负责任商业模型与网络保险风险分析的机器学习应用
1. 网络风险现状与挑战
网络风险正给企业带来难以预估的财务损失。随着信息系统的技术进步，系统互联、数据库数据存储与共享以及复杂的技术架构，都在不断增加企业面临网络风险的可能性。网络风险主要影响数字信息安全，一旦发生，可能危及敏感数据、流程和信息的可用性、完整性和保密性。
近年来，云计算、物联网等新技术和服务的成功，使网络风险成为大众普遍关注的风险类型，尤其是大量终端客户受到风险影响。与传统风险相比，网络风险对企业，特别是小企业而言，仍是相对较新的威胁。例如，英国航空公司遭受黑客攻击，导致敏感客户信息泄露。
对于提供网络保护的保险公司来说，评估网络风险是一项重大挑战。传统上，保险公司依靠数十年积累的私人责任保险或机动车保险数据来评估风险，但在网络风险领域，这种数据并不存在。因此，保险公司的核保人员会与 IT 安全专家合作，通过多阶段流程评估客户情况，包括风险对话、基于问卷的评估以及对客户所在行业的宏观经济评估。
2. 机器学习评估的特征选择
2.1 商业智能与机器学习的互补性
商业智能（BI）侧重于独立分析数据，旨在预测商业策略的结果，在保险风险管理中，就是选择特定客户因素。而机器学习（ML）更专注于理解系统本身，通过访问系统数据库中的数据，学习模式并将其转化为信息和决策。两者对于保险公司做出核保决策都是不可或缺的。
2.2 特征选择标准
由于缺乏网络事故和损失数据的数据库，专业的网络保险公司可以利用自身数据为机器学习制定评估和特征。以下是为构建网络保险机器学习理赔预测模型而选择的特征：
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