Rumah > Peranti teknologi > AI > Industri insurans sedang memulakan era data dan kecerdasan buatan: replikasi besar-besaran pengalaman akan bermula

Industri insurans sedang memulakan era data dan kecerdasan buatan: replikasi besar-besaran pengalaman akan bermula

王林
Lepaskan: 2023-12-20 14:15:37
ke hadapan
1332 orang telah melayarinya

Industri insurans sedang memulakan era data dan kecerdasan buatan: replikasi besar-besaran pengalaman akan bermula

Kecerdasan Buatan sedang mengalami gelombang pembangunan baharu. Sebuah syarikat terkemuka beralih kepada platform yang menyokong Ejen AI, menggabungkan model kecerdasan buatan generasi ke-4 dan korporat profesional, untuk membolehkan inovasi perniagaan. Ejen AI dijangka menyuntik tenaga baharu ke dalam bidang perniagaan dan menunjukkan potensi dan nilai perniagaan kecerdasan buatan. Dengan pembangunan platform, Ejen AI baharu terus muncul, menyediakan perkhidmatan profesional, mewah, diperibadikan, berskala besar dan berterusan. Skop inovasi kecerdasan buatan meliputi bidang penjanaan kandungan (AIGC) dan perkhidmatan penjanaan (AIGS). Industri insurans sedang menghadapi cabaran, dan kejayaan dalam kecerdasan buatan telah membawa cara baharu untuk menanganinya

Analisis isu teras yang dihadapi oleh revolusi kecerdasan buatan industri insurans:

Disarankan menggunakan kaedah "pemikiran berbentuk U", bermula dari masalah awal dan menggali intipatinya untuk mencari penyelesaian yang tepat. Dengan memberi tumpuan kepada sebab utama dan membuat dimensi/abstraksi yang diperlukan, punca masalah boleh ditemui, menjadikan masalah itu boleh digunakan secara universal

Pembinaan sistem rujukan industri insurans merujuk kepada mewujudkan rangka kerja atau sistem yang boleh digunakan sebagai rujukan untuk industri insurans. Rangka kerja atau sistem ini merangkumi pelbagai petunjuk, kaedah dan alatan yang boleh membantu syarikat insurans dan pengamal dalam membuat keputusan, penilaian dan pemantauan. Dengan mewujudkan rangka rujukan yang kukuh, industri insurans boleh lebih memahami arah aliran pasaran, meramalkan risiko dan membangunkan produk dan strategi insurans yang dioptimumkan. Pembinaan sistem rujukan untuk industri insurans memerlukan pertimbangan pelbagai faktor. Pertama, adalah perlu untuk mengenal pasti penunjuk dan sumber data yang sesuai untuk industri insurans untuk membolehkan analisis dan perbandingan yang berkesan. Kedua, adalah perlu untuk memilih kaedah dan alat analisis yang sesuai, seperti analisis statistik, pembinaan model dan penilaian risiko, untuk mentafsir dan menggunakan penunjuk dan data ini. Di samping itu, sistem pengumpulan dan pengurusan data yang boleh dipercayai perlu diwujudkan untuk memastikan ketepatan dan ketekalan data. Pembinaan sistem rujukan industri insurans adalah amat penting kepada syarikat insurans dan pengamal. Ia boleh membantu mereka lebih memahami persaingan pasaran, menilai daya saing mereka sendiri dan menyesuaikan strategi tepat pada masanya. Pada masa yang sama, ia juga boleh membantu mereka lebih memahami keperluan pelanggan dan menyediakan produk dan perkhidmatan insurans yang diperibadikan. Perkara yang paling penting ialah pembinaan sistem rujukan industri insurans dapat meningkatkan kecekapan keseluruhan dan tahap pengurusan risiko industri insurans dan menggalakkan pembangunan industri yang sihat

Impak teknologi AI termasuk memfokuskan pada enam arah utama, menganalisis kitaran teknologi dan kebolehsuaian budaya, dan kesan kitaran meso pada industri dan industri. Pada masa yang sama, ia juga menekankan kesan mendalam teknologi AI ke atas industri insurans, yang akan mengubah model operasi, kecekapan perkhidmatan dan kualiti syarikat insurans, dan menyediakan sokongan penting untuk skala perkhidmatan. Pada masa hadapan, dengan perkembangan teknologi yang berterusan, teknologi AI akan menggalakkan perubahan dalam undang-undang nilai industri teknologi, memberi lebih perhatian kepada inovasi aplikasi dan penambahbaikan perkhidmatan

Kelebihan dan keupayaan syarikat insurans dalam menggunakan teknologi kecerdasan buatan:

Syarikat insurans boleh meningkatkan kecekapan operasi dengan menganalisis kekuatan mereka sendiri dan menggunakan teknologi kecerdasan buatan, termasuk dalam reka bentuk produk, pemasaran, pengunderaitan dan penyelesaian tuntutan. Keupayaan perbualan penstriman rangka kerja pembangunan aplikasi kecerdasan buatan boleh meningkatkan kecekapan pembangunan bahagian hadapan dan belakang

Metodologi yang boleh dirujuk oleh syarikat insurans apabila menggunakan teknologi kecerdasan buatan:

Dengan menggunakan kaedah seperti Value Flywheel, Value Net dan Canvas, perusahaan boleh lebih memahami logik perniagaan, mengenal pasti pemacu utama dan mencapai pengoptimuman yang lebih komprehensif. Kaedah ini menyediakan alat yang berkesan untuk membantu syarikat menyusun idea mereka, mencari daya penggerak teras untuk pembangunan perniagaan dan mewujudkan logik strategik yang jelas. Pada masa yang sama, kaedah kanvas boleh mempersembahkan pelbagai elemen dalam rangkaian nilai secara grafik dan secara lebih intuitif mendedahkan hubungan dan interaksi antara mereka. Kaedah ini boleh meningkatkan kecekapan operasi syarikat dan keupayaan penciptaan nilai, mengelakkan pergantungan pada rangkaian nilai lama, terus mengoptimumkan dan menambah baik rangkaian nilai, dan mencapai kecekapan dan nilai yang lebih tinggi

Anda boleh melawati alamat ini dan ikut gesaan yang berkaitan untuk membaca teks asal laporan: https://mp.weixin.qq.com/s/V-6tKW5wmT4896IMScTSnA

Kandungan ini adalah untuk tujuan maklumat am sahaja dan tidak mengandungi nasihat perakaunan, cukai, undang-undang atau nasihat profesional lain yang boleh dipercayai. Untuk nasihat khusus, sila rujuk penasihat anda

Atas ialah kandungan terperinci Industri insurans sedang memulakan era data dan kecerdasan buatan: replikasi besar-besaran pengalaman akan bermula. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:sohu.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan