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World File Search System保险行业
通用注册文件 - COFACE
最后，为了扩大信息服务，公司继续依靠强大的专业文化，这种文化在 75 多年的信用保险行业中已被证明具有相关性和无与伦比的意义。该业务线的快速发展表明我们的客户对我们的分析的信任程度，以及我们为他们提供的数据构成了管理其业务风险的强大决策工具。凭借这些坚实的基础及其利用历史专业知识创造价值的能力，该集团完全有能力继续履行其协助公司和支持全球业务的企业宗旨。
GenAI@安联 - Super.so
随着人工智能 (AI) 继续重新定义全球业务运营，其集成对于寻求竞争优势的公司来说变得越来越重要。在保险行业，人工智能具有变革潜力，可提高效率、风险管理和客户体验。该项目专注于探索生成式人工智能 (GenAI) 在安联德国的应用。通过确定可扩展的 GenAI 用例，该项目旨在为安联在不断发展的人工智能驱动创新格局中的战略进步提供可行的见解。
保险核心原则和...
2。IAIS的使命是促进对保险行业有效且在全球范围内的一致监督，以发展和维护公平，安全和稳定的保险市场，以利益和保护保单持有人并为全球金融稳定做出贡献。在这种情况下，IAIS发布了由主要报表，标准和指导组成的保险核心原则（ICP），作为全球公认的保险监督框架。ICP旨在鼓励在IAIS成员管辖区维持一贯的高监督标准。良好的监督系统对于保护保单持有人并促进金融体系的稳定性是必要的，应解决保险业内部和构成的广泛风险。
气候 - 转变 - plan.pdf
农业在提供基于自然的气候变化的解决方案中起着至关重要的作用，该解决方案同时从大气中消除温室气体并促进自然和生物多样性。通过与该行业的密切联系，我们正在与我们的农业成员，英国农业工会，环境，食品和乡村AFAIRS（DEFRA），英格兰自然界和英国其他专家互动，以了解NFU相互支持在支持政府和私营企业制定的生物多样性倡议方面所具有的作用。在保险行业中，我们为英国保险公司（ABI）自然风险指南做出了贡献。
市场波动和人工智能推动保险业并购
并购：“资本和会计框架的变化，例如 RBC 制度，简化了并购流程。标准化会计和资产负债估值透明度的提高使收购方能够更好地评估收购目标。随着越来越多的亚洲国家采用 RBC，并购活动预计将增加，因为保险公司寻求优化资本和资产状况，”他说。3.技术驱动的并购和 InsurTech 合作伙伴关系：“数字化转型是保险行业并购的偶然驱动力。保险公司正在收购或与 InsurTech 公司合作，以利用人工智能、机器学习和大数据来增强承保、索赔处理和客户参与度，”他说。
acturis group1现代奴隶制声明
我们的组织Acturis集团是英国评级最高，增长最快的技术企业之一，为保险业提供了软件解决方案。Acturis Limited是一家用于英国一般保险行业的服务提供商，以及Acturis Poland sp。Z O.O.为Acturis Limited提供软件配置服务和客户支持服务。Acturis Management Services Limited，Topinsure Limited，Midinsure Limited，Bidinsure Limited和Acturis Group Limited为其子公司提供管理服务，包括Acturis Limited和Acturis Poland sp。Z O.O.Acturis Worldwide Limited，Acturis Midco Limited和Acturis International Limited是控股公司。
机器学习时代的财产和意外伤害保险定价
随着机器学习和人工智能 (ML/AI) 在保险行业的蓬勃发展，精算科学的应用也日益受到人们的关注。参与费率制定的精算师肩负着一项看似不可能完成的任务：预测未来，包括理赔和客户行为。此外，目前最好的预测方法也涉及利用被保险人已知特征的复杂算法。ML/AI 为在定价模型中构建更高的预测能力提供了一种途径。精算师已经开始研究和试验这些复杂的算法，但他们面临着诸多障碍，例如预测准确性与模型可解释性之间的权衡、新软件的学习曲线以及评级实施成本。
衡量英国对人工智能技能的需求
估计显示，过去 10 年，英国整个经济领域的 AI 招聘强度有所上升，但增幅相当小（2017-22 年期间平均达到 0.6%）。随着时间的推移，对 AI 相关工作的需求已经扩展到传统的信息、通信和电信行业之外，金融和保险行业对 AI 技能的需求越来越大。在地区层面，伦敦和研究中心对 AI 相关工作的需求较高。在职业层面，对 AI 技能的需求也发生了显著变化。据估计，数据科学家、计算机科学家、硬件工程师和机器人工程师等职业是英国 AI 招聘最密集的职业。所使用的数据和方法可用于未来探索跨国估计值。
使用深度学习检测车辆损坏情况
计算机视觉领域的关键研究课题之一是对象检测。在实例级别，它确定图像中感兴趣对象的类别和位置信息。在当今社会，随着车祸率的上升，汽车保险公司每年因索赔泄漏而花费数百万美元。在保险行业，基于机器学习和深度学习的人工智能技术可以帮助解决数据分析和处理、欺诈检测、风险降低和索赔自动化等问题 [1,2]。然而，开发当前的应用程序来解决这些问题仍然很困难，特别是在使用深度学习评估汽车损坏时。深度学习是解决复杂问题的有效方法，但它需要更多的资源来构建模型，即深度学习需要大量的数据集并且需要更长的计算时间。