2023年2月21日 星期二

AI大數據加速保險業獲利成長 (七)


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2023/02/22第1444期 | 訂閱/退訂 | 看歷史報份
 
 
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AI大數據分析:AI大數據加速保險業獲利成長 (七)
管理格言
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AI大數據分析:AI大數據加速保險業獲利成長 (七)
陳素敏 顧問

成本效益分析

AI大數據分析工具的選擇,要先決定需求,再選擇合適工具。若要適用全公司,最好選擇「企業版」與「網路版」,而非「個人版」與「單機版」,資訊才易分享共用。

此外,除軟體費用,也要考慮導入工具額外的硬體與人力成本,目前有些企業成立數據分析單位,除IT原有資料庫管理員(DBA)之外,尚需AI工程師、數據分析師(DA)與資料科學家(DS)等,至少三人以上。若有提供「私有雲訂閱制」的軟體即服務(SaaS),善用國際知名雲端廠商軟硬體維運,其資安與備援皆達國際最高標準要求,更優於IT自行建置的Infra環境,目前金融業偏向選擇這種方案。至於人力,若能由營運端使用者 (OT)善用其領域專業知識與經驗,自行利用AI大數據工具分析,若有不足,再專案委外開發所需AI模型,將會更經濟實惠。

若選擇導入國際大廠工具,需要多套系統協作,靈活性較差,對使用者技術要求較高,不論從IT或使用端角度,若要做到類似JarviX功能,較費時耗人力,也缺乏內建演算法與AutoML分析。若IT自行開發,若要做到類似JarviX,需增聘AI工程師與數據科學家團隊協作,曠日廢時,不符成本效益。

一般而言,只要「效益創造+人力/時間成本節省」高於「投入成本」,亦即「投資報酬」能大於「工具總費用」,就值得導入。此外,「訂閱制」較有彈性,可依帳號數、同時使用人數、功能模組、資料量、運算資源等不同計費,應能滿足大、中、小不同規模公司的負擔能力。

陳素敏顧問簡介

(歡迎有興趣的保險公司洽詢陳素敏顧聯絡)

 
 
   
     
 
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