我们如何证明一家大型保险公司可以利用地理空间数据更有效地降低财产风险

一家领先的保险公司寻求通过更有效地识别特定房产属性和潜在风险来加强其财产风险评估和承保流程。公司决定利用机器学习（ML）自动获取和分析地理空间数据，以提升效率并降低成本。通过使用 Google Earth Engine 和 Google Cloud，该公司与 SoftServe 合作，旨在创建一个单一的数据源，以自动化地获取关键房产属性，从而优化风险评估和承保决策。

项目的主要目标是在六周内完成一个概念验证（PoC），涵盖三个地理区域中至少 25,000 个位置的 12 个关键属性，包括距离最近建筑的距离、建筑高度、太阳能电池板的存在和面积、占用类型、植被密度、建筑和地块面积、屋顶树木重叠、地面坡度和屋顶表面积等。通过分析这些属性，保险公司能够更准确地评估风险，并在承保时做出更明智的决策。

SoftServe 的团队首先审查了公开可用的数据集，以确定最适合自动属性检测的数据集。这些数据集被用作计算机视觉模型和分析功能的基础，以确定房产特征。项目的主要活动包括研究解决方案的可扩展性、数据收集和预处理、属性提取、机器学习模型训练以及地理空间数据集的集成和处理。

PoC 成功证明了使用 Google Cloud 技术和 SoftServe 模型进行地理空间分析的可行性。结果显示，通过实施计算机视觉模型和统一的自动化方法，可以显著提高承保的准确性，并优化成本。此外，PoC 还展示了进一步实施该方法的可扩展性，并表明通过内部地理空间解决方案，保险公司能够优化成本并实现更准确的定价。