| 三、增利降損
自動機器學習(AutoML)的「模擬器」與「優化器」，前者適用於保險公司常面臨諸多模擬狀況，例如新產品、新行銷專案、新事業、年度策略規劃或風險評估，想模擬檢視不同變數，對獲利或成本影響的預測，有助於決策參考。後者則適用於保險公司希望追求損率最低或獲利最高，如何動態調整，找出較好的特徵參數，做為行動方案的建議參考，將數據資料化為實際決策。
茲列舉保險業常見現狀與問題、對應解決方案與預期效益如下表，另可依據企業不同需求，建議合適的AI數據分析應用：
表2. 保險業可應用案例分享
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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