决策支持：在绑定和发行之前确定报价率是否需要

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调整可能需要大量时间和人力。准备和更新现有保单也是如此，这是承保人日常职责的另大部分。用人工智能的自动化承保工作流程被用来分析和分类风险，而手动工作量要少得多。这为承销节省了大量的时间和智力资本。查看我们的机器学习解决方案页面，了解有关自动化数字承保的更多信息。承销分析的大量数据保存在承销的桌面上，而不是管理的数据库中。提供了无与伦比的能力来存储来自大量来源和格式的数据，并提供快速应获取新数据的请求的能力。

随着数据和需求的变化，文档模型允许保险公司简单地添加更多数据和字段，而无需与依赖单固定结构的数据库相关的昂贵的变更周期。对于承保流程中发现的每个主要务实体（例如经纪人、保单、账户和索赔），都有大量非结构化数据源等待生成人工智能的用。为保险公司提供了个平台，可以整合遗留系统中的复杂数据、构建新应用程序，并将这些相同的数据资产扩展到人工智能增强的工作流程。通过消除这些 火鸡电报吗数据库 特定于的工作负载对基数据库的需求，减少了技术评估和入门时间、开发时间和开发人员摩擦。索赔处理高效的索赔处理对于保险公司来说至关重要。及时解决索赔以及整个过程中良好的沟通和信息透明度是维持积极关系和客户满意度的关键。




此外，保险公司有责任根据司法管辖区法规和要求支付和处理索赔，其中可能包括因不遵守具体时间表和规定而受到的处罚。为了准确处理索赔，需要大量信息。典型的汽车事故可能不仅包括索赔人和损坏评估师的口头和书面描述，还可能包括来自警方报告、交通和车辆仪表板摄像头、照片，甚至车辆遥测数据的非结构化内容。无论是在单个索赔人还是多个索赔人的情况下，调整正确的技术和适量的员工队伍对于满足索赔处理的高要求至关重要。