保険会社や他の業界が機械学習の能力を活用できるよう支援します。そのため、いかなるスキルレベルのユーザーでも、従来のツールや方法を使用した場合に比べて、極めて短時間で正確な予測を行えるプラットフォームをご提供しています。世界有数のデータサイエンティストの知識、経験そしてベストプラクティスを活用し、データの準備から配備までの機械学習プロセスを自動化します。デモのリクエストAI(人工知能)を活用する保険会社が増え続けています。活用することで、強力なアルゴリズムによってデータをフルに活用し、ビジネスプロセスを最適化しており、最終的にはエビデンスとデータの両方に基づく意思決定の全面的な導入を目指しています。AI民主化への準備はできていますか?エキスパートが語る:“どんな規模の会社であれ、保険会社における予測モデリングの大きな影響力には疑いの余地がありません。弊社はいかにして持続可能で費用対効果に優れた包括的予測モデリング戦略をお客様にご提供するか。アクチュアリの持つビジネスに対する深い洞察力と数学的バックグラウンドを補完します。組み合わせることで、なじみのあるツールで作業することができます。その他のステークホルダが共に作業を行います。多くの人が協力することで、機械学習は、一部の人のみが携わるスカンクワークスからフロントオフィスへと展開します。使用することで、モデリングプロセスのすべてのステップが可視化され、再現可能になります。大きな影響を与える要素を明らかにすることで予測を明快なものにします。説明を行う際にも説得力が生まれます。分散型コンピューティングを使用して多数の実験を並行して行います。導入オプションをいくつかご提供いたします。リレーショナルデータベース、Hadoop、テキストファイルなど、どこに保存されているデータでも使用することができます。クラウド内のマネージドサービスとして動作します。保険業界のユースケース請求金額見積モデリング保険金請求が最初に申請されたときから全額支払われるまでの間に、請求額が大幅に変更されることがあります。使用して、請求が申請された時点で請求特性に基づいた最終的な請求金額を予測します。顧客転換モデリング保険会社は、新しい価格プランが売上成長にどんな影響を与えるのかを知る必要があります。顧客を逃すことなく収益性を確保する分岐点はどこにあるのでしょうか。使用すると、見積もりの評価特性や価格に基づいて、見込み客が契約する可能性を予測できます。生命保険の引き受け生命保険会社は、通常、がんなどの重篤な病気の既往歴がある人を引き受けることはありません。引き受けには、長期にわたりコストのかかる医療評価プロセスが必要です。使用すると、元がん患者のうち、健康で保険に加入可能な見込み客を予測できます。ダイレクトマーケティング見込み客へのマーケティング(ダイレクトメール、テレマーケティング、メール)には多くの費用がかかり、効率的とは言えません。使用すれば、貴社の製品やサービスを購入する可能性が最も高い購買層を予測でき、最も費用対効果の高いターゲットマーケティングを実現できます。社が自動機械学習によって持続可能で顧客中心の費用対効果に優れた予測分析戦略をどのように構築したのか、その概要をご紹介します。主導型の保険会社になる方法をご確認ください。shortlyClose。