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内容简介:
在保险科技的认知传递过程中,有许多值得商榷的言论:许多有传统话语权的声音在谈论着保险科技并提出许多指挥性意见,但没有人注意到他们其实只有保险的经验,却没有科技的经验,更没有保险科技的经验;有许多号称保险科技的报告,仿佛谈论的是保险科技,其实却没有实质性内容,只是为了起到判断、宣传、引导的作用;还有很多……
保险科技发展需要这些力量的支持,因为这些都能够帮助保险科技吸引注意力,吸引资金,吸引资源,由此获得更好的发展空间。
本书的主要目的,想实质性地用保险中的大数据和人工智能的研究、案例、已经应用的成果来形成基础,帮助企业进行项目落地,毕竟任何企业都需要实质性的保险科技项目落地和保险科技基础认知的改变。
书籍目录:
第1章 人工智能进化论
1.1 人工智能现代史
1.2 人工智能与经济学、数学、神经科学关系探究
1.3 新一代人工智能的细分方向与技术
第2章 保险科技现状与趋势
2.1 挑战
2.2 不同保险种类中的数据和智能应用场景
2.3 保险公司业务中的数据和智能应用场景
2.4 保险科技发展的障碍
2.5 保险科技发展战略规划
第3章 人身险中的人工智能与大数据
3.1 动态定价与大数定律
3.2 生理年龄定价技术和应用
3.3 死亡率数据的深度分析与预测
3.4 健康管理中的人工智能和大数据
第4章 车险中的人工智能和大数据
4.1 车联网兴起与广义线性模型
4.2 车联网与机器学习
4.3 基于深度学习的车险定损
4.4 自动驾驶的实现与风险
第5章 其他保险科技应用
5.1 保险欺诈识别
5.2 区块链与保险
5.3 投保人群健康管理——跑步的小数据和大数据
5.4 自然语言处理与保险
参考文献
后记
作者介绍:
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出版社信息:
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其它内容:
书籍介绍
金融科技是金融领域和人工智能、大数据、区块链密切结合的领域,属于这两个蓬勃发展学科的交叉研究,当前行业报告性质研究较多,但是具体技术研究较少,但金融科技所形成的投资浪潮以及应用浪潮已经切实改变了我们的生活,也在深度变革着当前的经济模式,本书就是在这个交叉方向进行探索和研究。在本书,我们首次提出了保险中的新的定价模式,颠覆了传统模式;同时我们提出了金融欺诈的新的方法,该方法已经在企业落地应用;此外,我们将强化学习应用于金融研究已经产生了诸多研究结果。书中介绍我们依托于大数据基础进行的几类大数据技术应用和人工智能融合的研究,它包括保险中的生理年龄概念、死亡率数据的处理和健康管理的应用;包括车联网中的机器学习和人工智能定损,以及自动驾驶的分析;包括提出的区块链应用场景、金融欺诈识别以及金融舆情分析和文本情绪识别等。书中内容大多是基于我们发表的论文成果进行丰富和体系化后组织形成的,也包括一些我们尚未公开的研究内容。这些研究都经过了实验室阶段的试验和验证,部分也通过和金融企业以及行业合作得到应用,但其距离商业化还需要对接和场景适应,这也恰是本书的目的,旨在推动金融和保险公司、行业以及监管机关重视大数据和人工智能技术,并准确把握自身在未来变革中的位置,应用并提升整体的效率
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书籍多样性:4分
书籍信息完全性:7分
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书籍清晰度:8分
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:3分
主题深度:5分
文字风格:5分
语言运用:8分
文笔流畅:9分
思想传递:7分
知识深度:6分
知识广度:7分
实用性:7分
章节划分:3分
结构布局:8分
新颖与独特:6分
情感共鸣:3分
引人入胜:6分
现实相关:8分
沉浸感:5分
事实准确性:6分
文化贡献:7分