Публикации по теме 'insurance'


Алгоритм заставил меня это сделать, и другие плохие защиты.
Алгоритм заставил меня это сделать, и другие плохие защиты. Хотя это может показаться очевидным, вы не можете использовать алгоритм для принятия незаконных решений по страхованию жизни. Недавний страховой проспект Нью-Йорка разъясняет это . Более того, непонимание того, как и почему алгоритм использует данные или принимает решение, скорее всего, не является защитой. Фактически, аргумент это черный ящик для нас - хороший способ признать виновным (по крайней мере, в Нью-Йорке)..
5 лучших страховых приложений для машинного обучения
Не смешивайте всех водителей в общие группы (возраст, пол и т. д.). Узнайте об экологических рисках и некоторых других лучших страховых приложениях для машинного обучения. Машинное обучение — революция в страховании Как страховая компания, удержание является названием игры. Удержать одного счастливого клиента намного проще, чем превратить одного нового лида в покупателя. Самый проверенный и верный способ удержать страховых клиентов — предложить более выгодные тарифы, чем у..
Смещение модели - логика к реализации
Важность смещения для моделирования скорости и повышения других моделей в GLM и машинном обучении Фон В нашем мире страхования имущества и страхования от несчастных случаев мы очень часто используем термин «компенсация», который широко используется для моделирования скорости (количество / риск), например, количества претензий на единицу риска. Это помогает модели преобразовать переменную отклика из скорости в счет, сохраняя коэффициент равным 1, используя простую алгебру. Но нужно..
Раскрытие возможностей алгоритмов: машинное обучение открывает будущее финансов, банковского дела и…
Введение:- Интеграция машинного обучения (ML) в финансовый сектор открыла новую эру инноваций, эффективности и персонализированных услуг. Благодаря доступу к огромным объемам данных и мощным алгоритмам машинное обучение меняет то, как работают банковская, финансовая и страховая отрасли. В этом блоге мы рассмотрим некоторые из наиболее привлекательных вариантов использования машинного обучения в этих секторах, показав, как эта технология революционизирует клиентский опыт, управление..
10 лучших примеров использования науки о данных в страховании
Страховая отрасль считается одной из наиболее конкурентоспособных и менее предсказуемых сфер бизнеса. Это мгновенно связано с риском. Следовательно, это всегда зависело от статистики. Сегодня наука о данных навсегда изменила эту зависимость. Теперь у страховых компаний есть более широкий спектр источников информации для оценки соответствующих рисков. Технологии больших данных применяются для прогнозирования рисков и претензий, их мониторинга и анализа с целью разработки эффективных..
Мы проектируем, разрабатываем и поддерживаем веб-сайты страховых агентств.
Что делает нас подходящей компанией для разработки веб-сайта вашего страхового агентства? Это наш страховой опыт. Мы занимаемся страхованием с 2012 года и знаем, чего хотят клиенты. Мы являемся членом ACORD и разрабатываем системы управления страховыми агентствами с 2012 года для компаний США. Мы получаем возможность работать со многими агентствами и понимать их потребности. У нас идеальное сочетание страховки, технологий и опыта UI/UX. Пусть о вашем веб-сайте позаботится компания,..
Развертывание глубокого обучения в резервировании требований
Страховщики P&C осознают ценность использования глубокого обучения для улучшения сегментации и составления списков рисков. Многообещающие статистические данные и исследования указывают на успех развертывания контролируемого и неконтролируемого машинного обучения для нескольких случаев использования в страховании. Определенно существует большой потенциал и мощность за счет внедрения сложной автоматизации и искусственного интеллекта для резервирования претензий, что позволит переосмыслить..