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克里斯·奈特EPIC保险经纪和咨询公司
在几秒钟内找到明确的答案
用地图实时可视化模式
对话式地探索数据
现在人工智能对任何人来说都很容易
有了先进的分析和数据发现，任何人都可以发现隐藏的见解。直接参与并执行查询，而不需要聘请专业数据科学家。建立仪表板并立即找到答案。
用基于事实的结果来消除你的个人偏见。任何意想不到的发现都可以突出数据中的新模式，并确定需要集中注意力的领域。
发现影响结果的相关性，例如哪些因素可能影响索赔的成本。深入数据以查找您可能会错过的关系。
确定如何降低风险，并潜在地防止索赔、伤害或事件的发生。
从现有索赔中获得最大的洞察力，尽早识别潜在的高风险索赔，并通过自动结算解决低严重程度的索赔。监督理算员的索赔处理，评估准备金的准确性，并针对特定类型的索赔结果，如跳楼索赔。
将您的风险和保险管理提升到一个新的水平，并通过洞察您的风险状况和新兴趋势，优化您的风险总成本。以与保险公司相同的方式了解您的组织面临的危险和风险的风险概况，优化您的保险计划设计并了解您的最大风险敞口。
使用先进的分析工具，通过识别真正导致事件发生的因素，并帮助在整个组织中嵌入最佳实践，来改进损失控制计划。利用外部(如天气或社会经济)和业务数据来提供隐藏的见解。
通过将位置和时间的可视化上下文添加到传统数据中，您可以创建地图来突出显示通常隐藏在电子表格中的趋势、模式和聚集，例如接近度、距离、从属关系和邻近度。当您可以在可识别的地图中看到事件和趋势时，您可以快速解释结果并采取行动。
就像使用搜索引擎一样，您可以使用自然语言询问有关风险数据的问题。通过AI助手提供的模式检测，从数据中发现有用的信息。从问一个简单的问题开始，聪明的回答将提供深入的见解，促使进一步的问题和发现。
电子表格在分析少量数据时很有用，但当数据量增加时，它们在显示趋势和提供答案方面受到限制。通过即时数据可视化，您的搜索结果将以易于解释的格式以图形方式呈现。只要你输入你的请求，你的搜索结果就会自动以理想的视觉效果显示出来——例如，热图、词云、饼图或散点图。您还可以手动选择首选的可视化。
当然，只根据内部数据做出决定是可能的，但这种方法可能会留下空白。将新的、非传统的外部数据源纳入分析，如天气模式、位置服务、行业数据、人口普查记录、建筑材料或大流行数据，以全面了解您想要解决的业务挑战。让探索带来对驱动风险的未知因素的洞察。
与其他人工智能解决方案不同，你可以看到你的结果是如何确定的，并可以选择修改模型或创建自己的模型。
不是简单地输入一个问题并接收一个答案，您可以执行自己的模拟并创建可视化来展示您的发现。
许多人工智能提供商必须向外部供应商发送和检索数据以进行分析。使用Ventiv，您的数据将保留在您的环境中。这种方法降低了安全风险、数据被盗的可能性和故障点，同时降低了流程的复杂性。
通过混合交互，AI用户体验可以像你想的那样简单，也可以像你想的那样复杂。
从我们的数据科学家团队策划的预测模型库中选择或设计自己的模型。
易于输入，建模和对多个数据源采取行动。
即时显示您的结果与强大的可视化。
通过我们的专家数据工程师和数据科学家团队策划的近350万条记录，包括300亿美元的封闭索赔数据，增强您的专有数据。
Ventiv Predict代表了基于机器学习的预测算法，索赔分类和索赔管理是其前两个用例。通过数以百万计的记录和计数，您可以从基准测试和预测建模中获得实时见解，这是传统方法无法实现的。Ventiv Predict将帮助增强您的决策，从人的规模到机器的规模。
Ventiv的MLOps(机器学习运营)团队由数据工程师、数据科学家和运营人员组成，致力于实现迭代增量开发、自动化、持续集成和部署、版本控制、测试、可再现性和监控。模型有良好的文档记录，并定期经过严格的评审和治理过程。至少每月对模型进行一次重新训练，以避免模型漂移，并确保它们是最新的。
机器学习模型只与它们所训练的数据一样好。有偏差或小样本会导致“过拟合”(太窄)模型或太宽的样本而没有适当的分类会导致“欠拟合”(不能捕获复杂性)。
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