翻译 校对｜秦时明月 大数据…大数据…现如今，人们总是在各种地方以各种方式提到这个词。然而，万能的大数据对保险行业究竟有什么用呢？想象一下：你在无边无际的数据中挑拣，搜索并整理你所需要的信息。这些数据可能来自于保险理算员手写的笔记、保险欺诈清单、理赔管理系统以及NICB（National Insurance Crime Bureau，国家保险犯罪局）的庞大的数据库。你真的能够充分利用这些数据吗？ 在堆积成山的保险理赔中，理算员不可能有时间和精力去对每一个理赔查阅上面提到的所有数据。这样，他便很有可能遗漏某些
数据分析在保险行业的运用 由于客户的价值我们可能直接无法得到，这可能需要通过客户的属性信息或行为信息来判断。所以通过客户数据来判断客户价值，进行客户价值管理是未来的趋势，而数据分析就是这一方法的重要技术手段。现在数据分析可以说在商业中的应用越来越广泛，尤其是在互联网、通讯、金融、零售业中的应用，自上世纪数据分析技术在美国应用以来，现在已推广到全世界更多的行业之中。上世纪90年代末数据分析这一概念随着沃尔玛啤酒与尿布的典型案例来到中国来。那么数据分析技术在国内应用如何呢？在保险行业的应用又会如何呢？ 一、数据
近年来我国保险行业飞速发展及市场竞争的加剧，国内各大保险公司纷纷加快了企业信息化建设的步伐，建成了包括承保系统、理赔系统、收付系统和财务系统等在内的一系列信息系统，积累了海量的历史数据。
日前，SunGard亚太区保险业务首席运营官Peter Haslebacher来华，行程被排得满满的。 他先后拜访国内多位保险公司高管，寻找双方基于互联网与大数据分析模型开展保险创新业务的可行性。 “互联网正在悄悄改变保险业的整个生态圈，从产品设计、营销服务、流程再造、投资风险承受能力等等各个环节。”他接受21世纪经济报道记者采访时直言，越来越多亚太地区保险公司正在尝试各式各样的互联网保险创新，即便两者的“融合”绝非一帆风顺。 模拟“投资情景” 《21世纪》：保险产品本身已有大数据分析的基因，那么，基于互
专访泰康大数据部总经理周雄志：“经验驱动”成为过去式，“数据驱动”基本实现
10月12日，由中央网信办网络安全协调局及公安部网络安全保卫局指导，中国计算机学会主办的第32次中国计算机安全学术交流会在苏州隆重举行。本次交流会以“协作·共赢·开创”为主题，中国工程院院士沈昌祥、公
当下，海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例，结合偶数行业实践经验，介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后，我们发现：(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一，直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富；(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景，其实不止该客户，目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例，该客户仍以风险部门固定报表分析为主，而通过风险数据建模，应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节，可以利用数据搭建风险评估模型，筛查高风险客户，对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例，由于投保手续较为简单，很多产品免体检，只需要填写投保人基本信息即可，这些业务中，很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况，逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析，及时发现高风险投保客户，避免欺诈行为的发生。在承保运营环节，相比较传统风控，大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈，定期对承保中用户信息进行维护，更新用户风险指数。此外，在加强用户信息安全管理和隐私方面，保险公司借助大数据和人工智能（如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具）加以防范，在回访环节，根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术，更有利于提高回访效率，提升客户体验。在理赔环节，大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件，然后再人工重点审核和调查，减少现场查勘误差，提高查勘效率。除了风险管控，通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中，包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。
大数据的发展越来越迅速，渗透到各行各业， 保险业也不例外。大数据不仅为保险业的发展提供了新的机遇和视角，也为保险业提出了新的挑战。 首先，我们来了解大数据给保险业带去的机遇。 一、大数据给保险业带来巨大商业价值 信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。 但是,虽然这些年保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索
本文介绍了如何利用机器学习技术在车险理赔领域构建反欺诈风控模型，以解决车险理赔中欺诈和风险问题。首先分析了车险欺诈的现状和常见类型，然后详细阐述了基于机器学习的风控模型构建方法，包括模型的构建、实施流程、建模的流程以及机器学习的应用。最后，总结了本文的主要贡献和未来的研究方向。
近年来，随着技术进步不断改变传统的商业模式，保险业发生了重大变化。从承保到理赔管理，人工智能 (AI) 和机器学习为提高效率、准确性和客户满意度的创新解决方案铺平了道路。其中一项突破是人工智能解决方案的出现，例如 数据提取工具，这彻底改变了非结构化保险数据的处理方式。
视频中演示了 Daphne 驾驶应用本体解决方案的汽车，使用面部识别功能启程，使用数字资产支付，用大数据分析突发路况，通过本体信用分判断是否共享，发起路权申请避开拥堵，在应用内完成云端理赔，实现车辆生命周期的系统管理。
商业保险公司希望通过分析以往的固定资产保险理赔案例，能够预测理赔金额，借以提高其服务中心处理保险理赔业务的速度和服务质量，并降低公司运营风险。业界领先的预测分析软件 IBM SPSS Statistics 提供了强大的线性回归分析功能，能够有效地解决此类问题。本文结合该商业实例介绍了线性回归模型的基本概念，以及使用 Statistics 进行线性回归分析，解决该商业问题的基本步骤和方法。 Statistics 和 Modeler 作为 IBMSPSS 软件家族中重要的成员，是专业的科
科技对产业的变革将会越来越明显，越来越深刻，国务院在“十三五”国家信息化规划中也提到了云计算、大数据、人工智能、区块链等新技术对产业变革的重要性。保险这一古老的行业能否借助科技的浪潮实现豹变呢?显然是
机器之心报道 机器之心编辑部 隐语开源首个工业级多方安全数据分析系统 SCQL，填补了产业空白，将进一步延展数据安全协同的链路、拓展数据价值流通的场景。 大模型的兴起，让数据作为新型生产要素的重要性被再一次深刻认知，而隐私计算作为平衡数据利用和数据安全的重要路径，学术价值和应用价值进一步凸显。近年来，在政策驱动和市场需求的双重作用下，隐私计算技术和产业稳步发展，在金融、通信、互联网、政务、医疗等诸多领域得到应用。但整体看，由于技术门槛和建设成本等问题，真正规模化的生产落地应用有，但数量非常少。 3 月 2
中国的保险业一直是一个大餐桌，远观是满汉全席。近看，难咀嚼的菜还是不少。保险业快速发展带来的巨大吸引力已经使行业忘记了“保险姓保”这一圭臬。国外的保险科技正如火如荼地发展，AI+保险这一模式似乎有助于帮助我国保险业突破目前存在的瓶颈。
当前，大数据、人工智能、云计算等技术应用正在推动保险科技发展，加速保险行业数字化进程。在这一背景下，招商信诺不断探索如何将多元数据融合扩充，以赋能代理人掌握更加详实的用户线索，并将智能分析贯穿业务全链路，实现对用户、产品、场景策略的全面洞察与闭环迭代。本文将详细介绍招商信诺在大数据基础建设方面的探索之旅，从最初为线报表、Ad-hoc 分析提供服务的 OLAP 引擎，逐步发展至基于 Apache Doris构建的统一实时数据仓库，通过一套架构实现各业务领域的多元数据实时分析与融合统一管理，最终实现保险一线业务降本增收的目标。
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第
Gartner的报告宣称，到2020年，将近50%的企业将会在业务和IT运维方面采用AIOps。尽管AIOps对于广大运维人员来说，仍然是一个新词，但在各企业已经尝试通过技术手段重新挖掘和创造数据价值
随着大数据技术的普及和广泛应用，金融大数据的应用已成为行业的热门趋势。在交易欺诈识别，精确营销，黑生产预防和控制，信贷消费，信贷风险估计，供应链财务，股票市场判断，股票价格判断，智能投资咨询，欺诈识别，风险定价等方面，涉及银行，证券和保险等行业已被广泛使用。分析和应用大数据的能力已成为未来金融机构的核心竞争因素之一。
谈及2019年科技圈与投资圈的流行词，RPA绝对占据一席。RPA机器人流程自动化不仅仅是当今的流行词，也已经迅速成为许多企业管理和优化业务流程的选择之一。
通过 SWOT 分析法分析了自主管理身份，我们了解到其优势在于能够避免同时创建供求关系，实现成本最小化，如：一位医生一次只负责一名患者，在默认的情况下易于实现隐私保护，其透明度由医生与患者直接控制，不由中介机构控制等，而同时也具备了缺乏平台、增加交易成本风险等弱点。
从2011年的32亿元到2015年的2234亿元，互联网保险保费规模只用了4年就实现了69倍的增长，这种井喷式的爆发，众人咂舌之余也吸引了越来越多的人挤进互联网保险这个圈子。仅2015年一年，超过30家的上市公司宣布发起或成立互联网保险企业，到了2016年，互联网巨头也依托自身的优势纷纷加入。混战在即，谁能扶摇直上，谁会抱憾出局，面对巨头联合绞杀，中小创业者如何突出重围，响铃今日就聊聊。
数据猿导读 面对迅猛发展的金融科技，传统金融机构从最初的支付，到信贷、风控以及财富管理等众多领域“失守”，逐步经受着来自金融科技创新的挑战和冲击。传统金融究竟该如何适应产业变化发展？在商业模式、产品创
在阿里数据委员会和阿里研究院主办的“2014西湖品学”大数据峰会上，中国气象局纪晓峰发表了《气象大数据的商业服务与研究》的演讲。纪晓峰表示，在过去服务中，气象局提供天气预报，不知道行业怎么用，行业拿了天气预报也不知道应该怎么用，这困扰了气象系统十几年，现在大数据时代来了，终于看到了这个问题改变的希望。 以下为纪晓峰的演讲整理： 今天非常高兴有机会在这里和大家分享一些我们的服务经验和一些美好愿景。我来自中国气象局，中国改革开放以来经济不断发展，各种极端天气现象和天气灾害越来越多，社会各界越来越关注天气服务，过
今天跟大家说个身边事，希望所有人都能认真看完并重视起来。 1 艰难的选择 周末我参加了一场聚餐，跟几个许久未见的朋友们叙叙旧聊聊近况。 刚开始大家还是像以前一样有说有笑，插科打诨，调侃自己“自从做了程序员，每天不是在加班就是在加班的路上。” 突然有个朋友提到老许，大家都瞬间沉默了。 老许是和我们很要好的一个朋友，之前带领着一个小技术团队，平时工作强度大压力也大，熬夜加班是常事，再加上不注意饮食，泡面饼干之类的乱吃，后来查到胃癌晚期，31岁就去世了。 还有年迈父母未能尽孝，房贷压力陡然落在收入不高的妻子身上
万菁，State Farm （全美最大保险与金融服务公司之一）首席数据科学家（Principal Data Scientist），美国普渡大学计算机专业博士。她在计算机视觉、深度学习、大数据处理、医学图像处理等领域有十多年的研究和从业经验。她还是科技女性运动的积极倡导者，并想用自己的故事告诉大家——数据科学这件事儿，你也可以。
大数据文摘翻译作品（法语） 翻译：吴涤 校对：宋松波 如需转载，务必留意申请授权 欢迎各种“小语种”的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 今天，大数据文摘【金融与商业专栏】成立！ 此栏目将视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融，信贷，风控，投资，理财，商业等领域。鼓励独家首发与观点原创，行业前沿理论分享，国外优秀文章翻译以及行业领袖采访演讲编译，力争刊出更多金融和商业领域相关精品文章。欢迎各位同行及对数据分析感兴趣的朋友加入，共同分享
内容 | 许建志 微软首席项目经理主管 整理 | 何永灿 本文为2018 BTA区块链技术与应用大会演讲实录。讲师许建志 (Jacky Hsu)，为微软首席项目经理主管。曾在微软中国台湾、新加坡等地工作，从软件到硬件，再到新技术的行业解决方案，具备多年丰富的软硬件创新探索和实践心得。 大家好，我是许建志，现在微软产品组工作，今天很高兴就企业怎么使用区块链来做分享和讨论。 区块链并不只是数字货币 在谈区块链之前，我们大家听到的第一是数字货币。对于数字货币，刚开始我个人的态度是旗帜鲜明的反对，但现在我有了非常大
本篇从传统运营管理出发，分析运营管理关键要点，再类比到IT运营，最后从“控底线、优服务、提效能、降成本”四个实施方向看看ITOM应该为IT运营转型做什么、如何做。
昨日，波士顿咨询公司发布《互联网金融生态系统2020系列报告之大数据篇——回归“价值”本源：金融机构如何驾驭大数据？》，大数据文摘第一时间得到授权，分享给各位读者。 回复“波士顿咨询”可一并下载3篇系列重磅文章： 《互联网金融生态系统2020系列报告之大数据篇——回归“价值”本源：金融机构如何驾驭大数据》 《BCG_互联网金融生态2020——新动力、新格局、新战略》 《张越：变革时代新战略、新工具》 互联网金融生态系统2020系列报告之大数据篇——回归“价值”本源：金融机构如何驾驭大数
最近闲来无事，跟国内一群各行各业的老朋友聊天。 大家从基金股票聊到消费趋势，从商业模式谈到行业前景，最后话题落到了不同行业不同岗位的工资天花板上。 朋友的年纪几乎都在 35 岁上下，工作十多年来，职场晋升还算比较顺利。 但到了这个年龄，大家不约而同地都发现了同一个问题，那就是——目前收入基本达到上限，很难再继续突破。 放眼一线城市的月薪天花板，不管是技术、产品、运营还是市场类职位，好像普遍都在 5 万左右。 到了这个数之后再想上涨，总有些无形的阻力。而且这个临界点不是通过能力提升、经验累积就能跨越的。 其实
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 今天，尽管人人都在谈论大数据，但数据实际价值和现有价值有巨大落差。 尽管企业采集和储存、计算数据的能力越来越强，但数据分析能力始终增长缓慢。据Forrester调研，约70%的企业数据从未被分析和使用过，成为数据释放价值过程中的卡脖子难题。 过去二十年，世界从PC时代走进移动时代又走到AI时代，生产力工具越来越简单易用，但数据分析的方式始终没有本质区别，高使用门槛将企业中的大量数据消费者（非技术背景的业务人员）拒之门外。 站在AIGC时代的门口，下一个十
本文讨论医保通零距离实时赔付系统项目的架构设计。该系统主要实现了中国人寿保险公司通过与医院合作，让中国人寿客户在出险住院并完成治疗后，即可获得实时的健康险理赔服务，从而在提升保险公司服务的同时减轻病人经济负担、减少客户理赔困难。在医保通实时赔付系统设计架构中，整个系统中分为B/S结构的管理中心端与C/S结构的医疗机构前端两部份。在管理中心端采用J2EE架构，使用了与传统EJB为核心的重量级架构有所不同的轻重级架构方式，其中主要使用Spring框架作为系统的基础平台，充分体现了 Sping的高开发效率、易测试维护性及应用服务的可移植性等优点。同时，在架构设计中，充分考虑了系统的可扩展性、稳定性、安全性、可维护性、灵活性等因素。 在本项目的开发过程中，我担任了系统架构设计与项目管理的工作。该项目从目前推广与应用情况看，达到了项目的预期目标，得到了各级公司的一致好评。
机器之心发布 机器之心编辑部 2021 年《旧金山纪事报》报道过一个故事，人工智能 GPT-3 竟然让一个人和他死去的未婚妻进行了对话。 故事的男主角叫 Joshua，女主角叫 Jessica，Jessica 因病早逝，Joshua 伤心欲绝，一次偶然的机会，他把自己和 Jessica 的所有聊天记录都「投喂」给了人工智能 GPT-3，此后，约书亚有空就和 GPT-3 聊天，神奇的事情发生了。Joshua 真的感觉到电脑屏幕对面就是 Jessica 本人。事情最后的结局是，Joshua 终于走出了未婚妻早逝
保险业面临着许多新的挑战：从新的市场参与者到人工智能和物联网。如何在这种快节奏的现实中满足客户的需求，降低成本，加速增长？首先，让我们考虑一下数字化转型成功是什么样子的，以及如何实现它。在这篇文章中，我们将解释如何克服数字化转型障碍并促进创新。
在2020年9月银保监会出台了车险改革相关规定，意味着：1.车险费率进一步市场化；2.保险公司赔付率较之前有所提升；3.倒逼保险公司自身降低运营成本。
今年数据泄露事故每条记录的成本达到154美元。 根据IBM和Ponemon研究所近日发布的报告显示，今年数据泄露事故每条记录的成本达到154美元，这比2014年的145美元增长了12%。 此外，单起数据泄露事故的平均总成本上升了23%，达到379万美元。 而在上个月Verizon的研究结果则显示数据泄露每条记录平均仅为58美分，这两个调查结果简直是天壤之别。 Verizon的计算结果是基于191个保险索赔，这也是其年度数据泄露事故调查报告的一部分。 但是Ponemon研究所主席兼创始人Larry Pon
改变正在发生，未来会有更多。保险市场由大型的国有企业和传统产品主导，这些产品几十年来还没有实质性改变。听起来有点耳熟？ 人们已经下注了。风险投资家普遍认为保险行业已经非常成熟，已经到了被颠覆的时刻。纽约的一家保险科技公司Lemonade的创始人仅仅通过谈话就完成了史上金额最大的种子轮融资。 这不仅仅是关于创业群体。沃伦巴菲特（Warren Buffett）表示，自动驾驶汽车的到来将会损害伯克希尔旗下Geico的保费收入。 有足够的数据可以证明这是真的。巴菲特一直提到2015年毕马威发布的一份报告，该报告预
<数据猿导读> 艾美仕健康与Cloudera 达成合作，将用于打造医疗大数据平台；人民日报与四川日报合作，开启西部媒体大数据新篇章；eBay收购SalesPredict专注人工智能，或向亚马逊“隔空叫
数据动态早报，让您了解数据新变化，新创造和新价值。 一、通信行业数据动态 1 中兴朱进云：人工智能技术变革大视频未来。中兴通讯在本次MWC上发布了Premium Video Platform 大视频解
机器之心报道 作者：高静宜 6 月 27 日，蚂蚁金服在北京宣布向保险行业全面开放技术产品「定损宝」，用 AI 技术模拟车险定损环节中的人工作业流程，帮助保险公司实现简单高效的自动定损，成为图像定损技术在车险领域的首次商业应用。 人工智能技术在金融产业取得突破性发展的大背景下，Fintech（金融科技）应运而生的产物。如何在金融级场景这片热土上，最大程度挖掘 AI 技术算法以及数据的价值和潜力，成为行业内一众玩家努力开垦的新方向，而蚂蚁金服一直是其中先行者。6 月 27 日，美国权威科技杂志《MIT 科技评
目前我国的医疗行业现状是：优质医疗资源集中在大城市，地方以及偏远地区医疗条件较差，医疗资源的配置不合理，导致了大量的长尾需求，催生了广阔的互联网医疗市场。在此背景下，互联网的“连接”属性得以发挥，有效提高了长尾市场的信息流通，降低了产品扩大受众群的成本，而大数据技术的应用能够使得医疗服务更加完善和精准。 医疗大数据的应用主要指的是将各个层次的医疗信息和数据，利用互联网以及大数据技术进行挖掘和分析，为医疗服务的提升提供有价值的依据，使医疗行业运营更高效，服务更精准，最终降低患者的医疗支出。 目前，中国医疗大
半年前的保险圈，忽然被一个平安保险的广告刷屏。说的是借助人工智能技术，广告片中的胡歌，可以通过App来完成拍照上传资料、电子签名等功能操作，进行线上理赔申请，从提交到理赔款到账，整个流程仅耗时30分钟。 无独有偶，8月19日，百度集团副总裁张旭阳在“金融风险防范与财富管理市场发展”中国财富管理50人论坛上也表示，互联网金融没有“寒冬”，互金将进入人工智能阶段！ 很显然，对于金融机构来说，与人工智能技术的结合已经成为非常现实的下一站，各家也都在争先布局。 整个金融保险行业的服务核心流程包括“产品设计–售前–承
各位小伙伴们大家好，我们又见面啦~ 上一期的《你问我答》中 我们的专家解答了大伙对于腾讯大数据团队的开源项目，以及技术实践等方面的一些疑问 与此同时，我们在后台收到了更多的问题 所涉及的话题和专业领域也更加广泛 遗憾的是，由于篇幅限制 我们每期只能挑选5个问题进行答复 没有被选上的小伙伴也不要灰心 本栏目将继续进行下去 大家有任何关于ABCD（人工智能、大数据、云计算、数据库）领域的疑问 或者在工作中遇到了难以解决的相关技术问题 尽管在文章下方留言 您的问题越难，就越有可能得到专家的答复哦！ （
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的个人保险管理系统，包含了保险档案模块、保险订单模块、保险理赔模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，个人保险管理系统基于角色的访问控制，给管理员、普通用户使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。
数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词，而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展，成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”，来收集用户行为画像，对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的，数据丰富的公司，尤其是那些会有严格监管的大型公司，多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动，来引导企业进行更快速的成长， 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：
业务决定了数字化的顶层设计和骨骼，数字化构建业务的大脑，指挥调度业务的运转和走向，为业务注入强健的动力，并为业务插上起飞的翅膀，带业务一起飞。
因为如果说业务是受精卵，是本源，那么需求就是受精卵裂变的过程，设计阶段完成了生命的初步定型，胎儿的基本要素大脑、心脏、四肢、内脏、性别均已生成，正在等待出生后的快速勃发。
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