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DataRobot：突破保险行业人工智能应用的障碍
2019年03月22日 由 Oshor 发表
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高级分析一直是保险行业的基石。数学和统计长期以来一直是推动行业计算和有效转移风险的工具。行业一直在寻找开发更有效的分析技术。然而，随着各种先进分析方法的突飞猛进和全面发展，新的技术和方法实际上正在创造更高的进入壁垒。
传统上意义上，保险专业人员对机器学习不熟悉，难以解释，实施起来很复杂。数据科学需要的专业知识不容易自学，因此保险公司一直在努力建立内部的数据科学组织。这一过程要求精算师和定量分析师“回到学校”学习自动化统计分析的新方法、捕捉和重新组织大量数据和新技术的编程技术。
由于资源稀缺和技术基础设施发展非常缓慢，保险公司发现很难聘用到训练有素的数据科学家充分利用机器学习来提供潜力。最终的结果是，数据科学团队每取得一次成功，就有十多个需要解决的问题。幸运的是，在许多情况下，想要成为对机器学习如何支持数据驱动业务有着清晰理解的人工智能驱动企业来说，这个愿望已经取得了成功。
毫无疑问，人工智能有潜力帮助承销商更好地了解他们的客户，改善风险差异（低风险和高风险之间的许多层次），并建立更准确的定价。事实上，那些无法区分风险水平的人不会发现自己面临着不利的选择——他们赢得了那些可能无利可图的客户，同时也失去了那些有利可图的客户。
自动化机器学习（auto-ml）的发展已经成为这里急需解决的问题。取代第一代机器学习，auto-ml使用人工智能来自动执行每一步，结合指南和最佳实践来确保结果的一致性和准确性。这种新的自动化水平带来了更大的意想不到的好处——精算师、业务分析师和IT员工只需几天的培训就可以使用自动化机器学习。降低的技术壁垒，使业务领域专家能够参与并显著提高组织解决问题的能力。正是这种机器学习的民主化最终将对保险业的决策改进做出最重要的贡献。
采用直通式部署过程可以消除几个月来重建模型、创建其他程序来组织和准备数据的IT工作。它可以简化机器学习模型与现有业务应用程序的集成，如核保系统、策略管理系统和索赔管理系统。
机器学习不仅可以提高运营效率，还会增强整体客户体验。
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