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World File Search System保险行业
推动 AI 进入保险行业 - KPMG LLP
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和预测结果，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得到更广泛的使用。传统人工智能和通用人工智能都可以使组织能够增强精算模型，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。
保险行业的并购 - Willkie Farr & Gallagher LLP
11 月份最新的消费者价格指数显示，该指数比前 12 个月增长了 7.1%。虽然这一比率低于 6 月份的 9.1%，但仍远高于 2021 年全年 4.7% 的平均水平。简而言之，美国和世界大部分地区正在经历自 1980 年代以来从未见过的通货膨胀。美联储以及欧洲、日本和其他央行为控制通胀而采取的货币行动对债券和股票市场都产生了不利影响。去年此时，美国 10 年期国债收益率为 1.51%，标准普尔 500 指数为 4,766 点。截至本年度回顾截止发稿时，十年期国债收益率为 3.70%，标准普尔 500 指数较上年末下跌约 20%。随着债券和股票价格同步下跌，一些评论员指出，2022 年是自 1930 年代末以来最糟糕的投资环境。
灾难性事件的生活和健康保险行业的风险
为例，对于健康从业人员来说，重要的是健康模型在多大程度上表明健康产品在模型中需要响应的速度。一位小组成员指出，健康产品的视野短（1年），因此他们将寻求强调是否会发生任何气候风险影响，而不是发生特定类型的气候风险。模型用户因此需要知道如何从灾难模型中受益，无论是建模健康还是人寿保险。灾难模型对物理效应进行建模的能力已经走了很长一段路。例如，CAT模型可以直接从天气数据中建模危害。他们变得越来越强大，善于建模场景。为了充分利用CAT模型的能力，最好继续寻求更好的数据，并定义和模拟相关方案。潜在的挑战包括资产与责任现金流量之间的相互作用，一般投资与基于地理位置的CAT模型重叠。随着建模的进步，对于行业模型用户来说，了解模型可以提供的服务以及需要改进的服务将是有益的。这可以通过在猫建模者和模型用户之间进行良好的对话来实现。
在保险行业中使用人工智能来保留和提高客户满意度
首先，让我们定义一下这份保险白皮书中 AI 的含义。早在 20 世纪 50 年代，该领域的先驱明斯基和麦卡锡就将人工智能描述为由程序或机器执行的任何任务，如果人类执行相同的活动，我们会说人类必须运用智能才能完成任务。换句话说，人工智能传统上是指人工创造的类人智能，可以学习、推理、计划、感知或处理自然语言。
上市保险行业业绩分析 – 2024 年上半年
屡获殊荣的保险行业战略合作伙伴，在阿联酋、沙特阿拉伯、巴基斯坦、埃及和英国拥有约 200 名优秀员工，推动创新并为全球业务合作伙伴提供尖端解决方案。我们努力确保提供最优质的解决方案，将我们的经验和行业知识转化为客户的价值。
保险行业对先进技术和生成式人工智能的准备情况
与普遍看法相反，人工智能自 20 世纪 50 年代第一个计算机程序被教导下棋以来就已经存在。随着时间的推移，随着机器学习和深度学习的发展，这项技术变得越来越复杂，提供了创新的解决方案和变革性成果。深度学习和神经网络的进步带来了 ChatGPT，它在短短五天内就吸引了 100 万用户，这只是其他公司所用时间的一小部分，这些公司被认为是数字经济中最具创新性和影响力的公司，并取得了同样的成就。作为人工智能技术的代理，ChatGPT 的使用继续以前所未有的速度增长，在推出两个月内就实现了 1 亿月活跃用户，并提出了一个问题：这种多产的工具将如何影响生成式人工智能的未来，以及这些新功能将在多大程度上融入经济格局。
列出的保险行业绩效分析 - 上半年2024 KSA
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保险行业中的生成AI：转换工作流程和
本文探讨了在保险行业中生成AI的变革潜力。它检查了当前的保险过程状态，强调了AI可以解决的效率低下和挑战。本文讨论了与保险相关的关键AI功能，包括自然语言处理，预测性建模和自动化文档生成。它概述了AI如何为各种保险角色（例如代理商，承销商和索赔经理）提供帮助，增强和自动化工作流程。本文还涉及AI实施的关键考虑，包括安全性，可靠性和法规合规性。考虑了AI采用和扩展的路线图，以及未来的前景，考虑到新兴的AI趋势，例如联合学习和量子机器学习。在整个过程中，本文提供了现实世界中的示例和数据，说明了AI对保险操作和客户体验的影响。
确保自治：分析自动驾驶汽车对汽车保险行业的影响
执行摘要自动驾驶汽车可能会对汽车保险行业产生深远的积极和负面影响。自动驾驶汽车可以通过消除人类错误大大减少事故，从长远来看，可以将责任从驾驶员转移到制造商，使个人汽车保险过时。我们认为，完全自动驾驶的车辆比大多数人从技术的角度想象的要近，但是从技术发展到大众采用的时期大大高于市场的预期。在我们最激进的采用方案中，我们认为道路上的大多数汽车都可以自动化到20年内保险不必要的水平。我们认为投资者今天不应根据今天的风险打折汽车保险股。，但从长期的角度来看，由于小组交易的历史书籍倍数高，我们质疑当前的估值是否是为可能过时的企业合理的。
