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奥纬咨询：2025预测分析新前沿：以无约束建模赋能数据与风险管理研究报告（中译版）（16页）.pdf

上传人： 1****1 编号：976587 2025-11-27 16页 789.81KB

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1、 Oliver Wyman2A New Frontier In Predictive AnalyticsOver 97%of businesses worldwide have invested in big data.However,only 24%of these companies claimed they use the collected data to analyze and make informed decisions.1 Data management is an integral part of running a business,for year-end reporti

2、ng and tax purposes,and to comply with laws and regulations.Today the insurance industry is experiencing a fundamental shift in how to define,understand,and quantify risk.Recent technological advancements have led to an explosion of data,which demands new processing and analysis techniques beyond tr

3、aditional methods to make sense of it all.Consequently,insurers face a new challenge:finding a balance between developing highly accurate models and complying with business and regulatory requirements.Unconstrained models those with few limitations maximize data utility and predictive power by lever

4、aging advanced algorithms.These models allow for flexibility,have the ability to capture complex relationships,and offer broad applicability for domains where data may contain deep interdependencies and nuance.When used strategically,unconstrained models can analyze and enhance traditional models to

5、 unlock new insights,even in highly constrained or regulated environments like insurance.For organizations that embrace them,unconstrained models present an opportunity to improve risk management and gain a competitive advantage.In this paper,we examine the latest advancements in the insurance analy

6、tics landscape.We discuss how unconstrained models can strategically complement traditional models,review modeling constraints,and highlight the importance of strong model governance.1 Kumar,Naveen.“Big Data Statistics 2025(Growth&Market Data).”DemandSage.June 24,2025.THE INSURANCE ANALYTICS LANDSCA

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根据《保险分析领域的新前沿：预测分析》的内容，以下是全文关键点的概括： 1. **大数据与数据分析**：全球超过97%的企业投资于大数据，但只有24%的企业使用数据进行分析。 2. **保险业的数据革命**：保险业利用新技术和大量数据，如物联网、卫星图像和气候数据，以更精确地评估风险。 3. **传统模型的局限性**：传统的广义线性模型（GLM）在处理现代大数据时存在局限性，如难以捕捉非线性关系和交互作用。 4. **无约束模型的优势**：无约束模型通过先进算法（如梯度提升机GBM和神经网络NN）处理大量和多样化的数据，提高预测能力。 5. **模型治理的重要性**：有效的模型治理确保模型用于预期目的，并符合法规要求。 6. **预测模型的应用**：无约束模型在保险业可用于定价、保留、营销、产品开发和研究。 7. **数据治理**：数据治理确保数据正确使用，特别是在涉及个人身份信息（PII）时。 8. **保险创新**：无约束模型为保险业创新提供动力，通过比较无约束和约束模型，保险公司可以量化性能损失。
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