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一家人寿保险公司能否在看到其他竞争对手的相同数据后，得出不同的见解?这就是Haven Life的目标，它使用人工智能实时提供应用程序的决策。
人寿保险以精算数据为基础，通过这些数据可以对一个人的寿命进行估算。寿险公司需要这些生死数据来管理风险。
到目前为止，获得人寿保险已经有点痛苦了，因为它需要体检，一些血液和一系列的病史问题。万通旗下的Haven Life旨在简化这一流程，Haven Life的政策设计主管马克•塞尔(Mark Sayre)表示。
“我们使用的数据是为此目的而建立的。人寿保险有一个独特的挑战，因为死亡是一个缓慢的过程，它是不常见的。建立我们的模型需要多年的经验。
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实际上，Haven Life需要有人来验证模型。换句话说，Haven Life必须使用多年来MassMutual的数据，然后使用人工智能和机器学习来发现人类看不到的信息。因此，Haven Life可以提供即时流程，这是一项创新，意味着初创公司可以代表万通保险公司承保保单，而无需在几分钟内进行体检。
简而言之，“避风港生活”就是利用旧数据来创造新事物。我认为，将人工智能和机器学习应用到旧的专有数据将成为企业的一个关键用例。Haven Life不得不从旧的应用程序和文本中获取数据来转换成结构化的信息。
“我们的模型现在可以挖掘数据的交互和各种元素，”Sayre说。人寿保险报价中使用的血检和尿检就是一个例子。比如说血液测试的正常值是45。在之前的模型中，46是高的，43是低的。
“我们的模型能更好地理解45和46有多接近，所以它不会马上由好变坏，”Sayre解释道。由于新模型和机器学习的出现，Haven Life发现低数字和高数字一样令人担忧。这个模型给医疗团队带来了一些新的东西。如果有多个较低的数字，那就不好了。我们必须在实验室测试中观察变量之间的相互作用。
血压、白蛋白和球蛋白是低水平时令人担忧的变量。
在许多方面，算法承销是通过利用身高、体重、胆固醇和其他价值等各种特征来创建决策路径。
需要注意的是，“天堂生活”的模式还在发展中，还需要几十年的完善。万通带来的是历史和死亡体验，而天堂生活带来的是技术焦点和快速行动的能力。
接下来是什么?Sayre说，Haven Life关注的是信用数据和处方历史等变量。但问题是，多年来，Haven Life并不知道人寿保险数据的有效性。“我们不知道，因为可能很多年都不会有人死亡。所有这些模型都需要一个结果。我们需要一些死亡和一些活着的人。”
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