Intelligence artificielle en assurance
La pression pour mener sa propre numérisation ou transformation numérique ne s’arrête pas non plus au secteur de l’assurance. L’intelligence artificielle (IA), la science des données et l’apprentissage automatique peuvent être essentiels à la transformation numérique de l’assurance. Bien que diverses études montrent que le secteur de l'assurance se concentre encore actuellement sur l'automatisation des processus robotiques, l'infrastructure informatique des compagnies d'assurance n'est pas encore entièrement préparée pour l'intelligence artificielle, la science des données et les solutions d'apprentissage automatique, ainsi que les algorithmes d'apprentissage automatique .
Chez AI Superior, nous comprenons que l'IA et la science des données posent un défi, et nous reconnaissons que les décideurs ne font pas toujours confiance à l'IA et à la science des données. Il peut sembler que les solutions de machine learning ne sont accessibles qu’à de grands acteurs comme Google ou Amazon, mais nous travaillons sur ce défi, et nous pouvons vous montrer que l’IA et la Data Science peuvent également apporter de la valeur aux compagnies d’assurance.
Quoi Nos clients Dire
Notre Prix et reconnaissances
Nous sommes honorés de recevoir les distinctions de l’industrie pour notre dévouement inébranlable à fournir des services d’IA et des solutions logicielles exceptionnelles.
Que peut faire l’IA pour le Secteur de l'assurance?
Gestion efficace des risques
Modélisation d'apprentissage automatique et préparation des données pour la souscription
Interprétabilité des décisions du modèle d'IA
Analyse comportementale
Services d'enrichissement des données
Automatisation du traitement des réclamations
Contrôle et examen des dommages automobiles, estimation des coûts de réparation
Évaluation foncière et évaluation
Contrôle et examen des dommages automobiles, estimation des coûts de réparation
Optimisation axée sur l'efficacité
Politique de prix et optimisation des KPI pertinents pour l'entreprise
Évaluation de la prévision du taux de désabonnement des clients et de la stratégie de fidélisation
Reconnaissance des entités routières et analyse du trafic
- Catégorie CV, CoreML
- Client Intégrateur de systèmes
- Industries potentielles Vente au détail
- Industrie Gouvernement
Analyse des médias sociaux pour les activités de marketing
- Technologie ML de base
- Client Banque
- Industries potentielles Vente au détail, télécommunications, assurance, éducation
- Industrie Gouvernement
Reconnaissance des entités routières et analyse du trafic
- Catégorie ML de base
- Client Société immobilière
- Industries potentielles Vente au détail
- Industrie Immobilier
Le cycle de vie du projet IA a été adopté à partir d'une norme existante utilisée dans le développement de logiciels. De plus, l’approche prend en compte les défis scientifiques inhérents aux projets d’apprentissage automatique impliquant des processus de développement logiciel. La démarche vise à assurer la qualité du développement. Chaque phase a ses propres objectifs et critères d’assurance qualité qui doivent être respectés avant que l’étape suivante puisse être lancée.
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