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秒速赛车保险业一诞生就面临欺诈风险

时间:2018-07-04 09:16供稿单位:雪云源码打印字号:

  秒速赛车平台北京2018年5月29日电 /美通社/ -- 安邦保险集团旗下综合金融平台安邦金融下设的安邦金融研究院(Anbang Finance Academy)于2018年初成立。近日,首批五篇原创论文成果在国内顶尖期刊正式发表。研究院汇集了保险科技专业人士、互联网资深运营专家、大数据等人才,旨在全面提升公司业务能力的同时,发展员工创新和研究能力。基于用户需求开展技术研究与创新、趋势研判,同时为金融科技行业发展提供前瞻性研究和实践分析。研究院首批五篇保险科技方向研究成果全部发表,获得业界认可。

  论文《基于 mahout 的保险产品推荐系统的研究》、《基于用户画像的精准营销模型研究》分别获得《科学与信息化》、《数字化用户》录用,这是智能保险推荐领域的创新应用,在智能保险方面具有重要的商业价值。

  面对海量市场,如何选择合适的保险产品,达到个人及家庭保险保障的目标,是当前保险用户市场的巨大痛点。根据《基于 mahout 的保险产品推荐系统的研究》,通过智能保险推荐系统,依据销量、流行度、需求等维度推荐不同的产品,解决新用户不了解保险、保险购买决策难等问题,可以极大地提升用户体验、用户粘性。与此同时,随着金融平台的发展壮大,产品线不断丰富,数据库不断完善,智能推荐系统精准度将进一步提升,也将有助于为未来金融平台的战略落地做好前期规划和布局。

  尽管互联网保险发展已经驶上快车道,但是对于用户体验和精准营销而言仍然是一个薄弱环节。论文《基于用户画像的精准营销模型研究》从营销的角度分析,构建了精准营销分析模型,并以安邦保险集团的用户数据信息为对象,对用户进行标签化,建立用户画像系统,通过分析工具对用户信息进行挖掘。论文提出,在大数据时代,通过画像系统,能够分析用户的行为分布,精确定位潜在用户,从而为企业的营销方案提供方向和依据。

  保险业一诞生就面临欺诈风险,全球保险欺诈规模占行业总规模的20%~30%,对行业稳定运行、保护用户利益构成严重威胁。所谓保险欺诈,是指利用或假借保险合同谋取不法利益的行为,保险欺诈案件主要集中在涉嫌保险金诈骗类、非法经营类和保险合同诈骗类等,保险公司的反欺诈重点之一就是打击假理赔、假机构、假保单。

  该论文第一作者焦阳表示,深度学习在金融领域的应用多见于趋势分析、智能投顾、智能客服等,对于保险行业,深度学习可以应用于保单识别和保险反欺诈。比如,图像识别技术、人脸识别微表情等。通过深度学习算法,利用大数据总结出客户信息,发觉潜在的负面因子,预测欺诈风险,做到风险有效规避。

  论文《基于概率图隐马尔科夫随机场与 Google InceptionNet V3 模型的图像分类识别》获得《数字化用户》杂志录用并发表。论文提出,使用深度学习做图像识别,比以往的数字图像处理技术更准确更高效,卷积神经网络是数字图像处理技术里卷积滤波的一个延伸,它大大的减少了计算机识别一张图像的计算量,而神经网络的特征使得识别的准确率得到了很大程度的提高。深度学习基于人类大脑神经元的结构所设计,使算法有了一定抽象问题的学习与解决能力。最典型的案例是,2016年运用多项深度学习技术的谷歌围棋人工智能 AlphaGo 打败了最好的人类围棋选手李世石(韩国),随后又打败了排名超过李世石的中国棋手柯洁。

  在业务应用上,安邦金融目前已经上线的智能保单管家平台,利用图像识别技术,可以有效识别保单,秒速赛车保险业一诞生就面临欺诈风险通过对用户保单信息的识别和分类,可以方便用户进行保单存管。未来,深度学习还可以应用于简化投保过程,实现智能投保:对于潜在客户,可以通过历史数据,对其进行聚类,然后对各聚簇内用户进行分析,定制出相应的产品进行智能推送。

  当下,受到黑客产业链的利益驱动,用户信息泄露现象愈演愈烈,木马攻击、安全漏洞利用、恶意程序开发等现象十分突出,其危害正在不断加剧。互联网用户信息安全问题是互联网产业高速发展的副产品,也必然面临着不断革新的信息技术带来的全新挑战。对于金融平台而言,互联网信息安全更是企业发展的重要基石。

  《基于 Android 系统 JNI 机制的安全防护的研究与实现》获得《科学与信息化》杂志录用并发表,论文提出两种基于 so 库的加固方法,通过把 so 库中的敏感信息放在加密的 section 中,在运行的时候提前解密被加密的 section,同时提出了对 so 库中的特定函数加密的方法,经过实验证明这两种方法可以有效防止 so 库被恶意破解者静态分析,从而有效的保护了 so 库中的敏感信息。

  安邦金融技术负责人孙国超表示,在实践应用中,安邦金融采用分布式平台架构和核心技术功能,使用三层防火墙隔离系统保障平台网络安。

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