建材市场卖什么机器学习（ML）是让计算机具备像人类一样的学习能力，让计算机通过大量的数据学习模式进行决策和预测。机器学习是人工智能（AI）的核心领域之一，在金融、工业、医疗与互联网等领域应用广泛。如今，机器学习已经成为保险公司的一类重要工具。

　　长久以来，保险公司的核心任务在于预测未来事件，并评估这些事件的价值与影响，特别是索赔损失的预测与定价。机器学习通过强大的数据分析能力，在保险公司的索赔审计、风险评估和反欺诈等领域有着广泛的应用。

　　那么，我国保险公司在机器学习专利创新上的表现如何？在哪些领域有着广泛的运用？本文结合保险公司及其科技子公司的机器学习专利申请情况和商业应用案例来具体分析。

　　保险行业充斥着大量和复杂的数据。这些数据拥有着大量的信息以用于确定索赔。此外，保险类型增加了数据获取和处理的复杂性。比如，人寿保险不同于汽车保险，健康保险不同于财产保险，等等。因此，保险企业必须优先考虑数字举措，以处理大量数据并支持重要的业务目标。

　　机器学习可以处理复杂的保险数据。借助机器学习技术，保险公司可以提高在索赔处理、风险管理和反欺诈等业务上的运营效率，从而助力保险行业智能化升级和数字化转型。

　　对于保险公司和销售人员来说，机器学习可以利用数据中的宝贵见解来识别潜在客户。比如，可以根据买家之前的行为和历史记录对推荐进行个性化设置，这使销售人员能够与买家进行更有效的对话。

　　保险行业的索赔处理是出了名的艰巨和耗时。在索赔处理的各个环节中，都可以使用机器学习技术来处理海量数据，自动化处理很多流程，从而提升工作效率。比如，某些索赔案件提供“快速通道”服务，降低处理的整体时间，在提升客户体验的同时还能够降低成本。

　　机器学习可以分析保险行业过去索赔的数据，并评估未来索赔的风险，使保险公司能够更好地管理其整体风险敞口。通过机器学习，保险公司可以识别数据中的模式和趋势，例如哪些类型的索赔最有可能发生，哪些客户最有可能提出索赔，从而进行风险管理，并为客户提供更具竞争力的保险选项。

　　欺诈检测是机器学习在保险领域的一个重要应用。机器学习技术可用于开发比依赖交易规则和人工审查的系统更快、更准确的自动欺诈筛选系统。机器学习可以区分正常和欺诈行为，并根据数据中欺诈模式的变化随着时间的推移而适应。与传统方法相比，机器学习具有发现完全新的欺诈类型的能力，这使保险公司能够“将欺诈扼杀在萌芽状态”，并将欺诈索赔的财务影响降至最低。

　　从国内保险公司机器学习专利申请数量看，中国平安以1343件排名第一，泰康保险以289件位居第二。从授权数量看，中国平安、泰康保险集团分别以65件和36件再次位列前二，遥遥领先于其他保险公司。2022年12月上市的阳光保险则以56件机器学习专利申请数排名第三。

　　拓展到整个人工智能领域，中国平安和泰康保险的专利储备仍然大幅领先，分别以2478件和377件申请量位列前二，阳光保险位居第三。通过榜单可以看出，几乎所有保险公司机器学习专利申请数占人工智能专利申请数一半以上，说明了机器学习技术在保险数字化发展中的重要地位。

　　上榜保险公司中排名靠前的多为大型上市保险机构，它们在人工智能上的布局具有领先优势。互联网保险公司众安在线件机器学习专利申请数位列第七。榜单中还有中外合资的保险公司如京东安联、光大永明人寿和招商信诺人寿。

　　中国平安申请的机器学习专利中，属于平安人寿的共有747件，平安财险533件，平安健康44件，平安养老19件。其中，平安财险与其科技子公司平安科技共同申请2件。

　　泰康保险集团申请的机器学习专利中，分别有20件、25件和76件与其子公司泰康人寿、泰康养老和泰康在线：保险公司机器学习及人工智能专利*申请及授权情况

　　从保险科技子公司机器学习专利申请数来看，平安科技以3304件排名第一，其次为金融壹账通和众安科技。可以看出，排名靠前的多为中国平安旗下的科技子公司。

　　克瑞斯服务于平安集团内外部银行、保险、投资、互联网等多类型业务线，提供可快速落地的精准营销、智能风控、智能选址等行业解决方案，为传统行业数字化转型提供强有力的技术支撑。在精准获客方面，该平台累计提升百亿资产管理规模，模型准确率高达90.8%。在助力风控反欺诈方面，累计降低千万风险成本，模型准确率高达90.3%。

　　这个营销支持系统使泰康人寿在业内率先实现了大数据平台上基于全量数据的机器学习和一线信息穿越。首先，大幅缩短了数据信息提供窗口，数据处理由原来的30多个小时缩短至约3小时。其次，该系统大大降低了运维工作量，提高了保险业务人员的营销水平。最后，通过数据下沉和决策下沉服务一线保险业务员，明显提升了客户服务水平。

　　众安科技X-Eva策略分析平台是一款针对风控策略优化的智能技术产品。基于众安5年来积累的大数据技术与实践经验，X-Eva策略分析平台将机器学习算法与传统风控策略结合，贯穿贷前、贷中、贷后的全流程，通过底层数据自动整合及可视化操作界面，实现对风控模型及规则的高效分析、优化配置、实时部署，有效提升风控的灵活性、针对性和时效性。

　　X-Eva策略分析平台提供策略、规则、模型、变量等多维度进行在线分析和优化的功能，同时集成丰富的机器学习算法，让分析师可以快速进行模型训练及验证。使用该平台，可以节约90%的技术部署时间、节省60%的算法分析师人力，缩短80%的建模时间。未来，该平台还将紧跟行业变化不断完善产品和服务体系，加速机器学习算法与传统风控规则的进一步结合，助力金融风控健康良性发展。