導(dǎo)讀 一家人壽保險(xiǎn)公司能否在看到其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的相同數(shù)據(jù)后，得出不同的見解?這就是Haven Life的目標(biāo)，它使用人工智能實(shí)時(shí)提供應(yīng)用程序的決策
一家人壽保險(xiǎn)公司能否在看到其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的相同數(shù)據(jù)后，得出不同的見解?這就是Haven Life的目標(biāo)，它使用人工智能實(shí)時(shí)提供應(yīng)用程序的決策 。
人壽保險(xiǎn)以精算數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)這些數(shù)據(jù)可以對(duì)一個(gè)人的壽命進(jìn)行估算 。壽險(xiǎn)公司需要這些生死數(shù)據(jù)來(lái)管理風(fēng)險(xiǎn) 。
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到目前為止，獲得人壽保險(xiǎn)已經(jīng)有點(diǎn)痛苦了，因?yàn)樗枰w檢，一些血液和一系列的病史問(wèn)題 。萬(wàn)通旗下的Haven Life旨在簡(jiǎn)化這一流程，Haven Life的政策設(shè)計(jì)主管馬克?塞爾(Mark Sayre)表示 。
“我們使用的數(shù)據(jù)是為此目的而建立的 。人壽保險(xiǎn)有一個(gè)獨(dú)特的挑戰(zhàn)，因?yàn)樗劳鍪且粋€(gè)緩慢的過(guò)程，它是不常見的 。建立我們的模型需要多年的經(jīng)驗(yàn) 。
更多關(guān)于數(shù)字轉(zhuǎn)型和實(shí)施人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，并為其尋找資金
實(shí)際上，Haven Life需要有人來(lái)驗(yàn)證模型 。換句話說(shuō)，Haven Life必須使用多年來(lái)MassMutual的數(shù)據(jù)，然后使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)發(fā)現(xiàn)人類看不到的信息 。因此，Haven Life可以提供即時(shí)流程，這是一項(xiàng)創(chuàng)新，意味著初創(chuàng)公司可以代表萬(wàn)通保險(xiǎn)公司承保保單，而無(wú)需在幾分鐘內(nèi)進(jìn)行體檢 。
簡(jiǎn)而言之，“避風(fēng)港生活”就是利用舊數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)造新事物 。我認(rèn)為，將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到舊的專有數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的一個(gè)關(guān)鍵用例 。Haven Life不得不從舊的應(yīng)用程序和文本中獲取數(shù)據(jù)來(lái)轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化的信息 。
“我們的模型現(xiàn)在可以挖掘數(shù)據(jù)的交互和各種元素，”Sayre說(shuō) 。人壽保險(xiǎn)報(bào)價(jià)中使用的血檢和尿檢就是一個(gè)例子 。比如說(shuō)血液測(cè)試的正常值是45 。在之前的模型中，46是高的，43是低的 。
“我們的模型能更好地理解45和46有多接近，所以它不會(huì)馬上由好變壞，”Sayre解釋道 。由于新模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，Haven Life發(fā)現(xiàn)低數(shù)字和高數(shù)字一樣令人擔(dān)憂 。這個(gè)模型給醫(yī)療團(tuán)隊(duì)帶來(lái)了一些新的東西 。如果有多個(gè)較低的數(shù)字，那就不好了 。我們必須在實(shí)驗(yàn)室測(cè)試中觀察變量之間的相互作用 。
血壓、白蛋白和球蛋白是低水平時(shí)令人擔(dān)憂的變量 。
在許多方面，算法承銷是通過(guò)利用身高、體重、膽固醇和其他價(jià)值等各種特征來(lái)創(chuàng)建決策路徑 。
需要注意的是，“天堂生活”的模式還在發(fā)展中，還需要幾十年的完善 。萬(wàn)通帶來(lái)的是歷史和死亡體驗(yàn)，而天堂生活帶來(lái)的是技術(shù)焦點(diǎn)和快速行動(dòng)的能力 。
接下來(lái)是什么?Sayre說(shuō)，Haven Life關(guān)注的是信用數(shù)據(jù)和處方歷史等變量 。但問(wèn)題是，多年來(lái)，Haven Life并不知道人壽保險(xiǎn)數(shù)據(jù)的有效性 ?！拔覀儾恢?，因?yàn)榭赡芎芏嗄甓疾粫?huì)有人死亡 。所有這些模型都需要一個(gè)結(jié)果 。我們需要一些死亡和一些活著的人 ?！?br /> 其他要點(diǎn):
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