Свързани публикации 'insurance'


Алгоритъмът ме накара да го направя и други лоши защити.
Алгоритъмът ме накара да го направя и други лоши защити. Въпреки че може да изглежда очевидно, не можете да използвате алгоритъм за вземане на незаконни решения за поемане на застраховка живот. „В скорошно застрахователно писмо от Ню Йорк се посочва това.“ Освен това неразбирането как или защо алгоритъмът използва данни или взема решение вероятно не е защита. Всъщност аргументът „това е черна кутия за нас“ е добър начин да бъдете открити отговорни (поне в Ню Йорк) за нелоялна..
5 най-добри застрахователни приложения за машинно обучение
Не просто събирайте всички драйвери в общи кофи (възраст, пол и т.н.). Научете за риска за околната среда и някои от другите най-добри застрахователни приложения за машинно обучение. Машинното обучение е революция в застраховането Като застрахователна компания, задържането е името на играта. Задържането на един щастлив клиент е много по-лесно, отколкото превръщането на един нов потенциален клиент в клиент. Най-изпитаният и верен метод за задържане на застрахователни клиенти е..
Компенсиране на модела — Логика към внедряване
Значение на термина на компенсиране за скоростта на моделиране и повишаване на други модели в GLM и машинно обучение Заден план В нашия свят на застраховане на имущество и злополука много често използваме термин, наречен „компенсация“, който се използва широко за моделиране на процент (брой/експозиция), като например броя на искове за единица експозиция. Това помага на модела да трансформира променливата на реакцията от скорост в коефициент на броене като 1 чрез използване на проста..
Отприщване на силата на алгоритмите: Машинното обучение е пионер в бъдещето на финансите, банкирането и...
Въведение:- Интегрирането на машинното обучение (ML) във финансовия сектор постави началото на нова ера на иновации, ефективност и персонализирани услуги. С достъп до огромни количества данни и мощни алгоритми, ML променя начина, по който работят банковата, финансовата и застрахователната индустрии. В този блог ще разгледаме някои от най-завладяващите случаи на използване на машинно обучение в тези сектори, илюстрирайки как тази технология революционизира преживяванията на клиентите,..
Топ 10 случая на използване на науката за данни в застраховането
Застрахователната индустрия се счита за една от най-конкурентните и по-малко предвидими бизнес сфери. Това е незабавно свързано с риска. Следователно винаги е било зависимо от статистиката. В наши дни науката за данните е променила тази зависимост завинаги. Сега застрахователните компании разполагат с по-широк набор от източници на информация за съответната оценка на риска. Технологиите за големи данни се прилагат за прогнозиране на рискове и искове, за тяхното наблюдение и анализ с..
Ние проектираме, разработваме и поддържаме уебсайтове на застрахователни агенции
Какво ни прави правилната компания за дизайн на уебсайта на вашата застрахователна агенция? Това е нашият осигурителен стаж. Занимаваме се със застраховане от 2012 г. и знаем какво искат клиентите. Ние сме член на ACORD и разработваме системи за управление на застрахователни агенции от 2012 г. за американски компании. Получаваме възможност да работим с много агенции и да разбираме техните нужди. Имаме идеална комбинация от застраховка, технология и UI/UX опит. Нека вашият уебсайт..
Внедряване на задълбочено обучение в резервирането на искове
P&C застрахователите осъзнават стойността на използването на Deep Learning за подобряване на сегментирането и изброяването на рисковете. Обещаваща статистика и изследвания сочат успеха на внедряването на контролирано и неконтролирано машинно обучение за множество случаи на използване на застраховки. Определено има висок потенциал и сила чрез въвеждане на сложна автоматизация и изкуствен интелект за резервиране на искове, което би позволило преосмисляне на анализа на отговорността за..