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Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Cloud
Francisco Mateos 0
SAS Viya 4: Una nueva era para la analítica segura y escalable

En el mundo actual, donde los datos son el activo más valioso, la ciberseguridad se ha convertido en una prioridad absoluta para las organizaciones. Proteger información sensible mientras se permite un análisis avanzado y eficiente requiere plataformas que sean no solo potentes, sino también resilientes frente a las amenazas digitales.

Advanced Analytics | Analytics | Data Management | Data Visualization
Javier López Gómez 0
La importancia de tener buenos datos de entrada en los modelos analíticos

En la actualidad, los modelos analíticos son herramientas esenciales para tomar decisiones basadas en datos. Desde prever tendencias hasta optimizar operaciones, los modelos analíticos dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada. La precisión, integridad y relevancia de estos datos son cruciales para obtener resultados confiables

Artificial Intelligence | Risk Management
Franklin Manchester 0
Die Zukunft des Versicherungswesens – Vorhersagen und Vorbeugung

Die Versicherungsbranche blickt auf eine lange Geschichte zurück, die bis zum Codex Hammurapi um ca. 1750 v. Chr., dem römischen Seerecht und dem Lloyd's Coffee House an der Themse im Jahr 1688 zurückreicht. Das älteste Sachversicherungsunternehmen in den USA war die Philadelphia Contributionship, die 1752 von Benjamin Franklin gegründet wurde.

Artificial Intelligence | Risk Management
Franklin Manchester 0
Forsikringer i fremtiden - forudsig og forebyg

Forsikringsbranchen har en lang historie, der går tilbage til Hammurabis lov (ca. 1750 f.Kr.), romersk søfartslovgivning og Lloyd's kaffehus på Themsen (1688). Især blev det længstvarende ejendomsforsikringsselskab i USA (The Philadelphia Contributionship, 1752) oprettet af Benjamin Franklin. Det er fra denne grundlægger, vi kender udtrykket: "Et gram forebyggelse er mere

Artificial Intelligence | Risk Management
Franklin Manchester 0
Cómo las compañías de seguros pueden utilizar datos sintéticos para combatir sesgos

La industria de seguros ha sido objeto de examen durante años debido a prácticas de «sesgo justo». De hecho, los datos incorrectos en las prácticas comerciales y los prejuicios son conocidos por los asociados de seguros. Lamentablemente, el resultado son poblaciones marginadas. Algunos expertos de la industria —incluido un ex

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