डॉ रुवेन श्नाप्स, अर्निक्स के मुख्य विश्लेषण अधिकारी – साक्षात्कार श्रृंखला

डॉ रुवेन श्नाप्स अर्निक्स के मुख्य विश्लेषण अधिकारी हैं, जो वैश्विक बीमा कंपनियों और बैंकों के लिए मिशन-क्रिटिकल सिस्टम प्रदान करने वाली एक अग्रणी कंपनी है।

आपको डेटा साइंस और एआई में क्या आकर्षित किया?

मुझे हमेशा से गणित, डेटा और उनके व्यावसायिक चुनौतियों को हल करने की क्षमता में रुचि रही है। अपने शैक्षिक अध्ययन और करियर के दौरान, मैंने सांख्यिकी, अर्थशास्त्र और उपभोक्ता व्यवहार को समझने के लिए इन क्षेत्रों के बारे में जानने के अवसरों की तलाश की है। मैं डेटा वैज्ञानिकों, आधुनिक सांख्यिकीविदों और अर्थमितिविदों की प्रशंसा करता हूं, जिन्हें विशाल डेटा का विश्लेषण करने और वास्तविक व्यावसायिक समस्याओं को हल करने की अनोखी क्षमता है। मैंने अपने करियर को डेटा साइंस में समर्पित किया है और व्यावसायिक समाधान बनाने के लिए पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों, उभरती प्रौद्योगिकियों, नए मशीन लर्निंग (एमएल) अल्गोरिदम और नवीनतम कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुप्रयोगों को जोड़ने का प्रयास किया है।

अर्निक्स क्या करता है?

अर्निक्स एक वैश्विक प्रदाता है जो बीमा कंपनियों और बैंकों को उपभोक्ताओं के लिए तेजी, स्मार्ट और सुरक्षित दरों, मूल्यों और व्यक्तिगत उत्पाद प्रस्ताव प्रदान करने के लिए सॉफ्टवेयर समाधान प्रदान करता है। हमारी प्रणाली एआई और एमएल द्वारा संचालित है, और इसमें व्यापक विश्लेषणात्मक मॉडलिंग टूल, अनुप्रयोग और उन्नत अल्गोरिदम शामिल हैं। हाल ही में, अर्निक्स ने “2021 में देखने के लिए इंसुरटेक” की सूची में स्थान बनाया और सीबी इनसाइट्स द्वारा भविष्यसूचक विश्लेषण में बाजार के नेता के रूप में मान्यता प्राप्त की। अर्निक्स नवाचारी प्रौद्योगिकी का लाभ उठाकर बीमा कंपनियों और बैंकों को उपभोक्ताओं की जरूरतों को वास्तविक समय में पूरा करने में मदद करता है।

अर्निक्स ने हाल ही में हमारे लिए एआई में व्याख्या के महत्व पर एक लेख लिखा है। आपको एआई में व्याख्या कितनी महत्वपूर्ण लगती है?

व्याख्या एआई और डेटा विश्लेषण में एक प्रवृत्त विषय है। यह उद्योगों में कंपनियों को प्रभावित करता है, चाहे वे एआई का उपयोग करें या नहीं।

अधिकांश कंपनियां नियंत्रण और एआई की प्रभावशीलता के बीच व्यापार करती हैं। व्यवसायों को “ब्लैक बॉक्स” एआई का उपयोग और अपनाने के लिए विश्वास करने के लिए, जटिल एआई निर्णय लेने की प्रक्रियाओं की व्याख्या करने और नियामक मांगों का पालन करने के लिए एक तंत्र की आवश्यकता है। उपभोक्ता भी इसका लाभ उठा सकते हैं और मूल्य निर्धारण, क्रेडिट या अंडरराइटिंग निर्णयों के पीछे के मुख्य कारणों को समझने और नेविगेट करने में सक्षम हो सकते हैं। व्याख्या जटिल एआई को समझने योग्य और पारदर्शी बनाने के लिए एक पुल है। उन्नत एमएल मॉडल का अनुवाद करने की क्षमता के साथ, विश्लेषणात्मक पेशेवरों को समझ की कमी के कारण अधिक उन्नत अल्गोरिदम का बलिदान नहीं करना पड़ता है। व्याख्या नियंत्रण और मूल्य के बीच व्यापार को कम करती है और एआई के लाभों को अधिकतम करती है।

क्या आप अर्निक्स में उपयोग की जाने वाली कुछ मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों पर चर्चा कर सकते हैं?

अर्निक्स बीमा कंपनियों और बैंकों को एआई को एक उद्यम-व्यापी रेटिंग इंजन में तैनात करने में सक्षम बनाता है। हमारा पूरी तरह से स्वचालित रेटिंग इंजन मॉडलों को उत्पादन में लागू करता है और वास्तविक समय में उच्च व्यक्तिगत बीमा और बैंकिंग उत्पाद प्रदान करता है जो उपभोक्ताओं की जरूरतों के अनुरूप हैं। हमारी ओपन प्लेटफ़ॉर्म क्षमताएं एच 2 ओ, डेटा रोबोट और पाइथन जैसे विभिन्न एमएल मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म के साथ एकीकरण की अनुमति देती हैं। अर्निक्स ने मूल्य निर्धारण निर्णयों के लिए पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडलिंग तकनीकों और ट्री आधारित एमएल मॉडल की संयुक्त शक्ति का लाभ उठाने के लिए एक अनोखा हाइब्रिड मॉडल विकसित किया है।

हम हमेशा मशीन लर्निंग क्षमताओं के नए तरीकों की खोज में हैं जिनका उपयोग बीमा कंपनियां और बैंक अपने व्यवसाय को उपभोक्ताओं के लिए सीधे लाभ प्रदान करने के लिए कर सकते हैं। हम स्मार्ट मॉनिटरिंग और ऑनलाइन लर्निंग, संदर्भ मulti-आर्म बैंडिट्स (एमएबी) के लिए पैकेज परीक्षण और व्यक्तिगत उत्पाद/पैकेज प्रस्तावों को डिज़ाइन करने के लिए, साथ ही उच्च आवृत्ति डेटा का विश्लेषण करने के लिए गहरे शिक्षण अल्गोरिदम के अनुप्रयोगों का अन्वेषण कर रहे हैं। इस तरह, हम बीमा कंपनियों और बैंकों को तेजी, स्मार्ट और सुरक्षित उत्पाद, दरों और मूल्यों की पेशकश करने में मदद करते हैं।

एआई बैंकों और बीमा कंपनियों को कैसे आधुनिक बना रहा है?

पारंपरिक बीमा कंपनियों और बैंकों को एआई-संचालित कंपनियों द्वारा चुनौती दी जा रही है। एआई ने एक ऐसा वातावरण बनाया है जहां बीमा कंपनियों और बैंकों को तेजी से नवाचार करना, विभिन्न स्रोतों और प्रकारों से विशाल डेटा का प्रसंस्करण करना, स्वचालित मैनुअल ऑपरेशनल प्रक्रियाओं, ग्राहक यात्रा और जुड़ाव को सुव्यवस्थित और बढ़ाने, व्यक्तिगत उत्पाद और दरों की पेशकश करने और तुरंत समय-समय पर मूल्य प्राप्त करने की आवश्यकता है। इसने बीमा कंपनियों और बैंकों के संचालन को पुनर्परिभाषित किया है, और एआई को शामिल करना प्रतिस्पर्धी बने रहने और उपभोक्ताओं को वह प्रदान करने के लिए आवश्यक है जो वे चाहते हैं।

उदाहरण के लिए, उपभोक्ता उपयोग-आधारित और व्यवहार-आधारित बीमा (यूबीआई/बीबीआई) विकल्पों की ओर बढ़ रहे हैं क्योंकि वे चाहते हैं कि उनकी ऑटो बीमा दरें उनके उपयोग और ड्राइविंग व्यवहार द्वारा निर्धारित की जाएं, न कि केवल उनकी जनसांख्यिकी द्वारा। हमारे स्वचालन, एमएल और विश्लेषणात्मक क्षमताओं के साथ, बीमा कंपनियां अब टेलीमैटिक्स डेटा को परिचालन कर सकती हैं, पेशकशों को तेजी से तैनात कर सकती हैं, उपभोक्ता जोखिम का पुनर्मूल्यांकन कर सकती हैं और मूल्य और उत्पाद प्रस्तावों को समायोजित कर सकती हैं।

क्या अर्निक्स के बारे में आप कुछ और साझा करना चाहेंगे?

व्यावसायिक प्रक्रियाओं और परिणामों में सुधार के लिए एआई के उपयोग के बारे में बहुत सारे शोध हैं, लेकिन व्यावसायिक संचालन में एआई की शक्ति और संभावना को जोड़ने के लिए कोई प्लेबुक नहीं है जो तुरंत मूल्य प्रदान करे और व्यवसाय विकास को बढ़ावा दे। कई वित्तीय सेवा संगठन एआई को अपने संचालन से जोड़ने के लिए संघर्ष करते हैं। अर्निक्स की एंड-टू-एंड प्रौद्योगिकी इस तीव्र आवश्यकता और दर्द बिंदु को संबोधित करती है। मुझे गर्व है कि मैं एक कंपनी के लिए काम कर रहा हूं जो विश्लेषण का उपयोग करके उपभोक्ता और बैंकिंग और बीमा उद्योगों के बीच एक गहरा विश्वास-आधारित संबंध बनाने के नए तरीकों की खोज कर रही है।

महान प्रतिक्रियाओं के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें अर्निक्स पर जाना चाहिए।