Pour aider une entreprise de médias à augmenter la valeur à vie de ses clients, nous avons développé des analyses pour fournir des recommandations d'articles à partir d'un ensemble diversifié de sources de clients. Cela a favorisé une amélioration de l’engagement et de la fidélisation des clients, ainsi qu’une fidélisation accrue.
Comment l'intelligence artificielle peut prendre en charge la recommandation de contenu | L'IA dans le contenu de recommandation
Résumé
Défi
La compagnie d'assurance opérant dans le domaine médical/santé était confrontée au défi de l'élaboration de politiques tarifaires. Pour eux, il était important de comprendre les risques liés à un patient particulier et d’ajuster les modèles de politique tarifaire en conséquence. Le client s’attendait à son tour à réaliser des économies considérables.
Solution par AI Superior
Nous avons construit une application basée sur un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les probabilités d'une maladie particulière en fonction de nombreuses caractéristiques et paramètres d'entrée, y compris les antécédents médicaux. Pour cela, nous avons formé un modèle d'apprentissage profond cela résolvait efficacement des défis intrinsèques tels que le déséquilibre des classes. De plus, nous avons construit un cadre de validation pour comparer objectivement plusieurs approches et garantir que le modèle créé surpassait considérablement les autres.
Résultat et implications
La solution Data Science développée a largement surpassé les modèles de base reposant sur des statistiques. Les résultats du modèle ont été utilisés pour optimiser la politique tarifaire afin d’augmenter les revenus et de mieux gérer les risques.
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