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WTW ajoute des capacités d’IA révolutionnaires à son logiciel de modélisation financière et de reporting pour les assureurs-vie – FF News

WTW (NASDAQ : WTW), l’un des leaders mondiaux du conseil, du courtage et des solutions, a annoncé l’introduction de nouvelles capacités d’IA pour améliorer RiskAgility Financial Modeller (RiskAgility FM), sa technologie logicielle de modélisation et de reporting financier de pointe pour les assureurs vie et maladie. .

Les assureurs vie et maladie sont confrontés à de multiples défis, car ils doivent trouver un équilibre entre des produits et des réglementations de plus en plus complexes et la nécessité de bien comprendre comment leurs modèles reflètent l’activité. L’adoption généralisée de l’IFRS 17 et d’autres réglementations au niveau local aggrave encore cette situation, obligeant les assureurs à continuellement mettre à jour leurs modèles pour refléter cette réglementation et les changements dans leurs produits sous-jacents.

L’intelligence artificielle et les grands modèles linguistiques (LLM) qui prennent en charge cette dernière mise à niveau de RiskAgility FM sont des accélérateurs clés de la modélisation actuarielle. Propulsé par la technologie Generative AI, Risk Agility FM propose désormais des améliorations transformatrices du développement de la modélisation qui permettent aux assureurs de rédiger plus facilement du code de modèle, d’affiner et d’étendre le code existant, d’expliquer le code et de fournir des explications sur les concepts actuariels.

Mark Brown, responsable des propositions mondiales pour la modélisation financière de la vie, le conseil en assurance et la technologie chez WTW, a déclaré: « Les directeurs financiers, les CRO et les actuaires en chef subissent une pression croissante pour gérer les coûts liés à la création et au maintien de calculs actuariels plus rapides et plus précis. Les gains de performances obtenus grâce à la nouvelle capacité d’IA de RiskAgility FM changent véritablement la donne, réduisant considérablement les - de développement des modèles, avec moins d’erreurs, et générant d’importantes économies d’efficacité pour les assureurs.

 
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