中国人保财险提供一批项目资助高校学生开展大数据研究，欢迎技术达人踊跃申请！

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中国人保财险（PICC P&C），亚洲第一、全球第二的大型财产保险公司，为了拓展高校学生的科研视野及职业规划，推进产学研结合，现提供文本挖掘等一批大数据项目资助学生研究，欢迎高校技术达人踊跃报名承担项目！

通过本项目，您能与世界500强大型央企亲密接触，了解TOP 500 STYLE！您能理论联系实际，发挥个人所长，获得企业项目经验！来点实际的，您还能获得一定的报酬哦！

项目申请截止日期：2014年5月6日；申请具体事宜请见

http://www.piccnet.com.cn/cn/ztpd/zhyjzl/zhyjjj/t20140418_13994.shtml

大数据相关项目包括：
     2014D04  客户属性对电销渠道保险购买的影响因素研究

    2014D05  保险客户图谱分析研究

    2014D06  互联网数据挖掘与精准营销研究

    2014D07  基于数据挖掘的语义分析技术研究

    2014D09  移动互联技术下的保险创新应用研究

    2014D10  微信平台商业模式及保险需求研究

    2014D07 文本挖掘的项目指南如下，欢迎来电来邮咨询：010-85176614，chensuyang@picc.com.cn
   2014D07：基于数据挖掘的语义分析技术研究

一、项目背景

当前，保险公司理赔系统中包括大量的文本信息，包括数据库文本字段、PDF文件、Microsoft Office文档、TXT文件等。在传统的分析技术手段支持下，通常仅限于对结构化数据进行分析，文本等非结构化数据却难以利用。对结构化数据的分析，往往只能获得总体概略性描述的统计量，难以精确、细致、实时发现风险变化趋势，导致风险管理决策滞后、粗放，影响风险管理能力。本项目通过文本挖掘与文本分析等技术，开展对理赔文本信息的高效、实时、智能化分析，挖掘赔案中的关键性、规律性信息，实现分析的高效、智能和自动化，为保险企业业务风险管理经营提供支持。

二、项目内容及成果

通过文本挖掘与文本分析技术，对保险企业理赔文本样本数据进行分析，挖掘理赔案件中的新的风险因素或原有风险因素的变化趋势，并提出相应的解决方案。

本项目内容具体包括：

1.对理赔文本样本数据进行数据清洗、逻辑校正；

2.建立针对保险企业理赔案件的分词词库，并不断验证、调整；

3.通过分词处理、特征表示、特征抽取等预处理技术，将文本数据转化为结构化数据；

4.建立分析模型，洞察、分析赔案的出险原因、出险标的的变化规律及发展趋势等。

5.根据分析结果，提出有针对性的风险管理建议。

本项目预期成果包括：

1.建立理赔案件的分词词库；

2.建立分析模型以及开发相关程序；

3.撰写项目技术方案及研究报告。

三、项目承担人员要求

1.在校硕士及博士；

2.信息技术、统计、精算等相关专业背景；

3.能够熟练使用SAS\SPSS等统计及文本挖掘软件，熟练掌握文本挖掘与分析技术等。

四、项目经费

本项目经费为18000-20000元

五、项目完成时间

2014年11月30日

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