反欺诈效果和便携性大数据、机器学习等人工智能技术的运用,大大提高了互联网保险的数据获取、数量和掌握,为保险定价和理赔提供了详实的信息 。2017年,某电商平台利用反欺诈技术避免了高达2000万元的运输保险损失 。此外,这些技术还可以移植到账户保险、车险、医保等领域的欺诈识别中 。
从大数据分析的应用趋势来看,不仅可以广泛应用于数字金融,还可以应用于医疗、教育、交通、体育、政府管理等各个行业 。大数据分析技术应用中的一些共性问题需要注意:一是规范数据标准,提高数据的可用性 。大数据分析涉及的数据复杂混乱,数据整合难度大,容易出现结果偏差 。第二,大数据分析需要海量的数据基础,需要行业内甚至跨行业的数据共享;三是加强敏感信息保护,防范信息泄露风险 。
通过计算机手段模拟或学习人类行为的学习技术是人工智能的核心技术,可广泛应用于保险、反洗钱等金融领域和物流、医疗等其他非金融领域 。以反洗钱的应用为例 。反洗钱监测不仅要监测账户的交易行为,还要分析每一笔交易行为在相对较长时期内的模式 。人工智能技术的应用,可以不断学习犯罪分子的洗钱套路,并对其进行有效识别和精确打击 。
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