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07 January 2026 - by Leonid Zeldin, Bartosz Gaweda, Dmitrii Ivanitckii
アンサンブル型教師なし学習モデルは、保険会社が保険データの異常検知をより効果的に管理するための有望な代替手法を提供します。
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07 January 2026 - by Leonid Zeldin, Bartosz Gaweda, Dmitrii Ivanitckii
Ensemble-based unsupervised learning models offer promising alternatives to help carriers better manage anomaly detection in insurance data.
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03 December 2025 - by Bartosz Gaweda, Raymond van Es, Leonid Zeldin, Jan Thiemen Postema, Tristan Stoevelaar
詐欺師たちがAIで加工した画像を保険金請求の証拠画像として提出する中、ミリマンの調査は、世界中の自動車保険会社が保険金詐欺を見分ける手助けをしています。
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03 December 2025 - by Bartosz Gaweda, Raymond van Es, Leonid Zeldin, Jan Thiemen Postema, Tristan Stoevelaar
As fraudsters submit AI-manipulated images of car crashes, Milliman’s research is helping global motor insurers separate the real claims from the scams.
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22 April 2022 - by Bartosz Gaweda, Christoph Krischanitz, Rémi Bellina, Jeff Anderson, Joe Long, Noriyuki Kogo, Saiki Justin Makino, Scott Chow
伝統的生命保険会社は、スタートアップ企業からの競争に直面しています。このような時だからこそ、数理部門の助けを受けて、膨大な新しいデータを活用する格好の状況です。
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22 April 2022 - by Bartosz Gaweda, Christoph Krischanitz, Rémi Bellina, Jeff Anderson, Joe Long, Noriyuki Kogo, Saiki Justin Makino, Scott Chow
As traditional insurers face competition from startups, they are well positioned to harness vast amounts of new data with the help of their actuarial teams.
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29 November 2021 - by Fanny Pouget, Rémi Bellina, Mehdi Echchelh, Karol Maciejewski, Christoph Krischanitz, Bartosz Gaweda, Dominik Sznajder, Raymond van Es, Talex Diede, Kshitij Srivastava, Nathan Wilbanks, Mike Hoyer, Clement Bonnet
データ分析および機械学習の出現は、保険会社および再保険会社に対し、自社のビジネスを解析・モニターする方法に新たなインサイトを提供しています。
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29 November 2021 - by Fanny Pouget, Rémi Bellina, Mehdi Echchelh, Karol Maciejewski, Christoph Krischanitz, Bartosz Gaweda, Dominik Sznajder, Raymond van Es, Talex Diede, Kshitij Srivastava, Nathan Wilbanks, Mike Hoyer, Clement Bonnet
The emergence of data analytics and machine learning is providing insurers and reinsurers with new insights into how they drive and monitor their business.
