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World File Search System汽车保险
新移动时代的汽车保险问题
尽管这些行业参与者表达了乐观，但其他参与者对大量采用新兴技术的时间表更加怀疑 - 强调了障碍的监管推动力，技术挑战，并且用户不愿意采用新解决方案。即使是领先的OEM也发现雄心勃勃的无人驾驶操作和AV计划过高，因为盈利能力问题。根据2023年麦肯锡未来流动性调查中心的说法，与2021个预测的预期时间表相比，由于一系列因素，包括监管挑战，技术障碍以及确保资本的持续挑战，所有级别的自治时间表进行了扩展。2虽然有些开拓者正在努力开发完整的车辆自主权，但大多数汽车制造商都决定专注于内部开发的更适度的AV技术，专注于部分（2级）（第2级）和有条件的（3级）驾驶自动化，在这种情况下，驾驶员必须始终可以始终可用来乘坐方向盘。
德克萨斯州汽车保险计划协会（TAIPA）
由德克萨斯州独立保险代理人（IIAT）和另一个保险专员（法规要求）选择。IAIT可以选择其选定成员的替代方案（由Taipa的操作计划允许）；和4。最多三个替代公共成员（由Taipa操作计划允许）。
AI驱动的汽车保险索赔革命处理
[5] Fortune Business Insights, "Conversational AI Market Size, Share & Industry Trends Analysis, By Type (Intelligent Virtual Assistant & AI Chatbots), By Technology (Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Automatic Speech Recognition), By Deployment (On-premises & Cloud), By Business Function (Sales & Marketing, Operations & Supply Chain, Finance and Accounting, Human Resources, IT Service Management), By Industry (BFSI, IT and电信，零售和电子商务，教育，医疗保健，媒体与娱乐，汽车和区域预测，2024-2032，“《财富》商业见解，2024年。可用：https：//www.fortunebusinessinsights.com/conversational-ai-market-109850
高级AI驱动的汽车保险欺诈检测
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2397-2409, Article ID: IJRCAIT_08_01_174 Available online at https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN Print: 2348-0009 and ISSN Online: 2347-5099 Impact Factor (2025): 14.56 (Based on Google Scholar Citation) Journal ID: 0497-2547; doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_174©iaeme出版物
使用机器学习对比我们和摩洛哥公司的汽车保险欺诈检测
保险欺诈，尤其是汽车保险欺诈，是一个常见的欺诈话题，对保险公司造成了重大财务损失。不诚实的索赔对影响整个行业的保险公司施加了巨大的财务压力。因此，保险公司一直在寻求更有效的检测系统，以超越传统技术的局限性；因此，建立可靠有效的欺诈检测模型对于维持保险提供商的财务稳定性和声誉至关重要。我们的研究论文主要目的是使用机器学习技术来开发可靠的系统来检测汽车保险欺诈。本研究打算使用分类方法检查多个监督的机器学习算法，并评估其功效，以最终以确定欺诈性保险索赔的高度准确选择最准确的模型。
草案消费者工作计划2025/26
在2023年3月的“歧视性定价：一年的报告”之后，2024年7月，我们发表了一份进一步的报告，该报告将种族罚款置于汽车保险市场中更广泛的求职问题的背景下。我们强调了数据表明，令人担忧的人是从汽车保险中定价的，这对于许多依靠汽车来获得工作，教育和医疗保健的家庭来说，这是必不可少的。我们还为种族罚款提供了更新的规模，发现有色人种仍比白人平均每年支付307英镑的汽车保险。该报告建议政府应迅速指示监管机构对汽车保险定价进行审查，以确定市场价格上涨的原因，研究某些因素的作用，例如邮政编码定价在推动某些群体推动较高保费方面的作用，并探索围绕临时性解决问题的广泛选择。
