14、神经网络在评估保险业务绩效中的应用

神经网络在评估保险业务绩效中的应用

1. 引言

在当今竞争激烈的商业环境中，公司的可持续发展依赖于其运营效率。运营效率对公司的增长和盈利能力起着至关重要的作用，而关键绩效指标（KPIs）则是衡量运营效率的重要依据。这些KPIs通过对保险公司公开披露的数据进行计算得出，能够建立起公司绩效概念与衡量手段之间的联系。

1.1 数据驱动的决策制定

数据驱动的决策制定是一种基于组织可衡量目标获取数据、分析模式、获取洞察并利用这些洞察制定策略和活动的方法。它与凭个人直觉决策不同，是一个四步过程：
1. 基于可衡量的目标获取数据。
2. 分析数据中的模式。
3. 从数据中获取洞察。
4. 利用这些洞察制定策略和活动。

数据驱动决策的重要性在于其一致性，它能利用公司产生的大量数据创造新的商业机会、增加收入、提高运营效率、预测未来趋势并产生更具可操作性的洞察，从而使组织实现稳定增长并适应外部环境。

1.2 人工智能（AI）与神经网络

人工智能是对人类大脑工作方式在计算机系统中的模拟，包括学习、推理和自我修正三个关键步骤。机器学习（ML）是AI的一个应用领域，主要关注机器获取知识和技能，其目标是使机器输出结果尽可能接近真实世界的经验。ML可分为监督学习和无监督学习：
- 监督学习算法从标记的训练数据中学习，用于预测未知数据的结果。
- 无监督学习中，模型在不知道期望输出的情况下对数据进行处理，以发现数据的特征。

人工神经网络是一种监督式机器学习技术，其工作原理类似于人类大脑中的神经元。它通过数学函数对收集到的信息进行分类，与回归分析和曲线拟合等统计方法有