简介：互联网和大数据技术的融合让个体生理数据分析成为可能，并进一步推动个体健康风险量化，本文在此背景下，探讨人工智能与保险融合的新路径，提出了以生理年龄作为个体健康的风险量化指标，进而作为定价基础的新模式。本研究根据保险特征，优化深度学习技术，通过分析人体老化的生理特征，建立了基于手背纹理照片的生理年龄评价模型，在大量数据的支持下，可以获得稳健、精准的生理年龄定量评价结果。本文还讨论了以深度学习为代表的人工智能技术与保险融合的模式，提出了可能的结合点以及对应的比较结果。鉴于生理年龄可以更充分反映投保人的“健康风险”信息，论文认为该模式具有很好的应用价值，并通过分析现状，认为当前是保险公司建立“人工智能大脑”的关键时期。
简介：考虑到财产保险公司之间存在生产技术异质性，采用共同前沿函数和非径向DEA方法构建非参数共同前沿分析框架，对2006～2013年我国31家财产保险公司的经营效率进行实证测度，分析效率损失原因并揭示效率改善的潜力来源。研究发现：共同前沿下的经营效率水平，低于组别前沿下的情况，但显示了最佳技术条件下财险保险公司经营效率的最大改善潜力；我国财产保险公司总体经营效率较高，中资公司效率高于外资公司，表明外资公司存在更大的效率改善空间；管理无效和技术无效是导致经营效率损失的两大来源，其中外资公司经营效率损失主要由技术无效造成，中资公司经营效率损失的原因则具有多样性；前者效率改善的篡略是提高生产技术水平，而后者应根据效率损失来源的关键方面提出有针对的设计策略。
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