Γιώργος Μούζος, 17/11/2020 - 16:28 facebook twitter linkedin Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να σας αποκαλύψει τις ανάγκες των πελατών σας; Γιώργος Μούζος, 17/11/2020 facebook twitter linkedin Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια ραγδαία αναπτυσσόμενη τεχνολογία, η οποία χάρη στη χρήση και στην ανάλυση των δεδομένων, προσφέρει τρομερές ευκαιρίες εξέλιξης στις ασφαλιστικές εταιρείες και στους ασφαλιστές. Συνδυαστικά με την μηχανική μάθηση (Machine Learning) για παράδειγμα, δίνει τη δυνατότητα στις ασφαλιστικές να ανακαλύψουν συγκεκριμένες κι άκρως χρήσιμες πληροφορίες εντός των συνόλων δεδομένων τους και να δουν με σαφήνεια μοτίβα που θα τους βοηθήσουν να κατανοήσουν τις συνήθειες και τις ανάγκες των πελατών τους. Έτσι θα μπορούν να βελτιώσουν τις προσπάθειές στόχευσης και να παραδώσουν πιο εξατομικευμένα μηνύματα, ενισχύοντας ταυτόχρονα τη συνολική εμπειρία των πελατών. Τεχνολογία που αλλάζει την αγορά με πολλούς τρόπους. Κάτι που φαίνεται το έχουν αφουγκραστεί πέρα από τις ασφαλιστικές κι αρκετές οι επιχειρήσεις, επενδύοντας πολλά στις τεχνολογίες. Κάτι που επιβεβαιώνει κι η μελέτη που διενήργησε η International Data Corporation, που ανέφερε πως οι δαπάνες για την τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης θα αυξηθούν κατά 50%, έως και τα τέλη του 2021. Και από τις επιχειρήσεις που έχουν ήδη υιοθετήσει την εν λόγω τεχνολογία στο πλαίσιο του ψηφιακού μετασχηματισμού τους, το 83% αυτών κερδίζει αξία. Το μεγάλο όφελος της τεχνητής νοημοσύνης στον ασφαλιστικό κλάδο, είναι η ανάλυση ποιοτικών δεδομένων, συνδυαστικά με την αξιολόγηση των συνηθειών των πελατών. Ουσιαστικά δεδομένα τα οποία δεν μπορούν να αποτυπωθούν ως απόλυτα νούμερα, γίνονται break down για περαιτέρω ανάλυση με τη βοήθεια της προηγμένης τεχνολογίας. Σε αυτό συνδράμουν δυο ακόμα προηγμένες τεχνολογίες, η μηχανική μάθηση (Machine Learning) και η Natural Language Processing (NLP), που είναι οι πλέον διαδεδομένες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Η μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πραγματοποίηση προβλέψεων βάσει παρελθοντικών δεδομένων που υπάρχουν στο database, δίνοντας έτσι τη δυνατότητα στους ασφαλιστές να δουν με τον πλέον ξεκάθαρο τρόπο τι ανάγκες έχουν οι πελάτες τους και να προτείνουν ότι ακριβώς χρειάζονται. Το ασφαλιστικό μέλλον αν μη τι άλλο έχει τρομερό ενδιαφέρον! Ακολουθήστε το Nextdeal.gr στο Google News .
Γιώργος Μούζος, 07/02/2022 - 14:58 Τι θα ισχύει με τις παραβιάσεις του Κ.Ο.Κ. από τα αυτόνομα αυτοκίνητα; Πώς θα επηρεάσει και τον ασφαλιστικό κλάδο;
Γιώργος Μούζος, 03/02/2022 - 13:37 Nissan: Χρήση τεχνητής νοημοσύνης για τη διασφάλιση της ποιότητας και της ασφάλειας που παρέχουν τα αυτοκίνητά της!
Γιώργος Μούζος, 02/02/2022 - 13:07 Πώς η επιστήμη των δεδομένων βοηθάει στον υπολογισμό του ρίσκου για τους οδηγούς;
Πώς η ΕΜΥ εμπλέκεται στην αποζημίωση των αυτοκινήτων σας Η κακοκαιρία «Ελπίδα» που μας «χτύπησε» προ ημερών προκάλεσε μεγάλες ζημιές τόσο σε αυτοκίνητα, όσο και σε ακίνητες περιουσίες, με... Γιώργος Μούζος, 28/01/2022 - 13:05
Ηλεκτρικά αυτοκίνητα και θέρμανση! Θα παγώσουμε ή θα επιβιώσουμε αν εγκλωβιστούμε; Με το πρόσφατο περιστατικό στην Αττική Οδό, όπου χιλιάδες κόσμου εγκλωβίστηκαν και ταλαιπωρήθηκαν και με αφορμή την ραγδαία ανάπτυξη των... Γιώργος Μούζος, 27/01/2022 - 13:08
Προστατεύστε το αυτοκίνητο σας από τον παγετό! Σε λίγες ώρες η κακοκαιρία «Ελπίδα» θα μας αφήσει, ωστόσο ο παγετός που θα μας συντροφεύει για λίγες μέρες ακόμα... Γιώργος Μούζος, 25/01/2022 - 12:29
To κόστος των αυτοκινήτων & της ασφάλισης αγχώνει τους οδηγούς! Μπορεί η ηλεκτροκίνηση να κερδίζει συνεχώς έδαφος και να αδημονούμε για τον ερχομό των αυτόνομων αυτοκινήτων, ωστόσο αυτόν τον ενθουσιασμό... Γιώργος Μούζος, 24/01/2022 - 16:26
Οδηγός επιβίωσης για οδήγηση σε χιόνι και πάγο! H κακοκαιρία Ελπίδα δηλώνει βροντερό παρόν δυσκολεύοντας κατά πολύ την καθημερινότητά μας. Ένας από τους τομείς που χρήζουν ιδιαίτερης προσοχής... Γιώργος Μούζος, 24/01/2022 - 16:21
Οδήγηση στο χιόνι: Ύψιστης σημασίας τα ελαστικά κι οι αλυσίδες! Μπορεί η χιονόπτωση να «βγάζει» προς τα έξω το παιδί που κρύβουμε μέσα μας, ωστόσο η οδήγηση σε χιόνι και... Γιώργος Μούζος, 24/01/2022 - 13:08