Публикации по теме 'insurance'
Технологическая трансформация временного автострахования
Временное страхование позволяет вам приносить пользу вашему клиенту в зависимости от его конкретных потребностей, если вы вооружены правильной технологией.
Страховая отрасль прошла долгий путь от страхования морских путешествий в 1600-х годах. В настоящее время не редкость увидеть страхование космических спутников . Управление рисками коренным образом изменилось за последние несколько столетий, но за последнее десятилетие такие технологии, как AI/ML, большие данные и Интернет вещей..
Insurtech: трансформация будущего страхования
Введение
Поскольку цифровой ландшафт продолжает развиваться, страховая отрасль должна идти в ногу со временем, чтобы оставаться актуальной и конкурентоспособной. Insurtech — это революционная тенденция, которая трансформирует цепочку создания стоимости страхования за счет внедрения инновационных технологий, таких как искусственный интеллект, блокчейн и телематика, для повышения эффективности, результативности и качества обслуживания клиентов. В этой статье мы представим обзор будущего..
Технологии для страхования - как машинное обучение может улучшить страховую отрасль
Для страховой отрасли характерны прогнозы, понимание и оценка. Машинное обучение обеспечивает именно это, делая бизнес-операции проще и эффективнее как для компаний, так и для пользователей.
Swish анализирует три способа, которыми машинное обучение может улучшить страховую отрасль.
Обнаружение продукта и рекомендации
Чтобы получить страховку, одним из первых шагов является заполнение большого количества длинных форм, после чего консультант просматривает их и вносит предложения о..
Решения машинного обучения в банковском деле, финансах и страховании
Машинное обучение (ML) — это мощный инструмент, который все чаще используется в банковском, финансовом и страховом секторах (BFI). В этих отраслях машинное обучение можно использовать для анализа больших объемов данных, выявления закономерностей и аномалий, прогнозирования и автоматизации процессов. Это может привести к повышению производительности, снижению затрат и повышению эффективности.
Некоторые примеры того, как ML можно использовать в BFI, включают:
Обнаружение мошенничества..
Варианты использования машинного обучения в банковском деле, финансах и страховании
Машинное обучение (ML) — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет компьютерным алгоритмам улучшать свою производительность при выполнении задачи, изучая данные. В последние годы ML становится все более популярным в сфере финансовых услуг, включая банковское дело, финансы и страхование. Эти отрасли генерируют огромные объемы данных, и машинное обучение может помочь извлечь ценную информацию из этих данных, автоматизировать процессы и улучшить процесс принятия..
Повышение существующих стандартов страхования за счет автоматизации процессов
Зрелая страховая отрасль смогла противостоять большинству макроэкономических проблем, с которыми она столкнулась в последние годы. Тем не менее, они испытывают стресс от сообразительных компаний Insurtech, которые быстро внедряют новые продукты и находят новые возможности для взаимодействия с клиентами с использованием новейших цифровых технологий.
Хотя модернизация основных систем помогла страховщикам сократить разрыв, они осознают, что настоящее конкурентное преимущество можно..
Подробное описание применения Интернета вещей в страховой отрасли
Как превратить данные показаний датчиков в значимую информацию, повысить качество обслуживания клиентов и разработать новые услуги для выхода на рынок с конкурентами.
Введение
Все мы знаем, что страховые компании зарабатывают деньги, взимая с клиентов плату за страховое покрытие. Но как на самом деле рассчитывается цена страховой премии? Традиционно эксперты в предметной области (андеррайтеры) будут использовать исторические данные аналогичных клиентов и их политику, чтобы..
