Unapređenje industrije osiguranja: konceptualni okvir za primenu mašinskog učenja zasnovanog na sistematskom pregledu literature

Industrija osiguranja prolazi kroz značajnu transformaciju vođenu napretkom u tehnologiji, posebno mašinsko učenje. Kako osiguravači nastoje da poboljšaju operativnu efikasnost, procenu rizika i korisničko iskustvo, mašinsko učenje nudi obećavajuće aplikacije u različitim domenima, kao što su preuzimanje, obrada potraživanja i otkrivanje prevare. Uprkos potencijalu mašinskog učenja, njegova integracija u tradicionalne prakse osiguranja suočava se sa brojnim izazovima, uključujući kvalitet podataka, regulatorne probleme i organizacionu spremnost. Cilj ovog rada je da se ispitaju mogućnosti i karakteristike primene mašinskog učenja u osiguranju, kako bi se utvrdio pristup mašinskog učenja koji se najčešće koristi i koji daje najbolje rezultate. Oslanjajući se na uvide iz sistematskih pregleda literature, okvir će pružiti sveobuhvatno razumevanje kako mašinsko učenje može preoblikovati prakse osiguranja. Istražujući ove aspekte, ovaj rad doprinosi strukturiranijem i infor-misanom pristupu implementaciji ma-chine učenja u industriji osiguranja.