Tolong jelaskan mengenai Underwriting dari Analitik prediktif

Banyak perusahaan harus memperhitungkan risiko paparan karena mereka layanan yang berbeda dan menentukan biaya yang dibutuhkan untuk menutup risiko. Misalnya, auto penyedia asuransi perlu untuk secara akurat menentukan jumlah premi untuk biaya untuk menutupi masing-masing mobil dan sopir. Keuangan perusahaan perlu menilai peminjam potensial dan kemampuan untuk membayar sebelum pemberian pinjaman. Untuk asuransi kesehatan, penyedia, predictive analytics dapat menganalisis beberapa tahun lalu klaim medis data, serta laboratorium, farmasi dan catatan-catatan lain jika tersedia, untuk memprediksi seberapa mahal sebuah enrollee mungkin di masa depan. Predictive analytics dapat membantu menanggung jumlah ini dengan memprediksi kemungkinan penyakit, default, kebangkrutan, dll. Predictive analytics dapat merampingkan proses akuisisi pelanggan dengan memprediksi masa depan risiko perilaku pelanggan menggunakan aplikasi data tingkat. Predictive analytics dalam bentuk nilai kredit yang telah mengurangi jumlah waktu yang dibutuhkan untuk persetujuan kredit, terutama di pasar hipotek di mana keputusan pemberian kredit sekarang dibuat dalam hitungan jam, bukan hari atau bahkan berminggu-minggu. Tepat predictive analytics dapat menyebabkan tepat keputusan penetapan harga, yang dapat membantu mengurangi risiko di masa depan default.

Teknologi dan data besar pengaruh

Big data adalah koleksi dari data set yang sangat besar dan kompleks sehingga mereka menjadi canggung untuk bekerja dengan menggunakan tradisional database management tools. Volume, variety, dan velocity data besar telah memperkenalkan tantangan di seluruh papan untuk pengambilan, penyimpanan, pencarian, berbagi, analisis, dan visualisasi. Contoh-contoh sumber data yang besar seperti web log, RFID, sensor data, jejaring sosial, Internet pencarian pengindeksan, call detail records, militer, pengawasan, dan data yang kompleks dalam astronomi, biogeokimia, genomik, dan ilmu apabila. Big Data merupakan inti dari sebagian besar predictive analytic jasa yang ditawarkan oleh organisasi.

Berkat kemajuan teknologi di perangkat keras komputer—Cpu lebih cepat, memori yang lebih murah, dan MPP arsitektur dan teknologi baru seperti Hadoop, MapReduce, dan di-database dan teks analytics untuk pengolahan data yang besar, sekarang layak untuk mengumpulkan, menganalisis, dan tambang dalam jumlah besar yang terstruktur dan yang tidak terstruktur data untuk wawasan baru. Hal ini juga mungkin untuk menjalankan algoritme prediktif pada data streaming. Hari ini, menjelajahi data besar dan menggunakan analisis prediktif adalah dalam jangkauan organisasi lebih dari sebelumnya dan metode-metode baru yang mampu untuk penanganan seperti dataset yang diusulkan.