Dr. Reuven Shnaps, Diretor de Análise de Dados da Earnix – Série de Entrevistas

Dr. Reuven Shnaps é o Diretor de Análise de Dados da Earnix, um provedor líder de sistemas críticos para seguradoras e bancos globais.

O que o atraiu inicialmente para a ciência de dados e a inteligência artificial?

Eu sempre tive uma fascinação por matemática, dados e seu potencial para resolver desafios de negócios. Ao longo de meus estudos acadêmicos e carreira, eu procurei oportunidades para aprender sobre estatística, economia e como aplicar esses campos para entender o comportamento do consumidor. Eu admiro os cientistas de dados, estatísticos modernos e economistas, que têm a habilidade única de analisar vastas quantidades de dados e resolver problemas de negócios do mundo real. Eu dediquei minha carreira à ciência de dados e à combinação de metodologias estatísticas tradicionais, tecnologias emergentes, novos algoritmos de aprendizado de máquina (ML) e as últimas aplicações de inteligência artificial (IA) para criar soluções de negócios que entregam valor de longo prazo para nossos clientes.

O que a Earnix faz?

A Earnix é um provedor global de soluções de software que permitem que seguradoras e bancos forneçam taxas, preços e ofertas de produtos personalizados mais rápidos, inteligentes e seguros para os consumidores. Nosso sistema é alimentado por IA e ML, e inclui uma ampla gama de ferramentas de modelagem analítica, aplicações e algoritmos avançados. Recentemente, a Earnix foi incluída na lista de “Insurtechs para assistir em 2021” nos EUA e foi reconhecida como líder de mercado em análise preditiva pela CB Insights, uma empresa de análise e pesquisa no setor de tecnologia. A Earnix aproveita a tecnologia inovadora para ajudar seguradoras e bancos a atender às necessidades dos consumidores em tempo real.

A Earnix recentemente escreveu um artigo para nós sobre a importância da Explicabilidade na IA. Quão importante você acredita que a Explicabilidade na IA seja?

A Explicabilidade é um tópico em tendência na IA e na análise de dados. Ela afeta empresas em todas as indústrias, seja elas que usem IA ou não.

A maioria das empresas experimenta um trade-off entre o nível de controle e a eficácia da IA. Para que as empresas confiem e adotem o uso de “caixas pretas” de IA, é necessário haver um mecanismo que forneça aos especialistas e partes interessadas a capacidade de interpretar processos de tomada de decisão complexos de IA e garantir a aderência às demandas regulamentares. Os consumidores também podem se beneficiar disso, podendo entender e, potencialmente, navegar os principais motivos por trás das decisões de preços, crédito ou subscrição. A Explicabilidade é a ponte que torna a IA complicada mais compreensível e transparente. Com a capacidade de traduzir modelos de ML avançados, os profissionais de análise não precisam sacrificar algoritmos mais avançados devido à falta de compreensão. A Explicabilidade minimiza o trade-off entre controle e valor, maximizando os benefícios da IA.

Pode discutir algumas das tecnologias de aprendizado de máquina usadas na Earnix?

A Earnix permite que seguradoras e bancos implantem a última IA em um mecanismo de classificação empresarial, escalável e baseado em nuvem de taxas. Nosso mecanismo de classificação totalmente automatizado opera modelos em produção para oferecer produtos de seguro e bancos personalizados em tempo real, alinhados com as necessidades do consumidor. Nossas capacidades de plataforma aberta permitem a integração com uma ampla gama de modelos de ML e plataformas, como H20, Data Robot e Python. A Earnix desenvolveu um modelo híbrido único para aproveitar efetivamente o poder combinado de técnicas de modelagem estatística tradicionais e modelos de ML baseados em árvores para decisões de preços

Estamos sempre em uma missão para descobrir novas maneiras de aproveitar as capacidades de aprendizado de máquina que as seguradoras e os bancos podem usar para melhorar seus negócios de uma maneira que beneficie diretamente o consumidor. Atualmente, estamos explorando aplicações de monitoramento inteligente e aprendizado online, Contextual Multi-Arm Bandits (MAB) para projetar testes de pacotes eficientes e personalizar ofertas de produtos/pacotes para os clientes, bem como algoritmos de aprendizado profundo para analisar dados de alta frequência. Dessa forma, ajudamos as seguradoras e os bancos a oferecer produtos, taxas e preços mais rápidos, inteligentes e seguros.

Como a IA está modernizando os bancos e as seguradoras?

As seguradoras e os bancos tradicionais que confiam em sistemas legados e processos manuais isolados estão sendo desafiados pelas empresas impulsionadas por IA. A IA criou um ambiente em que as seguradoras e os bancos precisam inovar mais rapidamente, processar vastas quantidades de dados de múltiplas fontes e tipos, automatizar processos operacionais manuais, simplificar e melhorar a jornada e o engajamento do cliente, oferecer produtos e taxas mais personalizados e alcançar o valor de mercado imediato. Ela redefiniu como as seguradoras e os bancos operam, e a incorporação da IA é fundamental para permanecer competitivo e dar aos consumidores o que eles querem.

Por exemplo, os consumidores estão cada vez mais se voltando para opções de seguro baseadas no uso e no comportamento (UBI/BBI) porque eles querem que suas taxas de seguro automotivo sejam determinadas por seu uso e comportamento de direção, e não apenas por suas características demográficas. Com nossa automação, capacidades de ML e análise, as seguradoras agora podem operacionalizar os vastos dados de telemática, alcançar a implantação rápida de ofertas, reavaliar o risco do consumidor, bem como ajustar os preços e ofertas de produtos de acordo.

Há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre a Earnix?

Há muita pesquisa sobre como o uso da IA melhora os processos e resultados de negócios, mas não há um manual sobre como combinar o poder da IA e seu potencial com as operações de negócios para entregar valor imediatamente e impulsionar o crescimento dos negócios. Muitas organizações de serviços financeiros lutam para conectar a IA às suas operações. A tecnologia de ponta a ponta da Earnix end-to-end aborda essa necessidade e dor aguda. Estou orgulhoso de trabalhar para uma empresa que usa análise para encontrar novas maneiras de criar uma relação de confiança profunda entre o consumidor e as indústrias de bancos e seguros.

Obrigado pelas grandes respostas, leitores que desejam aprender mais devem visitar Earnix.