La compagnie d'assurance dédiée au secteur de l'énergie a choisi la plateforme expert.ai pour augmenter ses capacités dans le domaine du risk engineering.

AEGIS a choisi la plateforme expert.ai de compréhension du langage naturel pour implémenter une solution de risk engineering, incluant l'extraction et l'analyse des informations critiques issues des rapports de risque pendant le processus de souscription d'un contrat d'assurance pour une propriété. En utilisant l'intelligence artificielle pour ce processus basé sur de grandes quantités d'informations, les équipes d'ingénieurs d'AEGIS collecterons les données de manière plus exhaustive et plus efficace, leur permettant de fournir des analyses plus approfondies aux assureurs et aux assurés sur les risques potentiels et leurs résolutions.

« L'intelligence artificielle va jouer un rôle clé dans le programme de transformation digitale d'AEGIS, dont l'objectif est de maximiser notre efficacité et d'améliorer nos capacités en analyse des données, » a déclaré Scott Schenker, SVP et Chief Information Officer chez AEGIS. « Nous avons choisi expert.ai pour leur capacité à lire, organiser et extraire les données pertinentes pour rendre notre équipe plus efficace, à la fois pour la gestion des tâches répétitives et pour la relation avec les assurés. »

Tim Heinze, SVP et Chief Loss Control Officer chez AEGIS ajoute : « notre objectif premier est de soutenir nos équipes en améliorant et en rationalisant le processus par lequel nous extrayons, analysons et assemblons les informations critiques au moment de la souscription. Pendant le processus d'évaluation et de sélection d'une plateforme d'IA, expert.ai a dépassé tous les critères d'évaluation, notamment en termes de vitesse et de performance sur la livraison des informations requises pour évaluer avec précision les risques de nos assurés et proposer une expertise basée sur données collectées. »

Grâce à la lecture et l'extraction automatisées des données pertinentes à partir de textes en langage naturel, expert.ai offre un large panel de services d'IA pour réduire les risques, améliorer la politique de prix et la sélection de risque, et augmenter les capacités des compagnies d'assurance et des courtiers.

« Nous aidons les assureurs à comprendre et extraire les données dont ils ont besoin à partir des rapports de risque et de contrôle des pertes, des polices, des contrats de renouvellement et de remise, à grande échelle et plus de quatre fois plus vite qu'avec les processus actuels, » explique Michael Watt, VP of insurance chez expert.ai.« Nous offrons un haut niveau de précision grâce à l'approche unique d'expert.ai qui combine compréhension du langage, graphe de connaissance et machine learning. Nous sommes ravis qu'AEGIS utilise notre plateforme pour soutenir ses assurés et honorés qu'ils aient choisi expert.ai comme partenaire IA de confiance pour leur transformation digitale. »

A propos d'AEGIS

Associated Electric & Gas Insurance Services Limited ('AEGIS') est une société d'assurance mutuelle de premier plan qui fournit une couverture de responsabilité et de biens, ainsi que des services de gestion des risques connexes, au secteur de l'énergie. Nos assurés représentent pratiquement toute l'infrastructure énergétique en Amérique du Nord, y compris les compagnies d'électricité et de gaz naturel, les compagnies d'énergie connexes, les compagnies d'exploration et de production de pétrole et de gaz, les compagnies d'eau et les compagnies de transport et de distribution. Notre expertise en matière d'énergie, combinée à une approche collaborative et équitable de la gestion des sinistres et des services spécialisés de contrôle des pertes, a permis à AEGIS de se distinguer des compagnies d'assurance commerciales depuis la fondation de la société par ses membres-assurés en 1975. Le chiffre d'affaires de la société s'élève à 1,8 milliard de dollars et son actif total à plus de 7,9 milliards de dollars.

Pour plus d'informations, visitez : https://www.aegislink.com/

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Expert System S.p.A. published this content on 16 December 2020 and is solely responsible for the information contained therein. Distributed by Public, unedited and unaltered, on 16 December 2020 13:48:08 UTC