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确定费率较为关键的问题就是通过保险公司大数据分析找出“影响赔付支出的风险因素或变量”，其实生命表就是“影响赔付支出的风险因素或变量”之一年龄的一个分类，而这些因素或变量就是可以通过大量数据分析和处理来确定
而对于整个中国保险行业来讲，尽快建立起一套行业级的保险决策分析平台，是反理赔欺诈的关键。目前，上海、江苏等省市已经实现理赔信息数据共享，在这些地区反理赔欺诈行为的成效明显提高。
保险大数据平台是指基于大数据技术，将保险企业内部和外部的数据进行整合、分析、处理和挖掘，形成可视化的分析结果，并为企业提供决策支持和业务应用的平台。
数据分析通常要解决的4类问题，分别是：描述现状、分析原因、预测未来、改善未来。
数字化模式可以使保险公司更快地处理数据和信息，从而更快地作出决策。数字化模式还可以减少人工错误和欺诈行为的风险。数字化模式可以提高保险公司的效率和竞争力，从而更好地服务客户。
“大数据”是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样化的结构和非结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力、优化流程和科学配置资源的管理工具。
在大数据时代里，若不能跟上大数据潮流的保险企业，将可能逐渐失去竞争力。大数据是对海量数据的处理、挖掘、分析、总结，反馈给决策的工具。若保险大数据又是如何？
强大的后援平台和高效的IT系统成为保险企业优先着力点。 后援平台方面，国内主要保险公司均成立了囊括运营、培训、数据、理赔、呼叫等功能的后援数据中心，为前端业务拓展提供技术支持。
数字化保险销售，对于保险行业来说是一步重大转变。做好保险数字化运营，完善数字化保险平台，需要保险行业从许多方面去进行。 数字化保险销售转型，参与方包括数字化转型的主体，即保险机构以及互联网保险公司等。
保险公司大数据分析所要分析的风险其实分外部风险和内部风险，只有分析好各种风险，才能使保险公司更好的规避风险。
数据分析在保险行业中的应用 风险评估 保险公司需要对客户的风险进行评估。保险数据分析可以帮助保险公司更好地理解客户的风险，从而制定更准确的保险计划和定价策略。
大数据、分析和数据管理齐头并进；大数据技术可以使公司评估非结构化数据由不可行变为可行。这里将介绍一些保险大数据应用案例。 大数据已经帮助保险人做出了改变。
数据分析时，点击已上传的文件，会跳到决策平台登录界面
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