Atidot 开辟了一个应用机械进修技巧评估和治理风险的平台。为此，它集合了很多信息源，而非纯真的一小我口统计数据。这些数据来自于可穿戴产品、社交媒体、甚至还有气象以及消息。这些身分都邑作为变量，纳入到一个动态的风险评估模型傍边。
FitSense 供给了一个数据分析平台，用来大年夜多个设备收集用户的健康数据。这些数据再进一步的被分析，建立起用户的健康档案。同时，它今朝还在开辟某些可供花费者直接购买的保险产品。
Dreamquark 应用了一些高等的机械进修模型，比瘸李度神经收集来分析医疗档案，构造化或非构造化的数据，大年夜而实现对风险的┞菲握、疾病的预防。Big Cloud Analtics 也是供给了一个医疗分析平台，可以或许大年夜可穿戴设备中收集数据。
营销及客户体验
营销工作中很重要的一个构成部分就是有效的┞菲握客户流掉率，晋升客户的体验。Adtelligence 分析了多个平台的用户数据，可以或许生成高度自定制化的内容，将用户引导向最有可能引起他们兴趣的产品膳绫擎。这大年夜大年夜地晋升了客户的知足度，降低了客户的流掉率。
Brolly 是一款私家保险助手，负责供给被保险人及保险公司之间的互动，档案的治理。它供给与被保险人有关的一切有价值的信息，并将今朝市情上的保险政策全部汇总到一路。这些保险政策将被分析，比较，大年夜中选择出最合实用户的那款保险产品。
聊天机械人
如今人们应用最频繁的应用就是通信应用了，智能助手介入这个范畴，最为直接，也是最为天然的了。天然说话处理以及情感分析技巧，这些都可以或许主动处理客户的一些关怀的问题，知足他们必定的诉求，并且是以高度私家订制的方法。
Cognicor供给一款智能化客服帮助办事，它跟人沟通的时刻高度拟人化。并且它所应对的问题并不仅限于答复花费者提问，解决投诉，处理索赔，它还可以或许经由过程分析客户的意图，供给某些定制化的产品和办事。
同样，还有一些医疗范畴的聊天机械人。MedWhat 就是别的一款应用深度进修技巧打造的虚拟医疗助手，它想要成为你“口袋里的大夫”。它可以或许应用花费者的“Electronic Medical Records(电子化医疗档案)”来答复某些医疗保健范畴的问题，并且谜底是根据你本人的身材状况而来的噢。
Babylon供给在线咨询办事，致力于让世界上的每小我都能找到一款属于本身的，在本身花费才能遭受范围之内的医疗保健筹划，尤其是某些本来没有机会享受到这一切的贫苦人群。
如不雅要问在哪个行业里，这些数据最为丰富充裕，那应当算是保险业了。它汇集了几乎所稀有据处理的方法办法，比如数据收集、数据清洗、数据整合、数据存储、分析等等各个细化后的常识学科。
一般性的机械进修平台，框架，常识库
微软公司经由过程将机械进修办事加载在 Azure 云计算和存储平台上，使其变得更强大年夜。Azure ML Studio，它供给多种现成的算法，你可以开辟，练习，以及宣布各类模型，对接到你其他的一些办事上去。
微软还将它的“分布式机械进修对象套装”(Distributed Machine Learning Toolkit)公开宣布，法度榜样员可以或许借助更多台分布式机械的力量，使得机械进修的才能指数化扩大。微软的“枷⒚鹪收集对象套装”(Microsoft Computational Network Toolkit)经由过程并行应用多个 CPU 和 GPU，大年夜而可以或许创建和练习神经收集。
Amazon Machine Learning 是一款搭建在 Amazon Web Services(AWS)平滔喔赡办事，它固然不如其他的机械进修办事那样广泛的应用出去，然则对于 AWS 本身的存储及办事来说，已经异常轻易被整合进去。
Google TensorFlow 是一个机械进修框架，可以或许横跨多个机械，同时应用数个 CUP 和 GPU。它的深度进修框架是被一个名为“数据流图谱(dataflow graph)”的器械所表现。
上述都是有着明白贸易企划的科技保险公司，而还有一些公司将机械进修技巧派发出去，让更多的人都能介入到个中。比如：
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本文标题：人工智能将如何改写保险业？
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