W jaki sposób mądrze wykorzystać Large Language Models w swoim towarzystwie ubezpieczeniowym?

Czy warto budować swoje systemy IT przy pomocy wewnętrznego działu IT, czy raczej skorzystać z partnerów zewnętrznych?

Dług technologiczny to nawarstwiający się problem, którego nie można bagatelizować. W przyszłości może poskutkować poważnymi konsekwencjami. Jak dług może zmniejszyć zyski Twojej organizacji?

Coraz więcej firmy chce przeprowadzić projekty, które poprawią jakość danych w firmie. Oznacza to wzrost świadomości, jednak wiele organizacji zapomina, że troska o jakość danych to długotrwały proces, a nie jeden projekt.

Decydując się na budowanie modelu machine learning, warto zacząć od zadbania o jakość danych, które wszystkie te systemy zasilą. Tylko jak to zrobić? Odpowiedzi na to pytanie znajdziesz w poniższym artykule.

Algorytmy sztucznej inteligencji pozwalają na analizowanie danych, identyfikowanie wzorców i podejmowanie lepszych decyzji biznesowych. Dlaczego więc nie są one wykorzystywane w branży ubezpieczeniowej?

Dane, podobnie jak inne kluczowe zasoby przedsiębiorstwa, wymagają zbudowania zarówno strategii zarządzania nimi, jak i ich wykorzystania. Z czego składa się taka strategia? Podstawą jest opisanie czterech elementów.

Ciężkie czasy tworzą silne technologie. Ta parafraza znanego i krążącego od dawna po Internecie cytatu świetnie oddaje nasze czasy. Może też być dobrą inspiracją do podjęcia działań w 2023 roku. Dlaczego?

Wybór technologii, którą chcemy wdrażać, wymaga w pierwszej kolejności wyciszenia w głowie marketingowego szumu i zastanowienia się, które z rozwiązań naprawdę poprawi sytuację naszej organizacji.

Mówimy, że dane są dla nas niezwykle wartościowe. Z drugiej strony najczęściej postępujemy z nimi chaotycznie i bez planu. Wyjściem z takiej sytuacji jest przeprowadzenie audytu ekosystemu danych.

Co zrobić, aby większość naszych projektów IT kończyła się sukcesem? Odpowiedzi możemy szukać w historii branży retail.

Dane stanowią doskonałe paliwo dla skutecznych kampanii marketingowych. Jeżeli jednak nie zadbamy o ich jakość, nasze działania przyniosą więcej szkody niż pożytku.