Insurance Claims Modeling
Leverage Generalized Linear Models for claims modeling within a modern, agile and fully-governed data science environment.
AIとDataikuで保険業務を最適化
世界有数のデータサイエンス、機械学習、AIプラットフォームであるDataikuを活用し、主要な保険会社は部門横断的かつビジネス全体で業務プロセスを強化しています。その対象は、顧客維持や獲得、カスタマーサービスの向上、請求予測および処理の最適化、規制報告の自動化、引受査定、不正検知など多岐にわたります。その成果は──リスクの軽減、収益の増加、コスト削減、そして何よりも顧客満足度の向上です。
ビジネス全体の業務効率を強化
リスク要因の絶え間ない変化、複雑化する消費者ニーズ、激化する競争環境の中で、保険会社は現代的で顧客中心の体験を提供するために継続的なイノベーションが求められています。現代的なアクチュアリー業務のワークフローを構築することは、大きな競争優位性につながります。Dataikuのソリューションを活用すれば、その実現をより迅速に進めることができます。
ビジネス全体の業務効率を強化
激しい競争と高まるコスト圧力に直面する中、保険会社は組織全体のあらゆる業務プロセスを、より一層効率的にすることに注力しています。
Dataikuについて知る
DataikuとSnowflakeを活用し、広範囲にわたってデータを民主化
Convexは、アクチュアリー（保険数理士）チームをはじめ、社内のあらゆる部門のビジネス機能にデータサイエンティストとデータエンジニアを組み込み、アンダーライティング業務を効率化するとともに、データにもとづく意思決定を強化しました。
事例を読むFrende Forsikring: 自然言語処理（NLP）を利用して保険金請求を自動化
Dataiku内で1万件のメールを学習させたBERTモデルを利用して、請求相談センターで受け付けたメールを適切な処理部門に転送するソリューションを実現しました。
事例を読むMunich Re：DataikuでAIの民主化を達成
Munich ReのAndreas Bayerstadler博士が、Dataikuとの緊密な連携により、シチズンデータサイエンティストプログラムを利用してAIの民主化を実現する方法を紹介します。
事例を読む金融サービス、銀行、 そして保険業界に おけるAIの”今”を 探る
この金融サービス、銀行および保険業界向けレポートは、2023年6月に業界のシニアAI専門家数百名を対象に実施された調査に基づいており、平均的な水準と自社を比較することで、競争力を維持するためにどの分野へより多く投資すべきかを明らかにします。
FLIPBOOKを読むOHRA：AIで保険業務と効率性を再定義
オランダ最大級のダイレクト保険会社であるOHRAは、Dataiku内に強固で統合されたエコシステムを構築し、データソリューションのテスト、構築、展開を従来の6倍のスピードで実現。常に顧客を公平に扱うことを確保しながら、業務を大きく進化させました。
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