通過歷史理賠數(shù)據(jù)使用分類算法（如決策樹、隨機森林等）來預(yù)測未來可能的賠償風險。這幫助保險公司優(yōu)化定價策略，避免過度依賴高風險客戶。

數(shù)據(jù)分析技術(shù)用于識別異?；蚱墼p性的理賠申請。聚類分析可用于發(fā)現(xiàn)具有相似特征的可疑索賠；關(guān)聯(lián)規(guī)則學習可用于找出隱藏的關(guān)系或模式。

機器學習模型用來自動處理簡單的理賠案件，減少人工干預(yù)。自然語言處理技術(shù)可用于從保單和醫(yī)療報告中提取關(guān)鍵信息；圖像識別技術(shù)可用于分析車輛損壞的照片。

在航空維修保養(yǎng)方面，數(shù)據(jù)挖掘幫助預(yù)測飛機部件的故障時間，提前安排維護，降低停機時間和成本。通過對飛行數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)影響飛機性能的因素，提高飛行安全性。

在數(shù)據(jù)清洗方面，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助我司發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)集中的錯誤和不致性。異常值檢測算法用于識別潛在的數(shù)據(jù)錯誤；缺失值填充方法用于處理丟失的數(shù)據(jù)。