数据智能被锁定。保险领域的机器学习和人工智能很难规模化，法律义务使数据科学家和精算师的工作变得极其困难。在这种情况下你还能创新吗？正如我们所说，敏捷、快速发展的保险科技初创企业和具有前瞻性思维的保险公司提供的新的人工智能服务正在颠覆保险业。
麦肯锡表示，人工智能将“到 2030 年提高保险流程的生产力，并将运营费用减少多达 40%”。与此同时，老派保险公司难以利用他们所掌握的海量数据，雄心勃勃的保险科技公司迟早会将其 B2B 产品转变为企业对消费者的产品，准备占领相当大的市场份额。尽管传统保险公司追求数据驱动和人工智能的动力强劲，但组织方面的挑战阻碍了努力。
拉格斯有很多损失。如果保险公司要保持竞争力，就需要重新设计数据和分析流程，并紧急对待以数据为中心的保险人工智能的发展。
保险业人工智能
保险行业数据鸟瞰
数据一直是保险公司的面包和黄油，行业中数据驱动的决策甚至早于计算机的出现。关键业务指标一直是保险公司从定价到风险评估等所有工作的指导力量。CLV（客户终身价值）长期以来一直是保险公司最重要的指标之一。
KYC（了解您的客户）是一种风险评估指标，可通过某些客户的数据揭示与某些客户相关的潜在风险。即使在今天，大多数指标都是用传统的、基于规则的工具手工制定的，缺乏活力、速度和情境智能。人工智能革命的时机已经成熟。
保险业严重依赖推销技术。次优产品和个性化优惠需要由数据驱动。为了使交叉销售和追加销售活动取得成功，整个组织内不间断的数据流至关重要，尽管寿险和非寿险业务线通常是完全分开的。错失的数据机会无处不在，需要致力于改变现状。
有趣的是，数据共享既是法律禁止的，也是法律要求的，具体取决于相关数据资产的业务范围和属性。全球范围内的法规多种多样且各不相同，因此很难遵循雄心勃勃的全球战略，并使合规成为一项成本高昂且乏味的业务。隐私增强技术（简称 PET）可能会有所帮助，现代数据堆栈离不开它们。同样，保险公司应仔细考虑如何将 PET 构建到数据管道中以获得最大效果。
保险公司数据架构分散、孤立的性质可以通过使用合成数据生成器等 PET 获得巨大好处，从而实现云采用、数据民主化以及在整个组织内创建统一的数据智能。
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