保险科技

保险行业正大规模引入AI代理处理理赔、核保、监管报送等文档密集型工作。然而，文档解析的微小错误会直接传导为决策失误——例如表格表头错位导致理赔金额读取错误、图表数据遗漏影响风险评估、删除线或上标等语义格式丢失致使合同条款理解偏差。现有解析工具在保险场景下的实际表现，长期缺乏针对性评估。 面向保险文档的基准设计ParseBench构建了约2,000页经人工核验…

在保险业数字化转型中，跨机构数据协作日益重要。例如，保险公司与银行、医疗机构或电信运营商联合建模，以提升欺诈检测、精准定价或健康风险评估能力。然而，这类协作涉及客户个人标识信息（如姓名、身份证号、地址等），如何在共享数据价值的同时，严格保护客户隐私，尤其是避免泄露“哪些客户在各方数据集中共同出现”（即交集成员身份），成为合规与商业伦理的双重挑战。 传统方法通…

网络风险已成为现代企业面临的核心威胁之一，数据泄露、勒索软件等事件频发，给运营和财务带来巨大冲击。然而，网络保险市场的发展长期受困于一个关键瓶颈——高质量的历史网络事件数据极度匮乏。企业因担心声誉受损和投资者信心下降，往往不愿披露事件细节，这使得传统精算模型难以有效评估风险。 现有公开数据集普遍缺失受害企业的具体组织特征，导致风险建模多停留在行业或规模层面，…