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。

Ensemble-based unsupervised learning models offer promising alternatives to help carriers better manage anomaly detection in insurance data.

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。

As fraudsters submit AI-manipulated images of car crashes, Milliman’s research is helping global motor insurers separate the real claims from the scams.