路径包含 以下关键环节： 1. 多维度风险建模 整合承保、理赔、客户行为等全链路数据源，建立基于深度学 习的风险评分卡系统。典型数据维度包括： o 投保人健康指标（医疗险） o 车辆 OBD 实时数据（车险） o 地理位置气象历史（财产险） o 理赔欺诈特征库 2. 实时风险预警 部署智能监控看板，对异常交易行为实现毫秒级响应。例如寿 险保单中，当系统检测到投保人短期内突然增加保额且职业信 及气象地理信息（农 业险风控）。以下为典型数据合作方的分工模型： 合作方类型 提供资源 整合方式 医疗机构 电子病历、体检报告 API 接口+隐私计算网关 车联网平台 驾驶行为数据、车辆 OBD 信息 数据清洗后入湖 政府开放平台 灾害预警、经济统计指标 定时批量同步 生态共建方面，建议联合行业协会发起保险智能体标准工作 组，推动交互协议、知识图谱等标准的统一。例如，联合中国保险 质 量），结合 DeepSeek 的时序数据分析能力，实现慢性病患 者的动态保费调整。例如糖尿病患者可依据连续 3 个月的血糖 监测数据获得最高 15%的保费优惠。  车险领域接入车载 OBD 设备，建立驾驶行为评分模型：急刹 车次数（权重 30%）、夜间行驶里程（权重 20%）、平均车 速（权重 15%）等参数联动保费浮动。 2. 智能理赔网络的延伸 | 场景类型 |

人工审核 61% 22% 3.2 小时 45% 第三方调查 89% 5% 72 小时 8% 解决这一痛点的技术路径需满足三个核心要求：第一，建立多 源数据融合分析能力，整合医保数据、车辆 OBD 信息、地理位置 等 30+维度的实时数据；第二，实现动态风险建模，对索赔人历史 行为、关联网络、文本描述等非结构化数据进行深度挖掘；第三， 构建自适应学习机制，当新型欺诈模式出现时，系统能在 开发风险评分模型，对每笔理赔申请自动生成欺诈概率 指数 3. 生态平台互联 建立保险机构-医疗机构-维修厂商的数据联盟： o 与三甲医院 HIS 系统直连，实现诊疗数据可信存证 o 接入汽车厂商 OBD 数据，自动判断事故是否属于保修范 围 o 维修厂报价智能比价系统，通过历史 10 万+案例库推荐 最优服务商 4. 个性化服务衍生 基于理赔数据沉淀开发增值服务： o 对车险高频出险客户推送驾驶行为改善课程 实施过程中发现三个关键优化点需要持续关注：第一，医疗专 业术语的领域适配需定期更新知识库，建议每季度同步最新 ICD 编 码和诊疗规范；第二，多源数据接入时需建立标准化清洗流程，特 别是车载 OBD 设备与医院 HIS 系统的数据接口需要专门治理；第 三，人机协同环节应设置动态权重调整机制，对 10 万元以上大额 案件保持人工复核通道。 针对后续推广提出具体实施建议： 1. 分阶段部署策略：优先

实时交通流数据 实时交通流数据是交通治理的核心数据之一，包括车辆密度、 行驶速度、拥堵指数等。其来源主要包括： o 交通监测设备：如地磁传感器、摄像头、雷达等。 o 车载终端：通过 GPS、OBD（车载诊断系统）获取的车 辆位置与行驶状态信息。 o 移动设备：通过手机信号或移动应用（如滴滴、Uber） 获取的行人、车辆轨迹数据。 这类数据通常以时间序列形式存储，频率从秒级到分钟 级不等。