XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUnderwriting
高风险抵押贷款市场中的算法承销*
我们研究了一项政策的影响，该政策增加了对低学分，高杠杆抵押贷款借款人的依赖算法承销的依赖。估计围绕该政策的债务到收益阈值的贷款，我们发现了大量的信贷扩张到受违约风险几乎没有变化的借款人。在非西班牙裔白人借款人和高收入借款人中，这种影响更为明显。These changes leadto real effects: low-credit-scoreindividualsare morelikelytomovetobetter-ratedschooldistricts after the policy implementation.我们使用一种结构方法来量化政策变化的福利含义并隔离信用供应渠道。总体而言，我们的结果表明，算法的承保可以帮助增加财务包容性，同时控制风险，这是有条件的。但是，他们还可以在种族群体和收入分配中产生不同的影响。
下一代人工智能增强承保
Lee Sarkin，慕尼黑再保险亚太区、中东区、非洲区（人寿和健康险）首席分析官 在当今的保险业中，提供无缝、个性化和数字化的客户体验对于满足客户需求和最终销售至关重要。然而，传统的承保流程可能不方便、耗时且具有侵扰性，会阻碍客户并阻碍销售。此外，保险公司还面临代价高昂的隐瞒或欺诈行为。慕尼黑再保险的人工智能 (AI) 增强型承保解决方案旨在应对这些挑战。为此，我们结合深厚的领域知识、负责任的人工智能、数据、现代技术和风险承受能力，以显著改善客户体验、运营效率、风险选择，并最终提高人寿和健康险公司的销售和盈利能力。
经济适用住房贷款计划和承保...
目录 简介 1 计划概述 1 开发财政援助的类型 2 政策背景 3 第 1 章 经济适用房多户租赁住房 - 差额贷款计划 7 1.1 全市经济适用房项目 7 1.2 城市指定的综合开发工作 9 1.3 资金可用性 10 1.4 贷款要求 10 1.5 避免和处理项目绩效问题 15 1.6 申请处理和可预测性 15 1.7 所有申请的基本要求 15 1.8 门槛申请要求 17 1.9 所有申请所需的附加信息。 18 1.10 评估标准 19 1.11 整体申请处理程序 20 1.12 贷款文件 22 1.13 贷款资金 23 1.14 项目开发 23 1.15 合规与监控 23 1.16 年度报告 23 1.17 贷款服务 24 多户型租赁贷款计划摘要 25 第 2 章 特殊需求住房 - 差额贷款计划 28 2.1 资金可用性 28 2.2 贷款要求 29 2.3 避免和处理项目绩效问题 33 2.4 申请处理和可预测性 33 2.5 所有申请的基本要求 34 2.6 门槛申请要求 35 2.7 所有申请所需的附加信息 36 2.8 评估标准 37 2.9 整体申请处理程序 39 2.10 贷款文件 40 2.11 贷款资金 41 2.12 项目开发 42 2.13 项目合规与监控 42 2.14 年度报告 42 2.15 贷款服务 42 特殊需求住房计划摘要 43
家庭保险 - Midas Underwriting
损坏、雷击、爆炸或地震、飞机和其他飞行装置、风暴、洪水、积雪、漏水（从爆裂的管道或油箱漏出）、漏油（从固定供暖装置漏出）、盗窃或企图盗窃、任何车辆或动物碰撞、暴乱、暴力骚乱或恶意行为、下沉、隆起或山体滑坡、天线或卫星天线倒塌、树木倒塌；最高保额为您明细表中详述的建筑物和/或内容保险金额，以及最高 2,000,000 英镑的业主或占用人责任
绿色氢能：从财产险角度思考承保
1 截至 2021 年 8 月（基于电解槽容量），全球拟议的最大绿色氢气生产项目，https://www.statista.com/statistics/1011849/largest-planned- green-hydrogen-projects-worldwide/ 2 https://www.rechargenews.com/energy-transition/world-s-largest-green-hydrogen-project-unveiled-in-texas-with-plan- to-produce-clean-rocket-fuel-for-elon-musk/2-1-1178689 3 https://www.asue.de/sites/default/files/asue/themen/bio-erdgas/2020/broschueren/ASUE_Energietraeger- Wasserstoff_2020-02_Online.pdf 4 https://www.dke.de/de/normen-standards/dokument? id=7115571&type=dke%7Cdokument 5 https://www.beuth.de/de/norm/din-en-iso-iec-80079-34/290448402 6 Leo Ronken，“大型电池存储：承保挑战和指导”，2021 年 10 月，General Reinsurance AG，https://www.genre.com/knowledge/publications/2021/october/pmint21-3-en。
为什么保险索赔和承保需要 AI
AI 不再是一项未来的技术，而是我们日常生活中已确立的存在。许多保险创新者已将其投入使用，以提供更好的客户体验并在其业务的某些部分增强员工的能力。随着人类和 AI 在保险领域的合作越来越紧密，公司将能够重塑其运营方式，变得更加高效、流畅和适应性更强。那些已经开始利用 AI 在其职能和价值链中创造收益的公司将能够在未来创造持续的竞争优势。
PrimeLet - Midas 承保
• 您的财产的任何永久固定装置和配件，• 您的财产结构的任何部分，包括天花板、墙纸等，• 与您的贸易、专业、业务或职业有关而持有的财产（附表中指定的财产出租除外），• 个人金钱，• 信用卡，• 由任何其他保险单承保的财产，• 任何种类的证券（股票和股份）和文件，• 任何生物，• 机动车辆、飞机、船只、设计用于水上或水下的木板和船只、大篷车和拖车，以及其中任何物品的零件、备件和配件，• 贵重物品、个人物品和衣物。
人工智能承保为人寿保险带来新挑战：政策和监管考虑
詹娜·伯雷尔 (Jenna Burrell) 教授指出了三类不透明性，这些不透明性使得算法对用户来说可能难以理解，有时对设计者来说也是如此。12 虽然并非所有算法都是“黑箱”系统，但更先进的算法依赖于深度学习或 ML 技术，这些技术旨在处理大量输入数据和相关结果（即“学习集”）来“训练”机器识别模式，最终生成自己的实现期望结果的途径。这些系统是不透明的，因为它们处理大量数据并推断数据点之间的关系，而这种关系超出了人类在类似时间限制内可以合理计算的能力。算法的准确性和预测能力与其复杂性成正比。此类系统自动化程度最高，但截至本文发表时，业界使用的可能性最小。
保险承保和索赔中的面部人工智能
保险公司尝试实施面部人工智能的例子有很多。例如，美国初创公司 Lapetus Solutions 使用面部识别技术帮助移动保险客户获得在线报价、申请和购买服务。用于此目的的面部分析仪可以通过分析简单的自拍照提供有关性别、年龄、BMI 估计值、体脂、血压和生活方式（如吸烟习惯）的信息。[2] 它使承保过程更快、更容易。面部识别与云计算相结合，可在 10 分钟内为每个人提供量身定制的保单。申请人必须上传自拍照并回答 4-15 个与生活事件和生物人口统计信息相关的简单问题。系统会立即处理这些信息，从而无需进行侵入性医学检查即可确定个人的寿命。因此，一个新术语“无接触承保”应运而生。