Dr. Reuven Shnaps, director d'anàlisi d'Earnix – Sèrie d'entrevistes

El Dr. Reuven Shnaps és el director d'anàlisi de Earnix, un proveïdor líder de sistemes de missió crítica per a asseguradores i bancs globals.

Què us va atraure inicialment de la ciència de dades i la IA?

Sempre he tingut una fascinació per les matemàtiques, les dades i el seu potencial per resoldre reptes empresarials. Al llarg dels meus estudis acadèmics i la meva carrera professional, he buscat oportunitats per aprendre sobre estadístiques, economia i com aplicar aquests camps per entendre el comportament del consumidor. Admiro els científics de dades, els estadístics moderns i els econometristes, que tenen la capacitat única d'analitzar grans quantitats de dades i abordar problemes empresarials del món real. He dedicat la meva carrera a la ciència de dades i a combinar metodologies estadístiques tradicionals, tecnologies emergents, nous algorismes d'aprenentatge automàtic (ML) i les últimes aplicacions d'intel·ligència artificial (IA) per crear solucions empresarials que ofereixin valor a llarg termini per als nostres clients.

Què fa Earnix?

Earnix és un proveïdor global de solucions de programari que permet a les asseguradores i als bancs oferir tarifes, preus i productes personalitzats més ràpids, intel·ligents i segurs als consumidors. El nostre sistema està alimentat per AI i ML i inclou una àmplia gamma de Eines de modelització analítica, aplicacions i algorismes avançats. Recentment, Earnix va fer la llista de "Insurtechs per veure el 2021" als EUA i va ser reconegut com a líder del mercat en anàlisi predictiva per CB Insights, empresa d'anàlisi i investigació del sector tecnològic. Earnix aprofita la tecnologia innovadora per ajudar les asseguradores i els bancs a satisfer les necessitats dels consumidors en temps real.

Earnix recentment va escriure un article per a nosaltres sobre la importància de l'explicabilitat en la IA. Quina importància creus que és aquesta explicació en IA?

L'explicabilitat és un tema tendència en IA i anàlisi de dades. Afecta a les empreses de tots els sectors, tant si utilitzen IA com si no.

La majoria de les empreses experimenten una compensació entre el seu nivell de control i l'efectivitat de la IA. Perquè les empreses confiïn i adoptin l'ús de la IA de la "caixa negra", cal que hi hagi un mecanisme que proporcioni als experts i a les parts interessades la capacitat d'interpretar processos complexos de presa de decisions d'IA i garantir el compliment de les exigències normatives. Tant els consumidors se'n poden beneficiar si són capaços d'entendre i, potencialment, navegar pels factors clau darrere de les decisions de preus, crèdit o subscripció. L'explicabilitat és el pont que fa que la IA complicada sigui més entenedora i transparent. Amb la capacitat de traduir models avançats de ML, els professionals de l'anàlisi no han de sacrificar algorismes més avançats per falta de comprensió. L'explicabilitat minimitza la compensació entre control i valor alhora que maximitza els beneficis de la IA.

Podríeu parlar d'algunes de les tecnologies d'aprenentatge automàtic que s'utilitzen a Earnix?

Earnix permet a les asseguradores i als bancs desplegar la darrera intel·ligència artificial en una empresa escalable, basada en núvol. motor de qualificació. El nostre motor de qualificació totalment automatitzat posa en funcionament els models en producció per oferir productes bancaris i d'assegurances altament personalitzats en temps real que s'alineen amb les necessitats dels consumidors. Les nostres capacitats de plataforma oberta permeten la integració amb una àmplia gamma de models i plataformes ML com H20, Data Robot i Python. Earnix va desenvolupar un model híbrid únic per aprofitar eficaçment el poder combinat de les tècniques tradicionals de modelatge estadístic i els models ML basats en arbres per a les decisions de preus.

Sempre tenim la missió de descobrir noves maneres d'aprofitar les capacitats d'aprenentatge automàtic que les asseguradores i els bancs poden utilitzar per millorar els seus negocis d'una manera que beneficiï directament el consumidor. Actualment estem explorant aplicacions de monitorització intel·ligent i aprenentatge en línia, Bandits de braços múltiples contextuals (MAB) per dissenyar proves eficients de paquets i adaptar ofertes de productes/paquets personalitzats als clients, així com algorismes d'aprenentatge profund per analitzar dades d'alta freqüència. D'aquesta manera, ajudem les asseguradores i els bancs a oferir productes, tarifes i preus més ràpids, intel·ligents i segurs.

Com està la IA modernitzant els bancs i les companyies d'assegurances?

Les asseguradores i bancs tradicionals que depenen de sistemes antics i processos manuals tancats estan sent desafiats per empreses impulsades per IA. La IA ha creat un entorn on les companyies d'assegurances i els bancs han d'innovar més ràpidament, processar una gran quantitat de dades a través de múltiples fonts i tipus, automatitzar els processos operatius manuals, racionalitzar i millorar el recorregut i la implicació del client, oferir productes i tarifes més personalitzats i aconseguir de forma immediata. temps al valor de mercat. Ha redefinit la manera com funcionen les asseguradores i els bancs, i incorporar la IA és fonamental per mantenir-se competitius i oferir als consumidors el que volen.

Per exemple, els consumidors recorren cada cop més a una assegurança basada en l'ús i en el comportament (UBI/BBI) perquè volen que les seves tarifes d'assegurança d'automòbil es determinin pel seu ús i el seu comportament de conducció, en lloc de només per la seva demografia. Amb les nostres capacitats d'automatització, ML i analítiques, les asseguradores ara poden operar les grans dades telemàtiques, aconseguir un desplegament ràpid d'ofertes, reavaluar el risc del consumidor i ajustar els preus i les ofertes de productes en conseqüència.

Hi ha alguna cosa més que t'agradaria compartir sobre Earnix?

Hi ha molta investigació sobre com l'ús de la IA millora els processos i els resultats empresarials, però no hi ha cap manual sobre com combinar el poder de la IA i el seu potencial en les operacions empresarials per oferir valor immediatament i impulsar el creixement empresarial. Moltes organitzacions de serveis financers lluiten per connectar la IA a les seves operacions. Earnix's tecnologia d'extrem a extrem aborda aquesta necessitat aguda i punt de dolor. Estic orgullós de treballar per a una empresa que utilitza analítiques per trobar noves maneres de fomentar una relació profunda orientada a la confiança entre un consumidor i les indústries bancàries i asseguradores.

Gràcies per les bones respostes, els lectors que vulguin aprendre més haurien de visitar Earnix.