個人財務 ビッグデータと保険 - ダミー

ビッグデータと保険 - ダミー

ビデオ: ビッグデータによる医療の発展 2025

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Anonim

保険会社は、保険契約者に適切な保険料を決定するために、保険契約者が直面するリスクを分析し、実際にこれらのリスクが実際に現実に現れる可能性を判断できる必要があります。データの利用可能性およびコンピュータの速度および記憶容量が大幅に増加したため、保険業界は、モデル化されたリスクのモデル化、より効率的なプライシングプラクティスの使用、および能力の向上を通じた利益の増加に新たな機会が生まれましたより特化した製品を提供しています。さらに、大きなデータは、保険詐欺の検出や防止などのセキュリティ上の目的で使用される可能性があります。

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保険業界で大きなデータを使用する良い例は、自動車保険業界でテレマティクス機器の使用が増加していることです。テレマティクス装置は、コンピュータデータを無線で送信する。製品の品質向上やプロセスの安全性確保など、多くの目的に使用できます。全地球測位システム(GPS)は、テレマティクス装置の一例である。

自動車保険会社は、車両にテレマティクス装置を設置し、結果データを保険会社にリアルタイムで送信することができる。データには、次の詳細が含まれます。

<! - 走行距離 運転回数 制動パターン

運転時間

これらのデータは、保険会社が特定の運転者の可能性を判断するのに役立ちます事故に巻き込まれる会社は、この情報を使用して、個々の運転手が支払う保険料を設定することができます。
  • 運転手にとっての利点は、データに安全運転のパターンが示されている場合は、保険料が安くなる可能性があることです。もう1つの利点は、運転者が自分の運転習慣をよりよく理解し、より安全に運転する方法を知ることです。

  • <!テレマティクス装置を使用することの欠点の1つは、大量のデータを処理し記憶する必要があることである。もう1つの潜在的な問題は、保険会社が複数のプロバイダからテレマティックスデータを受信し、データ互換性の問題が発生する可能性があることです。

  • 保険会社にとってのもう一つの大きな課題は、膨大な量のデータから最も重要なリスク要因を特定し定量化することです。たとえば、保険会社は、各マイルが事故の可能性にどのくらい寄与しているかを決定しなければなりません。これには高度な統計モデリングが必要です。これらの潜在的な問題にもかかわらず、自動車保険業界におけるテレマティクス機器の使用は、必要なデータを処理する能力が向上し、この考えに対する一般の受容が高まるにつれ、今後数年間で急速に成長すると見込まれている。

  • テレマティクスは現在、個人向け自動車所有者よりも商用自動車保険ではるかに広く使用されています。トラックやタクシーの艦隊は良い例です。しかし、それは自発的な基礎で個人的な自動スペースに移動し始めている。誰もが彼らが良いドライバーだと思って、1つのディスカウントを得たいと思っています。

しかし、これは大きなデータとプライバシーについて大きなポイントを上げます。このすべてのデータが浮かび上がって、会社や政府が法的にあなたについて知ることができる線についてはどこにありますか?その質問への簡単な答えはなく、実際、議会での議論については常に議論の対象となっています。あなたの運転習慣を越えて、サーフィンしているウェブサイトへのあなたのモバイルデバイス上の位置追跡から潜在的にそこにある可能性があります。利便性のためにプライバシーを犠牲にするという明白な意欲を与えられているので、企業があなたの個人データを使って何をしているかに注目する価値があります。事故の原因となる可能性が最も高い要因を分析することにより、地方自治体が道路や橋の安全性を向上させることができるようになるため、テレマティクス機器の使用が増加することで社会にさらなる利益がもたらされる可能性があります。

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SketchUpのステータスバー - ダミー

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SketchUpの投影テクスチャ曲線にテクスチャを追加する方法 - 複雑な曲線に画像を描くためのダミー

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