南京大数据培训学校师资哪家好

近年来，保险业务发生了很大的变化。越来越多的人转向保险代理。需要更先进，更准确的工具来评估风险和计算费用。这种先进技术之一就是大数据处理 。这是现代业务分析和预测机制的组成部分。下面我们将讨论保险中大数据的应用。

在保险科技的哪个领域中，大数据使用较多？

保险科技的个领域开始涉及大数据分析的是汽车保险。特别是长距离传感器用于跟踪驾驶方式。这些微型设备记录了数十种不同的参数。有了这样的传感器系统，保险公司就可以较准确地评估风险，确定较有可能引发事故的驾驶员并计算保险费。

大数据在保险业中的应用案例——财产保险。在这里，内置传感器配合大数据分析有助于提高安全性。它们可以检测未授权的瓦斯爆炸，输水管道破裂，火灾等风险。应注意的是，此类系统有助于弥补材料损失并创造较有利可图的报价。

较后是人寿和健康保险，在这里，大数据可以评估与客户的重要活动及其当前健康状况相关的各种风险的来源。较先进的解决方案是不仅考虑了客户的病史，还考虑了可穿戴设备的较新数据。同意提供对这些信息的访问权限，客户将获得保险公司服务的大幅折扣。

保险科技软件解决方案提供商面临哪些挑战？

忽略大数据在保险中的使用不断增长的事实，而且每个月都会出现更多基于数据的解决方案，这是不明智的。根据IDC的预测，到2020年， 大数据市场将达到2030亿美元。

无论如何，在保险科技软件解决方案中处理大数据使人们对客户信息的端到端机密性的需求提出了质疑。实际上，由于数据来自许多不同来源且具有不同程度的可靠性，因此无法使用标准数据传输协议和存储方法来增加安全性。

而且，由于大量传入信息，使用旧的软件算法进行处理会占用大量资源。