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约翰。史密斯
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数据科学家,美国
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加快复杂监管规则和标准的自动化,如偿付能力II、IFRS-17、GDPR等。根据监管机构的要求,制定严格的数据管理、治理、数据质量、数据沿袭和隐私准则。满足严格的要求,并为监管报告目的提供全面的审计跟踪。

启用可解释的AI并构建您可以信任的模型

利用完全受治理的数据大规模推动成功的人工智能计划。使数据科学家能够轻松地找到他们需要的数据集、人工智能模型技术、数据输入和数据特性。利用ml支持的数据质量和可观察性来帮助检测数据漂移、异常值和模式,以确保人工智能和分析模型随着时间的推移的准确性和性能。

改善财务报告和透明度

加快财务报告进程,遵守国际财务报告准则-17等会计准则。授权跨职能团队(财务、风险、合规和治理)轻松找到并理解他们所需的数据和报告。获取端到端数据沿袭并从源到目标跟踪数据集,以更好地了解财务披露、风险模型等。

推动保险流程的数据完整性

提高对数据的理解和健康状况。在索赔、承保、政策管理、年金、财务等方面利用完全受治理的高质量数据。降低整个保险价值链的风险。增加新业务和续订,优化代理商渠道。

面向未来的云数据迁移和现代化

了解迁移的影响,并查看数据在哪里被使用。可视化数据流并理解数据依赖关系。通过将干净的数据迁移到云端来降低成本和风险。通过从单一集中位置对数据湖和数据仓库中的数据进行编目和管理,简化数据入职并提高工作效率。

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