保险行业长期以来一直被繁琐、耗时的 为什么风险工程 流程所淹没。这一问题的根源在于密集的文本文档拖累了流程。风险工程也不例外。
风险评估调查是承保流程的核心，提供有关建筑物、工厂、生产流程等的关键信息。凭借这些信息，承保人可以评估关键风险因素，并根据内部制定的评级标准对其进行评级。
虽然流程本身相对简单，但由于需要分析的文档数量庞大，执行起来也变得越来越复杂。这不仅耗费承保人的时间，还会导致不同个人的评分不一致。
风险工程的作用不断演变
如果这个问题的解决方案就像雇佣额外的风险工程师一样简 哎哟： “联邦卫生部长已多次明确表示 单就好了。虽然理论上可行，但风险工程师不仅是一种稀缺商品，而且角色的描述也将不断演变。传统的桌面评估占据了风险工程师大部分的时间，但现在它只占他们全部职责的 20%——其余的则集中在评估风险上。
保险公司要想以一
致的方式有效降低风险敞口并最大限 手机号码数据 度地利用内部资源，就必须优先考虑流程自动化。实现这一目标的唯一方法是建立一种符号化的人工智能方法。这正是 expert.ai 的自然语言技术变得如此重要的原因。
风险工程依赖于非
结构化数据。这是无法避免的，所以你等待解决方 比特币电子邮件列表 案的时间越长，你就会落后得越远。Expert.ai 不仅拥有从文档中提取关键数据的 NL 技术，而且在简化保险行业巨头的风险工程流程方面也有成功的记录。
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