利用人工智能加强数据预处理

1.导言
在保险行业，包括精算师在内的专业人员处理原始数据，得出各种分析结果，为关键业务决策提供依据。因此，许多机构都在积极研究如何通过机器学习（ML）和深度学习（DL）等人工智能技术来增强定价模型。然而，在实践中，耗时最多的阶段往往不是高级建模本身，而是数据预处理。数据预处理是对原始数据进行提炼和组织的过程，以便根据用户的预期目的进行有效的分析和建模。

2.什么是数据预处理
最简单地说，预处理可以理解为识别和纠正数据集中的缺失值或错误输入值。然而，这只是数据预处理中的一个子过程，具体来说就是数据清理。
根据 Han、Kamber 和 Pei（2012 年，第 3 版）合著的《数据挖掘：概念与技术》（Data Mining：概念与技术》一书中，数据预处理被定义为一个标准框架，包括清理、整合、缩减、转换和离散化。这些阶段不仅仅是纠错，它们还是确保数据质量和一致性的重要基础，从而防止模型训练时出现失真。

3.为什么重要
数据预处理是一个关键阶段，对分析和建模结果的质量和可靠性影响最大。如果基础数据不完整或有偏差，即使是最复杂的方法也无法产生有意义的见解。遵循结构化预处理框架可确保分析和建模基于准确且具有代表性的数据。在实践中，大部分预处理工作都是重复性的常规任务，会耗费初级工作人员大量的时间。如果处理数据的人员缺乏足够的领域知识，分析结果可能无法达到预期。

4.如何与人工智能合作
与建模阶段（ML 和 DL）相比，应用人工智能加强数据预处理的研究和案例研究仍然相对有限，但减少预处理的时间和成本是各行各业的共同目标。因此，人工智能正越来越多地用于通过 OCR 自动从文档和图像中提取信息，并直接反映在数据框架中，以及使用人工智能助手分析列的含义、检测不一致之处和识别异常值。未来，人工智能驱动的预处理技术的发展将是一个越来越重要的领域。

5.结论
数据预处理对于处理大量信息的保险公司尤为重要。然而，投入到这一领域的资源与其重要性并不匹配。通过将编程与集成人工智能的预处理工作流程相结合，初级员工可以减少重复性的手工任务，专注于价值更高的分析工作。
展望未来，保险业必须拥抱数字化转型，将人工智能技术与数据预处理相结合，从根本上提高效率和数据质量。