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Intelligenza artificiale per l'individuazione delle frodi assicurative: Predictive Models and Risk Analysis esplora il ruolo trasformativo dell'IA nella lotta alle frodi assicurative. Coprendo argomenti chiave come la gestione del rischio, la privacy dei dati e la conformità, il libro fornisce un'analisi approfondita dell'apprendimento automatico, dell'apprendimento profondo e delle tecniche di rilevamento delle anomalie per l'identificazione delle frodi. Approfondisce i modelli ibridi e di ensemble, l'NLP per il rilevamento delle frodi testuali e l'Explainable AI (XAI) per un processo…mehr

Produktbeschreibung
Intelligenza artificiale per l'individuazione delle frodi assicurative: Predictive Models and Risk Analysis esplora il ruolo trasformativo dell'IA nella lotta alle frodi assicurative. Coprendo argomenti chiave come la gestione del rischio, la privacy dei dati e la conformità, il libro fornisce un'analisi approfondita dell'apprendimento automatico, dell'apprendimento profondo e delle tecniche di rilevamento delle anomalie per l'identificazione delle frodi. Approfondisce i modelli ibridi e di ensemble, l'NLP per il rilevamento delle frodi testuali e l'Explainable AI (XAI) per un processo decisionale trasparente. Si parla anche di blockchain e smart contract come strumenti innovativi di prevenzione delle frodi. Con casi di studio reali e tendenze emergenti, questo libro è una guida completa per i professionisti del settore assicurativo, i data scientist e i ricercatori di IA che intendono migliorare l'individuazione delle frodi con tecnologie all'avanguardia.
Autorenporträt
Shravan Kumar Joginipalli è un leader tecnologico visionario che guida l'innovazione dell'IA nel settore InsurTech. Membro senior dell'IEEE e consulente del settore, ha rivoluzionato l'elaborazione dei sinistri durante le catastrofi, garantendo rimborsi più rapidi e basati sui dati. Mentore, ricercatore e giudice a livello mondiale, è un pioniere delle soluzioni di rischio basate sull'IA, dando forma al futuro della tecnologia assicurativa.