幽默：Lemonade機器學習演算法可對保險風險預測

banq發表於2021-05-26
機器學習演算法

Lemonade建立在數字載體上：使用機器人和機器學習來使得保險變得即時，無縫和令人愉悅。
這是因為Lemonade處於資料優勢上：實際上，Lemonade收集的資料比傳統保險公司多100倍：
典型的房主保單有20-40個欄位（名稱，地址，生日等），因此傳統的保險公司會為每個使用者收集20-40個資料點。AI Maya僅問了13個問題Q，但收集了1600多個資料點，產生了我們使用者的細微差別，並提供了可預測的見解。
這些資料有助於我們瞭解每個客戶帶來的風險級別，從而改善我們的承保，客戶獲取和欺詐檢測。
例如，當使用者提出索賠時，他們會在手機上錄製影片並解釋發生了什麼。我們的AI會仔細分析這些影片中是否存在欺詐跡象。它可以獲取傳統保險公司無法提供的非語言提示，因為它們不使用數字索賠流程。
最終，這有助於我們降低損失率（又稱，我們支付的索賠額與索賠額之比）以及總體運營成本。在2017年第一季度，我們的損失率為368％（糟糕透頂），而在2021年第一季度則為71％！
隨著我們的預測資料庫的增長，我們的機器學習會對資料進行處理，以使我們的平臺更好地評估風險並取悅客戶。這進一步促進了增長，從而導致了更多的資料……等等。
這樣就建立了一個可以不斷學習的系統，飛輪每轉一圈都可以擴充套件這些優勢。
 

網友討論：
罵聲一片......
 
當大多數人擔心公司收集過多的資料時，這真是...勇敢的誇耀！
 
感謝您提供詳細的線索，解釋為什麼人們應該不惜一切代價避開您的公司。
  
尊敬的Lemonade，Inc.，請務必安排您內部的法律部門。如果您的GC尚未告訴您為訴訟，集體訴訟或其他方式帶來的猛烈攻擊做好準備，請開除他們，並聘請一位至少會與您保持一致的人，以便您做好準備。
 
我的意思是，如果您的保險公司不想承保索賠，那就不要。無需隱藏演算法，機器學習和程式碼以及其他難以理解的黑匣子。



 

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