AI文章和分析过程自动化

在2003年成立于2003年，作为特斯拉电机，电动汽车和清洁能源公司在加利福尼亚州目前拥有超过7000亿美元的市场上限，使其比七大汽车制造商合并更有价值。今天，特斯拉以其电动汽车而闻名，但该公司还为可持续的能源发电和储存产品提供了太阳能电池板，太阳能瓦等的产品，以使“房主，企业和公用设施能够管理可再生能源生成，存储和消费“。

本文已由铁山赞助，并编写，编辑，并在与Emerj的赞助内容指南对齐。

假设很简单:

设备故障或停机是极其昂贵的(想象一列火车在距离最近的仓库几百英里的孤立轨道上发生故障)
重型设备（发动机，风力涡轮机，制造机）产生各种数据流（热，振动，时间序列等）
机器学习可用于检测该数据中的“故障模式”，帮助企业更有效地维护设备健康

自2010年代中期以来，大型保险公司一直在试验人工智能，为未来的人工智能项目试点聊天机器人，并收集telematics数据。保险业比其他许多行业更依赖于数据的收集来做出关键的业务决策。无论是撰写保单还是有效地处理索赔，保险公司使用数据的方式将决定客户的终身价值。

巴克莱是一个英国银行在标准普尔全球名单上排名第20位。与其他顶级银行一样，巴克莱已经避开了各种用例的AI。该银行似乎与AI供应商合作超过IT在内部建立AI申请，这与AI AI在金融服务中采用的一般趋势一致：68％的AI产品，我们作为我们AI机会景观研究的一部分金融服务是从供应商那里买来的。

保险业正在被扰乱，就像十年一样。与飓风桑迪等其他事件不同，冠状病毒甚至是2008年的金融危机，基本上影响了世界的每个角落，或多或少的行业。

通过自动预防异常检测技术，金融部门是第一个采用人工智能的人工智能之一。现在，金融机构包括贷款人，通过数字化文件和消除手动数据输入来自动化后端流程。

许多大型保险公司正在寻找数字化他们的业务流程的部分，以准备涉及机器学习的未来项目。如果声明调节器不必手动搜索大量数据或纸质文档，则这在权利要求处理中尤其如此，这可能会更快，更易于出错。