كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في إدارة المخاطر
ملخص
بالنسبة لشركة تأمين متخصصة تعمل في المجال الطبي/الصحي، قمنا بتطوير التنبؤ النموذج القائم على التعلم الآلي لتقدير مخاطر الخسارة الاقتصادية. يعتمد نموذج التعلم الآلي على الشبكات العصبية، وقد تم بناؤه من خلال استهلاك البيانات الطبية التاريخية على مدى خمس سنوات متتالية. لقد تفوق النموذج المطور بشكل كبير على الأساليب الإحصائية. ومن خلال هذا النموذج، تمكن العميل من تحسين سياسات التسعير الخاصة به مما أدى إلى تحقيق وفورات كبيرة.
تحدي
كانت شركة التأمين العاملة في المجال الطبي/الصحي تواجه التحدي المتمثل في تطوير سياسات التسعير. بالنسبة لهم، كان من المهم فهم المخاطر المتعلقة بمريض معين وتعديل نماذج سياسة التسعير وفقًا لذلك. وفي المقابل، كان العميل يتوقع تحقيق وفورات كبيرة.
الحل بواسطة AI Superior
قمنا ببناء تطبيق يعتمد على نموذج التعلم الآلي للتنبؤ باحتمالات الإصابة بمرض معين وفقًا للعديد من ميزات الإدخال والمعلمات بما في ذلك التاريخ الطبي. ومن أجل ذلك قمنا بتدريب أ نموذج التعلم العميق كان ذلك يتعامل بفعالية مع التحديات الجوهرية مثل عدم التوازن الطبقي. بالإضافة إلى ذلك، قمنا ببناء إطار عمل للتحقق من الصحة لمقارنة الأساليب المتعددة بشكل موضوعي والتأكد من أن النموذج الذي تم إنشاؤه كان يتفوق بشكل كبير على النماذج الأخرى.
النتيجة والتداعيات
لقد تفوق حل علوم البيانات المطور بشكل كبير على النماذج الأساسية التي تعتمد على الإحصائيات. تم استخدام نتائج النموذج لتحسين سياسة التسعير لزيادة الإيرادات وإدارة المخاطر بشكل أفضل.
Arabic 
English 
German 
French 
Dutch 
Spanish