künstlichen in der Versicherung
Der Druck, die eigene Digitalisierung oder digitale Transformation voranzutreiben, macht auch vor der Versicherungsbranche nicht halt. Künstliche Intelligenz (KI), Data Science und maschinelles Lernen können der Schlüssel sein, um die digitale Transformation der Versicherungsbranche voranzutreiben. Obwohl verschiedene Studien zeigen, dass sich die Versicherungsbranche derzeit noch auf Robotic Process Automation konzentriert, ist die IT-Infrastruktur in Versicherungsunternehmen noch nicht vollständig auf Künstliche Intelligenz, Data Science und Machine Learning-Lösungen sowie Machine Learning-Algorithmen vorbereitet.
Wir bei AI Superior wissen, dass KI und Data Science eine Herausforderung darstellen, und wir wissen, dass Entscheidungsträger nicht immer Vertrauen in KI und Data Science haben. Es mag den Anschein haben, dass maschinelle Lernlösungen nur für große Unternehmen wie Google oder Amazon zugänglich sind, aber wir arbeiten an dieser Herausforderung und können Ihnen zeigen, dass KI und Data Science auch für Versicherungsunternehmen von Nutzen sein können.
Was kann KI für die Versicherungsbranche tun ?
Wirksames Risikomanagement
Modellierung mit maschinellem Lernen und Datenaufbereitung für das Underwriting
Interpretierbarkeit von AI-Modellentscheidungen
Verhaltensanalyse
Dienstleistungen zur Datenanreicherung
Automatisierung der Schadenbearbeitung
Kontrolle und Untersuchung von Fahrzeugschäden, Schätzung der Reparaturkosten
Bewertung und Beurteilung von Immobilien
Kontrolle und Untersuchung von Fahrzeugschäden, Schätzung der Reparaturkosten
Auf Effizienz ausgerichtete Optimierung
Preispolitik und Optimierung der geschäftsrelevanten KPIs
Bewertung von Kundenabwanderungsprognosen und Kundenbindungsstrategien
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Straßenobjekterkennung und Verkehrsanalyse
- Kategorie Lebenslauf, Core ML
- Kunde Systemintegrator
- Mögliche Branchen Einzelhandel
- Raumfahrtindustrie Regierung
Social Media Analytics für Marketingaktivitäten
- Technologie Kern-ML
- Kunde Bank
- Mögliche Branchen Einzelhandel, Telekommunikation, Versicherungen, Bildung
- Raumfahrtindustrie Regierung
Straßenobjekterkennung und Verkehrsanalyse
- Kategorie Kern-ML
- Kunde Immobilienunternehmen
- Mögliche Branchen Einzelhandel
- Raumfahrtindustrie Immobilien
Der Lebenszyklus von KI-Projekten wurde von einem bestehenden Standard aus der Softwareentwicklung übernommen. Außerdem berücksichtigt der Ansatz die wissenschaftlichen Herausforderungen, die mit Projekten des maschinellen Lernens verbunden sind, die Softwareentwicklungsprozesse beinhalten. Der Ansatz zielt darauf ab, die Qualität der Entwicklung zu gewährleisten. Jede Phase hat ihre eigenen Ziele und Qualitätssicherungskriterien, die erfüllt werden müssen, bevor die nächste Phase eingeleitet werden kann.
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