プロジェクトの規模
新しいAIモデルは、日本市場における普遍的で複雑なリスクと保険の予測と支払い問題を解決するために、膨大な量のデータを処理することができる。
まだ無理だ。まず、日本からの投資家やバイヤーの協力を得て、必要なリソースや知識を蓄積し、AIスタートアップがコードやアルゴリズムを日本の産業用サーバーに移し、日本やその他の国のモバイル・アプリケーションやサービスに統合する。
計算精度:
長年の研究を通じて、このスタートアップはAIアルゴリズムの助けを借りて、ゲーム戦略とリスク保険の両方でリスク予測に高い精度を達成した。
これまでのところ、最大認識率は87.5%で、グローバル・ブルートフォースは1.2%、予測ファランクスは0.01%のブルートフォースである。リスク予測へのこのアプローチは、計算コストを削減するため、AIの計算要件と運用をより安価にすることができます。
アルゴリズムの柔軟性:
AIモデルのアルゴリズムは、さまざまな応用領域に適応させることができる。
LMMモデルは、世界を1としても0としても、全体として見ることができ、判断をベクトルベースの多次元モデルに変換する。
しかし、そのためには、様々な保険ビッグイベントデータでAIをトレーニングするためのサーバー容量が必要となる。
アプリケーションの効率化:
AIの活用は、リスク予測問題の時間とコストを大幅に削減し、日本の保険業界に新たな刺激を与えることができる。
AIモデルをトレーニングするプロセス自体、私の人生の中で15年という長い時間を費やしたが、現在では、オペレーターは2~3時間でコードや従来のロジックをバイパスしてAIと対話することを学ぶことができ、日本の保険市場における意思決定の創造的な部分を人間に与えることができる。
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