Questions Fréquemment Posées

Nous proposons une Analyse Exploratoire des Données (EDA). Cette EDA implique la collecte de données anonymisées, leur traitement et nettoyage, une analyse descriptive du portefeuille, l'ingénierie des fonctionnalités, la construction de modèles et l'évaluation des modèles. Cela nous aide à identifier les meilleures solutions d'IA pour votre entreprise.

• Oui, nous veillons à ce que toutes les données soient hébergées de manière sécurisée dans des conteneurs isolés sur Azure Cloud et seules les données anonymisées sont utilisées pendant le processus d'EDA.

Nous avons besoin d'un ensemble limité de données anonymisées, qui peuvent être fournies par un dump de données ou collectées via nos partenaires.

Le processus d'EDA prend généralement une semaine, en fonction de la complexité et du volume des données fournies.

L'EDA est disponible pour un tarif fixe allant de 3 000 € à 8 000 €, selon la portée et les exigences de votre analyse.

Nous utilisons une sélection de fonctionnalités automatique, entraînons plus de 10 modèles de ML, et effectuons des validations croisées automatiques pour garantir l'exactitude et la fiabilité de nos prédictions.

Les avantages incluent la réduction de l'attrition, l'augmentation de la densité des polices, l'amélioration de l'efficacité des conseillers, l'amélioration des taux de traitement direct, l'optimisation de l'efficacité opérationnelle et la conformité avec les normes réglementaires.

Nous utilisons des API pour nous connecter de manière transparente à vos sources de données back-end et intégrons les prédictions dans vos applications front-end via des tableaux de bord interactifs.

"L'humain dans la boucle" fait référence à notre approche de soutien de vos employés avec l'IA, sans les remplacer. Cela garantit que l'automatisation est équilibrée avec la supervision et l'interaction humaines lorsque cela est nécessaire.

Oui, notre moteur d'IA est conçu pour aider à maintenir des normes élevées de soin client et de conformité réglementaire en fournissant des interactions client évolutives et informées.

Nous offrons un support complet pendant le processus d'intégration et un support continu pour assurer l'efficacité continue de nos solutions d'IA.

Absolument, notre moteur d'IA est modulaire et peut être adapté pour répondre aux exigences uniques de votre entreprise.

Nous adhérons strictement aux réglementations sur la confidentialité des données, garantissant que toutes les données sont anonymisées et traitées de manière sécurisée tout au long du processus.

Notre focus exclusif sur le secteur de l'assurance, combiné à notre connaissance approfondie de l'industrie et à nos partenariats stratégiques, garantit que nos solutions d'IA sont spécialement conçues pour répondre aux défis et aux opportunités uniques de l'industrie de l'assurance.

Oui, nous nous conformons au RGPD et à d'autres réglementations internationales sur la protection des données, en veillant à ce que toutes les pratiques de gestion des données respectent les normes les plus élevées de confidentialité et de sécurité.

Nous avons des contrôles d'accès stricts et des pistes de vérification en place pour surveiller l'utilisation des données. Seul le personnel autorisé a accès à vos données, et toutes les activités sont consignées et examinées pour prévenir les abus.

Après le processus d'EDA, nous nous assurons que toutes les données anonymisées sont soit archivées de manière sécurisée, soit supprimées conformément à vos préférences et aux exigences réglementaires.

Sur la base des insights de l'EDA, nous travaillons avec vous pour sélectionner les modules spécifiques qui répondent le mieux aux besoins de votre entreprise. Ces modules sont ensuite utilisés pour fournir des prédictions en tant que service (PraaS), garantissant des prédictions continues et précises.

Les Prédictions en tant que Service (PraaS) est une solution où Onesurance fournit continuellement des prédictions exploitables basées sur vos données, sans que vous ayez à gérer l'infrastructure ou les modèles sous-jacents. Ce service entièrement géré vous permet de vous concentrer sur l'utilisation des prédictions pour prendre des décisions commerciales.

• Les avantages du PraaS incluent :
  • Pas besoin d'expertise interne : Profitez des capacités avancées de l'IA sans besoin d'une équipe spécialisée en interne.
  • Efficacité des coûts : Évitez les coûts associés à la construction et à la maintenance de l'infrastructure IA.
  • Scalabilité : Évoluez facilement les prédictions à mesure que votre entreprise croît.
  • Amélioration continue : Notre équipe surveille et met à jour continuellement les modèles pour garantir des performances optimales.
  • Concentration sur l'activité principale : Libérez votre équipe pour se concentrer sur les initiatives stratégiques plutôt que sur la gestion des modèles d'IA.

Les prédictions sont livrées via des API directement dans vos applications front-end existantes, permettant une intégration transparente et une utilisation immédiate.

Oui, dans le cadre de notre service, nous proposons une démo ou une phase pilote où vous pouvez voir des exemples concrets de la façon dont nos prédictions peuvent bénéficier à votre entreprise. Cela vous aide à prendre une décision éclairée concernant la mise en œuvre complète de notre solution PraaS.

• Notre stratégie consiste à établir des partenariats avec les clients et les principales compagnies d'assurance pour fournir des solutions d'IA à grande échelle. Pour ce faire, nous avons conçu et développé un modèle de données standardisé, appelé le "modèle de données Onesurance", qui constitue la base de l'entraînement de nos modules d'IA à grande échelle.
• Les exigences minimales en matière de données du modèle de données Onesurance sont conçues pour n'utiliser que les données de base des polices, car ces données sont généralement de haute qualité et toujours disponibles de manière cohérente dans une compagnie d'assurance mature. Si ces données de base des polices étaient inexactes, il serait presque impossible pour une compagnie d'assurance de fonctionner opérationnellement. Cela entraînerait des erreurs dans les polices pour les clients ou des erreurs de facturation, ce qui est la base d'une compagnie d'assurance bien fonctionnelle. Les modules d'IA sont conçus pour n'exiger que ces données de base, ce qui nous permet d'ajouter immédiatement de la valeur avec l'IA, sans nécessiter de projet de nettoyage de données chronophage au préalable.
• En plus des exigences minimales en matière de données, le modèle de données Onesurance peut gérer de nombreuses sources de données supplémentaires, telles que : les données clients, les données de gestion des sinistres, les données de produit détaillées, les données de contact client, les données des employés et les sources de données externes. En général, nous préférons ingérer autant de données que possible, sous la contrainte importante que ces données soient de qualité suffisante.
• De plus, nous avons automatisé les processus de nettoyage des données, de vérification des données et de transformation des données, en tirant parti de notre compréhension approfondie des ensembles de données d'assurance pour garantir précision et efficacité.
• Lors de la connexion d'un nouveau client ou partenaire, notre « contrôle automatisé de la qualité des données » identifie quelles sources de données et quelles colonnes correspondantes sont de qualité suffisante (c'est-à-dire drapeau vert) pour l'ingestion des modules d'IA, et lesquelles ne le sont pas (c'est-à-dire drapeau jaune/rouge). Ensuite, nous appliquons nos « outils de nettoyage de données standardisés » pour étendre l'ensemble de données éligibles avec les données nécessitant un nettoyage. Facultativement, nous pouvons donner une conclusion globale sur la qualité des données et des conseils pour les futures améliorations de la qualité des données.
• Aux Pays-Bas, nous avons réalisé un partenariat réussi avec InsuranceData, une entreprise fondée par la société de comptabilité et d'audit SVC Groep (membre du groupe international PIA). SVC/InsuranceData sert 70% à 80% des principaux courtiers aux Pays-Bas, ce qui en fait un acteur important de l'industrie. Voir également Onesurance et InsuranceData Partnership.
• InsuranceData intègre et standardise les données des systèmes de back-office les plus utilisés dans leur plateforme de Business Intelligence (BI). Cette capacité d'intégration en fait un partenaire logique et privilégié pour l'intégration des données. Basés sur notre expérience et notre vision, nous croyons que les courtiers en forte croissance dans le domaine des fusions et acquisitions ont toujours besoin d'une plateforme BI pour disposer de données en temps réel. Comme InsuranceData se concentre sur l'analyse descriptive et diagnostique, nous pouvons réaliser un partenariat synergique avec de telles plateformes BI où nous ajoutons l'analyse prédictive et prescriptive.
• Bien que nous préférions ingérer des données en utilisant le modèle de données Onesurance, nous reconnaissons que cela n'est pas toujours possible. À ce jour, nous avons réussi à intégrer plusieurs ensembles de données différents grâce à des transformations de données effectuées par l'équipe Onesurance, en collaboration avec le fournisseur de données du client. Bien que transformer les données nous-mêmes puisse augmenter le temps de traitement, nous sommes bien sûr tout à fait capables d'utiliser divers ensembles de données pour alimenter nos modèles.

• Comme le démontre notre travail avec InsuranceData, nous sommes bien équipés pour gérer et superviser les intégrations. En fait, l'intégration d'algorithmes est l'une de nos compétences principales, en plus de les concevoir, les construire et les exploiter.
• La faisabilité de toute intégration dépend de la taille du marché et des avantages et inconvénients associés. Les intégrations avec les plateformes de gestion d'agences peuvent offrir des avantages substantiels pour le client et la plateforme, offrant un avantage concurrentiel sans que la plateforme ait besoin de constituer sa propre équipe de science des données. De plus, de telles intégrations peuvent améliorer l'efficacité des données de la plateforme, augmentant ainsi sa valeur globale.

• Notre préférence est de recevoir des données au format de données Onesurance, qui est un modèle relativement simple comprenant des données de base des polices.
• Cependant, nous comprenons que cela peut ne pas toujours être faisable pour tous les clients. Pour les formats de données courants, nous avons développé des connecteurs de données standard qui nous permettent de nettoyer et de convertir automatiquement les données pour nos clients. Cette capacité s'étend aux formats de données courants en Europe ou en Amérique, garantissant que les clients n'ont pas à effectuer le travail eux-mêmes.
• De plus, notez que notre équipe d'experts en données a en moyenne plus de 10 ans d'expérience dans le domaine de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'IA. Ils sont donc remarquablement familiers et à l'aise avec le processus de collecte de jeux de données « exotiques » et leur transformation en un ensemble de données utile pour l'entraînement, si nécessaire.

• Fournir des solutions sûres et éthiques est l'une de nos valeurs fondamentales, et cet engagement se reflète dans nos politiques complètes de sécurité de l'information. Ces politiques garantissent la conformité à toutes les réglementations actuelles de l'UE, auxquelles nous sommes légalement tenus de nous conformer.
• Nous faisons partie du groupe Cronos, la plus grande entreprise TIC en Belgique, employant plus de 11 000 personnes. À ce titre, nous adhérons à leurs normes de sécurité strictes.
• La conformité n'est pas optionnelle pour nous, et pour garantir la sécurité des données de nos clients, Onesurance emploie actuellement un Délégué à la Protection des Données (DPD). Nous prévoyons de certifier cette personne en tant que Chief Information Security Officer (CISO) dans un avenir proche.
• En ce qui concerne les considérations éthiques, nous avons collaboré avec Brush-AI lors du développement de nos modèles prédictifs. Brush-AI, également sous l'égide de Cronos, se concentre sur la mise en œuvre éthique des modèles d'IA. Ils nous ont aidés à construire un cadre pour garantir une approche éthique. Ce Cadre Éthique comprend une analyse des risques éthiques que l'utilisation d'un modèle d'IA pourrait poser, intégrée dans la phase de conception.
• Le fondateur de Brush-AI a récemment été élu Responsable de l'IA Éthique de l'année, et les Pays-Bas ont récemment été sélectionnés comme le pays le plus performant au monde en matière d'IA Responsable.
• Nos clients se sentent cependant plus à l'aise que nous ne récupérions que les données anonymisées nécessaires et évitions d'accéder aux informations personnellement identifiables (PII) ou à d'autres données sensibles, sauf si absolument nécessaire.

• Actuellement, nous n'utilisons pas l'IA générative car cette branche spécifique de l'IA a une faible utilité pour nos cas d'utilisation actuels. La combinaison d'autres branches de l'IA est mieux adaptée à nos applications actuelles.

• Nos solutions d'IA sont hautement innovantes car elles sont conçues pour relever les défis et saisir les opportunités uniques de l'industrie de l'assurance. Ce n'est pas un projet unique, mais un produit évolutif et abordable avec un délai de rentabilité sans précédent. Nos solutions tirent parti de la disponibilité des données de base pour les courtiers de taille moyenne, et pas seulement les grands transporteurs, tout en restant entièrement conformes aux réglementations actuelles et à venir en matière d'IA.

• Notre équipe continue d'explorer les applications de l'IA générative et l'introduira lorsqu'elle pourra apporter une valeur ajoutée à nos clients.

• Cette perspective est soutenue par des sociétés de conseil en TIC bien connues comme Gartner. Nous croyons que l'IA spécifique a une plus grande valeur dans l'industrie de l'assurance car elle offre précision, fiabilité et transparence, des qualités que l'IA générative ne fournit pas actuellement.

   

  Que dit Gartner :

  • Le battage médiatique autour de l'IA générative peut conduire à une utilisation de la technologie là où elle n'est pas bien adaptée, augmentant le risque de complexité accrue et d'échec des projets.
  • Se concentrer excessivement sur l'IA générative peut conduire à ignorer l'ensemble plus large de techniques alternatives et plus établies d'IA, qui sont mieux adaptées à la majorité des cas d'utilisation potentiels de l'IA.
  • Mappez votre cas d'utilisation sur la famille de cas d'utilisation pertinente. L'IA générative est :
    • Très utile : génération de contenu, interfaces utilisateur conversationnelles, découverte de connaissances
    • Assez utile : segmentation/classification, systèmes de recommandation, perception, automatisation intelligente, détection/surveillance des anomalies
    • Peu utile : prédiction/prévision, planification, intelligence décisionnelle, systèmes autonomes
  • L'IA générative peut également ne pas convenir à votre cas d'utilisation si les risques associés sont inacceptables et ne peuvent pas être efficacement atténués. Ceux-ci incluent des sorties peu fiables, la confidentialité des données, la propriété intellectuelle, la responsabilité, la cybersécurité et la conformité réglementaire, seuls ou en combinaison.

• Vous pouvez en lire plus sur notre vision de l'IA sur notre site web : Dans le contexte de l'industrie de l'assurance, où la précision, la fiabilité et la transparence sont primordiales, l'IA spécifique émerge comme le choix supérieur.

• Voici pourquoi :

  • Expertise sur mesure : L'IA spécifique excelle dans des tâches spécifiques avec un haut degré de précision et d'expertise. Dans le secteur de l'assurance, où les tâches vont de la prédiction du churn à la segmentation des clients, avoir une expertise sur mesure garantit des performances optimales.
  • Transparence : La transparence est cruciale dans l'industrie de l'assurance, où les décisions ont un impact direct sur la vie et le bien-être financier des individus. L'IA spécifique offre de la transparence, permettant aux utilisateurs de comprendre comment les décisions sont prises et fournissant des insights sur les algorithmes sous-jacents, renforçant ainsi la confiance des parties prenantes.
  • Personnalisation : Contrairement aux approches larges de l'IA, l'IA spécifique peut être formée sur des données spécifiques au domaine, la rendant hautement personnalisable aux besoins et défis uniques de l'entreprise d'assurance. En tirant parti des ensembles de données spécifiques à l'industrie, les modèles peuvent être affinés pour offrir des résultats précis, améliorant ainsi la prise de décision et les résultats.
  • Fiabilité et précision : Les modèles d'IA spécifiques sont développés et formés avec un focus étroit, ce qui se traduit par une plus grande fiabilité et précision par rapport aux approches généralisées de l'IA. Dans l'assurance, où les décisions ont des implications financières significatives, la capacité de se fier à des prédictions précises est cruciale pour le succès commercial et la satisfaction des clients.
  • Scalabilité et efficacité : Les solutions d'IA spécifiques sont optimisées pour l'efficacité, permettant aux assureurs de rationaliser leurs opérations et d'évoluer efficacement leurs processus. En automatisant les tâches répétitives et en optimisant les flux de travail, les assureurs peuvent améliorer la productivité, réduire les coûts et améliorer la performance globale de l'entreprise.

• Pour prouver l'exactitude de nos prédictions, nous employons plusieurs méthodologies rigoureuses. La validation croisée est une méthode statistique que nous utilisons pour évaluer la performance des modèles d'apprentissage automatique. Cela implique de diviser les données en sous-ensembles, de former le modèle sur certains sous-ensembles et de le valider sur les sous-ensembles restants. Par exemple, nous utilisons un ensemble de données historiques de 5 ans de données de police. Cela implique de diviser les données en deux sous-ensembles : former le modèle sur le sous-ensemble des 4 premières années et le valider sur le sous-ensemble de la dernière année.
• Cette approche nous permet de démontrer que si nous pouvons prédire avec précision le churn a posteriori sur un ensemble de données que le modèle n'a pas vu auparavant, nous pouvons également faire des prédictions futures précises. Nous fournissons aux clients les prédictions comme preuve de l'exactitude de chaque modèle.
• Nous employons des mesures d'exactitude couramment utilisées pour évaluer la performance de nos modèles d'apprentissage automatique. Nous utilisons des mesures telles que la précision et le rappel pour quantifier l'exactitude des prédictions générées par nos modèles d'apprentissage automatique.
• Nous complétons ces mesures avec des métriques supplémentaires pour mesurer la valeur commerciale. Par exemple, nous simulons combien de churn nous aurions pu prévenir si nous avions approché les clients à risque le plus élevé en vérifiant si les clients que nous avions prédit de churn ont effectivement churné.
• Pendant les opérations, nous réalisons des tests A/B, également connus sous le nom de tests fractionnés ou de tests de compartimentage. Nous évaluons la performance pour les deux types de métriques en simulant la méthode actuelle utilisée par nos clients et en observant comment cela fonctionne en termes des deux types de métriques. De cette façon, nous pouvons mesurer la valeur ajoutée fournie par nos modèles d'apprentissage automatique. Le test A/B est une méthode puissante pour prendre des décisions basées sur les données et optimiser les expériences utilisateur en comparant différentes versions et en choisissant celle qui donne de meilleurs résultats. Il est important de réaliser le test pendant une période suffisante pour tenir compte des variations du comportement des utilisateurs au fil du temps et pour recueillir suffisamment de données pour atteindre une signification statistique.

• Nous pouvons faire des prédictions précises pour les clients avec aussi peu que 50 000 observations. Parmi nos clients, nous voyons généralement en moyenne de 200 000 à 500 000 observations, et nous obtenons généralement une meilleure précision avec les clients qui ont plus de données. Cependant, même en commençant à partir de 50 000 observations, nous pouvons obtenir des résultats utiles.
• Nous ne combinons pas les données de tous nos clients à des fins de formation, car chaque portefeuille de clients a des dynamiques de marché et des types de clients différents. Nous constatons que la formation sur des données spécifiques à chaque portefeuille de clients, plutôt que sur des données agrégées de tous les clients, conduit à de meilleurs résultats.
• De plus, nos clients ne souhaitent généralement pas que leurs données soient utilisées au profit de leurs concurrents. Par conséquent, nous maintenons une séparation stricte des données entre les ensembles de données des clients dans le cloud Azure.
• Cependant, nous testons de nouvelles techniques telles que l'apprentissage fédéré et l'utilisation de données synthétiques pour bénéficier aux courtiers petits et moyens. Les données synthétiques sont des données générées artificiellement qui imitent les données du monde réel mais ne proviennent pas directement d'événements ou de transactions réels. Elles sont créées à l'aide d'algorithmes et de simulations et peuvent être utilisées à diverses fins dans l'apprentissage automatique, l'analyse des données et les tests logiciels. L'apprentissage fédéré est une technique qui se concentre sur l'apprentissage collaboratif à partir de multiples ensembles de données décentralisés pour créer un modèle mondial (pré-entraîné) d'IA. Nous pensons que cela pourrait être un sujet de focalisation intéressant pour l'innovation conjointe dans la collaboration entre MarshBerry et Onesurance.

• Nous avons des processus robustes après-vente en place, où nous recueillons continuellement des retours sur les problèmes techniques et d'expérience utilisateur. Nos solutions sont conçues pour minimiser le nombre de points d'interaction pouvant entraîner des problèmes. Lorsque des problèmes surviennent, nous avons toujours été en mesure de répondre dans un délai de 24 heures, et nous prévoyons de maintenir ce niveau de service à la clientèle dans un avenir prévisible.
• La plupart des prédictions que nous fournissons ne sont pas critiques pour les processus opérationnels de l'assurance, à l'exception de l'agent de souscription IA. Pour de telles prédictions critiques, nous avons des accords de niveau de service (SLA) plus stricts avec nos clients et des méthodes de secours instantanées pour assurer la continuité de ces processus critiques.
• S'il y a une augmentation significative du nombre d'utilisateurs finaux, nous avons plusieurs stratégies pour gérer la charge de travail supplémentaire. Cela inclut l'augmentation des niveaux de personnel et potentiellement l'externalisation d'une partie du service client à un partenaire de mise en œuvre fiable.
• De plus, nous sommes heureux d'annoncer que nous avons élargi notre équipe avec un leader expérimenté en gestion du succès client pour mieux dimensionner nos processus d'intégration et de succès des partenaires et des clients. Plus tôt cette année, elle a remporté un SaaS Award (saasawards.nl) pour ses réalisations à son poste actuel/précédent dans une grande scale-up fintech.

• Notre moteur d'IA a une assemblée modulaire, ce qui signifie que notre logiciel est conçu de manière à séparer les fonctionnalités de base des composants personnalisables. Cette architecture modulaire facilite les mises à jour et la maintenance sans affecter les fonctionnalités personnalisées.
  • Modules de base : Ils contiennent des fonctionnalités fondamentales communes à tous les utilisateurs, comme les prédictions de churn et la valeur à vie du client.
  • Modules d'extension : Ce sont des modules séparés pour les fonctionnalités personnalisées qui peuvent être ajoutés ou supprimés selon les besoins.
  • API et interfaces : Des API et interfaces bien définies permettent l'intégration et la personnalisation sans modifier le système de base.
• Actuellement, la personnalisation est principalement réalisée par le biais de la configuration, ce qui permet aux utilisateurs de modifier le comportement du logiciel via des paramètres et des options plutôt que de modifier la base de code. Nous pouvons utiliser des fichiers de configuration (par exemple, YAML) pour stocker les paramètres personnalisables, fournir des panneaux d'administration conviviaux où les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres et préférences, et mettre en œuvre des indicateurs de fonctionnalité pour activer ou désactiver les fonctionnalités en fonction des paramètres de configuration.
• Cette approche garantit que tous nos clients utilisent le même produit (le moteur d'IA) mais avec des paramètres différents adaptés à leurs besoins (par exemple, quels composants de coût sont inclus dans le calcul de la valeur à vie du client). En limitant la personnalisation à la configuration, nous pouvons facilement intégrer des dizaines de clients par mois.
• De plus, nous avons un plan d'évolution qui peut être mis en œuvre au besoin et des stratégies efficaces de contrôle des versions et de ramification dans des systèmes comme Git nous aident à gérer les personnalisations de manière efficace.

• Notre équipe est composée d'économétriciens et de scientifiques en informatique expérimentés et formés à l'université. En moyenne, ils ont plus de 10 ans d'expérience dans la conception, la construction et la mise en œuvre d'algorithmes statistiques et mathématiques pour les données économiques, et la transformation de ces algorithmes en logiciels évolutifs et configurables. Les membres clés de notre équipe actuelle ont démontré avec succès cela ces dernières années pour des entreprises comme Samsung (fabricant), Coca-Cola (partenaires européens), Basic-Fit (abonnement), Carrefour (commerce de détail FMCG), Sligro (commerce de gros/détail) ou Corendon (voyages).
• Nous entreprenons une validation et des tests approfondis, comme décrit dans la question 6 (Exactitude). Nous réalisons des tests rigoureux des sorties du logiciel par rapport à des points de référence connus et des données du monde réel pour vérifier leur exactitude. Chaque composant du logiciel est testé à la fois isolément (test unitaire) et ensemble (test d'intégration) pour garantir un bon fonctionnement.
• Nous surveillons en continu les performances du logiciel dans des scénarios réels pour détecter et corriger toute inexactitude. Des mécanismes de retour d'information robustes, tels que des évaluations de type pouce levé ou pouce baissé pour qualifier les prédictions, sont établis pour aider les utilisateurs à signaler les problèmes et à suggérer des améliorations.
• Nous maintenons le logiciel à jour avec les dernières données et algorithmes pour garantir son exactitude et sa pertinence. De plus, nous surveillons les dérives des données et des modèles pour garantir des résultats qualitatifs dans le temps. Cela implique de calibrer régulièrement les paramètres et les algorithmes du logiciel en fonction des nouvelles données et des tendances de l'industrie.
• À tout moment, nous pouvons partager et rendre disponibles les métriques d'exactitude actuelles pour instaurer la confiance et éliminer tout doute quant à la performance réelle des modèles.
• Nous fournissons une formation complète aux clients et aux consultants sur l'utilisation efficace du logiciel et pouvons développer une documentation détaillée pour MarshBerry afin d'aider les utilisateurs à comprendre les fonctionnalités et les sorties du logiciel.
• Bien sûr, nous devons prendre en compte qu'un outil est destiné à soutenir le consultant et le conseiller. Nous automatisons là où c'est possible mais maintenons la touche humaine là où c'est nécessaire, un concept que nous appelons "l'humain dans la boucle".

• Les Prédictions en tant que Service (PraaS) se réfèrent à un service basé sur le cloud qui offre des capacités d'analytique prédictive aux entreprises. En tirant parti des modèles et algorithmes avancés d'apprentissage automatique, PraaS permet aux entreprises de faire des prédictions basées sur les données sans avoir besoin d'une expertise interne étendue en science des données ou d'infrastructure. Les utilisateurs peuvent entrer leurs données dans le service, qui traite ensuite les données et génère des prédictions, des insights et des recommandations.
• Les avantages de PraaS pour le client sont :

Efficacité des coûts :

• Réduction des coûts d'infrastructure : Les clients n'ont pas besoin d'investir dans du matériel et des logiciels coûteux pour l'analytique prédictive.
• Pas besoin d'expertise interne : Élimine le besoin de recruter et de maintenir une équipe de scientifiques des données, ce qui peut être coûteux et nécessiter des ressources importantes.

Scalabilité :

• Ressources à la demande : PraaS peut évoluer en fonction des besoins du client, permettant une flexibilité dans la gestion des volumes de données variables et des besoins computationnels.
• Paiement à l'utilisation : Les clients ne paient que pour les ressources qu'ils utilisent, ce qui en fait une solution rentable pour les entreprises de toutes tailles.

Vitesse et efficacité :

• Déploiement rapide : Les solutions PraaS peuvent être rapidement mises en œuvre, permettant aux clients de commencer à générer des prédictions et des insights en peu de temps.
• Prédictions en temps réel : Nous offrons des prédictions en temps réel ou quasi temps réel, permettant aux clients de prendre des décisions opportunes et éclairées.

Analytique avancée :

• Accès à la technologie de pointe : Les clients bénéficient des derniers modèles et algorithmes d'apprentissage automatique, continuellement mis à jour et maintenus par Onesurance.
• Insights complets : PraaS peut fournir des insights approfondis et découvrir des schémas cachés dans les données qui pourraient être manqués avec des méthodes analytiques traditionnelles.

Concentration sur le cœur de métier :

• Opérations rationalisées : En externalisant l'analytique prédictive, les clients peuvent se concentrer sur leurs activités principales et leurs initiatives stratégiques.
• Prise de décision améliorée : Avec des prédictions précises et fiables, les clients peuvent prendre des décisions mieux informées qui stimulent la croissance et l'efficacité de l'entreprise.

Sécurité et conformité :

• Environnement sécurisé : Les fournisseurs de PraaS offrent généralement des mesures de sécurité robustes pour protéger les données sensibles.
• Conformité : Nous garantissons que les services sont conformes aux normes et réglementations de l'industrie, ce qui est particulièrement important pour des secteurs tels que la finance et l'assurance.