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Ne parliamo con Vanessa Perciballi e Ivan Vigorito del Team Data Officer di Generali Italia! 🟢 La live si terrà Martedì 16 Luglio alle ore 18:00 Toccheremo diversi temi come: 📌 Quali sono i progetti di GenAI che stanno trasformando l'industria? 📌 Come affrontare progetti di classificazione complessi su milioni di datapoints? 📌 Che impatto avrà l'AI sul lavoro e le professioni 📌 Come organizzare efficacemente il lavoro dei team tech in un contesto innovativo? Come al solito, potrete fare tutte le domande che volete! Vi aspettiamo numerosi 🚀 #genai #tecnologia #ai #adv

GenAI & Data Science in una Multinazionale assicurativa 🔴

GenAI & Data Science in una Multinazionale assicurativa 🔴

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Paolo Soleni

Machine Learning Engineer | Data Engineer

3 mesi

sarei interessato a porre ai miei colleghi (eh sì :) anche se io sto a Mogliano) un paio di domande:    1) Un po' OT rispetto alla GenAI .. ma sicuramente (ahimé) attuale -> Cambiamento climatico e nuove sfide sui rischi assicurativi:  credo che questo sia un ambito molto interessante e sfidante per l'insurtech.  quali prospettive ci sono per supportare il business con i modelli computer vision più recenti? 2) Nella prospettiva anche delle normative AIAct, quanto effort ed attenzione vengono posti al segmento MLOps in azienda?

Fabiana Andreani

La ZIA di orientamento e carriera | Career Mentor & Digital Content Creator | Formazione, education, futuro del lavoro | Tra le Top 10 Donne 🏆🇮🇹 di LinkedIn Italia

3 mesi

❤️GENERALI ITALIA❤️

Matteo Femia

AutoML and Monitoring - Advanced Analytics - CDO - Generali Italia

3 mesi

Da quello che emerge dalla discussione sembrerebbe che l’AI è ottima nel risolvere problemi semplici e ripetitivi. Mi chiedo però, dov’è il limite inferiore? Ovvero, per trasformare un pdf in json è più convenitene una chiamata API ad un modello di AI oppure un semplice script che trasforma in modo meccanico le info? Mi verrebbe da dire il secondo. A volte vedo applicazioni di AI a tutti gli effetti sostituibili da una regex. Cosa ne pensate?

Lavoro in consulenza e nel mio team stiamo valutando di offrire al cliente una soluzione RAG on top alla loro cloud data warehouse. Non conoscevo la possibile divisione in agents, ma sarebbe super interessante avere ogni agent specializzato nei diversi business domains e che quindi risponda basandosi sui DB che servono al particolare dominio. Sembra essere più efficiente di una singola RAG che può allucinare tra i tanti DB, ma quanto siamo indietro per arrivare a una soluzione simile?

ragazzi! stavo seguendo un altro webinar, eh nulla chiuso e aperto voi!

Pierpaolo D'Odorico

Co-Founder Datapizza 🍕

3 mesi

Ho qualche spoiler sulla scaletta e sarà interessante 😉

Francesco Marinoni Moretto

Founder & CEO OpenClick - Marketing & Sales Director Netinet

3 mesi

Esistono, ne conosco uno 😉

Annalisa Lombardo

Gestore privati presso Intesa Sanpaolo 💶 | Master in Data Science & Digital Innovation for Insurance & Financial Services 📊

3 mesi

Che consiglio dareste a chi invece non è neolaureato ma vuole riqualificarsi per lavorare nell'ambito della data science in ambito insuranceda un ambito economico-finanziario?

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