Dr. Reuven Shnaps, Earnix’in Baş Analitik Sorumlusu – Röportaj Serisi

Dr. Reuven Shnaps, global sigorta şirketleri ve bankalar için kritik sistemler sağlayan lider bir şirket olan Earnix‘in Baş Analitik Sorumlusudur.

Veri bilimine ve yapay zeka’ya ilk olarak ne sizi çekti?

Her zaman matematik, veri ve iş zorluklarını çözebilme potansiyelleri ile ilgilenmişimdir. Akademik çalışmalarım ve kariyerim boyunca, istatistik, ekonomi ve bu alanları tüketici davranışını anlamak için nasıl uygulayabileceğimi öğrenme fırsatlarını aradım. Veri bilimcilerini, modern istatistikçileri ve ekonometri uzmanlarını takdir ediyorum, çünkü onlar büyük miktarda veri analiz edebilme ve gerçek dünya iş sorunlarını çözme yeteneğine sahipler. Kariyerime veri bilimine ve geleneksel istatistiksel yöntemleri, yeni makine öğrenimi (ML) algoritmalarını ve son yapay zeka (AI) uygulamalarını birleştirerek, müşterilerimiz için uzun vadeli değer sağlayan iş çözümleri oluşturmaya adadım.

Earnix ne yapar?

Earnix, sigorta şirketlerine ve bankalara, tüketicilere daha hızlı, daha akıllı ve daha güvenli oranlar, fiyatlar ve kişiselleştirilmiş ürün teklifleri sunmalarını sağlayan yazılım çözümleri sağlayan global bir sağlayıcıdır. Sistemimiz AI ve ML tarafından güçlendirilmiştir ve geniş bir analitik modelleme araçları, uygulamalar ve gelişmiş algoritmalar içerir. Earnix, yakın zamanda “2021’de İzlenecek Sigorta Teknolojileri” listesine ve CB Insights tarafından “Tahminsel Analitik için Pazar Lideri” olarak tanınmıştır. Earnix, inovatif teknolojiyi kullanarak sigorta şirketleri ve bankaların tüketicilerin gerçek zamanlı olarak ihtiyaçlarını karşılamalarına yardımcı olur.

Earnix, yakın zamanda bizim için yapay zeka ve sigorta/bankacılık sektöründe açıklanabilirliğin önemini vurgulayan bir makale yazdı. Açıklanabilirlik ne kadar önemlidir?

Açıklanabilirlik, yapay zeka ve veri analitiğinde popüler bir konudur. Bu, AI kullanan veya kullanmayan tüm şirketleri etkiler.

Çoğu şirket, AI’nin kontrolü ve etkinliği arasında bir ticaret yapar. İşletmelerin “kara kutu” AI’yi güvenle benimsemeleri için, uzmanların ve paydaşların karmaşık AI karar alma süreçlerini yorumlayabilmesi ve düzenleyici taleplere uymasını sağlayan bir mekanizma olmalıdır. Tüketiciler de, fiyatlandırma, kredi veya sigorta kararları arkasındaki ana sürücülere ilişkin bilgi sahibi olarak ve bunları potentially gezinerek yararlanabilir. Açıklanabilirlik, karmaşık AI’yi daha anlaşılır ve şeffaf hale getiren köprüdür. Gelişmiş ML modellerini çevirebilme yeteneği ile, analitik profesyonelleri, anlamak için daha gelişmiş algoritmaları feda etmek zorunda kalmaz. Açıklanabilirlik, kontrol ve değer arasında ticaret-off’ı en aza indirirken AI’nin faydalarını maksimize eder.

Earnix’de kullanılan bazı makine öğrenimi teknolojileri hakkında konuşabilir misiniz?

Earnix, sigorta şirketlerine ve bankalara, son AI’yi genişletilmiş, ölçeklenebilir, bulut tabanlı bir oran motoru ile dağıtmalarını sağlar. Tamamen otomatik oran motorumuz, üretim için modelleri operationalize eder ve tüketicilerin ihtiyaçlarına uygun gerçek zamanlı, kişiselleştirilmiş sigorta ve bankacılık ürünleri sunar. Açık platform özelliklerimiz, H20, Data Robot ve Python gibi geniş bir ML modelleri ve platformları ile entegrasyonu sağlar. Earnix, fiyatlandırma kararları için geleneksel istatistiksel modelleme teknikleri ve ağaç tabanlı ML modellerinin birleşik gücünü etkili bir şekilde kullanarak benzersiz bir hibrit model geliştirdi.

Her zaman, sigorta şirketleri ve bankaların işlerini tüketicilere doğrudan fayda sağlayarak geliştirebilecek yeni yollarla makine öğrenimi yeteneklerini keşfetme misyonundayız. Şu anda, akıllı izleme ve online öğrenme, tüketicilere kişiselleştirilmiş ürün/paket teklifleri sunmak için tasarlanmış verimli paket testleri ve Contextual Multi-Arm Bandits (MAB) uygulamaları ile yüksek frekanslı veri analizi için derin öğrenme algoritmalarını araştırıyoruz. Bu sayede, sigorta şirketleri ve bankalar daha hızlı, daha akıllı ve daha güvenli ürünler, oranlar ve fiyatlar sunabilir.

Yapay zeka bankaları ve sigorta şirketlerini nasıl modernize ediyor?

Geleneksel sigorta şirketleri ve bankalar, miras sistemlere ve silo edilmiş, manuel işlemlere güveniyorlar. AI, sigorta şirketleri ve bankaların daha hızlı inovasyon yapmasını, çoklu kaynaklardan ve türlerden büyük miktarda veri işleyerek, manuel operasyonel işlemleri otomatikleştirmesini, müşteri yolculuğunu ve etkileşimi iyileştirmesini, daha kişiselleştirilmiş ürünler ve oranlar sunmasını ve anında piyasa değerine ulaşmasını gerektirir. AI, sigorta şirketleri ve bankaların nasıl çalıştığını yeniden tanımladı ve AI’yi benimsemek, rekabetçi kalmak ve tüketicilere istediklerini vermek için essentialdir.

Örneğin, tüketiciler, oto sigorta primlerinin yalnızca demografilerine göre değil, kullanım ve sürüş davranışlarına göre belirlenmesini isteyen, kullanım tabanlı ve davranış tabanlı sigorta (UBI/BBI) seçeneklerine doğru dönüyorlar. Otomasyon, ML ve analitik yeteneklerimizle, sigorta şirketleri şimdi büyük telematik verilerini operationalize edebilir, hızlı teklif dağıtımı gerçekleştirebilir, tüketici riskini yeniden değerlendirebilir ve fiyatlandırma ve ürün tekliflerini buna göre ayarlayabilir.

Earnix hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

AI’nin iş süreçlerini ve sonuçlarını iyileştirdiği konusunda çok fazla araştırma var, ancak AI’nin potansiyelini iş operasyonlarına nasıl bağlayacağı konusunda bir rehber yok. AI’yi operasyonlarına bağlamakta zorlanan birçok finansal hizmet kuruluşu var. Earnix’in uçtan uca teknoloji, bu acil ihtiyacı ve ağrı noktalarını ele alır. Tüketiciler ve bankacılık/sektörleri arasında derin bir güven ilişkisi kurmak için analitiği kullanan bir şirket için çalışmaktan gurur duyuyorum.

Harika yanıtlarınız için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Earnix‘i ziyaret edebilir.