保险公司测试部建设思路及规划

自2000年以来,我国金融业信息化掀起了新的建设高潮,以数据集中和应用集中为标志的新一代银行信息系统建设成效显著,为各大银行提高核心竞争力以应对越来越激烈的市场竞争提供了广阔的技术平台。

保险大数据的探索与实践

保险公司的数据具有交易数据量小、协议数据量大,数据保存周期长,以内部数据为主的特点,使得保险公司在数据管理上,面临较高的成本,主要表现在：增量数据获取成本高、历史数据保留成本高、数据应用成本高。采用传统技术手段解决上述问题往往需要很高的软硬件投入和人员投入。在新的大数据技术体系下,开源软件和大数据量处理软件带来高性能,大大降低了数据应用所需的软硬件成本。此外,大数据的快速发展也使得外部数据应用成为可能,保险公司可以通过多种模式使用第三方机构的数据,从而丰富和完善自身的数据内容,为后续的精确营销、运营优化和客户服务等工作提供支持。

一种改进Deep Forest算法在保险购买预测场景中的应用研究

为了实现保险场景的精准营销,同时充分利用千万级客户和保单历史成交记录的数据特点,本文经热门算法研究和统计理论分析,提出一种基于XGBoost改造的Deep Forest级联算法。该算法采用XGBoost浅层机器学习算法作为Deep Forest级联构建块,同时用AUC-PR标准作为级联构建深度学习不平衡样本评价的自适应过程,并将此算法分别与原有XGBoost算法和原始Deep Forest算法进行性能比较。经实践,上述算法应用投产于保险购买预测场景中,分别比原有XGBoost算法和原Deep Forest算法提高5.5%和2.8%,效果显著;同时提出的浅层学习向基于Deep Forest深度优化操作流程,也为其他类似应用场景提供了实践参考方向。

区块链技术在保险行业的应用研究

区块链技术是最近两年来炙手可热的话题。随着比特币为更多人熟悉，隐藏在其后面的区块链技术逐渐被发掘出来，成为众多风险投资以及金融企业高度关注的领域。本文对这一技术在保险行业适用的场景进行分析，探讨其可能落地的领域以及下一步工作。

基于项目管理的软件产品研发管理研究

随着信息时代的来临和信息技术的迅速发展,人们对软件产品的需求量也呈持续增长趋势。另外还有部分发达国家也转移到中国来发展软件开发业务,这使得国内软件产业的规模越来越大,软件研发项目管理的重要性也引起了人们的重视。本文主要通过对软件研发项目管理发展现状的分析,提出一些关于项目管理亟待解决的问题,结合当前运用较为普遍的项目管理模式指出其中的不足。希望能够在项目管理方面为今后对软件产品研发提供参考。

ERP(SAP)在保险行业中的应用

ERP(SAP)作为一种重要企业管理软件,有着其独到的特色,最明显之处在于其高度的集成性、稳定性还有数据严密的逻辑性,本文就ERP(SAP)在保险行业中的应用进行研究分析,希望通过本文的研究为ERP(SAP)在保险行业中的应用方面做出研究贡献。

新形势下我国金融控股公司发展现状及监管对策

随着市场经济的快速发展,我国金融企业面临较多的风险挑战,虽然中央经济部门在这方面提出了一系列的风险战略部署,对金融风险起到了一定的防控作用,但效果并不理想,在具体工作中如何做好金融控股公司的监管工作是亟待思考的一个问题。下面文章主要结合金融控股各公司发展现状对公司监管提出一些看法。

移动互联网环境下保险发展问题研究

移动互联网发展迅猛,智能终端快速普及,为保险行业的发展带来机遇的同时,也带了巨大挑战。本文对移动互联网保险内涵和特点进行了概述,分析了我国移动互联网保险发展的必要性,研究了移动互联网保险发展的问题,并提出了移动互联网保险发展的新思路,寄希望对我国移动互联网保险发展有所裨益。

统计报表应用需求分析

随着市场竞争的加剧和信息技术的发展．商务智能技术在金融行业逐步得到应用。统计报表作为该领域中的一类重要应用．目前已在保险企业中得到了广泛使用。针对统计报表应用的特点．通过有效规范的需求分析活动避免或剔除早期错误．可以帮助企业降低开发成本，改进软件质量。

正交方法在商业智能系统测试中的应用

随着数据规模的增加和分析要求的提高,商业智能类系统的复杂度越来越高。在对应的软件测试过程中,无法在有限的时间和资源条件下进行全面测试。在这种情况下,利用正交表的特性,可大量减少测试用例的数量。本文针对商业智能类系统的设计特点,提出了不同类型维度的取值和组合的处理方法,并利用实际案例证明了方法的有效性。

数据仓库测试环境数据搬运方法研究

数据量大是数据仓库的应用的特点之一。在企业级应用中,通常需要从生产环境中搬运部分真实数据以提高软件的开发、测试及验收工作的质量。文中针对利用SQL Server架构的企业级的数据仓库,对常见数据导出导入方式进行了总体介绍和比对试验,对不同数据量下的搬运效率进行了比对,给出了从生产环境向测试环境搬运真实数据的最佳实践。

SSIS在32位、64位进程中性能研究

通过分析实验,对利用SSIS开发的ETL程序,在32位和64位进程内的效率变化情况进行了研究,为企业级应用迁移提供参考。

Informix向Oracle迁移的关键技术研究

Informix公司被收购后存在原有数据库升级维护困难的问题,为提高数据库性能与稳定性及满足公司信息系统集中的需要,提出一种从Informix向Oracle数据库迁移的方法,其包括数据迁移和程序转换,采用Oracle数据库迁移工具包、存储过程和嵌入式结构化查询语言编程技术。项目试运行结果表明,基于该方法迁移的应用系统运行稳定、处理高效,能满足业务管理人员需求。

大数据助力智能交通发展

基于当前大数据技术对智能交通的影响,介绍了大数据的基本特征,分析了大数据与智能交通之间的关系,以及大数据时代智能交通面临的问题和挑战,并从不同层次探讨了大数据时代智能交通未来的发展和机遇,指出依托大数据技术,挖掘交通数据资源,构建交通数据处理模型,推进智能交通发展成为改善城市交通的有效途径。

机器学习技术在保单失复效管理工作中的应用

为了保障保险公司长期稳健发展,保单管理工作须采取现代科技手段加以完善。文章通过对保险公司历史上大量不同时期失效保单特征进行分析,研究构建了基于Stacking多模型融合技术保单失复效模型。该模型能预测失效保单客户在短期内复效概率,并制定相关复效督导管理策略和差异化服务策略。通过基于帕累托法则的实证分析,采用Stacking多模型融合技术构建的失复效模型较其他集成算法构建优势明显,特别是将模型融入PDCA管理实践中,能够为保单精细化管理提供有效的数据支撑,具备良好业务价值。

流计算引擎在传统金融企业的实践

大数据应用的一个典型特征就是数据应用的时效性要求越来越高。在各类业务应用中，除了以往的实时营销和风险监控需要实时性的数据，管理决策类的应用也不断向时效性更高的层面迈进。在互联网公司中此类业务场景较多，因此大多数互联网公司都有批量计算和实时计算两个大平台来承载不同的业务应用。

面向网络舆情的检索系统设计研究

网络舆情具有自由发布、传播和隐蔽等特点,这使得传统的信息检索技术很难直接应用到网络舆情监测系统中。通过深入研究网络舆情的相关技术,提出了网络舆情监测系统框架。围绕着论坛爬虫这一核心技术,分析了论坛网站的结构特点,并构建了论坛网站的层次模型,实现了对不同论坛网站的抓取。这种基于层次模型的爬虫技术兼顾了舆情信息采集的广泛性与特殊性,实验结果表明,该方法能够提高论坛爬虫的效率。

基于文本信息的聚类方法研究

随着信息技术和Web技术的发展,如何从海量的Web文本信息中找到自己所需信息已成为一个重要的研究领域。在众多信息获取方法中,聚类技术是一种被广泛应用的方法。总结了文本聚类算法的研究现状,比较了算法的主要差异和整体思想,并分析了各种方法的优劣,同时指出了文本聚类研究今后的发展趋势,即在粒子群聚类过程中融入其它传统聚类方法的思想,以提高聚类性能。

Scrum敏捷开发初探

在以往的项目研发过程中，经常会遇到如下问题：版本后期工作计划非常紧张；版本经常无法按时发布；在版本发布的最后阶段变更更多；制定计划的时间过长，且计划不准确；在版本发布中期很难做变更；项目质量不断恶化；团队成员压力越来越大等。这些问题对项目的如期完成造成很大威胁。为解决上述问题，业内普遍流行使用敏捷的开发方法。人寿股份研发中心在对各种敏捷方法进行了解后，尝试采用了Scrum进行敏捷开发。

在线会议系统设计与实现

在研究了现有的会议在线投稿系统基础上,设计并实现一套基于B/S的功能强大的会议在线投稿系统。此系统采用融合了MVC模式的Spring框架,使投稿、专家指定、稿件审核、房间预订、付款、通知等环节均实现模块化设计,可以方便地实现远程会议的组织与召开,极大地方便了会议的组织者,提高了工作效率。