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Insurance customer retention in the AI ageInsurance customer retention has shifted with AI. To enable growth, insurance companies must reduce churn, keep policyholders renewing coverage over time, and protect policies in force. Retaining loyalty now requires insurers to lean into new technological capabilities. See what the "96% rule" means, how our customers are breaking free of the customer retention hole, and the role analytics and AI play.
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Quantum AI examplesQuantum AI has seemed theoretical for years. But it’s gaining momentum in real-world applications. Explore quantum AI examples across financial services, insurance, health care and manufacturing to see how problems beyond classical AI’s reach are solved. And learn about hybrid quantum-classical approaches, where quantum systems and classical computing work together, each handling the parts of a problem they solve best.
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Trustworthy AI: How to move from ambition to ROITrustworthy AI is artificial intelligence technology that is designed, developed and deployed with human-centricity and other core principles in mind. Learn what it means to trust AI in the face of constant, real-world business pressures. And see why treating trustworthy AI as a repeatable operating model provides a long-term business advantage – and financial returns.
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Benefits of cloud services for analytics and AIThe benefits of cloud services include flexibility, efficiency and strategic value. Learn how cloud services and managed cloud work – including how they help organizations move faster, control costs and modernize legacy systems. Dig into their advantages, including core infrastructure components, delivery models and the strategic value of scalability, security and cloud sovereignty.
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Accelerating innovation with smarter AI hardwareAI is now woven into strategic objectives, and the energy efficiency of AI hardware directly affects operational expenses, geographic decisions and ESG commitments. But AI hardware systems in their current form and at their current growth rate are not sustainable. Leaders must begin to recognize hardware choices not as a technical detail but as a key part of their strategy.
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AI revolutioniert die Versicherungsbranche: 8 Beispiele dafür, wie es funktioniertDer Einsatz von AI im Versicherungswesen kann den Mehrwert für Kunden, Versicherungsgesellschaften und Stakeholder gleichermaßen steigern. Beispiele hierfür sind eine verbesserte Betrugserkennung, ein optimierter Kundenservice, optimierte Zeichnungsverfahren und Wettbewerbsvorteile. Erfahren Sie mehr darüber, wie AI die Branche transformiert.
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AI and humanity: Collaborating to solve global problemsDisplaced communities, the food crisis and natural disasters – these situations affect quality of life, and even the ability to survive. Could artificial intelligence be the unexpected boost humanity needs? Could it accelerate our ability to make a positive, lasting impact? Learn more and read examples of how AI is being used to find solutions to global problems.
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Was ist AI-Modellierung?Bei der AI-Modellierung werden Programme erstellt, die einen oder mehrere Algorithmen verwenden, damit Computer denken, lernen und Ergebnisse vorhersagen können. Ähnlich wie das menschliche Gehirn nehmen AI-Modelle verschiedene Eingabedaten – wie Zahlen, Texte, Bilder, Videos oder Ton – auf, um zu lernen, wie Ergebnisse vorhergesagt oder bestimmte Aufgaben gelöst werden können, ohne dass dabei explizite Anweisungen für jeden Schritt erforderlich sind.
Analytics: Die Grundlagen
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Analytics
Als Leser:in dieser Zeilen wissen Sie bestimmt schon einiges - wenn nicht sogar mehr- über Analytics. Laut Wikipedia ist Analytics "das Erkennen und Übermitteln von aussagefähigen Datenmustern". Klingt logisch, oder?
Der eigentliche Clou von Analytics liegt aber in den Einsatzmöglichkeiten. Denken Sie an die unbegrenzten Möglichkeiten. Chancen. Neue Erkenntnisse.
Möglich gemacht haben das technologische Fortschritte in der Analytik, von denen man vor Jahren noch nicht einmal zu träumen gewagt hätte. Lassen Sie uns also gemeinsam das Geheimnis der Analytik ergründen und mit Analytics-Experten Wissen austauschen - Wissen, was Sie sich zunutze machen können ... nun ja, die Entscheidung liegt bei Ihnen.
Big Data Analytics
Bei Big Data Analytics werden große Datenmengen auf verborgene Muster, Korrelationen und andere Erkenntnisse hin untersucht. Mithilfe moderner Technologie lassen sich beinahe sofort Ergebnisse aus Datenanalysen abrufen, während dies bei herkömmlichen Business Intelligence-Lösungen länger dauert und weniger effizient ist.
Data Mining
Haben Sie von dem Einzelhändler gehört, der feststellte, dass Windeln und Bier oft zusammen gekauft werden? Oder dem Telekommunikationsanbieter, der vorhersagen kann, mit welcher Wahrscheinlichkeit Sie den Anbieter wechseln, basierend auf der Tatsache, wie viele Ihrer Freunde bereits gewechselt haben? Diese Unternehmen nutzen Data Mining, um völlig unerwartete Erkenntnisse aus ihren Daten zu ziehen. Welche Gerheimnisse verbergen Sie in Ihren stetig wachsenden Datenspeichern? Finden Sie es heraus – mit Data Mining.
Predictive Analytics
Predictive Analytics dient dazu, mithilfe von Daten, statistischen Algorithmen und maschinellem Lernen die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu prognostizieren. Ziel ist es, anhand einer Analyse vergangener Ereignisse bestmöglich vorherzusagen, was in Zukunft geschehen wird.
Statistical Analysis
Bei statistischen Analysen werden große Mengen an Daten gesammelt, untersucht und präsentiert, um zugrunde liegende Muster und Trends zu erkennen. Statistiken kommen jeden Tag zum Einsatz: in der Forschung, in der Industrie und bei Behörden. Ziel ist es, eine wissenschaftliche Grundlage für bevorstehende Entscheidungen zu treffen.
Blockchain
Eine Blockchain ist eine Art Datenspeicher für alles, was einen digitalen Wert hat. Jede neue Transaktion wird in einem Block gespeichert, der an eine Kette vorhandener Datensätze angehängt wird. Üblicherweise dient eine Blockchain dazu, Daten über ein offenes Netzwerk hinweg zu duplizieren. Updates erfolgen für alle Parteien in der Blockchain gleichzeitig und werden mittels eines öffentlichen Verifizierungsprozesses validiert, sodass sich die Richtigkeit der Daten ohne eine zentrale Abwicklungsstelle wie eine Bank sicherstellen lässt.
Was sind neuronale Netzwerke?
Bei neuronalen Netzen handelt es sich um spezielle Software, die das menschliche Gehirn beim Lernen und Suchen nach Mustern imitieren soll. Sie werden oft als künstliche neuronale Netze (ANN) bezeichnet und eignen sich hervorragend für die Lösung alltäglicher Herausforderungen in den unterschiedlichsten Lebensbereichen. Ähnlich wie das menschliche Gehirn können sie im Laufe der Zeit so trainiert werden, dass sie ihre eigenen Daten-Auswertungen verbessern können.
Data Science
Data Science ist ein multidisziplinäres Gebiet, das im weitesten Sinne die Nutzung von Daten zur Informationsgewinnung beschreibt. Im Gegensatz zu spezialisierteren datenbezogenen Bereichen wie Data Mining oder Data Engineering umfasst Data Science den gesamten Lebenszyklus der Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Informationen und deren Anwendung zu produktiven Zwecken in einer breiten Palette von Anwendungen.
Algorithmus
Ein Algorithmus ist eine Schritt-für-Schritt-Anweisung, die dazu dient, eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen oder ein bestimmtes Problem zu lösen. Wenn man es so betrachtet, sind Algorithmen allgegenwärtig. Ein Rezept für französische Zwiebelsuppe ist beispielsweie ein Algorithmus. Kombinieren Sie diese Eingaben, um Ergebnisse zu generieren. Bei Computern funktionieren Algorithmen im Grunde genauso. Egal, ob sie binäre Zahlen in Buchstaben umwandeln, um lesen zu können, was auf dem Bildschirm Ihres Tablets steht, oder ob sie auf der Grundlage Ihrer Risikobereitschaft Aktien empfehlen – Algorithmen sind ein wesentlicher Bestandteil der modernen Computertechnik. Diese Seite konzentriert sich auf Computeralgorithmen.
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