Публикации по теме 'insurance'
ИИ и компьютерное зрение для страхования: как это работает и варианты использования
Страховая отрасль лидирует в реализации ИИ. Для каждого страхового агента искусственный интеллект и распознавание изображений открывают возможности для улучшения взаимодействия с пользователем, оптимизации затрат или даже для освобождения сотрудников от трудоемких задач с низкой добавленной стоимостью.
Компьютерное зрение для страхования
Компьютерное зрение предлагает возможность автоматизировать, масштабировать и улучшать оценку рисков, обеспечивая при этом повышение операционной..
Улучшение анализа страхования жизни: возможности включения анализа выживания в актуарные модели
Анализ страхования жизни на основе актуарного моделирования является важным процессом в оценке и управлении рисками, связанными с полисами страхования жизни. Благодаря этому подходу можно рассчитать соответствующие страховые взносы и оценить финансовую устойчивость полисов, обеспечив надлежащую защиту страхователей и прибыльность страховых компаний.
Актуарное моделирование опирается на различные данные и информацию, включая показатели смертности и таблицы смертности, которые позволяют..
Управление избытком данных с помощью AI и ML
По всем бизнес-вертикалям огромные объемы данных генерируются с помощью подключенных устройств и процессов, управляемых KYC. Из-за этого избытка данных и без того ориентированная на данные страховая отрасль использует такие технологии, как машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ), для обработки данных на высоких скоростях и выявления новых идей для улучшения бизнес-операций и решения возникающих проблем. потребности клиента. Вот несколько областей, в которых страховая..
Прогнозирование претензий по серьезности страховых случаев с помощью рабочих процессов QUBIDA ML и запись моделей ML в S3 и HDFS —…
Продолжая предыдущий пост, в этой статье основное внимание будет уделено приему данных в Hive, построению рабочего процесса машинного обучения Spark, оценке модели и записи модели в S3 и HDFS с помощью платформы Qubida.
Не позволяйте дождливым дням расстраивать вас.
Вдохновение для варианта использования исходит от нового страхового продукта Droplet от NTUC Income. Здесь, в Сингапуре, мы сталкиваемся с проблемой скачка цен (райдшеринга), особенно когда идет дождь. Цены на такси и..
Как приоритет цифровой модели консультирования позволит одной страховой платформе захватить рынок…
Как приоритет цифровой модели консультирования позволит одной страховой платформе использовать рыночные возможности
Исследования Ernst and Young предсказывают, что к 2030 году опыт получения консультаций по цифровым каналам будет радикально отличаться. Они предсказывают будущее полностью персонализированных консультаций, которые улучшат качество жизни клиентов. Консультации будут развиваться в ответ на растущий спрос на финансовую защиту, и KindHealth уже занимает лидирующие позиции...
Наука о данных для решения реальных проблем
Одна из основных причин, по которой технические специалисты любят машинное обучение, заключается в том, что оно не ограничивается одним видом данных или доменом.
Однако для определения различных наборов задач в машиночитаемом состоянии требуется нечто большее, чем просто данные.
Каждый раз, когда я берусь за новый набор задач, это приносит всевозможные проблемы.
Давайте рассмотрим некоторые уникальные проблемные области в разных областях и посмотрим, как наука о данных и машинное..
Преимущества документации на основе искусственного интеллекта
Прочтите нашу презентацию , чтобы узнать больше о том, как автоматизация процессов на основе искусственного интеллекта меняет и революционизирует работу страховой отрасли.
