Apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzes tirgus pārskats 2025. gadam: AI dzinējspēka traucējumu atklāšana, izaugsmes prognozes un stratēģiskas iespējas. Izpētiet galvenos trendus, reģionālās atziņas un konkurences dinamiku, kas veido nākamos piecus gadus.

• Izpildpārskats un tirgus pārskats
• Galvenās tehnoloģiju tendences apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzē
• Konkurences vide un vadošie spēlētāji
• Tirgus izaugsmes prognozes (2025–2030): CAGR, ieņēmumi un pieņemšanas rādītāji
• Reģionālā analīze: Ziemeļamerika, Eiropa, APAC un attiecīgās tirgi
• Nākotnes prognozes: inovācijas un tirgus attīstība
• Izaicinājumi, riski un stratēģiskas iespējas
• Avoti un atsauces

Izpildpārskats un tirgus pārskats

Apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīze attiecas uz modernu datu analītikas, mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās (ML) tehnoloģiju pielietojumu apdrošināšanas nozarē, lai efektīvāk novērtētu, prognozētu un pārvaldītu riskus. Šis tirgus segments strauji pārveido tradicionālās apdrošināšanas darbības, nodrošinot precīzāku risku novērtēšanu, dinamisku cenu noteikšanu un proaktīvu krāpšanas atklāšanu. 2025. gadā globālais apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzes tirgus piedzīvo spēcīgu izaugsmi, ko veicina apdrošināšanas procesu digitizēšana, lielo datu pārplūde un pieprasījums pēc personalizētiem apdrošināšanas produktiem.

Saskaņā ar McKinsey & Company, AI dzinējspēka analītika tiek sagaidīta kā galvenā sastāvdaļa apdrošināšanas vērtības ķēdēs līdz 2030. gadam, ar agrīno pieņemšanu, kas jau sniedz izmērāmus uzlabojumus zaudējumu attiecībās un klientu apmierinātībā. Risku analīzes platformu integrācija ļauj apdrošinātājiem izmantot reāllaika datus no IoT ierīcēm, telemātikas un ārējiem datu avotiem, rezultātā veidojot precīzāku risku segmentāciju un ātrāku prasību apstrādi.

Tirgus pētījumi, ko veicis Grand View Research, apliecina, ka globālais apdrošināšanas tehnoloģiju tirgus lielums sasniegs 152,43 miljardus USD līdz 2030. gadam, ar risku analīzi, kas ir nozīmīga un augoša daļa. Nozari raksturo sadarbības pieaugums starp tradicionālajiem apdrošinātājiem un tehnoloģiju jaunizveidotiem uzņēmumiem, kā arī palielināta investīciju aktivitāte īpašām analītikas risinājumiem. Ievērojami spēlētāji, piemēram, Guidewire Software, Cloverleaf Analytics un FRISS, ir priekšgalā, piedāvājot platformas, kas automatizē risku novērtēšanu un krāpšanas atklāšanu.

Galvenie tirgus faktori 2025. gadā ietver regulatīvos spiedienus uz caurredzamību, nepieciešamību cīnīties pret sarežģījumiem apdrošināšanas krāpšanā un konkurences prasību piedāvāt pielāgotus produktus. Apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīze ļauj apdrošinātājiem arī reaģēt uz jauniem riskiem, piemēram, kas saistīti ar klimata pārmaiņām un kiberdraudiem, sniedzot prognozes un scenārija modelēšanas spējas. Tādējādi apdrošinātāji, kas pieņem augsta līmeņa analītiku, ir labāk pozicionēti, lai optimizētu portfeļus, samazinātu operatīvās izmaksas un uzlabotu klientu iesaisti.

Kopsavilkumā, apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzes tirgus 2025. gadā ir atzīmēts ar strauju tehnoloģisko inovāciju, stratēģiskām sadarbībām un pāreju uz datu/drošu lēmumu pieņemšanu, veidojot pamatu turpmākai paplašināšanai un traucējumiem globālajā apdrošināšanas nozarē.

Galvenās tehnoloģiju tendences apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzē

Apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīze strauji pārveido apdrošināšanas nozari, izmantojot modernas tehnoloģijas, lai uzlabotu risku novērtējumu, cenu noteikšanu un prasību pārvaldību. 2025. gadā vairāki galvenie tehnoloģiju virzieni ietekmē ainavu, veicinot gan inovācijas, gan konkurences diferencēšanu starp apdrošinātājiem.

• Mākslīgais intelekts (AI) un mašīnmācīšanās (ML): AI un ML algoritmi tiek arvien biežāk izmantoti, lai analizētu milzīgas datu kopas, atklātu slēptos risku modeļus un automatizētu risku novērtēšanu. Šīs tehnoloģijas ļauj apdrošinātājiem pārvietoties tālāk par tradicionālajiem aktuāru modeļiem, piedāvājot sīkāku un dinamiski atjauninātu risku novērtēšanu. Piemēram, Allianz un AXA ir ieguldījuši AI rīkos, lai racionalizētu risku novērtēšanu un prasību apstrādi.
• Lielie dati un reāllaika analītika: IoT ierīču, telemātikas un savienoto sensoru strauja izplatīšana nodrošina apdrošinātājus ar reāllaika datu plūsmām. Šie dati tiek izmantoti, lai uzlabotu riska modeļus, personalizētu polises un proaktīvi pārvaldītu prasības. Swiss Re un Munich Re ir ievērojami raksturoti ar lielo datu analītikas integrāciju savos riska vadības ietvaros.
• Mākoņdatorzinātne un API ekosistēmas: Mākonī balstītas platformas un atvērtas API atvieglo datu integrāciju, mērogojamību un sadarbību visā apdrošināšanas vērtības ķēdē. Šis virziens paātrina modernu analītikas rīku ieviešanu un atbalsta ātru jaunu apdrošināšanas tehnoloģiju risinājumu attīstību. Guidewire un Duck Creek Technologies ir vadošie mākonī balstītu apdrošināšanas analītikas platformu piegādātāji.
• Dabas valodas apstrāde (NLP): NLP tehnoloģijas tiek izmantotas, lai iegūtu atziņas no strukturētiem datu avotiem, piemēram, prasību piezīmēm, klientu saziņas un sociālo mediju. Tas uzlabo krāpšanas atklāšanu, klientu apkalpošanu un risku profilēšanu. IBM Watson tiek plaši izmantots NLP virzītai apdrošināšanas analītikai.
• Bloķēšanas ķēde un viedie līgumi: Bloķēšanas tehnoloģija gūst popularitāti tās spējas dēļ nodrošināt caurredzamus, nemaināmus ierakstus un automatizēt pieprasījumus, izmantojot viedos līgumus. Tas samazina krāpšanu un administratīvās izmaksas, kā redzams Lemonade un MetLife pilotprojektos.

Šie tehnoloģiju virzieni, visticamāk, turpinās paātrināt 2025. gadā, ļaujot apdrošinātājiem piedāvāt precīzākus, efektīvākus un ar klientu orientētus risku analīzes risinājumus.

Konkurences vide un vadošie spēlētāji

Apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzes tirgus konkurences vide 2025. gadā izceļas ar strauju inovāciju, stratēģiskajām partnerībām un pieaugošu gan tradicionālo apdrošināšanas lielo uzņēmumu, gan elastīgo tehnoloģiju jaunizveidojumu plūsmu. Tā kā apdrošinātāji arvien vairāk prioritizē datu pārvaldības lēmumu pieņemšanu, pieprasījums pēc moderniem risku analīzes risinājumiem ir pieaudzis, veidojot dinamisku vidi, kur tehnoloģijas, datu zinātne un apdrošināšanas kompetence apvienojas.

Vadošie spēlētāji šajā jomā ietver globālu apdrošināšanas uzņēmumu, specializētu apdrošināšanas tehnoloģiju firmas un tehnoloģiju piegādātāju jauktus. Guidewire Software joprojām ir dominējošs spēks, piedāvājot integrētas analītikas platformas, kas izmanto mašīnmācīšanos un lielos datus, lai uzlabotu risku novērtēšanas un prasību pārvaldības procesus. SAS Institute turpina paplašināt savu klātbūtni, nodrošinot spēcīgus analītikas un AI virzītus riska novērtēšanas rīkus, kas pielāgoti apdrošinātājiem.

Starp apdrošināšanas tehnoloģiju disruptoriem Lemonade izceļas ar savu īpašo AI algoritmu izmantošanu risku novērtēšanas un prasību apstrādes automatizēšanā, izvirzot jaunus standartus operatīvās efektivitātes un klientu pieredzes jomā. Root Insurance izmanto telemātikas un uzvedības datus, lai precizētu riska modeļus, īpaši auto apdrošināšanā, bet Hippo Insurance integrē IoT datus proaktīvai risku mazināšanai mājokļu apdrošināšanā.

Stratēģiskās sadarbības veido konkurences dinamiku. Piemēram, Swiss Re ir sadarbojies ar dažādām tehnoloģiju firmām, lai kopīgi izstrādātu modernus risku analīzes risinājumus, savukārt Munich Re iegulda apdrošināšanas tehnoloģiju jaunizveidoto uzņēmumu attīstībā caur savu Digitālās partnerības vienību, paātrinot AI un prognozējošās analītikas izmantošanu visā apdrošināšanas vērtības ķēdē.

• IBM un Google Cloud kļūst arvien ievērojamāki kā tehnoloģiju nodrošinātāji, piedāvājot mākonī balstītas analītikas un AI pakalpojumus, kas ļauj apdrošinātājiem paplašināt savas risku analīzes iespējas.
• Nišas spēlētāji, piemēram, Cytora un Shift Technology, iegūst popularitāti, sniedzot specializētus risinājumus risku izvēlē, krāpšanas atklāšanā un prasību automatizācijā.

Tirgus, visticamāk, pieredzēs tālākas konsolidācijas, kad lielākie spēlētāji iegādāsies inovatīvos jaunizveidotos uzņēmumus, lai paplašinātu savas analītikas portfeļus. Konkurences diferenciācija 2025. gadā būs atkarīga no spējas sniegt reāllaika, darbībām gatavas atziņas, nevainojamu integrāciju ar galvenajām apdrošināšanas sistēmām un pierādāmiem uzlabojumiem zaudējumu attiecībās un klientu apmierinātībā.

Tirgus izaugsmes prognozes (2025–2030): CAGR, ieņēmumi un pieņemšanas rādītāji

Apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzes tirgus 2025. gadā ir gatavs spēcīgai izaugsmei, ko veicina strauja digitālā transformācija apdrošināšanas nozarē un pieaugoša nepieciešamība pēc datu virzītas risku novērtēšanas. Saskaņā ar MarketsandMarkets prognozēm globālais apdrošināšanas tehnoloģiju tirgus, kurā ietilpst risku analīze kā pamatsegments, tiek prognozēts, ka līdz 2025. gadam tas sasniegs aptuveni 16,8 miljardus USD, salīdzinot ar 10,4 miljardiem USD 2022. gadā. Šī izaugsme atspoguļo apmēram 17,0% ikgadējo pieauguma tempu (CAGR) plašākajā apdrošināšanas tehnoloģiju sektorā, ar risku analīzi, kas cer pārsniegt vidējo rādītāju sakarā ar pieaugošu pieprasījumu pēc progresīviem analītikas risinājumiem.

Risku analīzes segmentā pieņemšanas rādītāji tiek prognozēti, ka pieaugs, apdrošinātāji arvien vairāk izmantojot mākslīgo intelektu (AI), mašīnmācīšanos (ML) un lielos datus, lai precizētu risku novērtēšanu, prasību pārvaldību un krāpšanas atklāšanu. Grand View Research prognozē, ka risku analīzes risinājumi veidos vairāk nekā 30% no jauniem apdrošināšanas tehnoloģiju ieviešanas gadījumiem 2025. gadā, atspoguļojot apdrošinātāju prioritāti prognozējošā modelēšanā un reāllaika risku novērtēšanas spēju izmantošanā. Risku analīzes integrācija, visticamāk, veicinās operatīvās efektivitātes un ļaus izstrādāt personalizētākus apdrošināšanas piedāvājumus, tādējādi vēl vairāk sekmējot pieņemšanu.

• CAGR (2025–2030): Risku analīzes segments ir prognozēts ar CAGR no 18–20% līdz 2030. gadam, pārsniedzot tradicionālās apdrošināšanas tehnoloģiju ieguldījumus, jo apdrošinātāji cenšas modernizēt novecojušās sistēmas un atbildēt uz mainīgajiem riska apstākļiem.
• Ieņēmumu prognozes: Līdz 2025. gadam globālie ieņēmumi no apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzes gaidāmi pārsniegs 5 miljardus USD, ar Ziemeļameriku un Eiropu, kas vada pieņemšanu, kam seko strauja izaugsme Āzijas un Klusā okeāna reģionos.
• Pieņemšanas rādītāji: Nozares pētījumi no Accenture norāda, ka vairāk nekā 60% apdrošinātāju plāno palielināt savus ieguldījumus risku analīzes platformās 2025. gadā, ar īpašu uzmanību pievēršot mākonī balstītajiem un AI virzītajiem risinājumiem.

Kopsavilkumā, 2025. gads būs pagrieziena gads apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzei, ko raksturo divciparu izaugsmes rādītāji, pieaugoši ieņēmumi un plaša pieņemšana, jo apdrošinātāji pieņem modernas tehnoloģijas, lai gūtu konkurētspēju un apmierinātu mainīgas klientu cerības.

Reģionālā analīze: Ziemeļamerika, Eiropa, APAC un attiecīgās tirgi

Reģionālais ainava apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzē 2025. gadā iezīmējas ar atšķirīgām pieņemšanas tendencēm, regulatīvo vidi un investīciju tendencēm Ziemeļamerikā, Eiropā, Āzijā un Klusā okeāna reģionā (APAC) un attiecīgās tirgos. Katrs reģions demonstrē unikālus faktorus un izaicinājumus, kas veido risku analīzes risinājumu ieviešanu un attīstību apdrošināšanas nozarē.

• Ziemeļamerika: Ziemeļamerika, ko vada ASV, tiek uzskatīta par lielāko un attīstīto tirgus jomu apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzē. Šī reģiona priekšrocība ir dinamisks apdrošināšanas tehnoloģiju jaunizveidoto uzņēmumu, nostiprinātu apdrošinātāju un tehnoloģiju piegādātāju ekosistēma. Augstās digitālās pieņemšanas pakāpes, attīstītā datu infrastruktūra un atbalstošas regulatīvās smilšu kastes ir paātrinājušas AI virzītas risku analīzes integrāciju riska novērtēšanā un prasību apstrādē. Saskaņā ar Deloitte, vairāk nekā 70% Ziemeļamerikas apdrošinātāju iegulda modernizētās analītikas platformās, fokusējoties uz reāllaika risku novērtējumu un personalizētām cenu modeļiem.
• Eiropa: Eiropas apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzes tirgu raksturo spēcīga regulatīvā uzraudzība, jo īpaši ar GDPR atbilstību, kas veido datu izmantošanu un analītikas stratēģijas. Reģionā ir novērojama nozīmīga izaugsme tādos tirgos kā Apvienotā Karaliste, Vācija un Francija, kur apdrošinātāji izmanto analītiku, lai uzlabotu klientu pieredzi un operatīvo efektivitāti. EY ziņo, ka Eiropas apdrošinātāji arvien vairāk sadarbojas ar apdrošināšanas tehnoloģiju firmām, lai izstrādātu prognozējošos modeļus risku izvēlē un risinātu jaunos riskus, piemēram, kiberdraudus un klimata pārmaiņas.
• APAC: Āzijas un Klusā okeāna reģions piedzīvo strauju izaugsmi apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzē, ko veicina digitālās apdrošināšanas izplatība Ķīnā, Indijā un Dienvidaustrumāzijā. Reģiona lielās, apdrošināšanas nepietiekamās populācijas un mobilās pirmās pārdales patērētāju bāze piedāvā ievērojamas iespējas datu analītikas virzītai produktu inovācijai. Saskaņā ar McKinsey & Company, APAC apdrošinātāji izmanto lielos datus un mašīnmācīšanos, lai uzlabotu risku segmentāciju un automatizētu prasību apstrādi, jo regulatīvās iestādes tādās tirgos kā Singapūra un Honkonga aktīvi veicina apdrošināšanas tehnoloģiju inovāciju.
• Attiecīgie tirgi: Latīņamerikā, Āfrikā un daļās Tuvajiem Austrumiem apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzes pieņemšana ir sākotnēja, taču strauji pieaug. Galvenie faktori ietver nepieciešamību paplašināt apdrošināšanas pieejamību, samazināt krāpšanu un pārvaldīt riskus svārstīgās vidēs. Sadarbības iespējas starp globālajām apdrošināšanas tehnoloģijām un vietējiem apdrošinātājiem sekmē tehnoloģiju pārnesi un jaudu veidošanu. Pasaules banka norāda, ka digitālie risku analītikas risinājumi ir būtiski, lai izstrādātu mikroapdrošināšanas produktus un uzlabotu katastrofu riska pārvaldību šajās reģionos.

Kopumā, lai gan Ziemeļamerika un Eiropa ir vadošās jomās brieduma un investīciju ziņā, apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīze Āzijas un Klusā okeāna reģionā un attiecīgajos tirgos ir gatava straujai izaugsmei līdz 2025. gadam, ko veicina digitālā transformācija un mainīgās riska ainavas.

Nākotnes prognozes: inovācijas un tirgus attīstība

Nākotnes prognozes apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzei 2025. gadā iezīmējas ar strauju tehnoloģisko inovāciju un fundamentālu pārmaiņu nākšanu apdrošinātāju risku novērtēšanā, cenu noteikšanā un pārvaldībā. Tā kā apdrošināšanas nozare turpina digitālo transformāciju, modernā analītika, ko dzina mākslīgais intelekts (AI), mašīnmācīšanās (ML) un lielie dati, ir gatavi kļūt par konkurences diferencēšanas un operatīvās efektivitātes pamatu.

Viens no svarīgākajiem inovējošiem virzieniem ir reāllaika datu strūklaku integrācija no IoT ierīcēm, telemātikas un viedierīcēm. Šīs tehnoloģijas ļauj apdrošinātājiem pāriet no statiskiem, vēsturiskiem riska modeļiem uz dinamiskām, personalizētām risku novērtēšanām. Piemēram, auto apdrošinātāji arvien biežāk izmanto telemātikas datus, lai piedāvātu lietošanas bāzes apdrošināšanu, pielāgojot prēmijas pēc reālās braukšanas uzvedības, nevis demogrāfiskiem rādītājiem. Šis virziens, visticamāk, paātrinās, ar vairāk apdrošinātājiem pieņemot nepārtrauktas risku novērtēšanas modeļus līdz 2025. gadam McKinsey & Company.

Cits svarīgs attīstības virziens ir modernu AI un ML algoritmu izmantošana, lai noteiktu jaunus riskus un novērstu krāpšanu. Apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumi izstrādā modernus modeļus, kas spēj analizēt strukturētos datus, piemēram, sociālos medijus, satelītu attēlus un ziņu plūsmas, lai identificētu modeļus, kas signalizē par jauniem vai attīstošiem riskiem, tostarp klimata notikumiem un kiberdraudiem. Šis proaktīvais pieejas veids, visticamāk, samazinās zaudējumu attiecības un uzlabos prasību apstrādes efektivitāti Deloitte.

Tirgus arī piedzīvo sadarbības ekosistēmas pieaugumu, kur apdrošinātāji, reinsurance uzņēmumi un tehnoloģiju piegādātāji dalās datos un analītikas platformās. Šī sadarbības pieeja tiek sagaidīta, lai veicinātu inovācijas, paātrinātu produktu attīstību un ļautu precīzākam risku apvienošanai un cenu noteikšanai. Atvērtās apdrošināšanas API un mākonī balstītas analītikas risinājumi ir centrā šajā attīstībā, ļaujot bezšuvju integrāciju un mērogojamību Capgemini.

Paskatoties uz 2025. gadu, regulatīvās ietvaras, visticamāk, attīstīsies kopā ar tehnoloģiju attīstību, pieaugot uzsvaram uz datu privātumu, AI virzītu lēmumu skaidrojamību un ētisku klienta datu izmantošanu. Apdrošinātāji, kas iegulda caurredzamu, klientiem centrētos analītikas risinājumos, visticamāk, iegūs konkurences priekšrocības tirgū, kas novērtē uzticību un personalizāciju.

Izaicinājumi, riski un stratēģiskas iespējas

Apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzes sektors 2025. gadā saskaras ar dinamisku ainavu, kas izceļ gan būtiskus izaicinājumus, gan stratēģiskas iespējas. Tā kā apdrošinātāji arvien vairāk izmanto modernas analītikas, mākslīgo intelektu (AI) un mašīnmācīšanos (ML) riska novērtēšanā un cenu noteikšanā, ir izcēlušies vairāki galvenie jautājumi.

Izaicinājumi un riski:

• Datu privātums un drošība: Jutīgu klientu datu, tostarp veselības, uzvedības un telemātikas informācijas, pieaugums rada būtiskas privātuma un kiberdrošības bažas. Regulējošās struktūras, piemēram, GDPR un CCPA attīstās, un atbilstība šīm prasībām paliek mainīgs mērķis apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumiem, kas darbojas dažādās jurisdikcijās. Datu noplūdes vai nepareiza izmantošana var izraisīt nopietnu reputāciju un finanšu bojājumus (Accenture).
• Modeļa aizspriedumi un skaidrojamība: AI dzinētie riska modeļi var neapzināti turpināt vēsturiskos datus, izraisot netaisnu cenu noteikšanu vai noteiktas klientu grupas izslēgšanu. Regulācijas uzraudzība apkārt algoritmiskās caurredzamības un skaidrojamības jautājumiem pieaug, liekot apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumiem ieguldīt interpretējamā AI un izturīgā modeļu pārvaldībā (McKinsey & Company).
• Integrācija ar mantošanas sistēmām: Daudzi apdrošinātāji joprojām paļaujas uz novecojušu IT infrastruktūru, padarot modernu analītikas platformu bezproblēmu integrāciju grūti. Tas var palēnināt digitālo transformāciju un ierobežot risku analīzes potenciāla īstenošanu (Deloitte).

Stratēģiskas iespējas:

• Personalizēta riska novērtēšana: Spēja izmantot reāllaika datus no IoT ierīcēm, viedierīcēm un savienotajiem transportlīdzekļiem ļauj hiperpersonalizētam riska profilējumam un dinamiskai cenu noteikšanai. Tas ne tikai uzlabo risku novērtēšanas precizitāti, bet arī uzlabo klientu iesaisti un noturēšanu (Capgemini).
• Krāpšanas atklāšana un novēršana: Modernās analītikas un AI transformē krāpšanas atklāšanu, ļaujot apdrošinātājiem identificēt aizdomīgu modeļu un noviržu analīzi prasību datos ar lielāku precizitāti. Tas samazina zaudējumus un operatīvās izmaksas, tieši ietekmējot peļņu (PwC).
• Jaunu produktu inovācija: Risku analīze atver iespējas mikroapdrošināšanai, lietošanas balstītai apdrošināšanai un pieprasījuma produktiem, kas pielāgoti jauniem riskiem, piemēram, kiberdraudiem un klimata pārmaiņām. Tas ļauj apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumiem iegūt jaunas tirgus daļas un veicināt izaugsmi (EY).

Kopsavilkumā, kamēr apdrošināšanas tehnoloģiju risku analīzē 2025. gadā jāseko sarežģītiem regulatīviem, tehniskiem un ētiskiem izaicinājumiem, sektors ir gatavs izaugsmei, izmantojot inovācijas, uzlabotu risku izvēli un uz klientiem centrētas piedāvājumus.

Avoti un atsauces

• McKinsey & Company
• Grand View Research
• Guidewire Software
• Cloverleaf Analytics
• FRISS
• AXA
• Munich Re
• Duck Creek Technologies
• IBM Watson
• MetLife
• SAS Institute
• Lemonade
• Hippo Insurance
• Google Cloud
• Cytora
• Shift Technology
• MarketsandMarkets
• Accenture
• Deloitte
• EY
• Pasaules banka
• Capgemini
• PwC