汽车和医疗保险中的大数据分析：专题综述&EIOPA

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从历史上看，数据处理一直是保险企业业务的核心，这种业务强烈地植根于以数据为导向的统计分析。数据一直在收集和处理，以通知承销决策，价格政策，结算索赔和防止欺诈。长期以来，人们一直在追求更加细粒度的数据集和预测模型，因此大数据分析(BDA)对这一领域的相关性并不令人惊讶。
有鉴于此，作为欧洲监管机构联合承诺的后续行动，欧洲欧洲保险和职业养老金管理局监管机构决定对保险公司使用汇率数据的情况进行专题审查。其目的是收集更多关于汇业银行带来的利益和风险的经验证明。为了保持运动的比例，重点仅限于汽车和健康保险业务。专题审查于2018年夏季正式启动。
本节介绍保险企业和中介机构在其汽车和健康保险业务中使用的不同类型的数据和数据来源，特别侧重于数字化产生的新类型数据。然后评估使用哪些类型的新数据分析工具(例如人工智能和机器学习)来处理数据集，以及云计算技术在保险业的渗透程度。


1、执行摘要6
2、数据类型和BDA工具8
2.1、保险中使用的数据类型8
2.1.1、传统数据源9
2.1.2、通过数字化实现的新数据类型
2.2、大数据分析工具14
2.2.1、人工智能与机器学习14
2.2.2、云计算17
三、保险价值链的使用定价和主题）18
3.1、产品开发18
3.2、销售和分销21
3.3、售后服务和协助22
3.4、索赔管理（包括欺诈预防）25
四、使用BDA定价和订阅29
4.1、金融包容性/排除29
4.1.1、标准偏差30
4.1.2、保险计划31
4.1.3、消费者投诉32
4.1.4、风险池数量32
4.1.5、拒绝率33
4.2、评分因素34
4.3、微观细分和更新提供38
五、BDA治理框架42
5.1、BDA输入和输出精度42
5.2、BDA中的道德与公平43
5.3、信息和透明度43
六、结论和后续步骤45
6.1、机会45
6.2、挑战46
6.3、下一步

附件一：方法50
附件二：分析BDA对价格差异的影响52
附件三：BDA监管框架56
附件四：大型科技公司如何进入保险市场59
附件五：术语表60
附件六：缩略语列表

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