الذكاء الاصطناعي في التأمين

تسمح لنا الخبرة العملية والخلفية النظرية بتمثيل أنواع مختلفة من البيانات غير المتجانسة بشكل صحيح في مجموعات بيانات التعلم الآلي الجاهزة للاستخدام. نحن نتقن فن هندسة الميزات لبيانات السلاسل الزمنية والمعاملات المالية والمعلومات الزمانية المكانية والأنماط السلوكية وغيرها الكثير. يعد نموذج تسجيل المخاطر عالي الجودة أحد عوامل النجاح الرئيسية في إدارة المخاطر. يمكن لعلماء البيانات لدينا على مستوى الدكتوراه في التعلم الآلي تدريب نموذج تسجيل المخاطر والتحقق من صحته بشكل صحيح والذي سيكون له رؤية شاملة للمؤمن عليه.

هل تبحث عن عدد أكبر من العملاء ومستعد لتحمل المزيد من المخاطرة أو بالأحرى الابتعاد عن المخاطرة وتحسين الربحية بوسائل أخرى، مثل زيادة العلاوة؟ يمكن الإجابة على كل هذه الأسئلة ذات الصلة بالاكتتاب والتمويل والتسويق بمساعدة علوم البيانات من خلال خوارزمية التحسين لزيادة تحسين اقتصاديات الوحدة في عملك.

نظرًا للعدد الكبير من المتغيرات والتعقيد وراء خوارزميات التعلم الآلي الحديثة، فمن الصعب تفسير الأسباب والقرارات التي تتخذها نماذج التعلم الآلي. يمكن أن يساعد AI Superior في التغلب على هذه المشكلة. يمكننا توفير أداة تقدم تفسيرًا إما لجميع السكان أو لعميل فردي. نحن نعمل مع مجموعة واسعة من الأساليب على سبيل المثال لا الحصر: الشبكات العصبية، وتعزيز التدرج، والغابة العشوائية.

لفهم الأنماط السلوكية لعملائك والمخاطر المرتبطة بها، تقدم AI Superior حزمة تحليل سلوكي. استنادًا إلى نماذج التعلم الآلي المتطورة، يتيح لك الحصول على رؤى أعمق حول سلوك عملائك، وتقسيمهم بناءً على مهمتهم لمجموعة مخاطر معينة واتخاذ الإجراءات ذات الصلة. أحد الأمثلة النموذجية لتطبيق مثل هذا التحليل هو تسجيل أسلوب القيادة حيث يتم تحليل سلوك كل سائق من أجل الحصول على ملفات تعريف القيادة ومخاطر وقوع حادث مرتبط بها. يتطلب مثل هذا التحليل بيانات عن بعد يتم الحصول عليها من جهاز استشعار مثبت أو هاتف ذكي. بدلاً عن ذلك،…

يساعد AI Superior على تحسين القدرة التنبؤية لنماذجك من خلال توفير خدمات إثراء البيانات. يتضمن وحدات إثراء البيانات ودمج البيانات التي تسمح بجمع ودمج وتبسيط البيانات غير المتجانسة المختلفة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. يتيح ذلك العديد من حالات الاستخدام مثل: إنشاء مؤشرات المخاطر القائمة على الجغرافيا المكانية لاستكشاف المناطق والمناطق على الخريطة واستهلاك التركيبة السكانية والإحصاءات الحكومية والمعلومات العامة والرؤى المتعلقة بالبنية التحتية. البيانات المستندة إلى صور الأقمار الصناعية لتقييم مخاطر الممتلكات مثل الأشجار المتساقطة أو التنبؤ بالفيضانات والتنبؤ بالأزمات وغيرها.