د. رويفين شنابس، رئيس قسم التحليلات في شركة إيرنيكس – سلسلة مقابلات

د. رويفين شنابس هو رئيس قسم التحليلات في شركة إيرنيكس، وهي شركة رائدة في توفير أنظمة حاسوبية مهمة لشركات التأمين والبنوك العالمية.

ما الذي جذبك في البداية إلى علوم البيانات والذكاء الاصطناعي؟

لقد كنت دائمًا مهتمًا بالرياضيات والبيانات وإمكانياتها في حل التحديات التجارية. خلال دراستي الأكاديمية ومسيرتي المهنية، لقد سعيت إلى فرص للتعلم عن الإحصاء والاقتصاد وكيفية تطبيق هذه المجالات لفهم سلوك المستهلك. أنا أعتز ب科学اء البيانات والإحصائيين الحديثين والاقتصاديين الذين لديهم القدرة الفريدة على تحليل كميات كبيرة من البيانات ومعالجة مشاكل تجارية حقيقية. لقد كرست مسيرتي المهنية لعلوم البيانات ودمج الأساليب الإحصائية التقليدية والتكنولوجيا الناشئة وخوارزميات التعلم الآلي الحديثة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول تجارية تقدم قيمة طويلة الأمد لعملائنا.

ما الذي تفعله شركة إيرنيكس؟

إيرنيكس هي شركة عالمية لتوفير حلول برمجية تمكن شركات التأمين والبنوك من تقديم أسعار وأسعار وطرحات منتجات مخصصة أسرع وأذكى وأمان hơn للمستهلكين. نظامنا مدعوم بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ويتضمن مجموعة واسعة من أدوات النمذجة التحليلية والتطبيقات والخوارزميات المتقدمة. مؤخرًا، تم إدراج إيرنيكس في قائمة “شركات التكنولوجيا للتأمين التي يجب مراقبتها في عام 2021” في الولايات المتحدة، وتم الاعتراف بها كشركة رائدة في التحليلات التنبؤية من قبل شركة سي بي إنسايتس، وهي شركة تحليل وأبحاث في قطاع التكنولوجيا. تستخدم إيرنيكس التكنولوجيا المبتكرة لمساعدة شركات التأمين والبنوك على تلبية احتياجات المستهلكين في الوقت الفعلي.

كتبت إيرنيكس مؤخرًا مقالًا لنا حول أهمية القابلية للشرح في الذكاء الاصطناعي. كيف تعتقد أن القابلية للشرح في الذكاء الاصطناعي مهمة؟

القابلية للشرح هي موضوع ساخن في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات. وهو يؤثر على الشركات عبر الصناعات، سواء كانت تستخدم الذكاء الاصطناعي أم لا.

تجرب معظم الشركات توازنًا بين مستوى التحكم والفعالية. من أجل أن تثق الشركات وتتبنى استخدام “ال盒ة السوداء” للذكاء الاصطناعي، يجب أن يكون هناك آلية توفر للمختصين وأصحاب المصلحة القدرة على تفسير عمليات اتخاذ القرارات المعقدة للذكاء الاصطناعي وضمان الامتثال للمطالب التنظيمية. يمكن للمستهلكين أيضًا الاستفادة من ذلك من خلال فهم ومعالجة السائقين الرئيسيين خلف قرارات التسعير أو الائتمان أو التأمين. القابلية للشرح هي الجسر الذي يجعل الذكاء الاصطناعي المعقد أكثر فهمًا وشفافية. مع القدرة على ترجمة نماذج التعلم الآلي المتقدمة، لا يضطر أخصائيي التحليل إلى التضحية بخوارزميات أكثر تقدمًا بسبب نقص الفهم. القابلية للشرح تقلل من التبادل بين التحكم والقيمة وتعظم الفوائد من الذكاء الاصطناعي.

يمكنك مناقشة بعض تقنيات التعلم الآلي المستخدمة في إيرنيكس؟

تمكن إيرنيكس شركات التأمين والبنوك من نشر أحدث الذكاء الاصطناعي في محرك تصنيف مؤسسي قابل للتوسيع ومدعوم بالسحابة. نظامنا للتصنيف الآلي يُعدل النماذج إلى الإنتاج لتقديم منتجات تأمين وخدمات بنكية مخصصة في الوقت الفعلي والتي تتوافق مع احتياجات المستهلك. تسمح لنا قدرات منصة مفتوحة بالتكامل مع مجموعة واسعة من نماذج التعلم الآلي والمنصات مثل إتش 2 أو وبيثون. طور إيرنيكس نموذجًا هجينًا فريدًا للاستفادة الفعالة من قوة تقنيات النمذجة الإحصائية التقليدية وأشجار التعلم الآلي لاتخاذ قرارات التسعير

نحن دائمًا في مهمة لاكتشاف طرق جديدة للاستفادة من قدرات التعلم الآلي التي يمكن لشركات التأمين والبنوك استخدامها لتحسين أعمالهم بطريقة تفيدها المستهلك مباشرة. نحن نبحث حاليًا في تطبيقات المراقبة الذكية والتعلم عبر الإنترنت، و Contextual Multi-Arm Bandits (MAB) لتصميم اختبارات حزمة فعالة وتailoring عروض منتجات مخصصة للعملاء، بالإضافة إلى خوارزميات التعلم العميق لتحليل البيانات عالية التردد. بهذه الطريقة، نساعد شركات التأمين والبنوك على تقديم منتجات وأسعار وأسعار أسرع وأذكى وأمان hơn.

كيف يحدث الذكاء الاصطناعي تحديثًا للبنوك وشركات التأمين؟

تُحدّى شركات التأمين والبنوك التقليدية التي تعتمد على الأنظمة القديمة والعمليات اليدوية المنفصلة من قبل الشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. خلق الذكاء الاصطناعي بيئة حيث يجب على شركات التأمين والبنوك أن تبتكر بشكل أسرع، ومعالجة كميات كبيرة من البيانات عبر مصادر ومножات متعددة، وتأتمتة العمليات التشغيلية اليدوية، وتبسيط وتحسين رحلة المستهلك وتجربته، وتقديم منتجات وأسعار مخصصة أكثر، وتحقيق قيمة سوقية فورية. لقد أعاد تعريف كيفية عمل شركات التأمين والبنوك، والدمج في الذكاء الاصطناعي هو جزء أساسي من البقاء التنافسي وتلبية ما يريده المستهلك.

على سبيل المثال، يلجأ المستهلكون بشكل متزايد إلى خيارات التأمين القائمة على الاستخدام وسلوك المستهلك (UBI/BBI) لأنهم يريدون أن تُحدد أسعار التأمين على السيارات حسب استخدامهم وسلوكهم على الطريق، وليس فقط حسب خصائصهم الديموغرافية. من خلال تلقيننا الآلي والتعلم الآلي والقدرات التحليلية، يمكن لشركات التأمين الآن تشغيل بيانات التелемاتيكس الواسعة، وتحقيق نشر سريع للعروض، وإعادة تقييم مخاطر المستهلك، وتعديل الأسعار والعروض المنتجات وفقًا لذلك.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول إيرنيكس؟

هناك الكثير من الأبحاث حول كيفية تحسين الذكاء الاصطناعي للعمليات التجارية والنتائج، ولكن لا يوجد دليل على كيفية دمج قوة الذكاء الاصطناعي وإمكاناته في العمليات التجارية لتقديم قيمة فورية وتحفيز نمو الأعمال. تعاني العديد من مؤسسات الخدمات المالية من صعوبة في ربط الذكاء الاصطناعي بعملياتها. تكنولوجيا إيرنيكس الشاملة تعالج هذه الحاجة الحادة ونقطة الألم. أنا فخور بالعمل في شركة تستخدم التحليلات لاكتشاف طرق جديدة لتعزيز علاقة ثقة عميقة بين المستهلك وصناعات التأمين والخدمات المصرفية.

شكرًا على الإجابات الرائعة، يُرجى من القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد زيارة إيرنيكس.