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2019年11月30日上午，第四期光博保险讲堂在湖南大学财院校区二教403举行。本期邀请到华安财产保险股份有限公司总精算师、西南财经大学保险学院研究生导师周军博士来给我们讲述大数据在财险精算下的应用和启示,并对比了广义线性模型 (GLM)和机器学习 (ML)。

讲座开始之前，湖南大学风险管理与保险精算研究所所长、全国人大代表张琳教授作为主持人介绍了周军博士，并对周军博士的到来表示热烈欢迎，之后保险系副主任王敏老师为周军博士授予兼职教授聘书并送上岳麓书院的伴手礼。

讲座正式开始之后，周军博士为我们分享了两部分的内容。

第一部分，周军博士首先通过客户精准画像、寻找忠诚客户、更好满足客户需求三个方面说明大数据无处不在;随后从市场概述、续保率，理赔反欺诈、UBI案例等角度为大家讲解大数据在财险精算下的应用;最后通过举例华安车险在数据交换方式、数据平台、风险测算、保中防损、理赔评估一系列经营中对大数据的使用来说明大数据赋能财险精算。

本期人物介绍：

周军，北美产险精算师（FCAS）,美国财产保险核保师（CPCU）。现任华安财产保险股份有限公司总精算师、西南财经大学保险学院研究生导师。2007年，获北美精算师协会“最佳精算博士”奖。2010年，获北美精算师协会“杰出个人精算研究项目基金”。2012年，获安徽省创新型人才“百人计划”。2019年，获深圳市政府“孔雀计划”海外高层次B类人才，罗湖区菁英A类人才。

在讲座的间隙，周军博士和参加讲座的同学亲切交流，一一为同学解答关于财险行业净资产收益率数据和职业选择等方面的困惑。

讲座的第二部分,周军博士以定价方面的案例来分析对比了GLM和ML，论证了ML的重要性。周军博士详细介绍了Random Forest和Gradient Boosting Machine（GBM）这两种ML算法。之后为大家介绍了一些数据分析的软件，除了常见的R和Python外，还科普了国外常用的H2O和Xgboost，让同学们在今后的工作学习中有更多的选择。最后分享了精算案例分析竞赛网站--kaggle，以参赛小组中使用GBM模型的小组排名更靠前的情况来强调ML的重要性。

讲座的最后，周军博士给大家分享了一些经验，鼓励大家在校期间多考证，培养沟通能力，以成为复合型人才为目标，紧跟时代步伐学习大数据了解机器学习。

                                                                                                                          通讯员：邹钰杰 李蓓