기술은 꽤 주제입니다. 이제 이것이 무엇인지 먼저합시다.
간단히 말해서이 기술은 보험 비용을 줄이는 방법에 대한 일련의 기술과 방법입니다.
우리가 보험을 구매할 때, 우리는 모두 돈을 적게 쓰고 우리가받을 자격이있는 보호를받을 수 있는지에 대해 생각합니다. 이 기술은 도움이 될 수 있습니다! 예를 들어, 새로운 데이터 분석을 사용하고 보험 회사가 위험을 정확하게 평가 한 다음 프리미엄을 결정하는 일부 기술적 수단. 이런 식으로 위험이 낮은 고객의 경우 프리미엄이 한 번에 훨씬 낮을 가능성이 높습니다! 고급 보험 알고리즘 최적화에 대한 기타 기술. 보험 회사가 과학적으로 더 많은 비용을 계산하는 데 큰 영향을 미칩니다. 보험료를 지불하는 일부 고객은 비용을 절감하기를 희망합니다. 그리고! 디지털 의료 장비 및 행동 센서는 관련 건강 또는 행동 데이터를 수집하여 위험을 어느 정도 정확하게 분석 할 수 있으며 건강 상태가 좋은 사람들의 보험료는 많이 줄어들 수 있습니다.
따라서 특별한 실제적으로 기술 운영은 다음과 같습니다.
1. 첫 번째는 빅 데이터 분석의 활용입니다. 이것은 피보험자의 위험 상태를 깊이 이해할 수 있습니다! 예를 들어, 청구 기록 및 과거 질병, 주거 지역의 교통 흐름 및 기타 관련 위험 데이터를 확인하십시오. 그 후, 보험 회사 가격은 일반 사람들이 이러한 데이터를 기반으로 수용 할 수있는보다 적절하고 합리적인 프리미엄 가격을 제공 할 것입니다.
2. 두 번째 행동 궤적 기술. 일부 전문적인 특수 장치는 행동 궤적 신호를 얻고 여행 지역을 분석하여 실제 여행의 실제 빈도를 계산할 수 있습니다.이 데이터에 따르면, 여행 위험이 상대적으로 낮 으면 이러한 유형의 보험 프리미엄이 크게 줄어들 수 있습니다. 고위험 보험 계약자의 경우 데이터가 프리미엄을 정확하게 표시하고 조정할 수 있습니다.
예를 들어, 알고리즘 최적화는 주로 모델을 기반으로합니다. 이런 식으로 잠재적 위험을 계산할 수 있습니다! 미래 상황을 예측하는 것입니다! 한 시즌에 아프게되기 쉬운 것 같습니다. 향후 의료비에 대한 이러한 예상 금액의 일부를 결정한 다음 합리적인 적절한 보험료를 설계하십시오. 또한 프리미엄을 크게 줄일 수 있습니다. 보험료를 지불하는 일반 사람들의 비용은 얼마입니까?
많은 사람들이 질문이 있으면 궁금 할 것입니다. 이것과 프리미엄을 줄이는 전통적인 방법의 차이점은 무엇입니까?
우선, 정확도가 강합니다. 전통적인 방법은 위험 그룹 만 대략 분류 할 수 있습니다! 프리미엄을 수집 할 대략적인 유형의 유형이 있습니다. Tech는 각 사람에게 고유 한 정확한 데이터를 기반으로 프리미엄 가격을 직접 제공합니다. 이것은 프리미엄을 줄이는 기존의 방법보다 정확합니다.
둘째, 속도가 더 빠르고 좋습니다. 전통적으로 무언가가 발생한 후 수수료 요금을 수정하는 데 시간이 오래 걸립니다. 길고 계층화 된 승인 프로세스 후에는 성가신 등이지만, 새로운 위험 데이터가 나타나 자마자 프리미엄이 즉시 조정 될 필요는 없습니다! 보험 고객의 이익은 변화를 매우 빠르게 반영 할 수 있습니다
세 번째는 사용자 정의 유연성 측면에서 전통적인 사용자 정의 및 프리미엄 감소에 대한 몇 가지 제한된 옵션 만 있다는 것입니다. 보험 패키지! 예를 들어, 나이에 따라 어떤 분류가 있습니까? 기술은 직장 성격, 물리적 특성 및 생활 습관과 같은 특정 보험 요구와 보험 특성에 따라 가격을 정확하게 조정할 수 있습니다. 매우 유연하고 맞춤화되었습니다! 다른 고객의 요구를 충족하십시오! 이것은 전통적인 방법보다 훨씬 강력합니다!
사용자가 보험료를 줄이는 새로운 기술이 소비자에게 정말 유용하다는 것을 이해할 수 있도록해야합니다. 그것에 대해 자세히 알아보십시오. 직접 보험을 구매하면 보험료를 할인하여 보험료를 할인하고 비용 효율적인 서비스를 선택할 수 있습니다. 실제로 돈과 이익과 관련된 많은 문제를 해결할 수 있습니다! 이것은 많은 잠재적 인 이점이 있으며 잘 알려져 있고 준비되어 있으며 손실을 입지 않을 것입니다! 그것은 우리의 관심사에 진짜입니다!
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