从极端天气事件和自然灾害，到变化莫测的地缘政治和人口趋势，保险公司面临着越来越多的挑战和不确定性。与此同时，技术的飞速发展和不断变化的市场需求颠覆了长久以来的风险模型。纵然充满机遇，但前景难测。这份 Economist Impact 报告立足专家访谈和宏观趋势分析，考虑以下两大驱动因素，对 2040 年全球保险业的前景提出了四种预测：技术发展速度。全球合作水平。保险业将如何发展？深入研究这些前景，未雨绸缪。
开发人员一旦遭遇瓶颈，情况通常十分严峻。横亘在生产力提升路径上的往往是同样的五大障碍。这些问题听来是否耳熟？“我没有自己的空间用来在共享模型前先行实验。”“模型开发过程旷日持久。”“我们所需的基础架构成本过高。”“很难跟踪版本更新。”“每个人使用相同数据集得出的结果并不相同。”SAS 和 AWS 共同编写的这本电子书将详细探讨上述障碍，同时介绍如何借助 SAS® Viya® Workbench 克服这些障碍。让阻碍生产力的问题成为过去式。
保险公司充分认识到在组织中推广普及生成式 AI 的非凡潜力，迅速拥抱这项全新技术。全球大多数保险公司都计划在明年投资生成式 AI，并设置了专门的预算。然而，许多保险公司的生成式 AI 治理预算不足，而且大多数治理框架仍在开发中。 最新调查汇编了来自全球各个行业 1,600 家组织的调查结果。在这份报告中，我们深入调查了保险行业 236 名生成式 AI 战略或数据分析领域的高级决策者。阅读调查结果，了解保险公司对生成式 AI 的独特看法，包括该行业与其他行业的对比，如何积极应对 AI 部署挑战，存在哪些重大商机以及主要关切。
Futurum 对 SAS 与开源供应商和其他供应商的效率优势进行了对比分析。这份 Futurum 调研报告是“Just the Facts”活动的一部分。PLN_27165
Pioneering Ethical AI: The Crucial Role of Property and Casualty Insurers
长期以来，保险公司一直是应对风险和保护个人和企业的全球领导者。随着人工智能继续彻底改变业务运作方式，它正在重新定义保险公司如何兑现承诺。阅读本文，从行业资深人士和人工智能专家那里了解：• 全球人工智能法规现状。• 保险公司在发展人工智能道德方面可以发挥的多方面作用。• 为什么保险公司是唯一有资格使用人工智能（和 GenAI）的人——以及他们今天如何使用这些技术。• 一种任何保险公司都可以遵循的道德人工智能框架方法，以建立自己的人工智能叙述。
短短几年内，分析和 AI 模型已经不再是主要受本地青睐的项目和概念验证，而演变为在云端开发和部署、能够支持大规模业务决策的大体量关键任务技术。但正如 Foundry 的调查显示的那样，大多数 IT 部门的发展尚不足以有效地支持大规模云分析的新环境。
超过 88% 的精算师表示，SAS 改善了他们的工作方式。好处包括降低运营成本、提高精算流程的可扩展性、优化投资组合和加快保费部署。 想要了解更多信息？查看我们开发的四种情景，了解不同规模、结构及其他变量的保险公司可能获得的好处。这些示例仅代表潜在收益，不保证实现任何特定结果或合规目标。
强化 ALM 系统：财政和金融部门如何赋能银行，应对意外事件
长期稳定的经济环境下，许多金融机构在资产负债管理 (ALM) 计划的现代化改造方面略显滞后。近期多家银行破产引发关注，建立健全的 ALM 计划刻不容缓。随着银行努力强化 ALM 分析，提升战略业务价值，更广泛、更具活力的 ALM 以及整合多种风险的综合资产负债表管理流程必不可少。了解 SAS 强大的分析平台如何帮助您实现这些目标。
SAS、英特尔和埃森哲与Forbes Insights联手对全球企业领导人和思想领袖进行调查采访，确定人工智能的早期使用者并揭示他们首创的最佳实践。调查得出的重要结果包括道德、监督、流程改进的见解，以及在充分实现人工智能潜力方面，教育和培训可能需要做出的转变。
