經典數據建模和基于歷史的精算模型不再全面起作用。為了獲得可用于支持客戶和業務的有用見解，保險公司必須在其分析中迅速納入新的數據源。時事與我們最近的歷史所見不同，這迫使我們適應一個新世界，而這個新世界不能完全根據歷史經驗和知識進行評估和分析。不幸的是，這使得保險公司經營其業務數十年的精算模型的用處不大。新世界需要新數據，并需要新方法來獲得洞察力。

歷史數據如何導致錯誤的預測

歷史和模型得出的結論是，由于大多數人沒有像以前那樣使用汽車，或者根本沒有使用汽車，因此在大流行期間，汽車保險公司將少付賠款。根據這些歷史性洞察，美國的汽車保險公司（以及全球其他地區的汽車保險公司）在2-3個月內向其客戶退還了他們在2-3個月內支付的保費的15-20％（福布斯）。但是，實際經驗開始表明，盡管索賠數量可能會減少，但索賠的嚴重性卻有所提高。依靠這些歷史模型，保險公司為每項索賠支付的費用超出預期。初步的基于假設的分析和軼事發現表明，這可能是由于超速駕駛（在空曠的道路上容易得多），執法不嚴格（城市希望避免其警官與公民密切接觸）和/或酗酒引起的在這種大流行期間使用毒品。在決定退還保費時，沒有模擬這些觸發器。

另一個例子比如戴面具。有傳聞說，戴著面具的人在商店和銀行搶劫的企圖增加了，這是由哥倫比亞廣播公司（CBS）5月份報道的。我確信，在為這些企業的財產保單承保時，沒有人考慮到每個進入該機構的人都會遮住他們的臉。蘋果、谷歌等不得不改變其面部識別算法，以適應識別戴著面具的人的需求。因此，即使是新世界的公司和新的數據源也需要快速發展。

各種責任中都存在很大的不確定性——從個人防護裝備上的產品責任，關于誰可以在什么時候、在什么條件下去工作場所的雇傭實踐責任，到關于我應承擔責任的責任和責任等問題我的親人，在我們開始營業后被感染。有關商業中斷保險和較小范圍的旅行保險的保險范圍很大。同樣，人壽保險的承保流程也在迅速變化。

保險公司必須納入新的數據源

這些例子清楚地表明，經典的數據建模和基于歷史的精算練習不再能全面發揮作用。為了獲得可用于支持客戶和業務的有用見解，保險公司必須在分析中迅速整合新的數據源，并支持這些源的所有格式：文本、語音、圖片、視頻、流媒體、物聯網、社交媒體、結構化和非結構化。這不是一件容易的事。它需要一個能夠確定并支持所有這些信息需求的業務戰略，一個定義，確定數據優先級，控制和執行數據需求的數據戰略，一個確定如何存儲和計算數據的云戰略以及一個用例路線圖。這一切都必須由企業數據平臺來支持，該平臺使業務用戶能夠在需要的時間、地點和方式訪問和分析數據。

由于過去幾個月對我們所有人都充滿挑戰（并請繼續保持安全和健康），令人鼓舞的是，看到我們如此眾多的保險公司加緊努力，并真正嘗試收集和分析新的相關數據以支持其客戶。這些復雜的時代。我很高興有機會通過用例，市場見解和路線圖來支持其中的一些。因為這是我們只能共同獲勝的時代之一——數據。

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