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删除你的个人偏见基于事实的结果。任何意想不到的发现可以突出你的数据的新模式和定位区域集中你的注意力。
发现影响结果的相关性,比如什么因素可能会影响索赔的费用。深入到数据找到关系,否则你可能会错过。
确定如何降低风险和潜在的预防索赔,伤害,或事件的发生。
获得最大的见解从现有的索赔,及早发现潜在的高风险索赔,解决低严重性声称通过自动结算。监控调节器索赔处理、评估的准确性储备和目标特定类型的索赔结果,如跳投。
把你的风险和保险管理更上一层楼,优化你的总成本的风险洞察风险景观和新兴趋势。理解你的风险对组织所面临的危害和危险的保险公司一样,优化你的保险计划设计和理解你的最大风险敞口。
利用先进的分析工具来提高损失控制计划通过确定因素真正推动你的事件和帮助嵌入整个组织的最佳实践。利用外部(如天气或社会经济)和业务数据隐藏的见解。
通过添加传统的视觉环境地点和时间数据,您可以创建地图强调的趋势,模式和聚合往往隐藏在电子表格如距离、距离、联系和接触。使用Ventiv地理空间分析你可以看到事件和趋势识别地图,您可以快速地解释你的结果和采取行动。
就像你会使用一个搜索引擎,你可以使用自然语言提问你的风险数据。与Ventiv数据探索发现有用的信息从你的数据与模式检测采用人工智能助理。首先问一个简单的问题,和智能响应将进一步提供见解,提示问题和发现。
电子表格分析少量的数据时非常有用,但它们有限的显示当数据量增加的趋势和提供答案。与即时数据可视化,提出了搜索结果图形的格式很容易解释。只要你输入你的要求,你的发现将自动显示与理想的视觉效果——一个热图,云词,饼图,或散点图,例如。你也可以选择手动选择你喜欢的可视化。
当然可以做决定只基于你的内部数据,但是这种方法可以离开缺口。结合新的、非传统和外部来源的数据分析,如天气模式、位置服务、行业数据、人口普查记录、建材或流行病数据整体观你想解决的业务挑战。让勘探带来见解推动你的未知因素的风险。
与其他人工智能解决方案,你可以看到你的结果确定,选择修改模型或创建自己的模型。
而不是简单地输入一个问题和接收一个答案,你有权利执行自己的模拟和创建可视化展示您的发现。
许多人工智能供应商必须发送和检索数据和从外部供应商进行分析。Ventiv,您的数据保持在您的环境中。这种方法减轻安全风险一样,数据窃取的可能性和失败点,同时减少过程的复杂性。
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Ventiv预测集体代表基于机器学习的预测算法与索赔分类和索赔管理作为其第一个两个用例。数以百万计的记录和计算,可以获得实时的见解从基准测试和预测建模,用传统方法不会明显。Ventiv的预测分析将有助于增强你的决策,把它从人类扩展到机器的规模。
Ventiv MLOps(机器学习操作)工程师团队组成的数据,数据科学家和操作力求实现反复—渐进发展,自动化、持续集成和部署、版本管理、测试、再现性和监控。模型很好地记录和定期经过严格的审查和管理过程。模型是培训每月至少避免漂移模型,确保它们是最新的。
机器学习模型只是一样好数据训练。有偏见或小样本可能导致“过度拟合”(太窄)模型或太宽没有适当的样本分类会导致“underfitting”(不捕获的复杂性)。
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