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许多保险公司已经在运营层面实施了机器学习或其他人工智能解决方案，以改进业务流程。有了足够的训练数据，这些算法可以更好地分析风险并预测结果，从而提高风险模型和定价结构的准确性。这些解决方案通常是为了解决特定问题而开发的，但有机会快速调整以在整个价值链中更广泛地使用。传统人工智能和通用人工智能都可以使组织增强精算模型，提供个性化的保险保障，甚至加快保险索赔的速度。但这样做的进程似乎很慢，测试和实施过程通常需要几个月才能完成。
推进保险业人工智能发展
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