Künstliche Intelligenz in Versicherungen
Der Druck, die eigene Digitalisierung bzw. digitale Transformation voranzutreiben, macht auch vor der Versicherungsbranche keinen Halt. Künstliche Intelligenz (KI), Data Science und maschinelles Lernen können der Schlüssel sein, um die digitale Transformation der Versicherung 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 darauf vorbereitet Künstliche Intelligenz, Data Science und Machine Learning-Lösungen sowie Machine Learning-Algorithmen.
Bei AI Superior Wir verstehen, dass KI und Data Science eine Herausforderung darstellen, und wir erkennen, dass Entscheidungsträger Vertrauen Sie nicht immer auf KI und Data Science. Es mag den Anschein haben, dass Lösungen für maschinelles Lernen nur für große Player wie Google oder Amazon zugänglich sind, aber wir arbeiten an dieser Herausforderung und können Ihnen zeigen, dass KI und Data Science auch für Versicherungsunternehmen einen Mehrwert bieten können.
Was kann KI leisten für die Versicherungsbranche?
Effektives Risikomanagement
Maschinelles Lernen und Datenaufbereitung für das Underwriting
Interpretierbarkeit von KI-Modellentscheidungen
Verhaltensanalyse
Datenanreicherungsdienste
Automatisierung der Schadensabwicklung
Kfz-Schadenskontrolle und -Begutachtung, Reparaturkostenschätzung
Immobilienbeurteilung und -bewertung
Kfz-Schadenskontrolle und -Begutachtung, Reparaturkostenschätzung
Effizienzorientierte Optimierung
Preispolitik und Optimierung geschäftsrelevanter KPIs
Kundenabwanderungsvorhersage und Bewertung der Kundenbindungsstrategie
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Straßenobjekterkennung und Verkehrsanalyse
- Kategorie Lebenslauf, Core ML
- Klient Systemintegrator
- Potenzielle Branchen Einzelhandel
- Industrie Regierung
Social Media Analytics für Marketingaktivitäten
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- Potenzielle Branchen Einzelhandel, Telekommunikation, Versicherungen, Bildung
- Industrie Regierung
Straßenobjekterkennung und Verkehrsanalyse
- Kategorie Kern-ML
- Klient Immobilienunternehmen
- Potenzielle Branchen Einzelhandel
- Industrie Immobilie
Der KI-Projektlebenszyklus wurde von einem bestehenden Standard übernommen, der in der Softwareentwicklung verwendet wird. Darüber hinaus berücksichtigt der Ansatz die wissenschaftlichen Herausforderungen, die mit Machine-Learning-Projekten verbunden sind, die Softwareentwicklungsprozesse beinhalten. Der Ansatz zielt darauf ab, die Qualität der Entwicklung sicherzustellen. Jede Phase hat ihre eigenen Ziele und Qualitätssicherungskriterien, die erfüllt werden müssen, bevor die nächste Phase eingeleitet werden kann.
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