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Künstliche Intelligenz 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 ?

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Die häufigsten AI-Anwendungsfälle

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

Erfolgsgeschichten von Kunden
Unsere Projekte

Erkennung von Straßenobjekten und Verkehrsanalyse

Social Media Analytics für Marketingaktivitäten

Erkennung von Straßenobjekten und Verkehrsanalyse

Unser Projektansatz

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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