論文の概要: InsurTech innovation using natural language processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21112v1
- Date: Sat, 12 Jul 2025 23:10:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-03 20:19:02.888047
- Title: InsurTech innovation using natural language processing
- Title（参考訳）: 自然言語処理を用いたInsurTechのイノベーション
- Authors: Panyi Dong, Zhiyu Quan,
- Abstract要約: 本稿では,非構造化テキストを構造解析や意思決定に適した構造化データに変換することに焦点を当てる。
NLPは単なる補足ツールではなく、現代のデータ駆動型保険分析の基礎的な要素であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid rise of InsurTech, traditional insurance companies are increasingly exploring alternative data sources and advanced technologies to sustain their competitive edge. This paper provides both a conceptual overview and practical case studies of natural language processing (NLP) and its emerging applications within insurance operations with a focus on transforming raw, unstructured text into structured data suitable for actuarial analysis and decision-making. Leveraging real-world alternative data provided by an InsurTech industry partner that enriches traditional insurance data sources, we apply various NLP techniques to demonstrate practical use cases in the commercial insurance context. These enriched, text-derived insights not only add to and refine traditional rating factors for commercial insurance pricing but also offer novel perspectives for assessing underlying risk by introducing novel industry classifications. Through these demonstrations, we show that NLP is not merely a supplementary tool but a foundational element for modern, data-driven insurance analytics.
- Abstract（参考訳）: InsurTechの急速な普及に伴い、従来の保険会社は競争力を維持するために、代替データソースや高度な技術を模索している。
本稿では,自然言語処理(NLP)の概念的概要と実践的ケーススタディと,その保険業務における新たな応用について述べる。
従来の保険データソースを充実させたInsurTech産業パートナーが提供した実世界の代替データを活用して,商業保険状況における実用事例の実証に,さまざまなNLP技術を適用した。
これらの豊かでテキストに基づく洞察は、商業保険価格の伝統的な格付け要素を付加し、洗練するだけでなく、新しい業界分類を導入することで、基盤となるリスクを評価するための新しい視点を提供する。
これらの実演を通して、NLPは単なる補足ツールではなく、現代のデータ駆動型保険分析の基礎的な要素であることを示す。
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