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 Onze klanten Inspraak
Ons Prijzen en erkenning
We zijn vereerd om onderscheidingen uit de sector te ontvangen voor onze niet-aflatende toewijding aan het leveren van uitzonderlijke AI-diensten en softwareoplossingen.
Wat kan AI doen voor de Verzekeringsbranche?
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
Herkenning van wegentiteiten en verkeersanalyse
- Categorie CV, KernML
- Cliënt Systeemintegrator
- Potentiële industrieën Detailhandel
- Industrie Regering
Sociale media-analyse voor marketingactiviteiten
- Technologie Kern-ML
- Cliënt Bank
- Potentiële industrieën Detailhandel, telecom, verzekeringen, onderwijs
- Industrie Regering
Herkenning van wegentiteiten en verkeersanalyse
- Categorie Kern-ML
- Cliënt Vastgoed makelaar
- Potentiële industrieën Detailhandel
- Industrie Vastgoed
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.
Dutch 
English 
German 
Arabic 
French 
Spanish