Download onze AI in het bedrijfsleven | Mondiaal trendrapport 2023 en blijf voorop lopen!
[weglot_switcher]

Kunstmatige intelligentie bij Verzekeringen

De druk om de eigen digitalisering of digitale transformatie aan te sturen stopt ook niet bij de verzekeringssector. Kunstmatige intelligentie (AI), datawetenschap en machinaal leren kunnen van cruciaal belang zijn voor het stimuleren van de digitale transformatie van verzekeringen. Hoewel uit diverse onderzoeken blijkt dat de verzekeringsbranche zich momenteel nog steeds concentreert op Robotic Process Automation, is de IT-infrastructuur bij verzekeraars nog niet volledig voorbereid op Kunstmatige intelligentie, datawetenschap en machine learning-oplossingen, en machine learning-algoritmen.

Bij AI Superior we begrijpen dat AI en Data Science een uitdaging vormen, en dat erkennen we besluitvormers vertrouw AI en Data Science niet altijd. Het lijkt misschien dat oplossingen voor machinaal leren alleen toegankelijk zijn voor grote spelers als Google of Amazon, maar we werken aan deze uitdaging en we kunnen u laten zien dat AI en Data Science ook waarde kunnen toevoegen aan verzekeringsmaatschappijen.

Wat kan AI doen voor de Verzekeringsbranche?

Video afspelen
Meest voorkomende AI-gebruiksscenario 's

Effectief risicobeheer

Machine Learning-modellering en gegevensvoorbereiding voor acceptatie

Interpreteerbaarheid van AI-modelbeslissingen

Gedragsanalyse

Diensten voor gegevensverrijking

Automatisering van claimverwerking

Controle en onderzoek van autoschade, schatting van reparatiekosten

Beoordeling en evaluatie van onroerend goed

Controle en onderzoek van autoschade, schatting van reparatiekosten

Efficiëntiegerichte optimalisatie

Prijsbeleid en optimalisatie van bedrijfsrelevante KPI's

Voorspelling van klantverloop en beoordeling van retentiestrategie

Klant succesverhalen
Ons Projecten

Herkenning van wegentiteiten en verkeersanalyse

Sociale media-analyse voor marketingactiviteiten

Herkenning van wegentiteiten en verkeersanalyse

Ons project Benadering

De levenscyclus van een AI-project is overgenomen van een bestaande standaard die wordt gebruikt bij softwareontwikkeling. Ook houdt de aanpak rekening met de wetenschappelijke uitdagingen die inherent zijn aan machine learning-projecten waarbij softwareontwikkelingsprocessen betrokken zijn. De aanpak is erop gericht de kwaliteit van de ontwikkeling te waarborgen. Elke fase heeft zijn eigen doelstellingen en criteria voor kwaliteitsborging waaraan moet worden voldaan voordat de volgende fase kan worden gestart.

Stuur ons een Bericht

Neem contact met ons op voor meer informatie over onze AI-oplossingen en hoe we uw organisatie kunnen ondersteunen bij het benutten van het potentieel van kunstmatige intelligentie

Door op Verzenden te klikken, gaat u akkoord met onze Privacybeleid.

nl_NLDutch
Scroll naar boven