Part2 保险行业大数据应用 27过去，由于保险行业的代理人的特点，因此在传统的个人代理渠道，代理人的素养及人际关系网是业务开拓的最为关键因素，而大数据在在新客户开发和维系中的作用就没那么突出。但随着互联网、移动互联网以及大数据的进展，网络营销、移动营销和个性化的电话销售的作用将会日趋显现，越来越多的保险公司注意到大数据在保险行业中的作用。总的来讲，保险行业的大数据应用能够分为三大方面：客户细分及精细化营销、欺诈行为分析和精细化运营。第一方面：客户细分和精细化营销（1）客户细分和差异化服务。风险偏好是确定保险需求的关键。风险喜好者、风险中立者和风险厌恶者关于保险需求有不同的态度。一样来讲，风险厌恶者有更大的保险需求。在客户细分的时候，除了风险偏好数据外，要结合客户职业、爱好、适应、家庭结构、消费方式偏好数据，利用机器学习算法来对客户进行分类，并针对分类后的客户提供不同的产品和服务策略。（2）潜在客户挖掘及流失用户推测。保险公司可通过大数据整合客户线上和线下的有关行为，通过数据挖掘手段对潜在客户进行分类，细化销售重点。通过大数据进行挖掘，综合考虑客户的信息、险种信息、既往出险情形、销售人员信息等，选择出阻碍客户退保或续期的关键因素，并通过这些因素和建立的模型，对客户的退保概率或续期概率进行估量，找出高风险流失客户，及时预警，制定挽留策略，提升保单续保率。（4）客户精准营销。在网络营销领域，保险公司能够通过收集互联网用户的各类数据，如地域分布等属性数据，搜索关键词等即时数据，购物行为、扫瞄行为等行为数据，以及爱好爱好、人脉关系等社交数据，能够在广告推送中实现地域定向、需求定向、偏好定向、关系定向等定向方式，实现精准营销。第二方面：欺诈行为分析基于企业内外部交易和历史数据，实时或准实时推测和分析欺诈等非法行为，包括医疗保险欺诈与滥用分析以及车险欺诈分析等。（1）医疗保险欺诈与滥用分析。医疗保险欺诈与滥用通常可分为两种，一是非法骗取保险金，即保险欺诈；另一类则是在保额限度内重复就医、浮报理赔金额等，即医疗保险滥用。保险公司能够利用过去数据，查找阻碍保险欺诈最为明显的因素及这些因素的取值区间，建立推测模型，并通过自动化计分功能，快速将理赔案件根据滥用欺诈可能性进行分类处理。（2）车险欺诈分析。保险公司够利用过去的欺诈事件建立推测模型，将理赔申请分级处理，能够专门大程度上解决车险欺诈...
