Cheetah
Risikobewertung und versicherungsmathematische Modellierung
Risikoberechnung
Cheetah entdeckt versteckte Muster und identifiziert neue Variablenkombinationen, um die Risikoerkennung für Versicherungsprodukte zu verbessern.
Umfassende Beratung
Cheetahs automatisierte und manuelle Variablengruppierung sowie Multi-Algorithmus-Analysen unterstützen präzise Modellierung und fundierte Entscheidungen.
Einfach zu modellieren
Cheetah verbindet Fachwissen mit kollektiver künstlicher Intelligenz, um Ergebnisse zu generieren, die über menschliche Berechnungen hinausgehen.
Wie funktioniert das?
Maschinelles Lernen
Cheetah ist ein Tool zur Risikomodellierung mit mehreren fortschrittlichen Algorithmen für maschinelles Lernen für die herausfordernde Welt von heute. Cheetah entdeckt versteckte Muster und verbessert die Risikoerkennung für die Modellierung von Versicherungsrisiken.
Beratungsmöglichkeiten
Durch ML-Verfahren bietet Cheetah automatische und manuelle Variablengruppierung, Faktor- und Interaktionsvorschläge, statistische Ergebnisse für alle Faktoren und Modelle, Modellvergleichsmodule und automatisierte Berichte, um die Benutzer bei der Erstellung komplexer Risikomodelle zu unterstützen.
Durchdachte versicherungsmathematische Modellierung
Unterstützt GLM, GAM, XGBoost und andere weit verbreitete maschinelle Lernalgorithmen für die Risikomodellierung.
Technologie
Die unverwechselbare KI-Technologie von Cheetah ermöglicwht es Aktuaren, ihre Fähigkeiten effektiv und mit maximaler Effizienz zu nutzen, indem sie automatisch (statt manuell) alle Tarifierungsoptionen ermittelt und testet.
Visualisieren
Mit seiner geografischen Visualisierungsfunktion ermöglicht Cheetah dem Benutzer, Entscheidungen zu treffen und Analysen Mit Hilfe der eingebetteten Karten durchzuführen.
Transparenz für alle ML-Algorithmen
Lumnion hat eine Methode entwickelt, die in Cheetah verfügbaren ML-Algorithmen transparent zu machen. Die Ergebnisse aller Algorithmen können in Grundpreise und Koeffizienten umgewandelt werden, was für Transparenz und Benutzerfreundlichkeit sorgt.
Wie unterscheiden wir uns?
Benutzerfreundliche Benutzeroberflächen
Transparenz für alle ML-Algorithmen (Umrechnung in Grundpreis und Koeffizienten)
Verfügbarkeit vergleichender Analysen mit mehreren Algorithmen (GLM, GBMS, Random Forest, Decision Trees)
Eingebautes Berichtsmodul
Einfach zu verwaltendes Lizenzsystem, das physische Dongles überflüssig macht
Erschwingliche Hi-Tech
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