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スライス・ラボがスライス・マインドを発足



スライス・マインドの商品は保険リスクの予測と推薦ができるようデザイン


ニューヨーク--(BUSINESS WIRE)--(ビジネスワイヤ)-- 次世代のクラウドベースのオンデマンド・デジタルサービス・エコシステムを先導する保険エンジンを提供するスライス・ラボは本日、当社の新事業部門「スライス・マインド」を発表しました。本事業部門は、インサイト・エンジンの力を活用し、企業によるパーソナライズ、実験、シミュレーション、予測、リスクモデリング、商品推薦を支援します。スライス・マインドはAI、機械学習、行動心理学を1つのエンジンに動員して、このエンジンが詳細データ情報をアクションへと変えて、将来対応性を追求する企業にとって実際のビジネス価値と優位性を実現します。



セレントの2018年5月の報告書「顧客体験のデジタル化:新しいフレームワーク」(Digitizing
the Customer Experience: A New Framework
)は、データを効果的に使うことの重要性について言及しています。データがかつてないほど容易に利用可能になり、顧客とのパーソナライズされた関係を促進するために使用できます。しかし、複数チャネルのデータを調整し、組織内外のデータを組み込み合わせて、パーソナライズされた取引を提供し、有意義な方法で絶えず顧客とかかわり合うには、デジタル能力が必要です。



スライス・マインドは企業に実用的な推薦情報を提供し、企業がシミュレーション、予測、実験、ナッジ、パーソナライズを通じて、事業を保護、成長できるように支援します。スライス・マインドは、スライス保険クラウド・サービス(ICS)ユーザーと一般の方がいずれも利用でき、保険金請求の可能性の予測、その他の能力を備えているため、企業とその顧客はリスクからの保護を改善できます。



スライスの共同設立者で最高経営責任者(CEO)のティム・アティアは、次のように述べています。「スライスICSの重要な要素として、データ分析、採点、機械学習があり、これらが当社の査定と請求を促進しています。お客さまからいただいた反響によると、データを効果的に使ってリスク予測したいという保険会社のニーズが高まっています。当社は、保険会社が新しい革新的商品の開発に集中できるように、スライス・マインドを立ち上げました。スライス・マインドは、保険会社が本ツールの詳細データ情報や予測的分析に基づいて、スマートな意思決定を行い、一見不可能に思える業界の課題を解決できるように支援していきます。」



ハーバード・ビジネス・スクール大学院のジェシー・イジドー・ストラウス記念講座教授を務め、ハーバード大学行動インサイト・グループの共同設立者兼初代共同議長であるマックス・H・ベイザーマン氏は、次のように語っています。「人の考えを理解できないと、技術とデータで達成できることには限界があります。しかし、それらを組み合わせれば強力です。スライス・マインドは、こうした課題に対応できる態勢にあります。」



オンデマンド保険商品の推薦を求めるあらゆる業界の企業は、セキュリティーを確保しながら自社データをスライス・マインドのインサイト・エンジンに入力し、新商品の推薦を受けることができます。そうした商品は、各社のネイティブ・クラウド・サービス・プロバイダーや、スライス保険クラウド・サービス(ICS)プラットフォームに組み込めます。詳細は、slice.is/slicemindをご覧ください。



スライス・ラボについて:



スライス・ラボは、ニューエコノミーのための次世代のクラウドベースのオンデマンド・デジタルサービス・エコシステムを先導する保険エンジンを提供しています。当社はスライス保険クラウド・サービス・プラットフォーム(ICS)を通じて、保険会社、技術企業、その他のサービスプロバイダーが、真にインテリジェントかつ直感的で、被保険者を時間と場所に関係なく保護できる都度形式のデジタル保険商品を開発できるようにしています。スライスの最新情報を入手するには、https://www.slice.is/をご覧になり、ツイッターで@SliceLabsをフォローしてください。



本記者発表文の公式バージョンはオリジナル言語版です。翻訳言語版は、読者の便宜を図る目的で提供されたものであり、法的効力を持ちません。翻訳言語版を資料としてご利用になる際には、法的効力を有する唯一のバージョンであるオリジナル言語版と照らし合わせて頂くようお願い致します。





Contacts


Slice Labs Contact:
Emily Kosick, Managing Director, Marketing
emily@slice.is
+1-212-380-1849



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