研报总结
核心观点
生命保险公司正优先考虑数字化流程以提升效率和准确性，并投资数据处理与分类解决方案以实现自动化核保。本报告评估了10个关键技术市场，涵盖商业智能与分析、数据集成、数据清洗与准备、欺诈分析、机器人流程自动化（RPA）、无代码自动化、保险特定预测分析、光学字符识别（OCR）、行业通用预测分析以及合成数据，为保险公司提供技术监控、评估和优先级排序的参考。
关键数据
- 市场动量通过初创公司数量、平均每公司投资者数量、融资活动等指标衡量。
- 行业领导者活动通过CVC投资、业务关系、并购活动等信号评估。
- 报告识别了110多家数据处理与分类公司，以及60多家核保数据公司，涉及7项技术优先事项（如基因组学、电子健康记录等）。
- 预测分析市场在过去5年获得超过60亿美元的融资，RPA领域2021年融资额增长近3倍至48亿美元。
技术市场评估
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优先级排序（投资于当下）
- 商业智能与分析：通过数据可视化和分析支持业务决策，需关注用户技术和用例匹配度。
- 数据清洗与准备：确保数据质量，需评估与现有工具的集成和自动化能力。
- 数据集成：连接不同系统以支持数据分析，需考虑未来数据存储和采集方式。
- 光学字符识别（OCR）：数字化文档以提高效率，需关注AI模型准确性和系统集成。
- 保险特定预测分析：支持风险建模和新兴数据应用，需评估集成性和长期可行性。
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评估阶段（1-3年内）
- 欺诈分析：在核保阶段识别欺诈行为，需关注准确率和第三方数据源。
- 无代码自动化：通过拖拽界面简化业务流程，需考虑行业特定解决方案的灵活性。
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监控阶段（3-5年内）
- 行业通用预测分析：需关注学习曲线和数据成熟度。
- 合成数据：主要用于AI模型训练，需关注数据误差和隐私保护。
研究结论
保险公司应优先投资数据处理与分类技术以支持自动化核保，同时关注新兴技术如合成数据和行业特定预测分析，以应对数字化和AI驱动的未来挑战。技术选择需结合业务需求、集成能力和成本效益进行综合评估。
