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社论：保险和金融中的人工智能
人工智能 (AI) 已成为一种现象，其压倒性成功和前所未有的准确性令几乎所有领域的研究人员都感到惊讶，有时甚至超越了人类专家。金融和保险行业也不例外，尤其是考虑到大多数金融和保险公司都拥有大量结构化和非结构化的历史数据。另一个激励因素是客户对无摩擦和按需服务的期望不断变化，这不仅带来了挑战，也为应用 AI 带来了重大机遇。在保险领域，AI 有望重塑索赔、承保、分销和定价。在金融领域，AI 正在对机器人咨询、欺诈预测、交易策略、风险评估和聊天机器人等产生巨大影响。在此背景下，本研究课题汇集了 11 篇论文，这些论文开发了将人工智能应用于各种金融和保险问题的新理论或应用模型。我们按照第一作者姓氏的顺序进行介绍。
大数据和人工智能 (H) 工作组人寿调查备忘录
研究大数据和人工智能 (AI) 在保险业务中的应用，并评估现有的监管框架，以监督和监控其使用情况。向创新和技术 (EX) 工作组介绍调查结果和建议的后续步骤（如果有），其中可能包括保险行业使用大数据和人工智能的模型治理。该调查是在 14 个请求州（科罗拉多州、康涅狄格州、伊利诺伊州、爱荷华州、路易斯安那州、明尼苏达州、内布拉斯加州、北达科他州、俄勒冈州、宾夕法尼亚州、罗德岛州、佛蒙特州、弗吉尼亚州和威斯康星州）的市场审查机构下进行的，并由在至少一个参与州积极签发人寿保险的保险公司完成，并且 1) 2021 年的全国人寿保险费至少为 2.5 亿美元，2) 通过在 2021 年发行定期保险覆盖至少 10,000 人的生命，或 3) 是一家已确定的 InsurTech 公司。请注意，本次调查仅限于 AI/ML 在人寿保险产品中的应用，不包括年金。以下主题专家 (SME) 代表了 14 个州：
Nano Medicine的应用和挑战用于COVID ...
应对保险行业股市的非线性，不稳定和复杂性所带来的挑战，我们提出了一种增强的生成性对抗性神经网络的股票预测模型，称为Cal-Wgan-GP。该模型的发电机结合了CNN-BILSTM模型等组件和一种自我发项机制，用于生成股票收盘价的精确预测。包括多层卷积神经网络组成的歧视者的任务是区分发电机产生的股票关闭价格和实际股票收盘价。选择了该模型的概括能力，中国Ping An，中国生活，新华社保险和太平洋保险的库存数据。在数据集构建过程中，相关功能（包括技术指标）都合并为促进该模型，以更好地学习隐藏的数据信息。实验结果表明，Cal-Wgan-GP超过四个评估指标的基线模型：平均平方误差（MSE），均方根平方误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和R-squared（R2），可实现最高的数据拟合程度。
电磁频率（EMF）的健康效应...
电磁频率（EMF）和射频辐射（RFR）的健康影响以及建筑物的最佳实践摘要，Devra Davis PhD，MPH和Theodora Scarato MSW在2020年7月7日为GWI Wellness Architeitive撰写的Theodora Scarato MSW MSW，Wi-Fi和5G信号是无线电频率（RFR）的devra daviS''中学保险行业的电信技术。2018年Miller等。al专家小组得出结论，RFR是一种致癌，应置于国际癌症，世界卫生组织，1类已知致癌物的研究机构中，以及烟草和石棉。您可以采取个人操作来减少手机和Wi-Fi辐射，但是您无法与5G保持距离。5G意味着在我们的房屋和学校内部甚至内部找到成千上万的新细胞天线。暴露是非自愿的。5G网络将结合3G和4G细胞塔的频率，目前位于建筑物和山顶上，并使它们更接近人类，而不是历史上的任何时候。辐射天线可以距离您的卧室窗户十英尺。urrent研究表明无线RFR的许多影响包括：
了解生成式人工智能对安全的影响
网络连续第二年被评为全球最重要的风险 1。报告显示，此类事件的平均成本在 2022 年达到历史最高水平，并将在未来几年继续以数倍的速度增长。首席信息安全官 (CISO) 的角色可能会在组织的网络安全计划中承担更大的战略意义。保险行业尤其受到无数网络攻击的目标，因为它拥有大量的个人身份信息 (PII) 和受保护的健康信息。研究发现，客户和员工 PII 的泄露成本最高，每条记录高达 183 美元。2 随着保险公司转向数字渠道以建立更紧密的客户关系并提供新产品，新一波投资转向高级分析和生成人工智能 (Gen AI)。虽然这些投资提供了新的战略能力，但它们也给组织带来了新的网络风险和攻击媒介。随着保险公司准备利用大型语言模型 (LLM) 实现 Gen AI，挑战可能会变得更加复杂，这不仅需要收集和处理大量敏感数据，还需要在多个应用程序、界面和云平台上安全地公开这些数据。
人工智能与建筑业
本文包含的信息是保险行业指南，是对当前市场风险和可用保险范围的概述，仅供讨论之用。本出版物不旨在提供法律建议或客户特定的风险管理建议。任何保险范围的描述都不是用来解释贵公司可能已经拥有或通常可用的特定保险范围。本文包含的一般保险描述不包括完整的保险单定义、条款和/或条件，不应将其作为保险范围的解释。必须始终参考实际保险单以获取完整的保险范围详细信息和分析。 Gallagher 出版物可能包含由其他组织创建和控制的非 Gallagher 网站的链接。我们对任何链接网站的内容或其中包含的任何链接不承担任何责任。包含任何链接并不意味着 Gallagher 的认可，因为我们对其他方拥有和控制的材料中引用的信息不承担任何责任。 Gallagher 强烈建议您查看任何单独的使用条款和管理这些第三方网站和资源使用的隐私政策。保险经纪及相关服务由 Arthur J. Gallagher Risk Management Services, LLC 提供。（许可证号 100292093 和/或 0D69293）。© 2024 Arthur J. Gallagher & Co. | GGBUS100016
肯尼亚保险业大数据分析技术的应用：系统文献综述 Maryam Saeed、Noman Arshed
保险的概念是在公元前几千年发现的。公元前二、三千年，中国和巴比伦的商人开始转移或分散风险。如今，保险是经济的基础，但在新兴国家扩大其渗透率却很困难。发达国家第四次保险业革命是由物联网、大数据和保险科技的出现引发的。为了提高肯尼亚的保险覆盖率，本研究探讨了大数据分析的问题和潜在解决方案。为了确定在肯尼亚保险业务中实施大数据分析的问题和解决方案的主题和因素，本研究采用了系统的文献综述方法。为了从 Google Scholar 中找到相关材料，我们使用了许多关键词。根据纳入和排除标准对筛选出的研究进行了审查。本报告概述了肯尼亚保险业采用大数据分析的诸多障碍以及潜在的补救措施。这些建议可以帮助政策制定者改善保险业的服务交付。这项研究将帮助保险行业在其组织中实施这项技术时采用该解决方案，这将在客户参与度、客户满意度、客户需求分析、定制保单计划、识别虚假索赔等方面非常有益。
在过去的十年中，仔细研究爱达荷州的金融活动部门：Shift Share Analysis
同年，金融活动就业的23％显着增长，这转化为6500多个工作岗位。尽管美国的金融活动就业增长在很大程度上是由房地产行业的扩张所驱动的，而不是在保险行业中的发展，但爱达荷州却相反。爱达荷州的财务和保险工作增长了24％，而房地产，租金和租赁中有18％。 爱达荷州的所有财务活动（3位NAICS*）都经历了积极的就业增长。 这些，证券，商品合同以及其他金融投资和相关活动的的就业增长最大，约为1100个就业机会。 自上次全球衰退以来，美国在资金，信托和其他金融工具子部门的就业人数下降了81％。 鉴于经济衰退在该行业的严重性和持久影响7。 该子部门在爱达荷州没有影响，也许是由于其相对较小的就业规模。爱达荷州的财务和保险工作增长了24％，而房地产，租金和租赁中有18％。爱达荷州的所有财务活动（3位NAICS*）都经历了积极的就业增长。的就业增长最大，约为1100个就业机会。自上次全球衰退以来，美国在资金，信托和其他金融工具子部门的就业人数下降了81％。鉴于经济衰退在该行业的严重性和持久影响7。该子部门在爱达荷州没有影响，也许是由于其相对较小的就业规模。
富通保险推出人工智能代理培训工具“AI Drill”
透过量身定制的会议场景掌握沟通技巧保险代理人必须了解每位客户的独特需要。富通保险与Datality Lab共同研发的「AI Drill」，采用人工智能分析及机器学习技术，提供10个情景模拟，提升用户的沟通技巧，让他们透过对话更了解客户。「AI Drill」利用70个表现检查点和170个评分算法，评估代理人和代理人学生与具有不同背景设置的人工智能客户的沟通方式。从语调到流利度，从讲话内容到肢体语言，「AI Drill」提供更客观和全面的回馈机制，与培训师的个人知识相辅相成。富通保险代理首席代理官兼首席人才官苏婉玲表示：“富通保险一直致力为我们的代理人和保险专业人士提供最好的资源，协助他们发展个人成长，并在保险行业发展事业。”苏女士继续说道：“考虑到这一点，我们今年推出了‘LEAP & Beyond 创业发展计划’，帮助那些雄心勃勃的年轻人才培养创业技能。今天，我们加入了‘AI Drill’
在保险欺诈检测中应用机器学习：成就和未来的前景
摘要。保险是现代社会的关键组成部分，保险欺诈对坦率的客户，保险局和整个经济造成了重大财务损失。保险业不断寻找面对欺诈性索赔挑战的措施。识别保险欺诈的传统方式在当今的数字世界中还不够有效。人工智能和机器学习的技术发展将革命带入保险欺诈检测方法。本文探讨了人工智能的各种应用程序，这些应用在侵害主张中检测出欺诈行为。更具体地说，本研究确定了不同类型保险中欺诈检测的关键挑战，并解释了如何使用几种特定的机器学习算法来克服这些障碍。调查结果表明，机器学习在各种保险欺诈检测系统中的应用可显着提高预测准确性和整体效率。人工智能为面对以前在保险行业无法想象的欺诈行为的新方法提供了动力。本文还讨论了现有基于机器学习的欺诈检测方法的其他优点和局限性。结果表明，人工智能和机器学习的应用已经为打击保险欺诈做出了巨大贡献。该分析还指出了将来在保险欺诈检测系统中利用机器学习的未来研究的一些潜在方向。