الذكاء الاصطناعي في التأمين
إن الضغط من أجل دفع التحول الرقمي أو التحول الرقمي لا يتوقف عند صناعة التأمين أيضًا. قد يكون الذكاء الاصطناعي (AI) وعلوم البيانات والتعلم الآلي عاملاً أساسيًا في دفع التحول الرقمي في مجال التأمين. على الرغم من أن الدراسات المختلفة تظهر أن صناعة التأمين لا تزال تركز حاليًا على أتمتة العمليات الروبوتية، إلا أن البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات في شركات التأمين ليست مستعدة بشكل كامل بعد للذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وحلول التعلم الآلي وخوارزميات التعلم الآلي .
في AI Superior، ندرك أن الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات يشكلان تحديًا، وندرك أن صناع القرار لا يثقون دائمًا في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات. قد يبدو أن حلول التعلم الآلي لا يمكن الوصول إليها إلا للاعبين الكبار مثل Google أو Amazon، لكننا نعمل على مواجهة هذا التحدي، ويمكننا أن نوضح لك أن الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات يمكنهما أيضًا تحقيق قيمة لشركات التأمين.
ماذا عملائنا يقول
ملكنا الجوائز والتقدير
يشرفنا أن نحصل على أوسمة الصناعة لتفانينا الذي لا يتزعزع في تقديم خدمات الذكاء الاصطناعي وحلول البرمجيات الاستثنائية.
ما الذي يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي من أجل قطاع التأمين؟
الإدارة الفعالة للمخاطر
نمذجة التعلم الآلي وإعداد البيانات للاكتتاب
إمكانية تفسير قرارات نموذج الذكاء الاصطناعي
التحليل السلوكي
خدمات إثراء البيانات
أتمتة معالجة المطالبات
مراقبة وفحص أعطال السيارة وتقدير تكاليف الإصلاح
تقييم وتقييم الممتلكات
مراقبة وفحص أعطال السيارة وتقدير تكاليف الإصلاح
التحسين الذي يركز على الكفاءة
سياسة التسعير وتحسين مؤشرات الأداء الرئيسية ذات الصلة بالأعمال
التنبؤ بتقلب العملاء وتقييم استراتيجية الاحتفاظ بهم
التعرف على كيانات الطرق وتحليلات حركة المرور
- فئة السيرة الذاتية، الأساسية ML
- عميل موحد النظام
- الصناعات المحتملة بيع بالتجزئة
- صناعة حكومة
تحليلات وسائل التواصل الاجتماعي للأنشطة التسويقية
- تكنولوجيا الأساسية مل
- عميل بنك
- الصناعات المحتملة البيع بالتجزئة، الاتصالات، التأمين، التعليم
- صناعة حكومة
التعرف على كيانات الطرق وتحليلات حركة المرور
- فئة الأساسية مل
- عميل شركة عقارات
- الصناعات المحتملة بيع بالتجزئة
- صناعة العقارات
لقد تم اعتماد دورة حياة مشروع الذكاء الاصطناعي من معيار موجود يستخدم في تطوير البرمجيات. كما يأخذ هذا النهج في الاعتبار التحديات العلمية الكامنة في مشاريع التعلم الآلي التي تتضمن عمليات تطوير البرمجيات. ويهدف هذا النهج إلى ضمان جودة التنمية. ولكل مرحلة أهدافها الخاصة ومعايير ضمان الجودة التي يجب الوفاء بها قبل البدء بالمرحلة التالية.
أرسل لنا أ رسالة
بالنقر فوق إرسال، فإنك توافق على لدينا سياسة الخصوصية.
Arabic 
English 
German 
French 
Dutch 
Spanish