top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

Informasi Seminar Asuransi CX (Customer experience) dan Outlook Agen AI

Generatived

26/1/26, 00.00

Seminar Info (Distrik Chiyoda, Tokyo) telah merilis konten baru di Finlink, sebuah media video yang khusus bergerak di industri keuangan. Tema acara ini adalah "Melampaui Penggunaan Generative AI: Mentransformasi CX (Customer experience) Asuransi dengan Agen AI - Layanan Klaim Asuransi dan Operasi Dukungan Pelanggan di Future Depan," dan pembicara termasuk Masaru Kawakami dari InsureMO dan Tomoyuki Osonoi dari Nippon Steel Solutions.

Mereka menjelaskan bagaimana agen AI dapat diintegrasikan ke dalam layanan klaim dan operasi dukungan pelanggan, serta mendemonstrasikan bagaimana hal tersebut dapat meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pelanggan, dengan menyajikan visi untuk masa depan industri asuransi.

Finlink menawarkan pendaftaran gratis dan penayangan video tanpa batas. Jika Anda tertarik dengan tren terbaru di industri asuransi dan cara menggunakan teknologi AI, kami sarankan Anda memanfaatkan kesempatan ini untuk mendaftar.

Ceramah ini berasal dari acara yang diadakan pada tanggal 23 Oktober 2025, dan tidak ada materi presentasi yang akan didistribusikan. Untuk informasi lebih lanjut, silakan hubungi akun media sosial resmi Finlink atau grup promosi Seminar Info.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

bottom of page