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如果被保險公司拉入黑名單有什麼影響嗎？
您好！我們以車險投保來舉個例子說明其中的厲害關係：1.在單家保險公司續保比較難，甚至以後就不能投保了。比如，被車險保險公司拉入黑名單一般情況都是上年出險次數較多，而且金額較大，賠付金額已超過交付保費金額。目前，行業內不少公司的標準都是，出險超過6次的都拉進“黑名單”，要續保比較難。同時，騙保的用戶也會被拉入黑名單。2.在其他家保險公司投保可很大可能被拒絕。目前行業有一個共通的信息平台，也就是說，具體某一輛車每年出險的情況都可以通過這個平台查詢到。因此一些車主不僅會遇到在A保險公司遭遇拒保，到B甚至其他家同樣遭遇拒保的情況。但是名單所列的客戶可能並不相同，每家的標準都不一樣。
另外現在是大數據時代，各大保險公司都搭建自己的大數據核保或者投保平台，所以作為一名公眾，一定要維持好一個較好的可再投保狀態，否則大數據分析會讓我們投保變得更加困難。科技是把雙刃劍，好的方面使得我們投保更加便捷便利，不好的方面是我們的負面信息會在大數據平台留下痕迹，而且這個痕迹的清除是非常困難，甚至會伴隨我們終身。比如中國人民銀行的徵信報告，甚至螞蟻金融的螞蟻信用等。
我們從一些新聞報道可以看出保險科技的技術演進，比如，中國太保旗下太平洋醫療健康管理有限公司自主研發許多大數據應用平台或工具，通過自主研發的個人健康風險評分模型、智能理賠反欺詐系統、慢性病發病風險評估模型等工具助力商業保險的智能升級，實現自動化精準核保理賠、欺詐監控、創新產品設計，另外其開發的“醫保基金運行大數據風控平台”還榮獲2020 保險業線上化技術應用案例二等獎。
如有疑問，歡迎私信。
未來保險行業前景如何
線上化率超過90%！保險業“科技方舟”十四五規劃正式起航
科技是第一生產力，創新是引領發展的第一驅動力。近年來，隨着新一輪科技革命迅猛發展，科技創新與應用正在深刻的改變着社會生產生活的各個領域，保險業亦不例外。一方面，“風險要素”在全新科技環境下出現新的運行路徑，加快了風險的變異；另一方面，科技創新應用為更好的認識風險規律，更科學的開展風險治理和保障提供了條件。
為科學引導保險業科技創新發展，推動保險機構數字化轉型，促進保險科技健康可持續發展，中國保險行業協會發布《保險科技“十四五”發展規劃》（以下簡稱《規劃》），客觀指出目前國內保險科技發展情況，規劃“十四五”保險科技發展的具體目標和重點工作，並就保障措施進行詳細說明。
現狀、成果與目標
2025年平均業務線上化率超過90%
依據中國保險行業協會調查數據顯示，“十三五”期間國內保險業日益重視科技投入與科技 創新應用，保險科技發展速度加快，成果顯著。
科技投入
信息科技投入方面，自 2018 年以來，保險業信息科技累計投入達941.85億元。2020 年，行業信息科技總投入351億元，占營業收入的0.63%。其中，直保公司信息科技投入平均佔比為0.65%，大中型保險公司平均佔比為0.56%，小微型保險公司平均佔比為1.59%。
信息科技人員方面，截至2020年底，行業信息科技正式員工數量超過 2.6 萬人，占正式從業人員數量的2.51%。其中，直保公司信息科技正式員工平均佔比為1.98%，大中型保險公司平均佔比為1.73%，小微型保險公司平均佔比為3.37%。
科技創新應用
雲計算。以雲計算為代表的數字化基礎設施建設穩步推進，行業整體採用雲計算的比率 76.79%。
大數據。以大數據和人工智能為代表的保險精準定價和智能營銷逐步應用，行業平均承保自動化率 55.77%，核保自動化率 64.71%。
區塊鏈。以區塊鏈為代表的原保險與再保險公司業務的打通對接，原保險與再保險的實時結算初步實現。
物聯網。以物聯網為代表的精準快速理賠初顯成效，行業平均理賠自動化率已達 21.48%。
從上述數據來看，十三五期間國內保險業對於科技的投入不可謂不大，所取得的進展與成果也十分顯著，科技在促進保險行業整體高質量發展過程中日益發揮更加重要的作用。為在“十四五”期間進一步完善國內保險科技體制機制，加快保險科技發展，文件提出中期具體發展目標：
進一步改進保險服務方式和手段，推動行業平均業務線上化率超過90%。逐步實現保險產品多樣化、個性化，推動行業平均線上化產品比例超過 50%。逐步擴大保險服務覆蓋面，推動線上化客戶比例超過 60%。持續提升保險定價水平、業務質量和服務效率，推動行業平均承保自動化率超過 70%，核保自動化率超過 80%，理賠自動化率超過 40%，不斷為人民提供優質、高效、便捷的保險服務。
新形勢、新問題、新發展
重點部署規劃，創新賦能路徑
從上述數據成果來看，保險科技創新與應用正在深刻的改變着保險行業生態發展，帶來營銷模式、服務模式、運營模式、競爭模式的深度變革。變革既是機遇亦是挑戰。保險科技應用同樣面臨著多方面的問題與挑戰，如保險科技應用層次有待提升，保險機構重營銷，輕服務；重收益、輕風險；重技術，輕運營；重局部，輕整體；再如保險科技應用碎片化較為普遍，保險科技應用智能化還不成熟等。
如何建立更快速、高效的投保、核保、理賠管理服務機制？如何提供更全面、優質、便捷、智能的保險服務體驗？如何更有力的推動整體保險行業數字化轉型發展？
《規劃》指出，保險科技推動着國內保險行業實現數字化轉型發展，呈現線上化、服務化、精細化、平台化、智能化的整體行業發展趨勢。同時，重點提出“強化保險科技價值賦能”。
一、緊跟行業發展趨勢，重點部署規劃
“線上化”發展重點
依託互聯網+物聯網，實現所有觸達客戶的業務環節線上化，提高保險業務處理效率。
“服務化”發展重點
保險業務從事後、低頻交易向事前、中高頻服務轉變，推動綜合型風險保障服務轉型發展，降低保險風險。
“精細化”發展重點
依託科技賦能，提高風險辨識能力，提供更精準的個性化保險服務，更好地滿足保險客戶需要。
“平台化”發展重點
以平台化發展模式，賦能相關產業深度融合，構建多方主體開放、共贏的保險生態圈。
“智能化”發展重點
推動保險應用線上化向智能化發展，進一步貫通保險價值鏈，提升保險業務效率和客戶體驗。
科技創新應用與價值賦能路徑
圍繞大數據、雲計算、人工智能、區塊鏈、物聯網、隱私計算等先進技術，《規劃》分別作出詳細的發展路徑規劃，為保險科技創新應用發展與科技價值賦能形成指導。
加強大數據應用
制定大數據發展戰略規劃；健全數據治理體系，打通數據孤島，釋放數據價值；提高數據應用能力，建立企業級大數據平台，提升數據洞察能力和基於場景的數據挖掘能力，探索與上下遊行業數據資源的融合應用與合作共享。
穩步發展雲計算
推進企業採用雲計算；支持高效運營，建設雲計算平台底座，藉助雲原生技術提升資源效能、研發和交付效能，快速響應場景化業務需求，支持瞬時高並發、多頻次、大流量的互聯網渠道業務發展。
深化人工智能應用
推動人工智能技術應用與保險業務的深度融合發展；提高業務全流程智能化水平，賦能客戶需求分析、精準營銷、承保理賠、風險防控等。
挖掘區塊鏈價值
深化區塊鏈技術場景應用，挖掘區塊鏈在各險種承保理賠反欺詐、產品溯源、業務數據流通等場景的應用價值；探索實現在保證隱私的情況下實現區塊鏈上數據的高效管理利用；推動區塊鏈跨機構、跨行業、跨地域的多場景技術創新與應用，共建跨產業可信協作網絡生態。
拓展物聯網場景
充分發揮物聯網傳感技術在風險定價、保險精算、預防性維護、個性化定製服務等方面價值；推動物聯網技術在特定場景創新應用，包括車輛、健康管理、房屋財產、施工作業、物流倉儲、資產管理、安全管理領域的保險科技應用。
探索隱私計算使用
前瞻布局隱私計算，探索實現“數據可用不可見”，促進多方數據的協調計算和價值共享。挖掘隱私計算技術在保險差異化定價、精準營銷、風險管理、數據信息保護等特定場景的應用價值.
健康大數據管理與服務專業學什麼 課程有哪些
健康大數據管理與服務專業學基礎醫學、臨床醫學和預防醫學的基本理論、基本知識。
健康大數據管理與服務專業主要課程
醫學基礎概論、臨床醫學概要、預防醫學概論、健康信息應用技術、Python編程基礎、計算機網絡技術、網頁程序設計、大數據導論、數據庫技術與應用。
衛生統計學、流行病學、大數據採集技術、數據倉庫Hive、Hbase分布式數據庫技術、Spark技術與應用、Hadoop應用開發技術等。
健康大數據管理與服務專業簡介
健康大數據管理與服務專業是一門新辦專業，堅持立德樹人、德技並修，面向健康醫療、互聯網等行業，培養能夠在健康醫療機構、健康大數據相關企業從事健康大數據採集、分析、處理和開發，管理與維護等相關崗位工作，具備良好的職業道德、工匠精神和創新素質，掌握公共衛生基本理論、大數據平台運維、數據採集與預處理、數據清洗及存儲、數據分析及可視化等知識和技術技能。
專業有優越的教學實踐條件，除共享的醫學相關實訓中心外，還建有健康風險檢測評估實訓室和健康大數據採集與處理實驗室。
“互聯網+”與大數據車險
“互聯網+”與大數據車險_數據分析師考試
“大數據”為車險行業發展提供了更多可能性。保險公司通過“大數據”可以多維度實現車險的差異化定價，進一步推動風險和保費更加科學合理地匹配。“互聯網+”時代，中國保信在大數據車險的應用場景及市場展望中究竟佔有何等地位？
銀行業有銀聯 （中國銀行卡聯合組織），證券業有中證登（中國證券登記結算有限公司），保險業有中國保信（中國保險信息技術管理有限責任公司）。“互聯網+”時代，建設信息共享平台成為各金融行業摘取大數據果實的強勁抓手。
事實上，保險是對“大數據”擁有天然需求的金融行業。隨着保險業進入大發展時代，包括財險、壽險以及健康險等，對匯聚各險種數據資源進行整合利用，通過數據信息的挖掘和共享，建立一套科學的行業定價基準和風險數據指標的要求越來越迫切。
當前，正值商業車險改革、車險經營模式創新、車聯網應用與探索的關鍵時期，在這場商業車險改革大戲中，如何實現車險產品從“以車定價”轉向“以人定價”，最終實現品牌車型以及使用者的差異化定價，成立的主要目的是統一建設、運營和管理保險信息共享平台，為保險公司之間及保險業與其他行業之間信息交互提供支持的中國保信總裁吳曉軍應邀發表權威觀點。
車險改革與“大數據”戰略
《當代金融家》：近日，保監會印發了《深化商業車險條款費率管理制度改革試點工作方案》（以下簡稱《方案》），提出了商業車險改革的時間表和路線圖，同時明確了各相關單位的職責分工和工作任務：中國保險行業協會負責擬定商業車險示範條款和保費行業基準，建立商業車險新型條款評估和保護機制；財產保險公司負責自主確定商業車險條款，科學釐定商業車險費率，依法報批商業車險條款費率，建立商業車險條款費率監測調整機制。在這場商業車險改革“大戲”中，應如何看待中國保信的位置及作用？
據我們所知，中國保信在籌備期間的第一項工作就是整合車險平台。如今距離公司成立已有一年，各項準備工作已基本齊備，6月1日商改平台將正式上線。請您分享一下車險信息平台對商業車險改革起到的重要作用？
吳曉軍：一個顯而易見的事實是，在“大數據”時代，汽車產業的形態正在發生深刻改變，與之相連的車險業務變革也隨之初顯端倪。隨着“大數據”應用的日益廣泛，將影響並引領車險業走向費率市場化、管理精細化、數據規範化，為此應當未雨綢繆，勵精圖治，各方共同推進“大數據”在車險乃至保險領域的互動和應用。
某種意義上，成立中國保信最大的趨勢是推動行業數據整合，因此，中國保信是以支持行業發展、服務保險監管、保護保險消費為使命，不以盈利為目的的市場化公司，主要職責是建設和運營集中統一、設計科學、功能完善、安全高效的保險業數據信息共享和對外交互平台。
中國保信被天然賦予了“大數據”的政策基因和行業責任，按照保監會關於全國車險平台整合工作方案，中國保信是全國車險平台的建設、運營和管理單位，因此我們希望能夠廣泛聽取行業各方對車險平台建設的意見和建議，探索建立行業各方共同參與的信息平台共享共建機制，在平台需求分析、管理和決策，以及網絡連接、接口標準、安全建設、技術架構上實現行業共商，在支持創新、服務發展、保護消費者利益上實現行業共贏。
全國車險信息平台是貫徹落實國家《機動車交通事故責任強制保險條例》以及商業車險監管政策規定，為建立車險信息共享與交互機制，支持我國交強險制度實施和車險市場科學發展而搭建的行業公共基礎設施。截至2015年3月底，全國車險平台覆蓋全國35個省市、59家保險總公司、820家省級保險分公司，擁有交強險和商業險兩個核心系統，以及若干周邊子系統和輔助系統，實現了行業多年車險承保和理賠數據的存儲、共享和實時交互。
全國車險平台從行業試點探索，全國推廣到功能不斷拓展和完善，已經經歷和伴隨了車險市場改革發展近10年時間，車險信息共享機制對於行業實施大數據戰略和推進費率市場化改革具有重要的戰略意義。
首先，車險信息平台是行業與外部數據交互應用的重要基礎和依託。目前，全國車險平台已經與公安、交管、稅務等相關外部管理單位實現了一定範圍的信息交互和共享。我們也積極引入公安部、交通部、中國汽車研究中心等行業數據管理部門的權威身份、交通和汽車生產數據，依託行業數據共享的優勢，拓寬行業整體數據維度。未來，我們還將積極引入公安、氣象、醫療、教育、信用、移動通信等外部數據，主動與交管、稅務、經偵、社保等公共管理部門進行數據交互，依託車險多維度數據支持保險自身信用體系建設，並納入國家徵信體系，發揮外部數據在行業內部治理中的獨特作用，依託行業信息共享機制有效延伸保險參與社會治理的範圍和觸點。
其次，車險信息平台是車險費率市場化改革的重要技術支撐。此次商業車險改革以市場化為導向，對現有定價模式、費率浮動機制、條款責任和體例都進行了大幅度調整，自去年以來，車險平台按照新的業務規則和監管需求進行了大量的系統改造，配合建設行業車型及純風險保費庫，落實代位求償及結算，組織保險公司進行系統開發、聯調測試，通過系統實現商改的有關規則調整。依託平台數據、技術和資源，配合保監會開展了數據提取和費率測算，未來可以依託平台實現費率測算常態化、費率監測動態化。同時，面對商改費率下行壓力，平台在加快推進反欺詐系統、數據分析系統等應用系統建設，促進保險公司反欺詐水平和成本控制能力提升，提高保費充足率，擠壓理賠水分，改善保險公司經營績效，促進商業車險改革成果實現與平穩過渡。
最後，車險信息平台是車險產品和服務創新的重要數據支持。我們希望依託車險信息平台為車險產品和服務創新以及“大數據”應用提供技術支持服務。一方面，積極探索和支持保險業參與汽車後市場。我國二手車市場高速發展、前景廣闊，北京、鄭州等地區的二手車交易已超過新車交易，但管理混亂、誠信缺失特別是價值和風險評估機制不健全是根本的制約因素。今年，我們已在北京地區試點汽車質量延保責任險的風險評估服務，未來將逐步搭建起延保業務專門平台，探索延保業務風險評估、數據採集與共享機制，培育和促進延保責任險市場發展。另一方面，我們也在積極探索車聯網技術應用研究。目前，我們受保監會委託，啟動了車聯網保險應用研究項目，內容包括車聯網技術和保險業應用的全球經驗，車聯網技術對車險市場的影響與挑戰、應用場景與模式、產品定價與監管等等，也希望依託車險平台為行業基於車聯網的產品創新、商業模式以及監督管理提供服務和支持。
“以客戶為中心”的大數據車險
《當代金融家》：眾所周知，車險定價方式主要有保額定價、車型定價及使用定價三類。我國目前仍處於保額定價階段，沒有費率區隔。而車型定價是歐美保險市場普遍採用的車險定價模式，對車輛風險的評估準確度更高。車型定價對“海量”數據以及數據處理的需求，令車險信息平台的建設必不可少。據此，您如何看“大數據”車險市場的應用場景與展望？
吳曉軍：首先，“大數據”將助推車險定價步入新的發展階段。“大數據”相對於保險定價依賴的傳統數據，已經從歷史數據擴展到在線數據，從樣本數據拓展到全量數據，從結構化數據拓展到非結構化數據。保險定價的基本原理就是“大數法則”，依託這一統計學定律，確保純風險保費的公平性、合理性和充足性。而“大數據”是一種新的定價理念和風險管理輔助工具，保險企業通過採集和獲取客戶行為、交易的網絡數據進行關聯分析，找尋數據背後風險與成本、收益的匹配規律，可以推動保險公司客戶細分化、責任碎片化、產品定製化，優化精算定價模型，實現定價差異化、精準化。
我認為，在未來車險市場競爭中，無外乎兩個核心要素，一個是渠道，這是由“渠道為王”的保險業經營管理模式所決定的；另一個是定價，在保險費率市場化改革的大背景下，定價將成為保險企業安生立命的核心要素。誰擁有數據及數據技術，誰便具備了定價優勢，誰就能在新的遊戲規則中勝出。
“大數據”在車險定價應用的一個典型案例就是UBI產品（Usage Based Insurance），即通過車聯網技術將駕駛操作、汽車運動狀態和車輛周圍環境等人、路、車數據信息進行傳輸和存儲。保險公司從數據中挖掘出用戶的駕駛習慣、思維習慣和行為模式，建立以“從人”為主的多維度定價模型。通過歐美車聯網保險市場的實踐驗證，基於駕駛行為的定價比傳統定價模式更為科學和有效。美國經歷了超過15年的研究推廣，車聯網保險產品和技術在車險市場已日趨成熟，在美國個人車險市場，前十大保險公司有9家已推出UBI產品。在國內，車聯網保險產品還處於起步探索階段。近年來，各方意識到車聯網在保險市場的應用潛力，都在積極探索家用車車聯網產品。如人保、平安等公司已經開始摸索產品形態，搭建產品流程及系統，收集研究客戶反饋。當然，車聯網在車險產品定價和創新應用方面，還應當與目前我國車險費率市場化改革政策和實踐形成良性互動。
其次，大數據將助推精準營銷和客戶細分，實現真正以客戶為中心。自改革開放以來，保險市場保費和資產規模迅速擴張，卻難以逃脫產品同質化、“跑馬圈地”、價格惡性競爭、服務體驗差的外部詬病，歸根到底還是源於“以產品為中心”的粗放式發展模式。然而，“以客戶為中心”的精準營銷、個性化服務，如果失去大數據的支持，無異於小船在大海上無導航漂泊，最終無法到達彼岸。“大數據”技術可以更加客觀、多維度地對客戶進行分析研究，必將成為提高企業競爭力和創造消費者需求的關鍵要素。
隨着車險網銷、電銷等直銷渠道的普及和快速發展，未來互聯網將成為車險市場的“主戰場”，互聯網車險市場具有信息量大、傳導速度快、高度透明的特點，保險企業必須藉助互聯網大數據精準了解客戶需求，確定渠道投入的方式方法，即“在對的時間、為對的客戶、提供對的產品”，全面提升客戶體驗，建立新型的網絡自助服務體系，讓客戶足不出戶就可以方便快捷獲得投保選擇、電子保單、在線客服、報立案件、索賠、賠款支付等保險服務。通過互聯網提供保險服務，保險公司可以降低職場租金、代理人傭金和薪資，承保理賠實現無紙化、便捷化，費用成本可以大幅降低。這都有助於從價值上實現“以客戶為中心”，因此，未來車險市場將逐步形成線上、線下兩個平台。
再次，大數據將助推保險反欺詐風險識別與控制。據國際保險監督官協會的經驗估計，保險欺詐佔到保險賠付總額的10%～20%，而車險又是保險欺詐犯罪的“重災區”。我們從行業反欺詐實際工作中發現，當前車險欺詐案件呈現出團伙化、專業化、流程化等特點，整個保險欺詐案件的所有手續造假都非常縝密，背後已存在利益集團操作，傳統風險控制方式面臨“瓶頸”。“大數據”時代的信息技術和創新應用為保險反欺詐工作開創了新途徑，在數據完善和歷史積累的基礎上，從特徵分析、因子分析和網絡分析入手，可以建立高效的反欺詐鑒別機制，提高反欺詐的靶向性。
近年來，車聯網技術已經在一些行業取得了成功，尤其是在物流運輸和車隊管理方面，利用車聯網技術，可以監測車輛、貨物在運輸途中的去向；藉助車聯網數據，可以管理司機的駕駛行為，達到節油、省時和安全的目的，從而提高經營效益。未來，這些技術將會更加充分地運用到車險欺詐風險的識別與控制上來。
最後，大數據將助推保險與汽車產業的滲透與融合。在“大數據”時代，保險與汽車將會以數據為媒介進一步實現產業融合與滲透，現在車裡面裝有越來越多的智能設備，這些用途繁多的裝置原來是廠商在製造環節裝進去的，未來更多可能是基於保險視角前裝或後裝的。由於保險對車輛數據的採集和應用，對於汽車生產銷售、汽車安全隱患及事故處理、零配件的流通與使用，保險公司也許會比汽車製造商更早、更全、更快的掌握，因為前者更加貼近汽車用戶，承擔了大部分的車輛維修成本。未來汽車製造商會更加註重保險公司的意見和建議，不斷提升車輛性能，優化汽車後市場服務。
更為關鍵的是保險公司擁有車輛的索賠數據，通過將車輛數據與保險數據相結合，未來可以研究制定建立一套完善的車輛風險評級標準，這對車輛投保、汽車質量延保、二手車定價等均可以提供有效和準確的數據支持，並根據保險數據與車輛數據分析車輛安全狀況，為交通管理部門提供服務。
此外，其他行業的滲透也影響着傳統保險市場，特別是科技網絡公司，通過對互聯網客戶數據的採集分析和“大數據”處理能力，將及時抓住機會，進行跨業經營，很多創新甚至可能顛覆車險市場的局部規則與業態。
“互聯網+”時代的二次創業
《當代金融家》：目前，雖然大部分險企都建有自己的數據庫，人保財險[微博]、國壽財險、平安財險和太平洋財險等多家公司也在試水車聯網，但中國保信的現有行業地位和今後發展前景，卻被市場各方看好。立足於行業背景，您對“大數據”時代的車險發展有何建議？
吳曉軍：當今世界，數據已經滲透到經濟社會的各個領域，引領着電子商務、金融投資等各方面的創新與應用，推動了相關行業升級和轉型發展。“大數據”、車聯網和雲計算，已然成為未來車險市場轉型升級的核心驅動力，為保險業改造“紅海”、開創“藍海”提供了新的機會和場景。在“大數據”時代，如何構造新型的車險產業鏈，實現傳統車險與信息技術發展、與汽車工業發展的深度融合，進一步提升車險的內在價值，進而帶動其他相關產業的發展，從某種意義上講，更像保險業的“二次創業”，意義重要而深遠。
一要研究制定行業“大數據”戰略和設施框架。建議保險監管部門完善信息共享平台和保單登記的監管制度框架，為行業“大數據”戰略實施建立良好的政策環境。加強行業級“大數據”建設，重點推動行業數據標準化建設和有效落地，提高數據整體質量。指導和優化行業共享數據庫的採集、存儲、處理與結果應用的流程和技術，研究建立行業數據分析框架和模型，依託數據挖掘、雲計算平台、虛擬化技術，支持海量、多結構類型、高頻度的“大數據”處理。加強行業信息共享的安全體系建設，保障保險機構與共享信息關聯生產的連續性、安全性和穩定性。
二要在保險經營和客戶服務中嵌入數據思維。保險公司應加強公司內部、各渠道、各產品線的數據整合利用，積極採集全面反映客戶行為特徵和交易偏好的移動互聯、社交媒體、電商、地理位置、OBD等線上數據，引入身份、信用、車輛、駕駛行為等線下數據，構建完整的客戶數據圖譜。依託數據挖掘技術，推進客戶需求分析和客戶群組細分，在公司內部建立客戶虛擬賬戶，豐富客戶全景視圖，加強客戶挽留與個性化推薦，促進客戶的獲取率、留存率和持續率。構建完善的客戶自助服務體系，改善客戶體驗、提升客戶忠誠度、提高客戶整體價值。保險經營中應嵌入數據分析思維，以數據分析為依據，找出最棘手問題的真正原因，預測未來情況，從而識別差異化競爭的機會並實現業務增長。
三要以數據為媒介，建立“汽車＋保險”的生態圈。商業車險改革是中國保險業的“二次創業”，未來基於人、路、車等駕駛數據的UBI車險將成為核心。通過將車輛數據和保險數據相結合，保險公司可以進一步為汽車投保和延保，以及為二手車定價等提供準確有效的數據支持。在這樣的趨勢下，保險行業和汽車產業可以數據為媒介，進一步實現產業的相互滲透和融合。
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健康大數據管理與服務專業學什麼
醫學基礎概論、臨床醫學概要、預防醫學概論、健康信息應用技術、Python編程基礎、計算機網絡技術、網頁程序設計、大數據導論、數據庫技術與應用。
衛生統計學、流行病學、大數據採集技術、數據倉庫Hive、Hbase分布式數據庫技術、Spark技術與應用、Hadoop應用開發技術等。
健康大數據管理與服務專業簡介健康大數據管理與服務專業是一門新辦專業，堅持立德樹人、德技並修，面向健康醫療、互聯網等行業，培養能夠在健康醫療機構、健康大數據相關企業從事健康大數據採集、分析、處理和開發，管理與維護等相關崗位工作，具備良好的職業道德、工匠精神和創新素質，掌握公共衛生基本理論、大數據平台運維、數據採集與預處理、數據清洗及存儲、數據分析及可視化等知識和技術技能。專業有優越的教學實踐條件，除共享的醫學相關實訓中心外，還建有健康風險檢測評估實訓室和健康大數據採集與處理實驗室。
原創文章，作者：FDTQ，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/139113.html
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