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摘要：在迅速发展的人寿保险部门，加速承保（AU）和流体较低的承保已成为变革性的创新，这些创新重新定义了传统上缓慢而侵入性的承保过程。响应消费者对无缝，快速体验的需求不断增长，这些高级模型利用机器学习，预测性分析和非侵入性数据来源，例如电子健康记录（EHRS），财务数据和生活方式指标，以显着速度和精确评估风险，以消除常规医学检查的需求。本文研究了与验证这些系统相关的方法，测试策略以及挑战，强调了数据完整性，模型准确性，公平性，公平性和法规合规性的重要性。通过采用AU模型，保险公司可以提供更快的批准，个性化的承保范围和整体增强的客户体验，同时加速承销（AU）使获得人寿保险的机会使其更具包容性和易于使用。强大的，数据驱动的测试框架的战略实施可确保透明度和可靠性，使保险公司能够优化风险评估，简化运营并在不断发展的数字保险环境中保持竞争力。关键字：加速承保（AU），无效的承保，风险评估，自动决策，监管标准，基于方案的测试，偏见缓解
在数据中加速和流体较少的承保 -
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