视频:保险业的持续智能

IBM高级分析全球业务负责人合伙人Cathy Reese讨论了客户在实施连续智能策略时所遇到的好处和阻碍。了解保险公司如何分析历史数据以获取上下文并传输远程信息处理数据以提供个性化服务和定价。

Adrian Bowles:在IBM的Cathy Reese的陪同下,你是服务组织Advanced Analytics的合作伙伴。我们已经离线讨论了IBM正在进行的许多事情,你的客户正在采用高级分析。也许我们可以谈一谈他们所看到的推动他们采用持续智能解决方案的商业价值。

凯茜·里斯(Cathy Reese):所有行业都在关注这种持续的情报。我认为与Groupama合作的一家公司是意大利的一家保险公司。他们甚至在几年前就知道,远程信息处理是将来能够更好地为其客户提供服务的方式。

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因此,他们在这方面进行了大量投资,并于几年前邀请我们加入该平台,以帮助他们构建平台。他们将如何流式传输远程信息处理数据,然后快速将其与索赔数据进行匹配,以便能够更快地处理索赔?甚至能够流传输数据并了解某人是否发生了事故,或者了解某人是否存在欺诈或汽车被盗。能够吸收重要数据,然后在整个企业中使用它,以此作为保持持续智能形成的一种方式,以帮助更好地为客户提供服务。

AB:那么费用比他们所属的某个广泛类别更能反映他们的实际情况吗?

CR:如果他们能够以比他们更低的成本为客户服务,从而降低他们向客户收取的价格,那么这对每个人都是双赢的。

因此,远程信息处理数据的麻烦在于它本身就处于孤岛之中。我曾与一些保险公司合作过,而这更像是一种营销活动,所以他们甚至从未使用过。他们甚至从未与精算师共享该数据。因此,我们真正要做的是提供一个像IBM Cloud Pak for Data这样的平台,以便能够将历史数据,流和远程信息处理数据,客户服务数据,策略数据整合在一起,以便人们可以真正实现信息的实时决策。

我认为技术的发展如此之快,我们的客户真的对此感到担心。他们真的不确定在哪里投资。我们正在帮助他们构建合适的灵活架构,使其能够满足当今的用例,同时也考虑他们如何满足未来的用例。我认为拥有IBM Cloud Pak for Data以及作为该软件包解决方案的一部分提供的数据平台以及所有工具,是我们真正帮助客户解决该问题的一种方式。他们在进行这项巨大的投资和这项巨大的转型时,需要从决策中消除一点焦虑。

光明。因此,即使你今天仅使用其中的一些功能,也可以放心地在此基础上继续前进。

CR:当然。

AB:好的。在Cloud Pak中,当我与IBM的员工交谈时,显然会有很多事情发生。每个人都对此感到兴奋。也许只是谈一点,因为你在服务方面,在为客户开发系统和框架时,你可以重用和利用其中的多少?

CR:好的。我正在与许多被这种概念验证世界所困的客户合作。他们进行了许多实验,找到了问题的答案,但实际上并没有真正将这些模型一直投入生产并在整个企业中真正实现了工业化。因此,我们正在与他们合作,以帮助构建一些通用框架,以构建如何构建分析以及构建资产和模型,从而使它们可重复或可用且可操作,它们实际上在推动结果,并且我们不会不断地重新构建事物一遍又一遍。或者,我们不是在对笔记本电脑中的东西进行硬编码,也不与组织内的其他数据科学家共享它们。

因此,我们提出了一个框架来帮助他们进行构建。我们将IBM Cloud Pak for Data与Watson Studio结合使用,能够帮助适当共享这些模型。 AutoAI能够为我们完成一些数据科学工作,甚至OpenScale都可以观察偏差并重新训练模型,并能够在生产后了解它们的状况。

AB:好的。你会带来偏见,这显然是当前最热门的领域。是客户在问的问题,还是你在主动说:“这里有一些需要注意的事情?”我的意思是,我认为,如果你将保险视为其中的一个例子,那么你就可以高枕无忧了。数据偏见的很多方式。

CR:当然,我的意思是说道德AI是我们与客户紧密合作的目标。他们想确保自己正在监视模型的偏差,因为我们天生就有偏差。因此,我认为重要的是能够使用软件进行管理。甚至只是为了管理漂移模型或类似的事情,都可能使模型出现问题。因此,使用一些工具来帮助客户做到这一点是他们非常想与我们讨论的事情。

AB:漂移的想法让我着迷,当你谈论持续的智力时,漂移是你必须寻找的东西。

CR:是的,绝对。我的意思是,人们真的需要信任。信任是我们使用AI必不可少的部分。你必须能够信任数据。客户必须能够信任你,你将以正确的方式管理他们的数据。因此,信任是这样做的核心部分。

AB:太好了。好,谢谢。这一直很好。

CR:谢谢。

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