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假设很简单:
设备故障或停机时间非常昂贵(想象一下火车在距离最近的仓库数十万英里)重型设备(发动机,风力涡轮机,制造机)产生各种数据流(热,振动,时间序列等)机器学习可用于检测该数据中的“故障模式”,帮助企业更有效地维护设备健康
自2010年代以来,大型保险公司一直在尝试AI,试点聊天和为未来AI项目收集远程信息处理数据。保险业比其他许多人依赖于数据的收集,以制定关键的业务决策。无论是策略还是有效的保险公司雇用数据的方式如何确定客户的寿命值。
巴克莱是一个英国银行在标准普尔全球名单上排名第20位。与其他顶级银行一样,巴克莱已经避开了各种用例的AI。该银行似乎与AI供应商合作超过IT在内部建立AI申请,这与AI AI在金融服务中采用的一般趋势一致:68%的AI产品,我们作为我们AI机会景观研究的一部分金融服务是从供应商那里买来的。
保险业正在被扰乱,就像十年一样。与飓风桑迪等其他事件不同,冠状病毒甚至是2008年的金融危机,基本上影响了世界的每个角落,或多或少的行业。
通过自动预防异常检测技术,金融部门是第一个采用人工智能的人工智能之一。爱尔兰德国比分直播现在,金融机构包括贷款人,通过数字化文件和消除手动数据输入来自动化后端流程。
许多大型保险公司正在寻找数字化他们的业务流程的部分,以准备涉及机器学习的未来项目。如果声明调节器不必手动搜索大量数据或纸质文档,则这在权利要求处理中尤其如此。
几个主要保险公司在过去十年中开始尝试AI,包括渐进式,全州和州农场。虽然不如银行和零售业那么大,但保险的AI供应商景观正在增长。
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