问题

保险行业竞争异常激烈。许多公司求助于数据科学和分析以获得竞争优势,但很少有公司看到预期的投资回报。

解决方案

利用开源编码语言,如R和Python。
保险领域的许多公司依赖于不可复制的、专有的、昂贵的BI工具或过时的工作簿来生成见解。代码更加灵活、敏捷和可重复,从而带来长期的分析优势。


问题

不幸的是,当转向开源、基于代码的分析时,大多数公司不知道如何导航安全环境,例如客户数据泄露和其他第三方攻击

解决方案

将开源编码语言的力量与企业级的世界级工具链结合起来。
保险领域最好的精算师和数据科学家使用与现有认证框架无缝集成的工具链。该工具链满足IT安全标准,如集中式开发环境,同时允许数据科学家访问强大的R包和统计工具。


问题

从模型和仪表板向生产的过渡常常充满了问题,导致定价、索赔和保留项目上的昂贵延迟

解决方案

频繁、有效、轻松地分享结果
轻松地将R或Python代码和模型api转换为决策驱动的见解。然后,通过按下按钮或在自定义部署工作流中安全地部署仪表板、交互式应用程序和自动化报告。

利宝互助在聘用和培养数据科学领域最优秀人才方面走在了前列。以下是他们如何装备他们的数据科学团队,以达到最大的影响。

  • 流行的R包,包括Shiny、R Markdown和ggplot注入到生产环境中,支持前沿的数据科学。
  • 在RStudio Workbench的帮助下在美国,个人数据科学家可以在一个商业支持的、可伸缩的、符合安全标准和IT需求的服务器环境中访问这些开源工具。
  • 其结果是:不再有繁琐的BI工具、电子邮件附件或工作簿。自由互惠银行的数据科学家通常的输出是视觉上引人注目的、基于代码的模型和应用程序,它们具有巨大的影响力,而且完全灵活。

“RStudio让我们的个人数据科学家能够在一个商业支持的、可扩展的服务器环境中访问高效的工具,这符合我们的安全和IT可管理性需求。”

- Mike Maloney, ETS客户投资组合经理,Liberty Mutual

全球顶级保险公司的领导使用:


安排一次与RStudio专家的通话(30分钟)

我们帮助我们的保险客户的主题:
模型部署,可复制的工作流,R & Python结合使用,以基于代码的数据科学满足内部安全需求

我们帮助我们的保险客户的主题:

验证,可重复的工作流程,FDA符合性,一起使用R & Python。

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