Big Data та штучний інтелект 🤖 Майбутнє цифрової аналітики

Trustwell додає функцію ідентифікації алергенів на основі штучного інтелекту в програмне забезпечення Genesis Foods

Нещодавно Trustwell розширив свою платформу Genesis Foods для ідентифікації потенційних алергенів на базі регуляторного помічника Trustwell зі штучного інтелекту (ШІ) AskReg. Нова функція ідентифікації алергенів попереджає користувачів про потенційні алергени для поданих інгредієнтів, допомагаючи користувачам точно позначати алергени в усіх рецептах і етикетках продуктів у програмному забезпеченні Genesis Foods.

Нова функція аналізує введені спеціальні дані про інгредієнти та попереджає користувача про потенційні алергени, навіть якщо вони вказані під альтернативними назвами чи похідними. Проактивні сповіщення дозволяють швидко вживати коригувальних дій, таких як більш чітке маркування інгредієнтів, перегляд рецептів для уникнення потенційних алергенів і покращення зв’язку з постачальниками для підтвердження інформації про алергени та усунення будь-яких невідповідностей.

Функція ідентифікації алергенів є частиною нової версії Genesis Foods — сучасної хмарної еволюції програмного забезпечення Trustwell, яка пропонує покращене використання, оновлення в режимі реального часу та розширені можливості для аналізу поживних речовин і відповідності маркування.

Trustwell: www.trustwell.com

2025-01-16

Залишилося менше 4 тижнів!

ЛОНДОН, 13 січня 2025 р. – (ACN Newswire) – AI and Big Data Expo Globalголовна подія для ентузіастів штучного інтелекту та великих даних, інноваторів і лідерів галузі, відбудеться менше ніж через 4 тижні. Ця подія зі штучного інтелекту та великих даних, яка відбудеться 5-6 лютого 2025 року в приголомшливому лондонському районі Олімпія, призначена для професіоналів з усіх галузей, які хочуть дізнатися більше про новітні технології, які змінюють світ праці.

1737008805 619 Залишилося менше 4 тижнів Залишилося менше 4 тижнів!

Ключові моменти:

– Головні спікери: Подія може похвалитися зірковим складом із понад 150 спікерів із провідних світових організацій, зокрема:

NVIDIA, LinkedIn, Unilever, Sainsbury's, Co-op, Salesforce, BT Group, Meta, Lloyds Banking Group, Philips, The Economist, Jaguar Land Rover та багато інших.

Ці першопрохідці галузі поділяться своїм досвідом і баченням того, як штучний інтелект і великі дані формують майбутнє в різних секторах.

– Провідна програма в галузі – теми включають:

Стратегічне розуміння конвергенції машинного навчання, НЛП і нейронних архітектур, які формують майбутнє ШІ.
Дізнайтеся, як штучний інтелект змінює бізнес у всьому світі, не лише розширюючи інтелектуальні можливості.
Зрозумійте, як ШІ впливає на роботу, організаційну культуру, довіру та лідерство.
Дослідіть вплив штучного інтелекту на навички, співпрацю людини та штучного інтелекту та досвід роботи.
Допоможіть своїй організації пройти шлях трансформації ШІ.
Пориньте в розширену аналітику та штучний інтелект, щоб приймати розумніші бізнес-рішення на основі даних.

– Неперевершені мережеві можливості: Очікується понад 7000 відвідувачів. Виставка штучного інтелекту та великих даних пропонує неперевершені можливості для нетворкінгу, включно з мережевими напоями в день 1 заходу. Крім того, скористайтеся нашим інструментом пошуку партнерів на основі штучного інтелекту, щоб зв’язатися з потенційними співробітниками, клієнтами та лідерами думок з усього світу.

– Спільні шоу: Отримайте доступ до дев’яти спільних подій, які охоплюють широкий спектр технологічних інновацій і трендів. Цей формат кількох подій гарантує, що учасники зможуть досліджувати перетин штучного інтелекту, великих даних та інших нових технологій.

– Виставковий поверх: Відкрийте для себе останні інновації від понад 150 провідних постачальників рішень, зокрема Salesforce, Experian, Edge Impulse, Snowflake, Coursera тощо. Виставковий зал — це ваші ворота, щоб побачити передові продукти та послуги з перших рук, пропонуючи рішення, які можуть змінити ваш бізнес.

У сучасному ландшафті, що швидко розвивається, штучний інтелект – це не просто інструмент, це стратегічний імператив. Керівники та старші співробітники повинні випереджати нові тенденції, щоб сприяти інноваціям, ефективності та зростанню всієї організації.

Дізнайтеся, як AI може змінити ваш бізнес! Глибоко зануртеся в передові сесії, що охоплюють усе: від етики ШІ та інфраструктури до співпраці людини та ШІ та революційних випадків використання.

Зареєструйтеся сьогодні:

Не пропустіть свій шанс відвідати цю провідну світову подію та підвищити свій досвід штучного інтелекту. Забезпечте свій квиток сьогодні, відвідавши нашу сторінку реєстрації.

Про AI & Big Data Expo:

Виставка AI and Big Data Expo є частиною TechEx Events – провідної технологічної події: https://lnkd.in/erp6-F_M. Підготуйтеся до двох днів неперевершеного доступу до тенденцій та інновацій, які формують майбутнє штучного інтелекту, автоматизації та великих даних у галузях у всьому світі. Крім того, отримайте доступ до 9 спільних подій, усі в рамках серії подій TechEx. Не пропустіть!

Ми з нетерпінням чекаємо вітати вас на виставці AI & Big Data Expo Global у Лондоні!

Контакт для ЗМІ:
Чарлі Герн
charlie@techforge.pub

2025-01-16

Наступний рубіж продуктивності досліджень і розробок

15 січня 2025 рокуАлекс Девересон, Кріс Анагностопулос, Девід Шампань, Хьюг Лавандьє, Лівен ван дер Векен, Томас Девенінс та Ульріх Вейхе
з Алексом Пелуффо, Бенджі Ліном, Дженніфер Хоу та Марен Екхофф

Минуло два роки відтоді, як поява генеративного штучного інтелекту (generative AI) перевернула очікування щодо того, що можливо в бізнесі, і організації починають усвідомлювати його справжню цінність, використовуючи generative AI, наприклад, для підвищення продуктивності розробників програмного забезпечення або ефективність маркетингових кампаній і операцій з обслуговування клієнтів. Ці перші результати узгоджуються з дослідженнями McKinsey, які показали, що 75 відсотків вартості сценаріїв використання штучного інтелекту покоління буде надходити з чотирьох сфер: маркетинг і продажі, розробка програмного забезпечення, робота з клієнтами та дослідження та розробки.

З цих чотирьох науково-дослідні розробки залишаються найменш цінованими і, можливо, найбільш переконливими. Це тому, що окрім підвищення продуктивності та ефективності лабораторних дослідників, останні розробки в галузі штучного інтелекту мають потенціал трансформувати весь процес досліджень і розробок, істотно прискорюючи швидкість метаболізму, з якою досліджуються ідеї, і навіть створюючи абсолютно нові гіпотези для дослідження. GPT-4, який підтримує ChatGPT, та інші великі мовні моделі (LLM) уже використовують досягнення в обробці людської мови для досягнення прогресу в наукових дисциплінах. Наприклад, останній препринт Microsoft демонструє потужний потенціал GPT-4 для аналізу та синтезу складної наукової інформації в таких галузях, як біологія, відкриття ліків, обчислювальна хімія та дизайн матеріалів.¹ Оскільки так багато наукової інформації базується на тексті, LLM успішно використовуються в різних контекстах, наприклад, для виявлення закономірностей експресії ДНК у ракових клітинах і для вирішення інженерних проблем в аерокосмічному дизайні.²

Але для реалізації повного потенціалу ШІ для наукових відкриттів і розробок потрібен інший підхід до ШІ — підхід, який ми визначили як «науковий ШІ».

Що таке науковий ШІ?

Як випливає з назви, Scientific AI використовує AI для створення та перевірки наукових гіпотез. Він включає в себе інструменти та практики штучного інтелекту, розроблені спеціально для наукових застосувань, наприклад методи, які використовують великі обсяги наукових даних, особливо необроблені об’єктивні вимірювання, для забезпечення міждисциплінарних наукових висновків. На відміну від інструментів штучного інтелекту, які використовуються для підвищення ефективності та продуктивності операцій (інструментів, які, швидше за все, стануть товарними), науковий штучний інтелект використовує власні дані та досвід, маючи потенціал для підвищення інновацій і стати справжньою конкурентоспроможністю.

Ми віримо, що науковий штучний інтелект має потенціал для вирішення деяких найскладніших, давніх проблем, з якими стикаються дослідники в широких галузях науки, таких як хімія, біологія, матеріали та фізика, допомагаючи просувати інновації в усіх галузях, де наука має значення. Це можна зробити кількома важливими способами.

Робота через силоси

Наукові відкриття довгий час спиралися на окремі підходи з даними та методами, розробленими для вирішення дуже специфічних проблем. Вісім років тому в статті, яка закликала до прийняття більш міждисциплінарних підходів, Біотехнологія природи нарікав: «Дослідницькі силоси продовжують перешкоджати біологічним дослідженням».³ Зовсім недавно стаття 2023 року в Синтез природи стверджував, що «відокремлений характер звичайних дослідницьких зусиль щодо відкриття нових матеріалів і молекул» залишається проблемою у відкритті хімікатів і матеріалів.⁴

Такі наукові сфери, як аналіз генома та фізичне моделювання, так само досягли плато інновацій, частково через складність синтезу кількісної інформації, отриманої за допомогою методів моделювання, які чітко адаптовані до окремих типів даних. Науковий штучний інтелект відкриває вихід із глухого кута, створюючи підходи, які потенційно можуть розірвати розбіжності в наукових відкриттях і розробці продуктів. Науковий штучний інтелект може використовувати прогрес у базових моделях, які є мультимодальними за своєю природою та узагальнювати в різних областях даних або навіть галузях, наприклад, використовувати базові моделі хімії для покращення відкриття ліків і полімерів, а також використовувати досягнення в ширшій екосистемі штучного інтелекту, як-от генерація синтетичних даних і причинно-наслідкове машинне навчання.

Інтегруючи різноманітний масив даних, основні моделі можуть екстраполювати за межі своїх суворих периметрів навчання, щоб отримати чисту нову ідею. Наприклад, моделі, спочатку розроблені для відкриття ліків, які поєднують молекулярну інформацію та зображення, можна перепрофілювати для синтезу спеціальних хімікатів; моделі, розроблені для комп’ютерного зору в рослинах, можна пристосувати до виявлення раку в клітинах людини; або моделі, розроблені для прогнозування згортання білків антитіл, можуть бути використані для розробки ферментів харчових продуктів.

Вихід за межі тексту та мови

Багато з найпопулярніших і найпотужніших сучасних програм штучного інтелекту та штучного інтелекту покоління засновані на тексті, але ядро критичних даних у дослідженнях і розробках базується не на тексті, а натомість дуже різнорідне, охоплюючи зображення, молекулярні структури, динамічні системи, показники активності та статистичні дані. відповіді. Це ядро важливих даних отримано з різноманітних джерел, таких як чашки Петрі, препарати, клінічні випробування, мікроскопи, радари та інші наукові прилади. Оскільки більшість промислових досліджень і розробок покладаються на ці модальності даних для відкриття нових продуктів, потенціал впливу нових базових моделей на основі таких джерел даних дуже високий.

Наприклад, білкова інженерія є основною рушійною силою досліджень і розробок у кількох основних галузях, таких як фармацевтика (наприклад, терапевтичні антитіла), медична діагностика (такі як матриці афінності на основі антитіл), промислова хімія (такі як технічні ферменти для миючих засобів) і відновлювані джерела енергії (такі як ферменти, що перетравлюють пластик). Усі ці галузі починають отримувати вигоду від революційних основ білкових моделей, таких як RoseTTAFold і AlphaFold 3. (Провідні дослідники, що стоять за цими технологіями, отримали Нобелівську премію з хімії 2024 року та залучили понад 1 мільярд доларів у рамках фінансування серії A, щоб продовжити переклад ці технології для промисловості.⁵ ) Так само моделі фундаменту, такі як Uni-Mol, FM4M і SPMM⁶— які вивчають властивості хімічних структур — дозволяють дослідникам передбачати природу малих хімічних молекул і навіть генерувати раніше невідомі.

Робота в ітераційних циклах

Моделі штучного інтелекту пропонують проекти, лабораторні дослідники та інженери перевіряють ці пропозиції, а отримані дані включаються в штучний інтелект для отримання нових ідей. Цей процес створення, тестування та вдосконалення стимулює інновації через покращення даних і постійне навчання. У світі, де все більше моделей ШІ стають відкритими, а таланти можуть вільно переходити від одного гравця до іншого, шлях до диференціації залежить від даних і навчання цих моделей за допомогою циклів активного навчання. Доступ до даних є основною конкурентною перевагою, яка може перетворитися на цінність, лише якщо дані правильно інтегровані та можуть перетікати туди-сюди від ШІ до лабораторій. Ми вже бачимо, як інвестори в науковий штучний інтелект віддають перевагу компаніям із циклами активного навчання, які створюють власну ідею шляхом тонкого налаштування конкретних наборів даних.

І ці ітераційні цикли стануть ще міцнішими з появою агентного штучного інтелекту, який дозволить дослідникам спілкуватися та ділитися досвідом із керованими штучним інтелектом агентами знань, навченими на широкій базі наукових знань та історичних даних, що охоплюють різні галузі. Говорячи більш розмовною мовою, це світ, у якому супутник ШІ може сказати дослідникам: «Не запускайте цей експеримент; це було зроблено раніше і не вдалося» або «Остання особа, яка проводила цей аналіз, досягла найкращого прогресу на цьому наступному етапі».

Важливо розуміти, що велика кількість нових доказів, які, ймовірно, буде створено науковим штучним інтелектом, матиме різний рівень достовірності залежно від обсягу даних, кількості циклів навчання та ступеня зовнішньої перевірки. Іншими словами, не всі докази однакові. Щоб отримати максимальну віддачу від наукового штучного інтелекту, організаціям потрібно буде створити бізнес-процеси, здатні використовувати та, за потреби, додатково перевіряти ідеї різного ступеня достовірності.

Початок роботи з науковим ШІ

Багато галузей — від фармацевтики та сільського господарства до автомобілебудування, аеронавтики та енергетики — отримають значну користь від розгортання наукового ШІ. Наш аналіз показує, що ця цінність буде надходити з двох джерел: прискорення продуктивності завдяки швидкості та більша ймовірність успіху (швидше обертання колес), одночасно створюючи нові рішення та домени (створюючи абсолютно нові колеса). Тим не менш, оскільки науковий ШІ глибоко впливає на весь процес досліджень і розробок, для успішного впровадження в масштабах йому потрібен набір будівельних блоків трансформації. Структура McKinsey, яка може забезпечити успішну аналітичну трансформацію, включає шість ключових параметрів, які необхідно враховувати: план, пов’язаний з науковою та бізнес-цінністю, цифрові та аналітичні можливості, архітектура даних, технічна архітектура, талант і гнучка операційна модель, а також впровадження та масштабування план, який детально описує дорожню карту від перших суперкористувачів до широкого впровадження. Розглядаючи всі шість вимірів протягом процесу наукових відкриттів, організації можуть забезпечити масштабне розгортання наукового ШІ з прямим впливом на стратегічні пріоритети.

Навіть з урахуванням цих чинників організації повинні бути обережними, намагаючись робити занадто багато одночасно. Замість того, щоб запускати низку доказів концепції, компаніям краще розгортати меншу кількість ініціатив (навіть лише одну або дві), які можна пов’язати зі стратегічними та бізнес-цілями та служити основою для майбутніх ініціатив. Стратегія сприяння прийняттю в довгостроковій перспективі також є важливою. Науковий штучний інтелект може бути потужним, але це також нова здатність, для реалізації якої може знадобитися деякий час. Надмірні обіцянки на ранніх етапах можуть призвести до розчарування та скепсису серед користувачів, що підриває довгостроковий потенціал технології. Але завдяки належній структурі та надійній загальноорганізаційній стратегії Scientific AI віщує нову еру творчості, інновацій та трансформації.

Алекс Девересон є партнером лондонського офісу McKinsey, де Девід Шампань є старшим партнером і Марен Екхофф є видатним науковцем з даних; Кріс Анагностопулос є партнером офісу в Афінах; Юг Лавандьє є старшим партнером паризького офісу, де Алекс Пелуффо є консультантом; Лівен ван дер Векен є старшим партнером офісу в Ліоні; Томас Девенінс є партнером женевського офісу; Ульріх Вейхе є старшим партнером у Франкфуртському офісі; і Бенджі Лін є асоційованим партнером в бостонському офісі, де Дженніфер Хоу є старшим керівником активу.

¹ Microsoft Research AI4Science і Microsoft Azure Quantum, «Вплив великих мовних моделей на наукові відкриття: попереднє дослідження з використанням GPT-4», arXiv, листопад 2023 р.
² Wenpin Hou і Zhicheng Ji, «Оцінка GPT-4 для анотації типу клітини в одноклітинному аналізі RNA-seq», Природні методи25 березня 2024 р., том 21; Метью Дж. Ха та Крістофер С. Пірсон, Використання ChatGPT для розробки інструментів інженерного проектування та аналізудокумент зустрічі форуму AIAA SCITECH 2024, AIAA 2024-0914, січень 2024 р.
³ «Так довго до силосів», Біотехнологія природи2016, том 34.
⁴ Мілад Аболхасані та Євгенія Кумачева, «Розвиток автономних лабораторій у хімії та матеріалознавстві», Синтез природи2023, том 2.
⁵ «Девід Бейкер: факти», Nobel Prize Outreach, доступ 8 січня 2025 р.; Анналі Армстронг, «Нова потужна компанія Xaira, що займається відкриттям ліків зі штучним інтелектом, отримала 1 мільярд доларів США», Fierce Biotech, 24 квітня 2024 р.
⁶ Qiankun Ding та ін., «Uni-Mol: універсальна структура навчання 3D молекулярного представлення», ChemRxiv, 6 березня 2023 р.; «Вступ до базових моделей IBM для матеріалів (FM4M)», GitHub, доступ 8 січня 2025 р.; Jinho Chang і Jong Chul Ye, «Двонаправлена генерація структури та властивостей через єдину модель молекулярної основи», Комунікації природи2024, том 15.

2025-01-15

Трансформаційна сила великих даних в оцінці страхових ризиків

У сфері страхування, яка швидко розвивається, великі дані та розширена аналітика – це не просто модні слова; вони є рушійними силами трансформаційних змін у тому, як страховики оцінюють ризик, цінову політику та взаємодіють із клієнтами. З наближенням до 2025 року інтеграція спеціалізованих джерел даних, аналітики в режимі реального часу та розуміння, керованого штучним інтелектом, змінить підхід галузі до управління ризиками. Тут ми досліджуємо ключові інновації та тенденції, що формують майбутнє оцінки страхових ризиків, підкріплюючись цифрами та фактами з провідних галузевих джерел.

Інтеграція спеціалізованих джерел даних

Одним із найбільш значних досягнень в оцінці страхових ризиків є інтеграція спеціалізованих джерел даних. Страховики все більше використовують дані про клімат і здоров’я для покращення своїх процесів андеррайтингу. Наприклад, інформація про зміну клімату з локальних джерел використовується для розрахунку потенційних ризиків пошкодження майна та проблем зі здоров’ям, спричинених кліматом. Цей підхід дозволяє страховикам розрізняти страхувальників із різними профілями ризику, наприклад, активних триатлоністів і малорухливих осіб із прихованими ризиками для здоров’я (Gradient AI, 2025).

Використання даних про стан здоров’я з розумних годинників та інших пристроїв, які можна носити, ще одна зміна ситуації. Відстежуючи інформацію, пов’язану з фітнесом, страховики можуть пропонувати більш персоналізовані ціни полісів і оцінку вимог. Це не тільки підвищує точність оцінки ризиків, але й підвищує задоволеність клієнтів, надаючи індивідуальні страхові рішення (Gradient AI, 2025).

Аналітика даних у реальному часі

Перехід від використання історичних даних до розуміння в реальному часі революціонізує страхову галузь. Тепер страховики використовують дані в режимі реального часу з таких пристроїв, як дрони та датчики IoT, щоб краще розуміти ризики та покращувати взаємодію з клієнтами. Цей підхід у реальному часі допомагає виявляти нові тенденції, покращувати оцінку ризиків і адаптувати політику ціноутворення відповідно до поточних умов (EpayPolicy, 2025).

Наприклад, моніторинг поведінки водія в режимі реального часу за допомогою телематики може призвести до більш точного визначення ціни автострахування. Аналізуючи дані про швидкість, схеми гальмування та час водіння, страховики можуть запропонувати динамічні моделі ціноутворення, які винагороджують звички безпечного водіння. Це не тільки знижує ризик нещасних випадків, але й стимулює страхувальників застосовувати більш безпечні методи водіння (Plunkett Research, 2025).

Розширений ШІ та машинне навчання

Штучний інтелект і машинне навчання знаходяться в авангарді цифрової трансформації страхової галузі. Ці технології надають наступні найкращі рекомендації щодо андеррайтингу та управління претензіями, допомагаючи андеррайтерам регулювати ліміти покриття, а спеціалістам з регулювання претензій визначати оптимальні шляхи врегулювання. Статті, керовані штучним інтелектом, дозволяють страховикам приймати більш обґрунтовані рішення, зменшити ручний контроль і прискорити процес розгляду претензій (Gradient AI, 2025).

Про це свідчить статистика 76% страхових компаній США вже впровадили генеративні можливості штучного інтелекту принаймні в одній бізнес-функції, причому обробка претензій, обслуговування клієнтів і розповсюдження є провідним впровадженням (Insurance Thought Leadership, 2025). Крім того, 70% керівників страхових компаній планують запровадити ініціативи штучного інтелекту в індустрії позовів, підкреслюючи зростаючу залежність від штучного інтелекту для оптимізації операцій і підвищення ефективності (Wisedocs, 2025).

Прогностична аналітика на основі алгоритмів машинного навчання також відіграє вирішальну роль у виявленні аномалій у даних претензій. Позначаючи потенційно шахрайські дії, страховики можуть оптимізувати робочі процеси та зменшити збитки. Цей проактивний підхід до виявлення шахрайства не тільки захищає прибутки страховика, але й підвищує цілісність процесу страхування (SPD Tech, 2025).

Персоналізована ціна ризику

Інтеграція аналітики великих даних дозволяє страховикам створювати персоналізовані моделі ціноутворення на основі точної оцінки ризиків. Сегментуючи клієнтів на основі їх поведінки та демографічних показників, страховики можуть запропонувати індивідуальні страхові рішення, які відображають індивідуальні профілі ризику. Це включає динамічне коригування ціни на основі факторів ризику в реальному часі, таких як звички водіння та показники здоров’я (Binariks, 2025).

Аналіз геопросторових даних є ще одним інструментом, який страховики використовують для коригування моделей оцінки ризиків і адаптації політики до конкретних регіональних ризиків. Наприклад, нерухомість, розташовану в районах, схильних до повеней, можна оцінити точніше, що призведе до більш відповідного покриття та ціноутворення. Цей рівень персоналізації не тільки покращує задоволеність клієнтів, але й покращує здатність страховика ефективно управляти ризиками (SPD Tech, 2025).

Покращена відповідність і прозорість

У сфері страхування, що розвивається, відповідність і прозорість є не просто нормативними вимогами, а важливими компонентами побудови довіри споживачів. Оскільки страховики впроваджують більш складні моделі, керовані ШІ, забезпечення прозорості в процесах прийняття рішень стає першочерговим. Ці моделі все більше узгоджуються з нормативними вказівками, включаючи зрозумілі компоненти штучного інтелекту, які забезпечують чітке розуміння процесів прогнозування, яке можна перевірити. Ця прозорість має вирішальне значення для підвищення довіри споживачів і спрощення дотримання нормативних документів, дозволяючи страховикам з більшою легкістю керувати складними ландшафтами відповідності (Gradient AI, 2025).

Крім того, інтеграція технології блокчейн революціонізує прозорість у страховій галузі. Blockchain створює безпечний, незмінний запис транзакцій, гарантуючи, що всі сторони мають доступ до єдиного джерела правди. Ця технологія є особливо корисною для автоматизації виконання контрактів за допомогою смарт-контрактів, які зменшують ймовірність суперечок і забезпечують дотримання всіма сторонами погоджених умов. Усуваючи двозначності та розбіжності, блокчейн підвищує операційну ефективність і зміцнює довіру між страховиками та страхувальниками (ASNOA, 2025).

Прагнення до прозорості також спонукає страховиків застосовувати більш зручні для споживачів практики. Наприклад, страховики все частіше надають страхувальникам доступ до власних даних, що дозволяє їм зрозуміти, як їхня поведінка та дії впливають на профілі ризиків і премії. Це розширення прав і можливостей не тільки зміцнює довіру, але й заохочує страхувальників брати участь у поведінці, що зменшує ризик, що в кінцевому підсумку приносить користь як страховику, так і застрахованим.

Крім того, регуляторні органи визнають важливість прозорості та тісно співпрацюють зі страховиками, щоб розробити рамки, які підтримують етичне використання ШІ та великих даних. Ця співпраця спрямована на те, щоб технологічний прогрес не ставив під загрозу права споживачів або конфіденційність. Стимулюючи середовище співпраці та взаєморозуміння, регулятори та страхові компанії можуть працювати разом, щоб створити більш прозору та підзвітну страхову галузь.

Покращена відповідність і прозорість мають вирішальне значення для майбутнього страхування. Використовуючи такі технології, як штучний інтелект і блокчейн, страховики можуть надати чітку, піддатливу перевірці інформацію про свої процеси, зміцнити довіру споживачів і забезпечити дотримання нормативних стандартів. Оскільки галузь продовжує розвиватися, ці елементи відіграватимуть ключову роль у формуванні більш прозорого та надійного страхового середовища.

Автоматизація та ефективність

Поштовх до автоматизації продовжує залишатися рушійною силою страхової галузі. Використовуючи передові інструменти оцінки ризику та автоматизацію на основі даних, страховики можуть оптимізувати операції та зробити процеси швидшими та ефективнішими. Це включає в себе автоматизацію ручних, трудомістких завдань під час обробки претензій, скорочення часу обробки з тижнів до годин або навіть хвилин (EpayPolicy, 2025).

Андеррайтинг, керований штучним інтелектом, покращує прибутковість і задоволеність клієнтів, пропонуючи швидші та більш індивідуальні послуги. Автоматизуючи рутинні завдання, страховики можуть зосередитися на більш складних процесах прийняття рішень, що в кінцевому підсумку покращує загальний досвід клієнтів (Gradient AI, 2025).

Гібридна хмара та квантові обчислення

Запровадження гібридних хмарних рішень і квантових обчислень має революціонізувати масштабованість даних, довіру та безпеку в страховій галузі. Гібридні хмарні рішення пропонують страховикам гнучкість масштабувати свої ІТ-ресурси відповідно до попиту, ефективно керуючи піковими навантаженнями без надмірних інвестицій у локальну інфраструктуру. Поєднуючи приватні та публічні хмарні ресурси, страховики можуть оптимізувати витрати та сприяти бездоганній інтеграції даних із різних джерел, забезпечуючи обмін даними та їх аналіз у реальному часі (Insurtech Insights, 2025).

Квантові обчислення пропонують безпрецедентну обчислювальну потужність, дозволяючи страховикам обробляти складні обчислення та моделювання набагато швидше, ніж традиційні комп’ютери. Це особливо корисно для моделювання ризиків та актуарних розрахунків, дозволяючи страховикам розробляти більш точні моделі ціноутворення та краще розуміти нові ризики. Квантові обчислення також можуть оптимізувати різні операційні процеси, такі як управління портфелем, виявлення шахрайства та обробка позовів, підвищуючи ефективність і знижуючи витрати (Insurtech Insights, 2025).

Інтеграція великих даних, ШІ та розширеної аналітики змінює підхід страхової галузі до оцінки ризиків. Використовуючи ці технології, страховики можуть запропонувати точніші ціни на поліси, покращити взаємодію з клієнтами та підвищити операційну ефективність. Оскільки ми наближаємося до 2025 року, подальше впровадження цих інновацій матиме вирішальне значення для формування майбутнього управління страховими ризиками.

цитати:

Градієнт ШІ. (2025). Що чекає ШІ у страхуванні: 6 тенденцій, на які варто звернути увагу. Отримано з Gradient AI
EpayPolicy. (2025). Попереду: 6 прогнозів для страхового ландшафту. Отримано з EpayPolicy
Дослідження Планкетта. (2025). 10 основних тенденцій, що формують індустрію страхування. Отримано з Plunkett Research
SPD Tech. (2025). Аналітика даних у страхуванні: стратегічна перевага для трансформації управління ризиками. Отримано з SPD Tech
Бінарікс. (2025). Оцінка страхових ризиків за допомогою Big Data Analytics. Отримано з Бінарікс
ASNOA. (2025). Технології ШІ та страхова індустрія: тенденції, на які варто звернути увагу. Отримано з ASNOA
Insurtech Insights. (2025). Лідери розкривають, що чекає на страхування: 20 тенденцій, які трансформують галузь. Отримано з Insurtech Insights
Лідерство страхової думки. (2025). AI у страхуванні: прогнози на 2025 рік. Отримано з Insurance Thought Leadership
Wisedocs. (2025). Тенденції штучного інтелекту у 2025 році для сфери страхування, права та медицини. Отримано з Wisedocs

2025-01-15

Глобальний тренінг з інформаційної системи управління реабілітацією, Дакар, Сенегал, жовтень 2024 р

Фон

RMIS — це не лише інформаційні системи та показники охорони здоров’я, а й, перш за все, прийняття рішень у реабілітації на основі даних. Дивовижно (побачити), як можна зробити висновок про різні сфери реабілітації на основі кількох, здавалося б, простих числових даних і, таким чином, шукати найкращі шляхи зміцнення системи. Інструментарій RMIS є надійним інструментом, який, на мою думку, системи охорони здоров’я будуть використовувати з більшим бажанням.

Доктор Вероніка Кшепковська, ВООЗ/ЄВРО

Посилення реабілітації в системах охорони здоров’я вимагає значного планування та прийняття рішень у країнах, які мають підкріплюватися якісними даними та інформацією. Таким чином, ключовим заходом для посилення реабілітації є збір відповідної інформації, включно з даними про реабілітацію на рівні установ, даних про потужності та продуктивність сектору, а також інформацію про функціонування.

Набір інструментів ВООЗ «Інформаційна система управління реабілітацією» (RMIS), один із технічних продуктів, розроблених у рамках ініціативи «Реабілітація 2030», містить керівний документ із переліком стандартних показників для регулярного звітування медичних закладів. Цей ресурс слугує глобальним стандартом для керівництва державами-членами щодо збору інформації від закладів охорони здоров’я, яка відображає статус реабілітаційних послуг у країні.

Які ключові переваги використання набору інструментів RMIS?

Стандартизований збір даних: забезпечує послідовність у різних закладах охорони здоров’я та регіонах.
Покращене прийняття рішень: надає органам охорони здоров’я важливу інформацію для стратегічного планування.
Зміцнення систем охорони здоров’я: сприяє інтеграції реабілітаційних послуг у загальне надання послуг охорони здоров’я.
Глобальна порівняльність: дозволяє проводити порівняльний аналіз і обмінюватися кращими практиками між країнами.

Посилення регулярної звітності щодо реабілітаційних послуг

Для підтримки впровадження в країні інструментарій постачається з цифровим пакетом, розробленим у DHIS2 в Університеті Осло. Цей пакет полегшує звітування даних, аналіз і гарантію якості. DHIS2 — це платформа з відкритим кодом для збору, зберігання та аналізу даних. Країни з власною цифровою платформою можуть адаптувати цей пакет на основі запропонованих метаданих реабілітації.

Як правило, у реалізації беруть участь численні зацікавлені сторони, такі як відділ реабілітації та відділ моніторингу та оцінки Міністерства охорони здоров’я, команда інформаційних систем охорони здоров’я, постачальники реабілітаційних послуг і партнери в країні. За підтримки ВООЗ Міністерство охорони здоров’я зазвичай керує процесом, який включає оцінку готовності закладу для регулярного звітування про реабілітацію, розробку набору показників для країни, визначення стандартних операційних процедур, конфігурацію системи DHIS2 країни або іншої цифрової платформи. на основі стандартних вимог до звітності про реабілітацію та навчання фахівців з реабілітації для збору та введення даних про реабілітацію.

Група людей сидить за столом у спільній обстановці.
Учасники глобального тренінгу з інформаційної системи управління реабілітацією під час семінару в Дакарі.
Автор фото: Wouter de Groote

Учасники з дуже різних місць зіткнулися з однаковими проблемами, намагаючись інтегрувати дані про реабілітацію в звичайні інформаційні системи охорони здоров’я та використовувати ці дані для управління реабілітаційними послугами та програмами на рівні установ і регіонах. Я був дуже радий мати можливість глибоко зануритися в рекомендовані ВООЗ індикатори реабілітації, особливо ті, які стосуються звітності на основі випадків.

Доктор Вінісіус Рамос, директор Університету Сан-Паулу

Глобальне навчання в Дакарі (Сенегал)

Триденний глобальний навчальний семінар для 15 учасників з усіх регіонів ВООЗ відбувся з 29 по 31 жовтня 2024 року в Дакарі, Сенегал, за підтримки USAID, ВООЗ AFRO та Сенегальського офісу ВООЗ.

Семінар був спрямований на підвищення потенціалу персоналу ВООЗ з регіональних і національних офісів для підтримки країн у зміцненні їх регулярного збору даних і звітності про реабілітаційні послуги з використанням інструментарію ВООЗ RMIS. Крім того, він був розроблений для зовнішніх експертів, які, як очікується, будуть технічно підтримувати країни для конкретних кроків впровадження, таких як адаптація глобальних стандартів на основі потреб у даних країни та підтримка розробки інструментів звітності та навчання фахівців з реабілітації. Навчання проходило в очній формі та включало лекції, інтерактивні заходи, роботу в групах та тематичні дослідження. Засідання проводили д-р Воутер Де Грут (технічний радник Програми реабілітації ВООЗ), пан Юрій Рогачов (реалізатор DHIS2 Університету Осло), д-р Чу Ань (відділ ВООЗ з даних, аналітики та доставки для впливу) та пан Джеральд Окелло (ReLAB- HS Уганда).

Група людей сидить за столом у спільній обстановці.
Учасники глобального тренінгу з інформаційної системи управління реабілітацією під час семінару в Дакарі.
Автор фото: Wouter de Groote

Цей тренінг дасть нам можливість покращити інтеграцію даних реабілітації в нашу звичайну систему збору даних і в DHIS2. Доступність даних допоможе нам більш ефективно націлювати заходи, ефективно коригувати програми відповідно до мінливих потреб охорони здоров’я, оптимізувати використання ресурсів і підвищити якість і ефективність медичних послуг. Обмін провідними показниками, які відстежує ВООЗ у цій сфері, вимагає від нас перегляду або перегляду основних інструментів збору даних, щоб включити основні аспекти вимірювання показників. Це сприятиме гармонізації аналізу та порівнянності з іншими суб’єктами та країнами. Усе це потребує постійних зусиль, і ми розраховуємо на технічну та фінансову підтримку ВООЗ, щоб це зробити.

Доктор Мансур Фей, Міністерство охорони здоров'я Сенегалу

Наступні кроки

Учасники тренінгу, як-от персонал ВООЗ з усієї організації та зовнішні експерти, нададуть підтримку державам-членам у впровадженні набору інструментів ВООЗ RMIS для покращеного збору даних про реабілітацію та звітності, надаючи відповідну інформацію для прийняття рішень органами охорони здоров’я. Очікується, що протягом наступних кількох років багато країн з усіх регіонів ВООЗ матимуть доступні дані, що дозволить планувати кращу відповідь на потреби реабілітації населення.

Використовуючи набір інструментів RMIS, ми не просто збираємо дані – ми прокладаємо шлях до майбутнього, де кожна людина матиме доступ до необхідних послуг реабілітації.

Дізнайтеся більше про інструментарій RMIS тут.

2025-01-14

Що таке інженерія даних – типові проблеми та рішення

Підприємства та бізнес пов’язані величезною кількістю цифрових даних, і традиційні методи більше не мають на увазі. Саме тут послуги з розробки даних формують основу для управління підприємствами, що керуються даними, шляхом проектування, будівництва та обслуговування систем підтримки та інфраструктури. Інженери з даних мають досвід керування масовими наборами даних у режимі реального часу. Високоякісні дані витягуються з доступних ресурсів даних і надаються різним відділам підприємства як цінна інформація. Інвестуючи в комплексні послуги з розробки даних і вирішуючи виклики, організації можуть розкрити повний потенціал своїх даних, сприяючи кращим бізнес-результатам і здобуваючи перевагу у своїх галузях.

Надійні інженерні структури даних і сучасні технології, такі як хмарні платформи, можуть допомогти організаціям оптимізувати свої робочі процеси з даними та підвищити доступність даних і управління. Цей гнучкий підхід дозволяє компаніям отримати переваги аналітики великих даних, машинного навчання та штучного інтелекту, що зрештою вносить інновації та оптимізує операційну ефективність. З появою озер даних і озерних будинків рішення для розробки даних розвинулися, щоб охоплювати як структуровані, так і неструктуровані дані, дозволяючи компаніям отримати глибше розуміння та залишатися попереду в метушні. Ефективні рішення для обробки даних розширюють можливості компаній, перетворюючи невпорядковані дані в узгоджену інформацію, що зрештою прокладає

Прогноз створення глобальних даних та рішень для розробки даних, що керують вибухом даних

Джерело: https://www.statista.com/chart/17727/global-data-creation-forecasts/

Приголомшливі темпи, з якими сьогодні генеруються дані, очевидні в прогнозі. Експерти передбачають, що з 2025 по 2035 роки світ буде генерувати захмарну кількість зетабайтів і мільярдів терабайт даних щодня – майже еквівалентно заповненню мільйона смартфонів вибуховими даними щодня! Цей вибух у генеруванні даних викликаний поширенням пристроїв Інтернету речей, взаємодією в соціальних мережах і безліччю цифрових програм, з якими працюють окремі особи та компанії. Викидання надмірного обсягу інформації відкриває як захоплюючі можливості, так і величезні виклики для організацій у всьому світі. В епоху, позначену великими даними, компанії, які можуть ефективно збирати, аналізувати та використовувати точну й достовірну інформацію, будуть домінувати на переважаючому ринку, забезпечуючи розумніші рішення та інновації.

Щоб орієнтуватися в цьому величезному просторі даних, попит на передові рішення для обробки даних досягає свого піку. Організації все більше покладаються на новітні цифрові технології, такі як штучний інтелект, машинне навчання та хмарні обчислення, щоб керувати агресивною хвилею потоку даних. Рішення для розробки даних полегшують збір і зберігання даних, зберігаючи при цьому якість і легкість доступу.

Оскільки удосконалення правил конфіденційності даних розвивається в усьому світі, розробляються рішення, щоб збалансувати відповідність із зростанням бізнесу. Передовий досвід розробки даних стосується не лише стримування безпрецедентного вибуху даних; йдеться про перетворення великої кількості необробленої інформації в практичні ідеї, що дають змогу підприємствам процвітати у світі, керованому даними.

Перешкоди та виклики в області інженерії даних

Інженери даних справді є найкращими контролерами вільного потоку даних із різних джерел. Давайте розкриємо основні виклики, які стають перешкодою на шляху впровадження служб обробки даних:

Інтеграція даних

Основною проблемою є агрегування даних із багатьох джерел, таких як бази даних, API та озера даних, що часто спричиняє проблеми сумісності та потребує складних процесів трансформації.

Забезпечення якості даних

Перевірка точності, послідовності та надійності даних може зайняти багато часу. Це вимагає зусиль з перевірки та складних методів очищення, щоб усунути шум і неточності.

Проблеми масштабованості

Оскільки обсяги даних зростають, інженери з обробки даних повинні діяти розумно та проектувати сумісні системи, які можуть ефективно масштабуватися без значного зниження продуктивності. Однак це складно через залучення складних архітектур та інноваційних рішень.

Обробка в реальному часі

Аналітика в режимі реального часу витягує важливі дані, які можуть постійно допомагати в покращенні роботи. Однак розробники даних стикаються з проблемами при впровадженні систем, які передають дані, зберігаючи низьку затримку та високу швидкість обробки даних.

Безпека та відповідність

Дотримання нормативних стандартів (наприклад, GDPR або HIPAA) для захисту конфіденційних даних вимагає впровадження надійних заходів безпеки та практик, що може ускладнити архітектуру каналу даних.

Вибір інструменту і технології:

Величезний набір доступних інструментів і технологій може бути величезним. Бути в курсі галузевих тенденцій і застосовувати правильні рішення для конкретних випадків використання може бути складним завданням.

Співпраця з іншими командами:

Інженерія даних часто знаходиться на перетині різних відділів. Рівень спілкування та співпраці з дослідниками даних, аналітиками та ІТ-інженерами може спричинити труднощі при узгодженні цілей і методологій.

Найкращі методи розробки даних для максимізації результатів

Передовий досвід у розробці даних складається з методологій, інструментів і архітектурних підходів, спрямованих на підвищення якості даних, оптимізацію продуктивності та масштабованість. Це включає впровадження надійних конвеєрів даних, дотримання цілісності даних шляхом перевірки та очищення, використання ефективних рішень для зберігання даних і використання переваг хмарних технологій для більшої гнучкості.

Давайте подивимося на поширені найкращі практики розробки даних, яких підприємства повинні дотримуватися, щоб покращити свої процеси керування даними та отримати цінну інформацію, яка спонукає до прийняття обґрунтованих рішень і стратегічних ініціатив.

Цілісність і точність даних має бути вашою головною метою.
Дотримуйтеся вказівок щодо доступу до даних, заходів безпеки та дотримання правил.
Впроваджуйте комплексні перевірки підтвердження, процеси очищення та постійний моніторинг, щоб завчасно виявляти помилки.
Підвищте ефективність керування даними за допомогою інструментів автоматизації та зменшіть людські помилки.
Масштабуйте процеси розробки даних за допомогою хмарних рішень і адаптуйтеся до мінливих потреб бізнесу без суттєвих ремонтів або збоїв.
Будьте в курсі останніх тенденцій у інструментах і фреймворках розробки даних, таких як аналітика в реальному часі, інтеграція машинного навчання та концепції сітки даних.

Майбутнє інженерії даних

Майбутнє інженерії даних залежить від конвергенції передових технологій. У міру того як організації продовжують перехід на хмарні інфраструктури, інженерам з обробки даних дедалі частіше потрібно буде запроваджувати складні інструменти та інфраструктури для ефективного керування величезними обсягами даних.

Штучний інтелект (AI) і машинне навчання (ML) будуть поступово поглинені практиками розробки даних, що дозволить інженерам автоматизувати завдання обробки даних, підвищити якість даних і оптимізувати канали даних. Крім того, інтеграція аналітики в реальному часі та архітектури «сіті даних» потребуватиме переходу до більш децентралізованих і спільних підходів, заохочуючи команди до більш ефективного доступу та використання даних.

Очікуваний сценарій домену інженерії даних, швидше за все, збільшить увагу до розробки надійних платформ даних, які підкреслюють масштабованість, гнучкість і стійкість.

2025-01-13

Новий спосіб інтерпретації даних — програма GIS Accelerator

Програма GIS Accelerator – це п’ятиденний інтенсивний курс, який знайомить учасників з базовими навичками ГІС. Чергова когорта програми стартувала 6 січня.

Emily Khym

22:39, 12 січня 2025 р

Штатний репортер

спосіб інтерпретації даних — програма GIS Accelerator Новий спосіб інтерпретації даних — програма GIS Accelerator

Ксімена Солорцано, штатний фотограф

Програма Yale GIS Accelerator, яка має на меті навчити філії університету, як використовувати географічні інформаційні системи, або ГІС, у проектах, розпочалася 6 січня 2025 року. Це п’ятиденна інтенсивна навчальна програма з ГІС під керівництвом Джилл Келлі, викладача в Школі громадського здоров'я.

Програма складається з лекцій, демонстрацій, лабораторних вправ і наставництва консультантів з ГІС, щоб допомогти учасникам правильно візуалізувати та проаналізувати свої просторові дані. Це не вимагає жодних передумов. Програма, яка проводиться кожні два роки в січні та червні, пропонує учасникам гібридний формат.

«Учасники залишають програму з базовими навичками ГІС, принаймні однією завершеною картою даних свого проекту, розумінням видів просторового аналізу, яким вони можуть займатися далі, і — ми сподіваємося — ентузіазмом щодо подальшої геопросторової роботи», — сказав Келлі News. .

Наприкінці програми учасники представляють підсумкові презентації. Запрошені рецензенти з Єльського університету, уряду, інших університетів і приватного сектору запрошуються надати відгук під час цих презентацій.

За словами Міріам Оліварес, керівника служби геопросторової підтримки, понад 94 відсотки респондентів оцінили своє задоволення програмою як відмінне.

«Вражає бачити, як стажери, які практично не знайомі з геопросторовими технологіями, швидко навчаються та завершують вступний проект ГІС, часто пов’язаний із їхніми поточними дослідженнями, який демонструє їх захоплення та прогрес лише за один тиждень», – сказав Оліварес. «Я пов’язую цей успіх з усвідомленням учасниками потужності застосування геопросторових технологій у своїх дослідженнях, а отже, з їх бажанням вчитися, а також з досвідом і педагогічним підходом провідного викладача, доктора Джилл Келлі, видатного спеціаліста з ГІС. вихователь».

У середньому програма приймає близько 40 учасників. Керівництво цією програмою принесло Келлі радість від різноманітності проектів і знайомства з новими людьми.

«Мені подобається спостерігати, як проекти розвиваються з клубка таємничих даних у послідовну карту», — сказав Келлі. «Іноді учасники справді вловлюють геопросторову помилку та продовжують відвідувати купу курсів ГІС або навчатися самостійно, а потім роблять ГІС і просторовий аналіз основою своєї роботи… Дуже приємно дати цим дослідникам змогу вперше поглянути на тема».

Для Келлі важливо спостерігати за тим, як учасники публікують просторові документи у своїх відповідних дисциплінах і впливають на реальний світ.

Селін Горен '24, яка брала участь у програмі взимку 2023 року, навчилася використовувати ГІС як інструмент для аналізу геопросторових даних і картографування.

«Зрештою я використав деякі з них [GIS] інструменти для створення карт для моєї старшої дисертації з екологічних досліджень наступного семестру», — сказав Горен. «Для того, щоб отримати максимальну віддачу від цього досвіду, було б гарною ідеєю заглибитися в нього із запитанням про геопросторовий аналіз і заздалегідь знайти хороші дані для аналізу. Оскільки акселератор – це зобов’язання на цілий день протягом 5 днів, а концепції розвиваються дуже швидко, я б порадив людям взяти його, коли у них буде вільний тиждень, і вони зможуть повністю зайнятися вивченням ГІС протягом цього тижня».

Ця програма GIS Accelerator триватиме з 6 по 10 січня 2025 року.

EMILY KHYM

Емілі Хім відповідає за транспорт та інфраструктуру City Desk. Вона також розміщує папір для друку як співробітник виробництва та дизайну. Родом із Гонолулу, Гаваї, вона навчається на другому курсі коледжу Бенджаміна Франкліна за спеціальністю «Політологія» та має сертифікат з вивчення енергетики.