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AI 기반 사기 감지는 사기 청구가 지불되기 전에 적발될 수 있으므로 보험사와 소비자의 비용을 절감할 수 있습니다.

AI는 다양한 데이터와 행동 간의 비교적 복잡한 상호작용을 살펴보고 개별 기록과 비교하여 보존 위험을 결정할 수 있습니다.

AI 모델을 통해, 보험 회사들은 어떤 상품과 정책 옵션이 특정 소비자에게 가장 적합한지를 결정할 수 있습니다.

AI 기반 진단은 임상의의 진단을 지원하기 위한 학습 패턴을 통해 임상의가 더 많은 데이터로 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 모델을 통해 임상의는 최상의 결과로 치료를 추구할 수 있고 검사 횟수를 최소화하여 시간을 절약하고 비용을 절감할 수 있습니다.

조기 경고 신호를 찾기 위해 의료 기록, 실험실 결과 및 활력 징후를 이용하여 AI 모델을 사용하여 충돌 가능성이 높은 환자를 찾을 수 있습니다.

AI 모델은 마케팅 리드에 점수를 매기고 어떤 리드가 궁극적으로 기회를 창출하고 수익을 창출할 것인지를 예측할 수 있습니다.

AI 기술을 이용해 적시에 적정한 고객과 함께 적정한 콘텐츠를 타깃으로 하는 1:1 콘텐츠 개인화를 만들 수 있습니다.

AI 모델은 검색 동작, 구매, 인구 통계, 가정 데이터 등을 포함한 다양한 데이터를 사용하여 고객을 쉽게 세분화할 수 있습니다.

AI 모델은 이전 지원 문의 및 해결 방법, 네트워크 데이터 등의 다양한 데이터를 활용하여 고객의 요구를 예측할 수 있습니다.

AI 기반 예측 유지 관리는 IoT 센서, 날씨, 차량 등의 다양한 데이터를 사용하여 교체해야 할 구성 요소를 결정합니다.

AI 기반 공급망 최적화는 환경 및 이동성 데이터를 포함한 다양한 요소를 활용하여 최적의 리소스 요구 사항을 예측할 수 있습니다.

AI 모델은 데이터에서 특정 구성 요소의 고장 모드를 나타내는 패턴을 찾거나 장비 수명을 더 잘 예측할 수 있습니다.

AI로 강화된 운송 최적화는 경로 정보, 날씨 데이터, 연료 비용 등을 활용하여 최적의 경로와 더 빠른 배송에 도달합니다.

AI 모델은 재고 및 가격에 대한 실시간 입력과 함께 계절성 및 가격 탄력성에 대한 데이터를 사용하여 품목의 가격을 동적으로 책정하는 데 사용할 수 있습니다.

AI는 고도로 개인화된 제품 추천을 가능하게 하여 전환과 고객 충성도를 촉진하는 소비자들에게 표적화된 경험을 제공할 수 있습니다.

AI 모델은 판매, 전시 공간 등을 포함한 다양한 요인을 분석하여 특정 위치에 가장 적합한 제품을 결정할 수 있습니다.