削弱保单持有人对它们的信任度，因此限制了保单持有人愿意让保险公司访问的数据范围。然而，如果保险公司向保单持有人传达数据收集的实际好处，例如通过使用远程信息处理设备预期降低保险费率，他们可能会得出结论，这比任何安全问题都更重要。
4.11网络风险
5数据保护法规
数据科学严重依赖于现有的和即将出台的数据保护法规。通用数据保护条例（GDPR）将于2018年5月25日在英国生效。英国的数据保护法律可以追溯到1990年代，而在这些年中已经发生了很大的变化。我们进一步强调，英国政府已经宣布，英国退出欧盟的决定不会影响GDPR在英国的实施。然而，由于保险公司在全球范围内运营，它们将面临符合众多数据隐私标准的额外问题。
5.1为公共利益规范精算师
6保险中的数据科学
通过整合机器学习和来自汽车、房屋和可穿戴设备的大量额外数据集，可以更深入地了解当前和潜在的威胁。有了这些信息，保险公司可以更准确地设定价格，甚至是在人际基础上，优化客户吸引力和公司绩效。为了做出明智的投资组合选择，更清晰地了解公司整体潜在风险。
6.1承保和索赔处理
自动化常规交易以提高敏捷性、降低成本和提升客户满意度。许多保险申请和投诉文件可以在没有人的参与下处理。由机器学习驱动的算法寻找异常或担忧的信号，并在适当时加快处理不复杂的情况或提供关键的上下文数据。
6.2欺诈检测
数据科学可以有效地遏制不诚实的申请和索赔。机器学习可以检查庞大的数据集和交互，以识别可能表明欺诈行为的模式和异常。通过这种能力，保险公司可以更有效地预防和检测欺诈行为，从而减少损失并保护客户和公司的利益，以发现并标记潜在的错误和/或重复索赔，比人工评估更有效。在提交索赔后，可以利用新的数据源，如在线和社交渠道，提供欺诈行为的证据。