Insurance보험 상품 추천
고객에게 상품을 추천 함으로써 자신에게 필요한 상품이 어떤건지 모르는 고객에게 맞춤형 마케팅을 취하면서 이탈할 고객을 방지를 할 수 있습니다. 수집된 보험 회사의 데이터 기반으로 빠르고 정확하게 고객의 일반적인 경제 및 사회적 프로필, 라이프 스타일, 생활 패턴을 탐색하여 고객 요구 상항에 맞는 올바른 보험 상품을 제공하여 고객 만족을 높일 수 있습니다. AI 기반의 예측 분석을 통해 개인화된 가격 및 서비스 제공이 가능합니다. 고객 선호도에 대한 정확한 통찰력과 정확한 예측을 제공하고 마케팅 활동을 통해 고객 만족도를 향상 시킬 수 있습니다.
Insurance클레임 분석 및 보험 사기 예측
수집된 고객의 개인 정보(성별, 나이, 직업, 보장 내역, 보험료 납입 내역, 과거 지병 정보등)을 학습해 AI가 고객 정보를 이용해 조건부 승낙/거절을 판단을 함으로써 빠르고 정확한 보험 가입 심사 시스템을 만들 수 있습니다. 언더라이터를 대신해 고객이 정해진 기대에 부합하면 자동으로 계약을 승낙하고, 기준에 미달하면 계약을 거절을 할 수 있습니다. 간편하게 시스템을 도입하여 보험금 지급 이력에 영향을 미칠 수 있는 변수가 어떤 것인지 찾아내고, 심사자의 별도 확인없이도 가입할 수 있도록 고객 대기시간을 단축할뿐만 아니라 업무 효율성이 높아��� 수 있습니다.
Insurance보험 가입 심사 간소화
신용 점수 예측 모델은 고객의 신용에 의해 발생할 수 있는 이벤트(예:파산, 의무 불이행, 지불 불이행 등)를 유발할 수 있는 경우를 대비해서 대출 기관은 채무불이행 위험이 높은 신청자와 신용 가치는 있지만 광범위한 신용 기록이 없는 신청자를 식별하여 신용 위험 및 손실에 대한 노출을 줄입니다.
수집된 고객 신용 데이터를 사용하여 해당 고객의 소득 상태, 신용 내역, 지불 수준 및 기타 지표를 이용하여 신용 점수 예측을 함으로써 신용 승인을 간소화하면서 리스크를 정확하게 평가하기가 가능해 집니다. 기존 신용 채점 모델보다 정확도와 회상률이 더 높으며 금융 위험 관리 시스템에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
Insurance견적 자동화
교통사고가 나면 보상직원이 올 떄까지 기다려 사고처리와 수리비 견적을 확인후 정비공정을가서 견적을 뽑아야 수리 견적서가 나오는 등의 시간과 정보 제약이 컸지만 수집된 고객의 데이터 여러 형태의 파손된 자동차 부품 사진들 학습시켜 손상 정도를 인식시켜서 현장에서 바로 예상 수리비를 파악할 수 있도록 모델을 생성 할 수있습니다. 손상 부위의 사진을 판독 하여 자동차와 같은 사고로 파손된 차량 사진을 인식하여 수리내역을 자동 산출할 수 있습니다. 손상 심도를 인식하여 보험요율을 산출할 수 있습니다. 이러한 서비스를 통해 공정하게 보험료의 기준을 확립할 수 있습니다. AI를 활용하여 보험사의 심사 절차를 간소화 시키고 내부 절차를 효율화하여 생산성을 향상시킬 수 있게 됩니다.
Insurance고객 이탈 방지 및 예측
고객을 유지하는 것이 신규 고객을 획득하는 것보다 비용적인 관점에서 평가한다면 중요합니다. 기존 고객들 중 이탈할 가능성이 높은 고객을 미리 알아내 이탈을 방지할 수 있다면 그 효과는 신규 고객을 획득하는 것보다 클 수 있습니다. 고객 속성, 행동,참여 및 외부 요인을 분석하여 이탈 가능성이 가장 높은 고객을 예측할 수 있도록 하고 고객 이탈을 방지를 합니다. 고객 이탈은 기업의 수익을 최적화 시킬 수 있습니다. 고객 이탈을 예측을 통해 보험 회사는 고객의 만족도를 높일 뿐만 아니라 고객 생애 가치를 높일 수 잇습니다.
Insurance잠재 고객 발굴
고객 세분화를 하지않고 마케팅을 진행 하였을때 비용 뿐만 아니라 고객 획득 확률적으로 줄어 듭니다. 수집된 고객의 데이터를 분석해 고객 행동 패턴과 시장 트렌드를 분석할 수 있습니다. 고객 데이터를 통합하여 인사이트를 확보하고 각 고객이 선호하는 보험 상품을 개발하거나 대상 고객의 사회적 프로필, 라이프 스타일, 생활패턴 분석을 통해 더욱 정확한 타겟 마케팅을 수행하여 고객의 구매 전환율을 높이면서 매출을 향상 시킬수 있습니다. 상품과 서비스의 홍보를 새로운 질적 수준으로 끌어올려 놓을 수 있습니다.
Insurance질병 보험 비용 예측
보험회사에서 건강 보험 비용의 정확한 예측은 회사의 재정적 손실을 줄일 수 있는 기회를 주기 때문입니다. 건강 보험이란 개인이나 가족의 의료 비용을 조건에 따라 지불하는 금액이 다릅니다. 건강보험의 비용 또한 개인의 질병 이력, 나이, 입원 기간, 복용 의약품 등의 개인 조건에 따라서 상이합니다. 여러 사람들의 개인 정보 데이터를 활용하여 건강보험 비용을 예측하거나, 보험 비용에 큰 영향을 미치는 요건을 찾아낼 수 있습니다.
Manufacture수익 최적화
수익 최적화는 고급 IC 설계 및 제조에서 중요합니다. 최근에는 예측할 수 없는 외부 변수들이 많아지면서, 유연하고 빠른 대응이 더욱 어려워졌습니다. 수집된 고객의 공급과 수요의 패턴을 파악하여 주문과 생산 계획을 수립하여 공급망을 최적화 할 수 있습니다. 그로인해 갑작스러운 주문에 대하여 빠른 납기 대응력도 갖추어 변화에 대응할 수 있습니다. 수집된 고객의 공급과 수요 패턴을 파악하여 생산량을 파악하여 제품의 판매량을 예측 정확도로 식별함으로써 기업이 제조 프로세스를 최적화하고 결과적으로 제품 품질과 판매량을 최적화 할 수 있는 기회를 제공합니다.
Manufacture재고 최적화
예측 정비는 사전에 발생할 수 있는 잠재적인 문제들을 파악하는 것이 안정적인 생산능력을 갖추는데 있어 중요한 요인입니다. 센서, 장치 그리고 운영 시스템에서 데이터를 집계하여 자산오류를 정확하게 예측할 수 있습니다. 플레너 및 운영자에게 예측 정비시기의 예측은 자산 위험에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하여 더 높은 수준의 자산 가용성을 유지하고 서비스 기반 차별화를 제공하며 유지 보수 비용 절감을 돕습니다. 고객의 수집된 장비의 정보(고장 횟수, 수리 횟수, 구입 날짜) 등의 데이터를 이용해 정비 날짜를 예측하여 설비의 고장을 예방하여 재산상 손실을 방지 할 수 있습니다.
Manufacture예측 정비
신용 점수 예측 모델은 고객의 신용에 의해 발생할 수 있는 이벤트(예:파산, 의무 불이행, 지불 불이행 등)를 유발할 수 있는 경우를 대비해서 대출 기관은 채무불이행 위험이 높은 신청자와 신용 가치는 있지만 광범위한 신용 기록이 없는 신청자를 식별하여 신용 위험 및 손실에 대한 노출을 줄입니다.
수집된 고객 신용 데이터를 사용하여 해당 고객의 소득 상태, 신용 내역, 지불 수준 및 기타 지표를 이용하여 신용 점수 예측을 함으로써 신용 승인을 간소화하면서 리스크를 정확하게 평가하기가 가능해 집니다. 기존 신용 채점 모델보다 정확도와 회상률이 더 높으며 금융 위험 관리 시스템에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
Manufacture안전 모니터링
고객의 수집된 비디오 및 이미지 기반의 데이터를 분석, 예측하여 실시간으로 안전 위험을 감지하고 경고할 수 있습니다. 사람의 눈으로 일일이 파악하는 단순한 모니터링으로는 사고를 실시간으로 감지하기 어렵습니다. AI를 이용한 물체인식 인공지능을 통하여 이상 행동 탐지 즉 흡연 행동과 같은 위험을 모니터링 함으로써 현장에서 빠른 처리 및 피드백을 통해 위험을 예방할 수 있습니다. 사건을 신속하게 분석하고 증거자료를 확보할 수 있습니다.
Manufacture수요 예측
수요 예측은 데이터 분석 뿐만 아니라, 다양한 분야의 전문가들의 대규모 작업을 필요로 하는 중요한 과정 중 하나입니다. 특히 제조업에서 수요 예측을 활용하게 되면 재고를 효율적으로 관리하여 불필요 재고품을 보관할 필요가 없어지고, 전체적인 제조 과정을 최적화할 수 있습니다. 경제, 시장, 원자재의 가용성과 같은 외부 요인과 고객의 수요량, 재고량, 공급량 등의 데이터를 학습하여 미래에 수요가 얼마나 발생할 지를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 제조업자는 사업 실적과 향후 계획에 대해 보다 깊은 안목을 얻을 수 있습니다.
Manufacture불량 예측
제조회사에서 생산되는 제품의 불량을 얘측하는 것은 기업의 이익과 직접적으로 관련되기 때문에 매우 중요합니다. 불량품을 판별하는 전통적인 방법은 사람이 수작업으로 불량품을 식별하는 것인데, 이는 인적 오류에 의한 오류 발생의 가능성이 크고 많은 사람에게 의존해야 하므로 고비용이 들어갑니다. 제품 품질에 영향을 미칠 수 있는 압력, 속도, 온도 등의 데이터를 센서를 이용한 수집을 통해 딥러닝 기술을 활용한다면 제품의 불량을 신속하고 정확하게 예측할수 있습니다.제품의 품질의 예측은 비용 절감뿐만 아니라 기업의 수익의 최적화를 시킬 수 있습니다.
Manufacture제품 품질 분류
제조주기의 품질 관리 부분은 여전히 제약적이고 어려운 작업입니다. 끊임없이 변화하는 제품과 환경에 적응하기 위해 인간의 작업과 시각적 기능에 의존해야했기 때문입니다. AI를 사용하면 이러한 복잡한 문제점을 해결 할 수 있습니다. 수집된 고객의 양품과 불량품의 데이터를 학습하여 생성된 모델은 조립 라인에서 좋은 부품과 결함이있는 부품을 자동으로 구분할 수 있고, 결함 발생 발견시 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 이는 지속적으로 변화하는 제조산업과 같은 동적 환경에 매우 유용한 솔루션입니다.
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