XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGuidewire
自主导航导航的零射击增强学习策略
目的：对心血管疾病的治疗需要对导丝和导管进行复杂而挑战性的导航。这通常会导致长期干预措施，在此过程中，患者和临床医生暴露于X射线辐射。深度强化学习方法在学习此任务方面表现出了希望，并且可能是在机器人干预过程中自动导管导航的关键。然而，现有的培训方法显示出有限的能力，可以概括看不见的血管解剖结构，每次几何变化时都需要重新训练。方法：在本文中，我们为三维自主内血管内导航提出了零射击学习策略。使用一组非常小的分支模式训练集，我们的增强学习算法能够学习一个控制，然后可以将其应用于不看到的无需再培训的情况下。结果：我们在4种不同的血管系统上演示了我们的方法，在达到这些解剖学的随机靶标时，平均成功率为95％。我们的策略在计算上也有效，可以在2小时内对控制器进行训练。结论：我们的培训方法证明了其具有不同特征的不观察几何形状的能力，这要归功于几乎形状不变的观察空间。关键字 - 强化学习，控制，血管内导航，机器人技术
使用AI Gen AI和ML在Guidewire
解决方案建筑师，TATA咨询服务，美国摘要：生成人工智能（Gen AI）和机器学习（ML）技术正在改变保险行业的外观，尤其是通过整合AI＆ML Technologies。作为财产和伤亡保险的领先平台，GuideWire为部署智能索赔处理工作流提供了一个理想的平台，这些平台可以显着提高效率，准确性和客户满意度。在本文中探讨了AI和ML能力与自主处理主张的无缝集成。保险公司可以使用高级模型来驱动能够自动化任务的自动驾驶工作流程，例如索赔分类，欺诈检测，损害评估和和解优化。，但最重要的是，这些技术降低了运营成本，并减少涉及的人类干预，以便可以更快地处理索赔。在这项工作中，我们讨论实施此类工作流程（例如数据集成，模型培训和道德AI实践）时需要考虑哪些技术和战略考虑因素。本文还展示了几种现实世界中的用例，每个用例中的挑战以及在业务方面扩展这些解决方案的潜力。在关注未来的情况下，自主索赔处理使保险公司通过提供创新的解决方案来改变其下一个竞争优势，从而改变客户的期望，同时有资格符合监管和合规标准。1.1。索赔中AI和ML提供支持的自动驾驶工作流是保险的未来及其改变索赔管理过程的能力。关键字：自动索赔处理，导丝，生成AI，机器学习，自动驾驶工作流程，自动化，欺诈检测，损害评估1.介绍保险业一直是使用创新技术来提高运营效率，提高客户满意度并降低成本的先驱。作为生成人工智能（Gen AI）和机器学习（ML），保险公司拥有一系列强大的工具来帮助自动化最复杂的过程，例如索赔管理。[1-4]这些技术有可能推动自动索赔处理的出现 - 与更传统的工作流相比，这可以更快地解决索赔解决方案并降低手动干预以及提高准确性。在本节中，我们将讨论索赔处理如何发展AI和ML的如何利用，以及如何将这些技术与GuideWire等平台集成在一起。当今索赔处理的演变，索赔处理一直是一项艰巨而过于密集的活动，传统上是基于验证，估值和解决方案的手动劳动。在某种程度上，过去几年的数字转型的出现并没有消除大部分人类参与索赔生命周期的必要性。通过删除监督需要处理整个工作流程完成完成的需求，自主索赔处理代表了允许自动驾驶过程的彻底出发。预计以准确性和合规性向效率转向，将为下一代保险服务创造能力。
指南服务生态系统
ISG收集数据，以撰写研究和创建提供商/供应商资料。 ISG Advisors使用了个人资料和支持数据来提出建议，并将任何适用的提供商/供应商的经验和资格告知客户，以外包客户确定的工作。 此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选提供商资格（CPQ）流程的一部分收集的。 iSG可能会选择仅利用与某些国家或地区有关的收集的数据，以便其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商LENS™报告。 这些决定将基于直接从提供商/供应商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。 提交的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于首席分析师将撰写的简报。ISG收集数据，以撰写研究和创建提供商/供应商资料。ISG Advisors使用了个人资料和支持数据来提出建议，并将任何适用的提供商/供应商的经验和资格告知客户，以外包客户确定的工作。此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选提供商资格（CPQ）流程的一部分收集的。iSG可能会选择仅利用与某些国家或地区有关的收集的数据，以便其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商LENS™报告。这些决定将基于直接从提供商/供应商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。提交的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于首席分析师将撰写的简报。