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利用人工智能提高承保的准确性和透明度，从而改变人寿保险行业
ife 保险是数百万家庭的重要金融工具，通过减少过早死亡的财务影响，为家庭提供保障。仅在美国，人寿保险公司就共同管理着数万亿美元的保障，同时每年向受益人支付数十亿美元；根据美国人寿保险协会的数据，截至 2018 年底，个人的有效保险金额接近 12.1 万亿美元，向受益人支付的金额为 570 亿美元。1 为了支持这个庞大的金融生态系统，同时提供可承受的价格，保险公司必须通过承保流程估计个人人寿保险申请人的死亡风险。承保的准确性最终推动了人寿保险行业的长期稳定，因为承保后固定的保费总额必须足以抵消未来保证死亡福利的支出。与大多数每年更新和重新评估的保险类型（如财产和健康）不同，几乎所有的人寿保险单都是一次性的长期合同协议。因此，用于死亡风险评估的健康和行为数据的真实性和完整性至关重要。在过去的几十年里，人寿承保一直以人工审查和积分制系统为指导，这些系统主要独立考虑因素。因此，传统承保限制了保险公司准确估计数据风险和实现产品最佳价格效率的程度。
利用人工智能提高承保的准确性和透明度，从而改变人寿保险行业
人寿保险是数百万家庭的重要金融工具，它通过减少过早死亡带来的经济影响，为家庭提供保障。仅在美国，人寿保险公司就共同管理着数万亿美元的保障，每年向受益人支付数十亿美元；根据美国人寿保险协会的数据，截至 2018 年底，个人的有效保险金额接近 12.1 万亿美元，向受益人支付的金额为 570 亿美元。1 为了支持这个大规模的金融生态系统，同时提供可承受的价格，保险公司必须通过承保流程估计个人人寿保险申请人的死亡风险。承保的准确性最终推动了人寿保险行业的长期稳定，因为承保后固定的保费总额必须足以抵消未来保证死亡抚恤金的支出。
新加坡国立大学影响力报告 2023 - 新加坡
“在保险行业工作多年后，我知道保险行业的未来在于数字保险，因此我想通过提升该领域的技能来提升自己的职业生涯。我偶然参加了新加坡国立大学的数字化转型课程，这门课程给了我信心、知识和技能，让我能够使用新的工具和框架，现在我经常使用这些工具和框架来制定和推动数字业务战略。我还学会了如何利用数字技术来简化流程，更好地满足我们的业务目标和客户需求。” Lynette Keh Siew Ling，55 岁 新加坡国立大学数字化转型项目 (2022/2023) 毕业生
标准 | acord 的值
组织可以通过实施数据标准来提高其流程、组织和技术的效率、有效性和灵活性。从保险行业领导者到技术专家和研究人员，一致认为标准对于改善系统之间和组织之间的沟通和数据共享至关重要。随着对数据的需求呈指数级增长，数据标准的好处将变得更加明显。为了在不断变化的商业环境中取得成功，保险行业的成员必须能够快速准确地收集、处理和共享信息。ACORD 数据标准的采用和实施使这成为可能。
2024-年度影响报告
rt专业努力领导和建立旨在故意和故意的计划，以作为以身作则的公司将所有人纳入保险行业的所有人。aain的支柱，教育，指导，网络和社会意识在强调API社区的国家和国际平台上的保险行业的所有领域都引起了RT Specialty的关注，因为RT Specialty致力于与AAIN等组织合作，以提高社会意识，以提高社会意识，以了解在保险行业内的包容性和多样性。rt专业的承诺和首先以榜样为例，RT专业赞助了有史以来的第一次UIN（United Insurance Network）峰会，统一的声音：赋予芝加哥的多样性，在2024年4月11日在芝加哥为DEI组织带来了Aain Aain，Laaia，Laaia，Naaia，apiw，apiw，apiw and apiw and link light toble opply挑战各种各样的保险业内，我们在我们的范围内，我们在我们的范围内又在我们的行业中进行了我们的行业。看到这么多出席的人和许多热衷于提倡多样性的人是一个动人的时刻。在我们纪念AAPI遗产月的时候，我们感谢与Aain的关系，以提高意识和教育，以进一步在保险社区中。
保险中的可解释人工智能 (XAI)
摘要：可解释的人工智能 (XAI) 模型使人与机器之间的关系更加透明和易于理解。保险行业为展示 XAI 的潜力提供了一个根本的机会，因为该行业拥有大量有关保单持有人的敏感数据，并且在社会进步和创新中具有核心地位。本文分析了当前人工智能 (AI) 在保险行业实践和保险研究中的应用，以评估其可解释程度。使用代表保险业 (X)AI 应用的搜索词，从 IEEE Xplore、ACM 数字图书馆、Scopus、Web of Science 和 Business Source Complete 和 EconLit 中筛选出 419 篇原创研究文章。对由此产生的 103 篇文章（2000-2021 年之间）进行了分析和分类，这些文章代表了保险文献中 XAI 的最新进展，突出了 XAI 方法在保险价值链各个阶段的普遍性。研究发现，XAI 方法在索赔管理、承保和精算定价实践中尤为普遍。简化方法，称为知识提炼和规则提取，被确定为保险价值链中使用的主要 XAI 技术。这很重要，因为将大型模型组合起来以创建具有不同关联规则的更小、更易于管理的模型有助于构建通常可理解的 XAI 模型。XAI 是 AI 的重要发展，可确保信任、透明度和道德价值观嵌入系统的生态系统中。在保险行业背景下对这些 XAI 焦点的评估证明了对 XAI 独特优势的探索是值得的，它向行业专业人士、监管机构和 XAI 开发人员强调了在进一步开发 XAI 时应特别关注的地方。这是首次分析 XAI 在保险行业中的当前应用的研究，同时有助于跨学科理解应用 XAI。在推进有关充分的 XAI 定义的文献的同时，作者根据保险领域 XAI 文献的系统评价，提出了一种改良的 XAI 定义。