机器学习在互联网保险中的应用实践.pptx

在互联网保险领域，机器学习的应用已经成为推动行业创新和变革的关键技术。这篇内容主要探讨了如何在初创公司中从零开始建立人工智能应用，特别是在互联网保险业务中的实践，如驾考保险、宠物保险和医疗美容保险等新型业务。 互联网保险面临的主要挑战在于投保和理赔的全面线上化，这虽然提高了便捷性，但也加大了风险控制的难度。传统的基于大数定律的定价和风控方法在新的业务模式下显得局限。因此，公司需要转向线上实时风控，利用人工智能技术来应对这些挑战。 在建立人工智能应用的过程中，初创公司通常面临商业模式不成熟、缺乏团队和技术架构等问题。以一个线上实时核保模型为例，这个二分类问题的核心是判断保单申请是否应被接受，需要在毫秒级别内作出响应。为此，首先要具备必要的基础设施，包括数据处理能力。 数据是机器学习的基础，但在初期，可能会遇到数据缺失和资源/人才短缺的问题。例如，在驾考保险中，由于缺乏全周期数据，需要利用伯努利实验和二项式分布的假设，结合中心极限定理来估算风险。在数据分布分析中，即使没有历史赔付数据，也可以通过构建相关性校验、特征工程和归一化处理来挖掘有价值的信息。 在建模阶段，多种二分类算法如逻辑回归、决策树和支持向量机等可以被考虑。根据实际问题的特点和不同算法的优缺点，可以选择合适的模型进行训练。例如，可以使用70%的数据作为训练集，30%作为测试集，评估模型性能时，可以参考AUC/ROC曲线、混淆矩阵等指标，包括准确率、精确率、灵敏度和FPR/FNR等。 在实践中，模型的选择不仅要看其泛化能力，还要考虑过拟合或欠拟合的情况，以及模型的可解释性和训练需求。逻辑回归作为一种常用的算法，其激活函数、优化器和损失函数的选择也会影响模型的性能和训练效率。 机器学习在互联网保险中的应用实践涉及数据理解、特征工程、算法选择、模型训练与评估等多个环节。通过不断优化和调整，可以构建出适应快速商业变化、有效控制风险的智能风控系统，推动互联网保险业务的健康发展。