SAS Institute förstärker svenska försäkringsbranschen med specialiserad utbildning inom dataanalys och AI

I takt med att digitaliseringen och användningen av AI utvecklas inom försäkringsbranschen blir även behovet av effektiv dataanalys allt viktigare för att skapa bestående värden inom verksamheterna.

För att säkerställa att dataanalys leder till konkreta resultat krävs inte bara teknisk kompetens utan även en djupare förståelse för hur dessa teknologier bäst tillämpas i egen organisation och i branschspecifika sammanhang.

AI-företaget SAS Institute har nyligen genomfört en skräddarsydd utbildning som adresserar dessa behov för försäkringsbranschen.

– Att hantera data effektivt är långt mer än bara teknisk skicklighet; det handlar om att förstå hur man tillämpar och förankrar dessa teknologier inom verksamheterna för att uppnå verkligt affärsvärde, säger Patric Hellgren, europeiskt ansvarig för affärs- och ledarskapsprogram på SAS Institute.

Patric Hellgren, europeiskt ansvarig för affärs- och ledarskapsprogram på SAS Institute.

Han betonar vikten av att utveckla det rätta tankesättet för att maximera värdet av data och fortsätter: – Våra program är utformade för att hjälpa deltagarna att utveckla det mindset som krävs för att kunna driva förändring och transformering med data analys, oavsett roll i organisationen. Vi vill att deltagarna inte bara ska lära sig, utan även kunna tillämpa sina kunskaper och påverka på ett sätt som skapar konkreta resultat inom sina organisationer.

Programmet erbjuds för olika branscher och kunder vid flera tillfällen per år. Vid det senaste utbildningstillfället, som nyligen avslutades, deltog representanter från flera svenska försäkringsbolag för att stärka sina kompetenser. Kursinnehållet omfattar flera områden som är viktiga för försäkringsbranschen att kompetensutveckla. Dessa omfattar exempelvis:

• Transformering och framgångsfaktorer med data analys
• Livscykeln för datadriven analys Roller och kompetensprofiler
• Metodiker för implementering och tillämpning av datadriven analys
• Begrepp och definitioner
• Etisk och ansvarsfull AI

– Vårt mål är att ge deltagarna verktygen de behöver för att driva projekt framåt inom dataanalys, oavsett programvara eller teknik. Genom att koppla affärsvärde till dataanalysen kan vi stärka och stötta försäkringsbolagens kärnområden. Vårt branschanpassade program möjliggör att allmän kunskap om dataanalys och AI tillämpas i relevanta, konkreta sammanhang, säger Hellgren. En viktig del av utbildningen är att deltagarna ska fungera som inspiratörer när de återvänder till sina arbetsplatser.

Genom att sprida ett AI- eller datadrivet tankesätt kan de hjälpa sina kollegor och hela verksamheten att bli mer framgångsrika i området.

– Vi strävar efter att våra deltagare inte bara ska lära sig utan även bli ambassadörer för datadrivet beslutsfattande inom sina organisationer. Det är en del av vår strategi för att säkerställa att dataanalys och AI används på bästa möjliga sätt, avslutar Patric Hellgren.

Majoriteten av deltagarna har redan goda kunskaper om dataanalys och ser programmet som ett bra sätt att förstärka och utveckla sina kunskaper.

 – Programmet har gett mig både de verktyg och den metodik som behövs för att sprida dataanalystänket över flera delar av vår organisation. AI är ett område som snabbt växer inom vår bransch, och vi har nu bättre förutsättningar att framtidssäkra våra kompetenser samt effektivt organisera oss kring värdeskapande dataanalys och AI, säger Conny Zander på Swedbank Försäkring.

 Conny Zander framhåller att programmets praktiska övningar har varit värdefulla för att förstå de utmaningar och möjligheter som organisationer står inför. Han anser att programmet har förbättrat hans förståelse för hur AI bäst implementeras i företagsstrukturen och gett insikter om hur arbetet bör struktureras för att identifiera brister i AI-mognad. Vidare betonar han vikten av att som individ kunna påverka och bidra till förändring. För att lyckas med AI-integrationen i en organisation, menar Zander, krävs ett gemensamt språkbruk, verktyg och metoder, samt tid och uthållighet.