12、保险公司大数据应用与未来战略展望

保险公司大数据应用与未来战略展望

1. 组织管理变革与员工培训

行业变革对保险公司员工产生了直接影响。公司高层需创新管理方法,营造更具集体性和包容性的氛围。安盛集团首席执行官托马斯·布伯尔表示,创新不应局限于技术,而应渗透到整个企业文化中。他上任后的首要决策之一,就是改变高层管理会议的形式,创造新的对话空间,让高管成为真正的合作伙伴。

人力资源部门在推动变革中发挥着关键作用,主要体现在以下几个方面:
- 工作模式转型 :促使团队向更横向、协作的工作模式转变。
- 数字技术培训 :为员工提供数字技术相关的培训,包括内部的数字技术培训、可能获得资格认证的外部培训,以及关于R编码、Python、计算机架构和数学算法等方面的技能培训,同时涵盖合规性培训。
- 法规合规培训 :确保员工了解并遵守有关个人数据和隐私保护的新法规。许多公司或专业领域都制定了相应的章程,例如精算师协会的成员必须遵守职业道德准则。
- 网络安全文化传播 :与首席信息官和管理人员合作,向员工传播计算机安全文化。网络攻击往往源于员工的疏忽和无知,良好的培训可以大大降低此类风险,这对保险公司来说是至关重要的运营风险之一。

2. 新型保险:“互联”保险

尽管人们常提及保险产品的重大变革,但目前数字技术对保险业务核心及其互助精算基础的影响仍然有限。其中,通过互联物体(物联网)实现的保险领域发展最为显著,这似乎是未来保险合同创新的方向。

2.1 市场合作与竞争

许多保险公

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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