Публикации по теме 'insurance'


Раскрытие возможностей искусственного интеллекта: революция в оценке рисков для страховых полисов
Новая технология искусственного интеллекта (ИИ) меняет мир страхования. Оценка рисков, ключевая часть страховых полисов, претерпевает революционные изменения. С помощью ИИ компании могут анализировать и прогнозировать риски с непревзойденной точностью, скоростью и эффективностью. Эта технологическая революция не в далёком будущем. Это происходит прямо сейчас, меняя методы работы страховых компаний и меняя качество обслуживания клиентов. Понимание оценки рисков в страховых полисах..
Моделирование страховых рисков на основе машинного обучения: часть 1
Страхование по своей сути является бизнесом прогнозирования. Страхователи желают (или во многих случаях обязаны) защитить себя от определенных типов рисков, таких как катастрофическая автомобильная авария, ведущая к судебному иску об ответственности со стороны третьей стороны. Страховая компания соглашается взять на себя этот риск в обмен на премию, уплачиваемую клиентом. «Чистая» премия — это сумма, которую страховщик ожидает выплатить в среднем по претензиям, приняв конкретный полис...
Будущее банковского дела, финансов и страхования: как машинное обучение меняет правила игры
Машинное обучение в банковском деле, финансах и страховании Введение Машинное обучение (МО) — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты без явного программирования для этого. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений. В банковской, финансовой и страховой отраслях машинное обучение используется для улучшения широкого..
Варианты использования НЛП в страховой отрасли
Введение Из-за требований, страховых полисов и отношений с клиентами страховая отрасль генерирует большое количество неструктурированного текста, что затрудняет использование страховщиками своих наборов данных с использованием традиционных методов. Объединение рабочего процесса страховых компаний с технологиями искусственного интеллекта (ИИ), такими как обработка естественного языка, может предоставить им эффективные инструменты для работы с быстро меняющимися потребительскими..
Методы глубокого обучения для обнаружения и классификации флажков
Автор: Эллиот Хофман , специалист по анализу данных в Zelros В машинном обучении - и это, вероятно, делает его таким интересным - часто есть несколько способов решения одной и той же проблемы. В зависимости от того, как мы решим моделировать задачу, будет затронут каждый шаг. Как мы собираемся получать данные и какая степень маркировки нам нужна? Какой алгоритм машинного обучения подойдет лучше, и какие потери и метрики будут рассчитаны для эффективного обучения модели? Не все подходы..
10 способов, которыми наука о данных может существенно помочь страховой отрасли
Страховая отрасль является важнейшим компонентом мировой экономики, обеспечивая финансовую защиту и душевное спокойствие как частным лицам, так и предприятиям. Наука о данных может произвести революцию в страховой отрасли, предлагая новые идеи, оптимизируя процессы и позволяя принимать более обоснованные решения. В этой статье мы рассмотрим десять способов, которыми наука о данных может существенно помочь страховой отрасли. 1. Оценка рисков и ценообразование Наука о данных позволяет..
Разработка двухмодульного решения компьютерного зрения для обнаружения повреждений автомобиля
Компьютерное зрение, как область ИИ, приобретает все большее значение в страховой отрасли. Это может помочь автоматизировать процессы и сократить расходы, повышая точность и улучшая качество обслуживания клиентов. Технология компьютерного зрения открывает множество возможностей, включая в определенной степени замену ручного контроля. Вот почему команда Intelliarts сочла многообещающим начать работу над проектом автоматизированной оценки повреждений автомобилей. Рассмотрим подробно,..