Доктор Рувен Шнапс, главный аналитический директор в Earnix – Интервью

Доктор Рувен Шнапс является главным аналитическим директором в Earnix, ведущим поставщиком критически важных систем для глобальных страховщиков и банков.

Что изначально привлекло вас к науке о данных и ИИ?

У меня всегда была увлеченность математикой, данными и их потенциалом для решения бизнес-задач. На протяжении моих академических исследований и карьеры я искал возможности узнать о статистике, экономике и том, как применять эти области для понимания поведения потребителей. Я восхищаюсь учеными-данными, современными статистиками и эконометриками, которые имеют уникальную способность анализировать огромные объемы данных и решать реальные бизнес-проблемы. Я посвятил свою карьеру науке о данных и сочетанию традиционных статистических методов, новых технологий, новых алгоритмов машинного обучения и последних приложений искусственного интеллекта для создания бизнес-решений, которые обеспечивают долгосрочную ценность для наших клиентов.

Что делает Earnix?

Earnix является глобальным поставщиком программных решений, которые позволяют страховщикам и банкам предоставлять быстрые, умные и безопасные тарифы, цены и персонализированные предложения продукции потребителям. Наша система работает на основе ИИ и машинного обучения и включает в себя широкий спектр инструментов аналитического моделирования, приложений и передовых алгоритмов. Недавно Earnix вошел в список “Инсуртехов, за которыми стоит следить в 2021 году” в США и был признан лидером рынка в области прогностической аналитики компанией CB Insights, которая занимается анализом и исследованием в технологическом секторе. Earnix использует инновационные технологии для того, чтобы помочь страховщикам и банкам удовлетворять потребности потребителей в реальном времени.

Earnix недавно написал статью для нас об важности объяснимости в ИИ. Насколько важно, по вашему мнению, объяснимость в ИИ?

Объяснимость является модной темой в ИИ и аналитике данных. Она затрагивает компании из различных отраслей, независимо от того, используют ли они ИИ или нет.

Большинство компаний сталкиваются с компромиссом между их уровнем контроля и эффективностью ИИ. Для того чтобы компании могли доверять и использовать “черный ящик” ИИ, необходимо наличие механизма, который позволит экспертам и заинтересованным сторонам интерпретировать сложные процессы принятия решений ИИ и обеспечивать соблюдение нормативных требований. Потребители также могут извлечь выгоду из этого, понимая и потенциально ориентируясь в ключевых факторах, лежащих в основе решений о ценах, кредитах или страховании. Объяснимость является мостом, который делает сложный ИИ более понятным и прозрачным. Благодаря возможности переводить передовые модели машинного обучения, специалисты по аналитике не должны жертвовать более продвинутыми алгоритмами из-за отсутствия понимания. Объяснимость минимизирует компромисс между контролем и ценностью, максимизируя при этом выгоды от ИИ.

Можете ли вы рассказать о некоторых технологиях машинного обучения, которые используются в Earnix?

Earnix позволяет страховщикам и банкам развертывать последние достижения ИИ в масштабируемой, облачной системе тарификации. Наша полностью автоматизированная система тарификации переводит модели в производство, предлагая потребителям реальные, высокоперсонализированные страховые и банковские продукты, соответствующие их потребностям. Наши открытые платформенные возможности позволяют интегрироваться с широким спектром моделей и платформ машинного обучения, таких как H20, Data Robot и Python. Earnix разработал уникальную гибридную модель для эффективного использования объединенной мощности традиционных статистических методов и деревьевоподобных моделей машинного обучения для принятия решений о ценах.

Мы всегда находимся в поиске новых способов использования возможностей машинного обучения, которые страховщики и банки могут использовать для улучшения своего бизнеса, чтобы напрямую выгоду потребителям. В настоящее время мы исследуем применения умного мониторинга и онлайн-обучения, контекстно-зависимых многоруких бандитов (MAB) для разработки эффективных тестов пакетов и адаптации персонализированных предложений продукции/пакетов для клиентов, а также алгоритмов глубокого обучения для анализа высокочастотных данных. Таким образом, мы помогаем страховщикам и банкам предлагать более быстрые, умные и безопасные продукты, тарифы и цены.

Как ИИ модернизирует банки и страховые компании?

Традиционные страховщики и банки, которые полагаются на устаревшие системы и разрозненные, ручные процессы, сталкиваются с вызовами со стороны компаний, использующих ИИ. ИИ создал среду, в которой страховые компании и банки должны инновировать быстрее, обрабатывать огромные объемы данных из различных источников и типов, автоматизировать ручные операционные процессы, оптимизировать и улучшать путь клиента и вовлеченность, предлагать более персонализированные продукты и тарифы и достигать мгновенной ценности времени выхода на рынок. ИИ изменил то, как страховщики и банки работают, и включение ИИ является важным для поддержания конкурентоспособности и предоставления потребителям того, чего они хотят.

Например, потребители все чаще обращаются к вариантам страхования, основанным на использовании и поведении (UBI/BBI), потому что они хотят, чтобы их тарифы на автомобильное страхование определялись их использованием и поведением при вождении, а не только их демографическими данными. Благодаря нашей автоматизации, машинному обучению и аналитическим возможностям страховщики теперь могут переводить огромные объемы телематических данных, достигать быстрого развертывания предложений, переоценивать потребительский риск, а также корректировать цены и предложения продукции соответственно.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться об Earnix?

Существует много исследований о том, как использование ИИ улучшает бизнес-процессы и результаты, но нет учебника о том, как объединить силу ИИ и его потенциал в бизнес-операциях, чтобы обеспечить мгновенную ценность и стимулировать бизнес-рост. Многие финансовые услуги сталкиваются с трудностями в подключении ИИ к своим операциям. Технология Earnix от конца до конца решает эту острую потребность и болевую точку. Я горжусь тем, что работаю в компании, которая использует аналитику для нахождения новых способов создания глубоких доверительных отношений между потребителем и банковской и страховой отраслями.

Спасибо за отличные ответы, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Earnix.