智慧保险整体解决方案

智慧保险整体建设方案目录1.

保险科技发展生态2.

保险科技与应用3.

保险科技实施路径第一部分保险科技发展生态1.科技是保险价值链运行的基石Value

Chain

Operation个人家庭企业团体网销第三方销售兼业代理第三方比价基础设施交易支付人工智能物联网云计算大数据车险家财险财产保险人寿保险人寿险健康险意外险 理财险其他创新险种退运险账户安全险基于车联网的UBI定价基于移动医疗和可穿戴设备的健康险定价消费者 渠道入口 产品创新 产品定价 保险公司再保险车联网无人驾驶无人机基因检测可穿戴设备1.新兴科技成熟度曲线问aleauwilbereach创

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资料来源:

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Enlightenment-• •、entTimePoak

01In11atedExpectationsInnovationTrigger1.

保险业拥抱新兴科技未来12个月内，保险公司对以下新兴科技进行投资的可能性有多大？资料来源：普华永道2017年全球金融科技调查，保险业受访者1.

保险科技新生态主体•在现有保险业务流程基础上应用新科技、如精准营销、移动理赔等开拓端到端的崭新业务模式，如基于用量的保险（UBI），健康管理服务等•传统保险公司•是保险科技企业起步的助推器，能够通过充沛的资金、优秀的管理经验帮助科技快速起航金融投资机构•拓展保险服务的外延，在寿险、财险、健康险方面都扮演着“以技术促服务”的角色改变信息采集、分析和使用方式，如无人机信息收集、可穿戴设备和医疗服务的结合等•初创科技企业•通过加强线上线下服务联动的方式，强化保险中介的重要性，增强用户的黏着度保险中介机构•物美价廉、公开透明的选择，使认知风险、紧密沟通、有效交互、主动消费成为保险消费的“新常态”保险消费者•包括了和保险产品相关的上下游企业，是保险科技的主要呈现者如汽车厂商和车辆往的集合，互联网企业、医疗机构和保险行业的合作。•其他行业巨头•••推进现有监管制度优化以适应保险科技新趋势与企业保持密切联系，对保险科技创新持续跟踪监管加强科研机构、企业、媒体多方合作推进保险科技发展监管机构新保险生态系统1.

保险科技的应用机遇2 人工智能4 云计算5 物联网互联网及移动技术67 基因技术无人设备8大数据3• 保险公司拥有大量用户数据，大数据分析有助于保险公司更好地把握客户需求及风险情况，推进精准的产品设计、定价、核保和营 销 •人工智能技术能够替代人工完成理赔、用户服务等环节，降低成本，提高效率，并给客户带来更好的体验•保险未来“以用户为中心”导向的产品开发、营销及服务运营，对支持系统的可延展性及优化升级能力有较高要求，云计算平台能承载快速增长的海量产品及用户数据，并以低成本快速实现系统及应用平台优化升级••物联网应用有助于增加用户互动途径，获取更多用户信息，推动新保险产品设计持续跟踪监测用户及财产状态，将保险业务范围从承保延展到增值服务•互联网及移动技术能极大提高保险产品/服务可得性及便捷性，打破时空限制，实现远程/24小时客户服务/增加用户触点，获取更多信息，并结合大数据推动产品开发与营销•有助于辨别用户的发病风险，推进更加精准高效的产品定价与核保，并向客户提供有针对性的疾病预防/监测等服务，从而减少未来患病风险，降低医疗成本•无人机在保险领域主要表现在查勘定损方面，既能够有效指导客户开展灾前预防，应付突发灾难，及时赶赴受灾现场，也可以保护查勘人员的安全，降低人工成本，并通过无人机设备和计算机的连接，更精准、更全面地对损失进行评估无人驾驶汽车的面世有望大幅减少机动车事故率，并对车险及相关保险产生极大的冲击•1 区块链•保险公司过去以保单为单位开展产品销售和管理，客户信息较为分散，区块链的应用能整合多渠道的客户信息，实现客户账户统一管理及数据共享，缩短响应时间，提高业务效率保险行业应用机遇1.

保险科技价值链数据上链破除数据孤岛数据挖掘机器学习•

用户画像•

精准营销•

核保核赔•

风险管理•

客户服务区块链26 基因检测AI3大数据1云计算4…………物联网5•

医疗数据UBI感知识别（AI）•

三方数据•

客户数据库•

流程自动化•

评估模型•

决策系统第二部分保险科技与应用•

大数据•

区块链•

人工智能•

云计算•

物联网•

基因检测2.1

数据爆发式增长EZPB各种新的数据来源2.5

PB

-沃尔玛支易放据在生据库B-2TB

-

星巴克忠诚度计划的客户主主据GBSOOMB

-一家零售企业

一个品类各单品一年的

用销售社据15MB

-一家全泳性银行的人力资源主主据库TB客户关系管理MB业资撮规划采购具体信息采购记录

支付记录 支持联络方式 动态必斗 网络传感器IRFID/装置

移动网络

用户点去;或

精忠分析

用户生成内容

社支互动和推送

空间和GPS协调

外部人口基本特征商业数据传送

高清视频、音频以及图像语音转换文本产品/月民务日志短信/彩信•E圈网络日志产品t己录客户细分NB渺|试动态定价联盟网络搜索式营销行为定向产品具体信息客户联络资料来源

:BCG分析• •2.1

大数据对保险业的改革和改良大数据的影响重点机会.---。风险评估与定价·对现有价值链环节的提升和改

进@

交叉销售改良对保险价值链

的升

级和再造·由于更好地分析客户、理赔和

风险

，自上而下、自下而上的

进行改进@

防止客户流失欺诈检测@

索赔预防和後解改革·对现有产业边界的重构，跨界进入新的领域。车联网在车险中的应用@

穿戴式设备在健康险中的应用突破产业边界

，创新业务模式·彻底转向新的定制化产品

，新的商业模式、以及新进入的竞智能家居在家财险中的应用争对手•。其他垂直平台生态圈L一一资料来源

:BCG分析甸，••2.1

大数据对保险价值链的作用•?-1f"EE噩噩国·噩噩噩军军·E

JÆ.JlØ-军-

E·请求/交易处理·付款管理·索赔调查和结算·索赔中请·垫付白 3电噩噩圈-ft?-

1:JÆ.·战略和战术资产配置.资产负债管理·产

品组合管理

HR

lT资料来源

:BCG分析•风险管理再保险•• •大数据潜

力E主要潜力点•口咽'降 ✓ 降低商保公司商保运营成本 成本服务商保公司智能核保平台智能风控、区块链、人工智能、大数据分析四大科技能力助力商保智能核保业务模式提 ✓ 提升网销期缴保险产品销量 销量导 ✓ 导流商保客户资源，提客户 升体检客户数量定 ✓ 定制化商保保险产品，制化 分享收益体 ✓ 提升C端客户商保核保验好 用户体验推 ✓ 为C端客户个性化推送送准 商保保险产品服务体检机构服务C端客户建设开放稳定可靠的核保平台服务整合整合商保核保体检及医疗服务资源综合商保、医院、体检机构服务资源，打通商保智能核保通路，提升平台服务支撑能力2.1

案例-众安科技智能核保建设• 一个加密分布式账本，包括了交易的数字日志，可以在公共或私有网络中共享• 一种数据库，适合需要快速、永久保存和时间戳的应用，比如：-

支付-金融资产转让-智能合约• -

区所块有链权技分术割在和速公度正、服安务全、便利性和成本方面有很多好处集中式 半分散集中式分散式区块链基础架构模型完全分散什么是区块链2.2

区块链是自互联网以来最具颠覆性的创新之一区块链传递和存储的信息具有去中心化、开放性、透明性、匿名性、数据不可篡改性和自治性六大特性• 去中心化的特质是的保险对中介的依赖度下降，有助于费用的降低和相互保险的发展；• 开放性减少了供给端和需求端的信息不对称问题，有利于过去难定价、难分析的产品发展；• 透明性、匿名性和数据不可篡改性是的保险信息的获取更便捷、快速、准确、连续，提供了安全性，解决了投保人的隐私问题；• 自治性撇除了人为干扰，在降低人力成本的同时减少了合同实施可能产生的纠纷2.2

区块链运行机制2.2区区块链块对链保对险价保值险链价的影值响链的影响信信息息收收集集承保和定价报价和再保计费和支付保单管理理赔保险监管机构潜力• 重新界定收费高• 提高承保准确度，

•区块链技术推• 改善开票、计费、•合约管理：基• 利用分布式共识• 全球和本地监管昂的第三方机构改善风险定价：动的“数字化支付，验证环节，于共识机制的基础上的理赔确标准化规则，指作用：通过许可利用可新数据工作室”这些都可以记录计算机协议—认程序将理赔和南和税务服务交方式获得公开记（物联网输入）• 各方（客户、在分布式账本上—智能合约来支付自动化易区块链影响 录（比如，信用的智能合约经纪机构、保• 降低留置权的作执行商业合同• 索赔欺诈管理• 实施监管/许可报告，机动车报• 基于社区/共识基险公司、再保用：P2P贷款条款• 不可篡改的数据• 通过实时远程审告）础上的承保模式险机构）之间• 另类跨境汇款可以应对各类欺计进行偿付能力• 对被高线的数据• 结合移动技术的风险数据的应• 加密货币诈时间监管提供多个签名，小微保险用• 仲裁系统• 去中心化的市场加密账本，增强• 预测市场以决定平台——联盟链数据隐私精算数据• 永久账本Augur-一家预• 私有链• 比特币Otonomos-EdgelogicLodon• 使用硬件安全测平台• 联盟链智能合约Dynamicmarket区块链模块-数据隐私的Gem平台IBM

ADEPT：物联网系统MirrorBitratedGroup(LMP)-“捞埃德”目解决方案Tier

ion（一家FLAMENT-物标经营模型保存数据的区联网‘或TOM’块链家族企业）• 基于区块链的-健康保险保险交易所• 增强风险记录• 减少身份和索• 文档安全共享• 准确• 在公有链上很• 安全，高效，• 促进竞争和客好处能力• 数据安全和完赔欺诈，由此降低费率，扩• 增加透明度• 计费难修改/滥用协议可靠，近乎实时阶段户选择• 降低行政成本整大保险覆盖• 保险可信数据• 近年来UBI车险在国外得到很快的普及（尤其车险），中国目前用户的行为数据相当匮乏• 而且消费者行为数据往往由承保保险公司所有，消费者如果更换投保公司后数据不被其他公司所掌握应用 当前模式的缺陷数据连续性智能合约特殊风险• 目前保险理赔的处理通常都是手工操作的，这不仅耗费了保险公司巨大的人力资源成本，而且需要大量集中的校验工作• 手工决策容易带来大量主观决策和错误，引发消费者投诉• 此外由于人工操作的局限性，索赔进行缓慢繁复• 艺术品或其他特殊物品保险往往需要对保险标的进行合理的评估，传统保险操作并未能有统一有效的方法• 对艺术品宝石等特殊风险评估难度大，误差高区块链的好处• 利用区块链自证明模式，通过区块链的公开信息对个人身份信息、健康医疗记录、资产信息和各项交易记录进行验证• 利用区块链存储用户数据，客户信息独立于承保人存在• 数据能够通过客户的公共密钥让第三方获得给• 这些完善的行为记录将用来强化风险评估、核保核赔等工作• 自动化保险政策写入智能合约，合约由代码定义并自动强制执行，从投保到索赔无需人工干预，过程透明，结果准确，可以保护消费者隐私• 区块链技术特征使得最初的出处随不可更改的时间与时间戳记录下来，可用于追溯投保标的的来源• 并且之后所有者和物品所在地都会被记录在不可变的链式中，帮助评估风险标的• 区块链的共识机制使得保险赔付费得以发生，并且开放性和分布式网络使得赔付具有透明性，系统将不允许同一事件的多次索赔• 同时保险公司也可以通过公有链数据对索赔历史进行检索，侦测潜在的骗保行为• 建立保险公司和中介机构的区块链联盟，双方基于区块链平台进行交易的确认、记录、对账与计算，在标准情况下可以借助智能合同自动执行相关协议• 避免造假，提高效率减少欺诈• 重复保险和骗保事件逐年增加，科技进步使得保险欺诈识别的难度越来越大，保险公司未来防止保险欺诈投入大量的法律和监管费用，但是仍然无法避免完全杜绝，给保险公司造成巨大损失数据可得性• 传统保险固有的“道德风险”与“逆向选择”问题• 保险公司为了对保险进行勘察往往需要建立强大的核保部门或者依靠公估等第三方机构保险代理• 通过第三方中介机构（旅行社等）销售保险是重要的销售渠道，目前市场的中介代理成本高，渠道费用无法及时结算引起保险公司和中介机构的矛盾，中介机构造假等时有发生2.2

区块链解决保险行业发展痛点阳光保险集团阳光贝(积分)2016.3阳光人寿保险保险卡单(数字资产)2016.82016.4平安保险集团加入R32016.11众安财产保险成立众安科技发力区块链上海保险交易所保险征信

(信任)2017.32017.4泰康在线积分管理平台2.2

国内区块链在保险业中的应用范例（2016-2017）2.2

案例-众安科技步步鸡项目集”区块链+物联网+人工智能+云计算+智能防伪”技术于一身，并由众安科技安链云提供全生态链技术支持。融合了物联网的万物互联、区块链的可信记录以及最新的防伪技术，同时利用舆情数据网实行风险防控，从鸡苗供应商开始，历经养殖场、检疫部门、屠宰场、物流企业，最终到消费者，覆盖整个农产品供应链，为消费者提供优质的步步鸡产品。生产信息电子防伪标签（ZigBee/二维码）养殖辅助品牌信息检验信息饲料疫苗养殖基地养殖基地品牌检验部门登记标签监管防伪追溯质量监管生产培育记录检测报告质检证书养鸡场饲料疫苗品牌信息销售信息销售渠道销售渠道交易信息2.3

人工智能的新浪潮19571982年•达特茅斯会议标志着AI的诞生•罗森布拉特推出感知器1956年•社会各领域对人工智能的实现充满信心，受到ARPA等政府机构的大力支持黄金时代•“专家系统”被全世界公司采用。日本、英美等国家大幅投入人工智能再次繁荣霍普菲

•尔德网络被提出BP算法出

•现，神经网络重新受到重视••受到计算能力等基础性障碍，人工智能进展缓慢，神经网络受冷落第一个低谷寒冬期对人工智能的追捧成为泡沫，日本“第五代工程”未能实现，人们的高期待再次落空••人工智能的春天1997年，深蓝战胜国际象棋世界冠军；2011年，Watson在电视智力竞赛节目击败人类选手；•2016年，AlphaGo击败职业围棋选手李世石。•各国将人工智能作为国家战略，产业巨额投入……•Hinton提出深度学习神经网络1957年1974年1986年2006年• 核心计算技术，算法，数据集以及应用等方面均取得重大进展，将人工智能技术推向了“爆发临界点”2.3

人工智能新浪潮产生的背景ComputerVisionNLPDataMiningDataModelEvolution•

主要研究领域–

计算机视觉–

自然语言处理–

数据价值挖掘•

“有用”的人工智能–

超过人类的能力–

商业需求主导–

以解决问题为目的• 人工智能的不竭动力– 数据驱动– 模型优化– 自我革新2.3

人工智能新浪潮下的研究与应用传感器数据服务生物识别云计算• 包括数据挖掘、监测、交易等，为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务；• 包括指纹、人脸、虹膜、静脉等人体生物特征识别硬件及软件服务，是人机交互的重要部件；• 主要为人工智能开发提供云端计算资源和服务，以分布式网络为基础，提高计算效率；芯芯片片• 主要对环境、动作、图像等内容进行智能感知，是人工智能的重要数据输入和人机交互硬件；机器学习• 主要以深度学习、增强学习等算法研究为主，赋予机器自主学习并提高性能的能力；计算机视觉• 包括静动态图像识别与处理等，对目标进行识别、测量及计算，有广泛的应用场景；语音及自然语言处理• 包括语音识别和自然语言处理，基于数据化和框架化，研究语言的收集、识别理解、处理等内容，涉及计算机、语言学、逻辑学等学科；• 包括GPU、FPGA等加速硬件与神经网络芯片，为深度学习提供计算硬件，是重点底层硬件；• 主要来源于交通、医疗、通信等行业方、学术数据库等，为人工智能提供丰富的数据资源；行业数据工业机器人智能安防智能家居可穿戴设备智能金融智能医疗服务机器人个人助手智能营销其他智能驾驶电商零售应用场景核心技术基础支撑2.3

人工智能产业架构右前车轮右前大灯车标前车牌车标前机盖中网前保险杠车辆照片部件识别结果2.3

案例-OCR车辆定损全球首家大规模落地基于计算机视觉的图像智能理赔公司14外观部位件的分割4损失程度的判定（完好、喷漆、修复、更换）4000x定损提速2.3

案例-平安基于计算机视觉的车辆定损图像识别车型和车牌车型：华晨宝马5系车牌：鲁LAR000部位识别和损伤程度识别损伤部位：左前车门损伤程度：喷漆赔付金额：800车牌：鲁LAR000VIN码：LVJW000000000000行驶证OCR识别车牌，VIN码2.3案例m

蚂蚁金服定损宝快:

叫几秒钟:!.也￡ζ二注d电极乡结案线下查勘拍照定损员定损核赔⑧

准:

9时准确率15分钟几秒钟

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防欺诈:

识别重复索赔，图片PS

，事故原因与图片不符等。价值:每年节约20亿华定损宝定损产百币汇7q叹圣乡(箩

成本:

AI不吃饭、不拿工资前期免费试用(毒啊!

)线下查勘拍照结案•••••••2.3

案例-蚂蚁金服定损宝使用流程1.

按定损宝提示的要求，上传车辆的全景照片置细节照片3.

用户确认已上传照片完毕之后，定损宝通过云端服务器的算法模型进行判定，在几秒钟内就可以给出准确的定损结论，并提供查看附近修理厂以及来年保费预测的功能。2.

上传全景照片后，继续上传车辆受损部位照片及细节图2.4

云计算定义了一种新的资源利用模式云计算的特点：1)弹性服务。服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。2)资源池化。资源以共享资源池的方式统一管理。3)按需服务。以服务的形式为用户提供应用程序、数据存储、基础设施等资源，并可以根据用户需求，自动分配资源，而不需要系统管理员干预。4)服务可计费。监控用户的资源使用量，并根据资源的使用情况对服务计费。5)泛在接入。用户可以利用各种终端设备随时随地通过互联网访问云计算服务。云计算体系架构3大服务模式4大部署模式• IaaS、PaaS及SaaS区别在于云端提供服务种类不同• 公有云、私有云、社区云、混合云区别在于受众范围不同2.4

云计算3大服务模式，4大部署模式2013

年，在接受工信部电信研究院在线调查的1328家企业中，云计算的认知水平和应用程度均比2012

调查有显著提高。• 对云计算有一定了解的占受访企业的95.5%（2012年为79%）；• 38%的受访企业已经有云计算应用（2012年为37.5%），其中公共云服务占29.1%，私有云占2.9%，混合云占6%；• 在已有云计算应用的企业中，76.8%的受访企业表示更多的业务开始向云环境迁移。2.4

云计算逐步普及单日保文数量巨大短时间多频次交易T+1

异步上报对接大型互联网平台• 600-2000万日均交易量 •60亿保单海量存储和查询众安实际应用案例：• 大数据处理平台每小时处理500万保单，涵盖报表、对账、准备金• 10分钟/台快速部署 • 双11峰值2亿当日入库• 支持1-2周上线一款新产品 • 日均支持60-80次不中断业务版本发布2.4

众安分布式海量数据处理互联网移动互联网物联网物联网(Internet

ofThings)又称传感网，是指通过传感器、射频识别、GPS、二维码等感知设备，使连接的设备，机器，人员可以在一个网络中实现信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网是互联网的进一步发展。2.5

从互联网到物联网2.5

物联网-信息时代的下一个风口预计到2020年•

IOT联网设备数：204亿•

平均每人26个物联网设备•

IOT收入：3万亿美元2.5

车联网平台:基于中国移动

OneNET物联网平台构建车辆管控系统••••资料来源:

Onenet盲网•••，剧q嚣•WìFi•2.5

医疗物联网解决方案架构图服务患者医疗过程安全控制医疗倍息交换和即时呈现服务医疗...飞

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撞JI化总结跟自动化.

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金防护失'且[1<<应也渔巅病床使m管理医疗设备使用瞥11手术·辍 离偏事毛遍J自雷11 温溯管理/、-••资料来源:思创医惠公司公告••管理工作站F在网服务缝数据库服务器移动工作站"..町!IJJI1:C-'":I''t':ηI_叫t.:f"_"l

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ðã病理际2事J摩麟务使用雷理使通f富测量'管理迫凋管理• 更多的数据用于产品开发与定价（UBI）• 新风险带来新产品需求（CyberInsurance）• 物联网平台与保险公司合作开发产品（物流、货运）• 更多数据用于健康险产品开发物联网产生的大数据大大提高了物联网在保险价值链中的渗透与应用，使保险人从风险承保人向智能风险服务提供商转变2.5

物联网保险的机遇与创新• 物联网平台成为新• 对标的的实时监的销售渠道控以及更多更精确的标的信息有助于投保• 保险公司和客户联流程自动化系更紧密、交流更频繁• 物联网数据提高风• 由被动风险补偿向险识别与评估能力主动风险预防转变• 基于物联数据的预• 对设备的监控有助测模型算法整合到核于防灾减损保系统中，用于动态风险识别与定价• 物联数据用于防欺诈• 无人机用于风险查勘• 无人机用于财产险的定损、理赔提高理赔效率2.5

物联网

+í果险创造新业态物联 -1-保险 =

智能保险新领战一一韧联数据创造新价值01新需求一物联时代定制需求04新规则一一韧联技术改写保险新面貌

阳联雷慧管理保险••••••••• •2.5

案例-UBI车险产业链模式[

数据来集硬件

I[ 数据处理 I地因商GPS数据处刑提供CBl

产

品放/抉保服务r气?飞寸.

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帽"Ydll-J大运育商3G戎4G遥远校型|匈捉供梢算蚀:型果成定价结二号后装OBD-(路

江等)

"-•••••••tffkl2.5

案例-平安科技车联网平台前端：平安行SDK基于手机APP模式，无需安装备开放可无缝嵌入到各APP前端，支持UBI车险定价前沿尝试主要功能•

记录用户行程信息•

记录用户行为信息•

本周驾驶概况/详情•

不良行为详情•

油耗评级资料来源：平安科技•

改进建议•

排行榜•

天天乐驾•

平安出行365•

季度活动后端：车联网平台大数据算法计算查询存储•

大数据架构，高并发处理•

支持多设备数据接入GLMGBM神经网络深度学习2.5

案例-久隆保险

UBI车险:·

根据客户对价格的弹性来选择

ij价格，伎保险组合总体边际利

;涧达到最高!‘

_

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----

--……--

--

EE噩噩噩噩根据设备在过去一年的工时和承保期间赔付水平提前安排续保策略

以UBl折扣提高低风险

客户续保卒对风险高客户通过华兴 V永尿安排保险'..L

I资料来源:久隆保险:·

剔除高风险客户，以均强保 j险扭合的盈利能力E噩噩，'，，，EE噩噩噩，，、、、、，，•‘. i·，t

tE1··tf'''EE噩噩噩噩噩噩噩噩‘‘'‘'电‘‘，，，，，、、

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二针对存量设备客户数量大，但 j

购买保险比例低根据设备工时对客户提供

U

Bl折

.扣(最高达40%)

，目标客户是折扣后依然盈利的存量设备

在户依靠三一维修工程师现场推广或电话销售的方式，对存量客

户进行主动销售

测量客户购买率与折扣的关系

(客户价格弹性)供未来保险

产品营销使用

选择两个代理商，对

3000

多台存量设备进行销'售试点'‘_------------------

-

-----------------­‘、‘‘‘‘，，，•.---------------------------------------------------------------------.'''自I

• 依靠UBl折扣，吸引其他保险公司的投保客户转保到久隆1

------•-----------------------------------------

.

12.6

基因测序与检测预测疾病风险通过基因测序与检测，提前预测疾病发生的风险。根据亿欧智库的统计，目前国内共有45家公司提供“疾病风险预测”服务。资料来源：亿欧智库2.6

基因测序进步，推动商业化进程•

发展环境：疾病风险预测的实现，与精准医学的发展有着密不可分的联系。“精准医学”概念最早由美国医学界在2011年提出，其核心是“基因组学”(genomics)

的发展。人类基因组计划的一项重要目标，就是认识疾病产生的机制，从而实现疾病的预测；•

基因测序是基因检测的方法之一，只是完成DNA序列的读取；而基因检测是通过杂交、基因测序等方法，确定DNA序列中是否含有特定的一段序列，来明确相关基因的某些功能。•

2014年以来，我国在第三代人类基因测序关键技术方面取得重要进展，即通过人工智能来自动分析个体基因序列信息。基因测序方法的逐渐成熟，推动基因测序技术的商业化进程，我国自2014年以来大量出现通过基因测序技术预测疾病风险的创业公司。•

2015年6月28日，华大基因与众安保险推出“知因保”，这是保险公司第一次提供了与检测见过相关的保险服务。商保用户：商保投保、高端保险+基因服务保险公司：合作推广、数据积累基因检测公司：基因测序服务基因+保险业务模式服务模式中高风险高风险（确诊）低风险➢ 优质客户➢ 常规体检➢ 保险+基因检测产品➢ 并发症保险产品➢ 随访及风险提醒➢ 保险理赔➢ 医院绿色通道➢ 专家转诊服务2.6

基因检测技术在保险中的应用保险公司合作对象知因保众安保险华大基因知因保大特保/中国平安精皮士爱胸险大特保/永安保险瑞金医院特需医疗保健中心/达安基因特需医疗保险光大永明人寿博奥颐和光因保永不丢失的基因身份证•

永不丢失，宝宝的每一个细胞都记载着独一无二的基因身份。•

通过口腔刮样及众安生命专业检测锁定亲子身份，终身享有司法部司法鉴定科学技术研究所基因身份证认证，永久查询•

儿童走失后，可以有效提升寻回效率和成功率，一次检测，终身有效•

儿童体貌特征会随着时间而变化，但是基因不会，儿童走失后可作为重要线索上传国家打拐DNA数据库帮助找回孩子2.6

案例-众安童安保499元=互联网保险+基因身份证儿童走失险（一年版）基因身份证短期找寻津贴*1长期找寻费用意外伤害5万元20万20万*1短期找寻津贴阶梯按季度给付阶梯政策为30日后第一个季度2000元，依次每季度为8000元，15000元，25000元；首季度为30日后赔付，其他均为季度末月给付。权威检测国家权威机构检测，司法部司法鉴定科学技术研究院出具自动识别对接公安部DNA数据库宝宝被收买、入户、就医自动触发报警2.6

案例-众安童安保第三部分保险科技实施路径3.

保险公司需要建立的关键大数据能力l刷

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BCG分析开拓数据来添1.消费者2.

内部共享3.

行业平台建立许可与信任•商业应用场景构建 ClB2 二、A 数据分析与建模数据存储与整合•• •团

组织

-

组织建设C2专注的数据人才治理和文化••••3.

制约大数据实现价值的瓶颈•

大数据实现其价值的专业瓶颈在于：如何建立许可和信任机制，获得数据所有人和保管人的许可和信任；以及如何协调内部资源，以理解重要业务需求并将其转化为技术问题。•

随着互联网、移动互联、大数据领域应用创新的加剧，急需相配套的数据隐私及安全保护体系，明确数据拥有者和使用者之间的责权利。同时，保险公司努力完善自身数据获取和治理能力，使消费者数据使用透明化。•

其中，区块链的运用将是保护消费者数据隐私进而破除数据壁垒的有力工具。资料来源：BCG分析3.

典型的大数据平台架构E111盟国

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t-4HBa咀白血恒·-…旦何u…堕川…·-l，一HadoOI>Sllarl..J....x.系i晴'• 构架和平台统一、技术先进、安全高效前瞻性• 服务器和计算节点可扩展、数据结构可扩展、ETL处理可扩展、平台接口可扩展可扩展• 初次建设时选择开源版本（Apache）或者更贴近开原版本的商业版本（CDH）开放性• 在硬件资源有限的情况下，应尽可能地支持尽量多的数据服务需求，还能承受用户峰值时间段压力高性能• 数据模型的稳定性、系统运行的稳定性稳定性安全性 • 防止数据服务体系的数据资源被恶意修改和盗取• 防止数据在传输过程中被截留和篡改• 运维涉及硬件设备、Hadoop平台、应用系统易维护• 从实际需求出发，前期从单一需求的最小规模集群起步，以最小投入解决问题，后期再做扩充实用性• ETL功能组件、数据预处理层的数据模型、租金复用、硬件部署等方面的高可用高可用• 建设企业级一体化的监控和管理平台，后期便于更好地统一管理和维护统一部署3.

大数据平台架构设计基础要素•了解企业目前的战略方向、技术能力和数据能力，确定有价值的商业目标•借鉴和应用行业或跨行业优秀的实践成果•帮助企业了解客户、品牌、竞争对手和市场状况•方案设计背景、方案的商业目标、硬件结构、软件结构业务架构、实施计划、需要的协助、风险管控、预期整体方案的实施周期、成本和收益、•明确各个业务中心部门需要大数据完成的业务目标•相应的管理措施体系，具体需要根据企业人力资源体系进行相应的设计•包括IaaS、PaaS、DaaS、SaaS、OaaS和安全服务层共六层•包含每个产品需求调研、需求讨论、产品设计、实现功能、开发节奏、产品测试、产品验收和部署上限的完整规划过程•从企业自身的实际需求出发，寻找外部资源来加快补充企业自身人力资源和技术短板3.

大数据平台总体实施路径制度和流程规范意义• 保障企业内部大数据系统和周边业务系统运作的有序化、规范化、流程化和标准化，可以降低沟通成本并提高工作效率，保证最终的工作产出。• 通过制度性措施界定各事业群、事业部、体系、中心、部门间的利益主体和权责范围，有机开展工作，避免推脱、不作为、越权工作的重要途径• 通过制度性约束可以降低业务运作风险以及数据安全风险，这是企业开展大数据工作的基本前提。制度和流程规范内容• 机房环境• 基础服务器• 网络设施• 应用系统• 业务系统• 中间件• 供应商系统• 云服务系统• 数据范围• 数据环境• 数据公司• 数据有效期• 数据安全规范• 数据操作规范• 数据库管理规范• 文档规范• 代码规范• 命名规范• 注释规范• 类、函数和方法• 错误处理• 兼容性规范• 资源调用• 立项前的市场分析类• 立项后的规划分析类• 实施中的开发规范类• 实施后的验收类• 需求沟通• 需求提报• 商业理解• 数据准备数据挖掘（含分析）• 部署实施基础平台类数据管理类技术研发类项目产品类数据发掘、分析和应用类3.

大数据制度和流程规范• 大数据是人工智能存在的基石。多来源、多类型的大数据可以从不同角度进行逼近真实的描述，而利用算法可以挖掘数据之间的多层次关联关系。其中过程数据（同“用户行为数据”）对AI意义重大。• 用户行为数据是机器学习的基础，如果想让机器学到最新的、即时的用户行为，形成持续的反馈闭环的人工智能系统是机器智能提升的前提。• 另外，机器能够容易理解的反馈数据需要符合被标记标签的性质。• 算法是人工智能决定效率提升的关键因素。人工智能能够实现大量无法统计的规则会被机器自主发现和抓取，从而充分挖掘“长尾用户”的行为规律，提高机器学习模型预测的精准度。这就需要超高维度的算法。• 超高维度的算法，首先须要原始数据的绝对值很大，这对于大数据的分布式存储、处理技术具有较高要求。• 其次，利用万亿级的海量特征进行机器学习特征处理、模型训练以及线上服务，需要成千上万个节点进行协同工作，这对算法及系统的要求是全方位的。• 一个优秀的人工智能模型需要千万级的数据样本。因此，在数据方面，企业需加强对用户每一个行为及其结果的记录意识。• 高性能、大规模的计算资源是人工智能技术在实际应用中的必备条件。在人工智能实际的业务场景中，动辄数十亿级别的数据，会给计算框架带来严峻的考验。• 构建高维度机器学习框架，确保在大数据的场景下，计