摘要

随着保险科技的快速发展，传统保险公司日益探索替代数据源和先进技术以维持竞争优势。本文提供了自然语言处理（NLP）的概念概述及其在保险运营中的新兴应用实践案例，重点关注将原始非结构化文本转化为适用于精算分析和决策的结构化数据。利用保险科技行业合作伙伴提供的真实替代数据来丰富传统保险数据源，应用多种NLP技术展示商业保险背景下的实际使用案例。这些丰富的文本衍生洞察不仅补充和完善了商业保险定价的传统评级因素，还通过引入新颖的行业分类为评估底层风险提供了全新视角。通过这些演示表明，NLP不仅仅是辅助工具，更是现代数据驱动保险分析的基础要素。

主题分类

• 计算与语言（cs.CL）
• 机器学习（cs.LG）
• 机器学习（stat.ML）

技术方法

研究采用自然语言处理技术处理非结构化文本数据，包括：

• 文本数据预处理和特征提取
• 结构化数据转换方法
• 基于文本的保险风险评估模型
• 新型行业分类体系构建

应用价值

通过实际案例证明了NLP技术在以下方面的应用价值：

• 增强传统保险定价模型的准确性
• 提供更深层次的风险洞察
• 支持数据驱动的保险分析决策
• 推动保险行业的数字化转型

结论

自然语言处理技术已成为保险科技领域不可或缺的核心技术，能够有效处理非结构化文本数据，为保险风险评估和定价决策提供重要数据支撑，展现出巨大的应用潜力和商业价值。