ໃນສະຖານທີ່ທຸລະກິດຂອງມື້ນີ້, ໃນທີ່ບໍລິການທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະອັດຕະໂນມັດທີ່ສວຍງາມໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເປັນຄໍາສັ່ງ, ອຸດສາຫະກໍາການປະກັນໄພໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນປັດຈຸບັນ. Lahari Pandiri, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າແລະເຕັກໂນໂລຊີ, ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນການບໍລິການບໍລິການ UBI (User Based Insurance)ຄຸນນະສົມບັດທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍ AI ແລະ Big Data ເພື່ອປັບປຸງວິທີການຂອງຜູ້ຮັບປະກັນຄວາມຕ້ອງການທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ: ການຄາດຄະເນປະສິດທິພາບ, ການຄາດຄະເນປະສິດທິພາບ, ແລະການປິ່ນປົວຄວາມຕ້ອງການໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.
ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈກໍໂດຍການບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ, ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ. ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ!
The Evolution of Auto Insurance
ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈກໍໂດຍການບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ, ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ! ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ!
ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ຄູ່ ຮ່ວມ ງານ ຂອງ ຊີ ວິດ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ
Real-Time Risk Profiling with AI and Big Data
ພະລັງງານ synergistic ຂອງຄວາມຄິດສ້າງສັນ artificial ແລະ Big Data ແມ່ນພື້ນຖານຂອງການປ່ຽນແປງທີ່ສະເຫນີຂອງ Lahari Pandiri. ໂດຍການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ, ເຕັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ທີ່ຈະຕັດສິນໃຈຄວາມຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຮູບແບບການຂົນສົ່ງສ່ວນບຸກຄົນແລະອຸປະກອນປະສິດທິພາບໂດຍກວດສອບຄວາມຄິດສ້າງສັນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.
ໂດຍການປິ່ນປົວອຸປະກອນ telematics ຄວາມໄວສູງ, ການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມ, ສາຍການຄົ້ນຄວ້າ, ແລະເຄືອຂ່າຍໄຮໂດຼລິກສາມາດກວດສອບ variables ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປິ່ນປົວ, acceleration, ການປ່ຽນແປງເສັ້ນທາງ, ແລະສະພາບແວດລ້ອມຫຼືສະພາບແວດລ້ອມ.
ໃນປັດຈຸບັນ, Pandiri ໄດ້ນໍາໃຊ້ການຄົ້ນຄວ້າແລະການທົດສອບຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງນີ້ເພື່ອປັບປຸງຄວາມສາມາດຂອງບໍລິສັດການປະກັນໄພເພື່ອເຂົ້າລະຫັດຊັ້ນຄຸນນະພາບສູງ, ການຄາດຄະເນອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດອະນຸຍາດ.
AI-Powered Automation for Transforming Claims Processing
ນອກເຫນືອຈາກການຄົ້ນຄວ້າຄວາມປອດໄພ, ການເຮັດວຽກຂອງ Pandiri ມີການປິ່ນປົວຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບໃນການຄຸ້ມຄອງຄວາມຕ້ອງການໂດຍການເຊື່ອມຕໍ່ອັດຕະໂນມັດ AIການຄົ້ນຄວ້າຂອງພວກເຂົາແມ່ນໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍການນໍາໃຊ້ AI ໃນການປິ່ນປົວໃບຢັ້ງຢືນ. ການຄົ້ນຄວ້າຂອງພວກເຂົາໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍໃຊ້ການນໍາໃຊ້ algoritms ການຢັ້ງຢືນຮູບແບບ, ຜູ້ຮັບປະກັນສາມາດໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນສະຖາບັນອາກາດ, ການຄົ້ນຄວ້າການເຄື່ອນໄຫວ, ແລະ anomalies flagship ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃບຢັ້ງຢືນ.
ນອກເຫນືອໄປຈາກນີ້, ຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນສາມາດໄດ້ຮັບອະນຸຍາດໂດຍໃຊ້ການເຂົ້າລະຫັດໂດຍໃຊ້ການເຂົ້າລະຫັດໂດຍອີງໃສ່ການຄົ້ນຄວ້າຄອມພິວເຕີແລະການປິ່ນປົວລະດັບຊາດ (NLP) ເພື່ອຮັບປະກັນການຄົ້ນຄວ້າໂດຍປົກກະຕິແລະປະສິດທິພາບໃນຂະນະທີ່ຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງການຄົ້ນຄວ້າ.
Ethical Considerations
ໃນທົດສອບຂອງຕົນ, Pandiri ມີການສອບເສັງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຕ້ອງການທາງດ້ານວິຊາການທີ່ມາຈາກການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານີ້. She believes that transparency is the most critical of those issues.
AI models using deep learning techniques are often condemned for their “black box” nature. In these models, the rationale behind decisions is not easily explainable. This can lead to serious legal and ethical challenges because many data protection regulations grant individuals the right to an explanation for algorithmic decisions affecting them.
Pandiri ການປິ່ນປົວບັນຫານີ້ໂດຍຜ່ານການປ່ຽນແປງກັບລະບົບ AI "white box" ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຮັບຮູ້. ນີ້ສາມາດປະກອບມີມາດຕະຖານການຝຶກອົບຮົມເຄື່ອງທີ່ສາມາດສອບເສັງເຊັ່ນ: classifiers based on rules, decision trees, or hybrid models capable of balancing performance with clarity.To help trace the logic behind every output, she emphasizes embedding explicability tools within the AI workflow.
Future Directions
At a time when insurers are under tremendous pressure to up their game, the research by Lahari Pandiri offers a practical blueprint for delivering more personalized, efficient, and transparent services leveraging AI and Big Data. She envisions further enhancements in real-time decision-making in insurance through deeper integration of the Internet of Vehicles (IoV), edge computing, and ethical AI.
“As the insurance industry embraces the era of digital transformation, the integration of AI and Big Data is not merely an innovation, it is a necessity. Usage-based models powered by intelligent systems offer a path to fairer pricing, faster claims, and proactive risk management,” she explains. “Our research shows that the future of insurance lies in systems that can learn, adapt, and respond in real time to individual behaviors. This shift will not only redefine customer expectations but also recalibrate the industry’s operational and ethical standards.”
