Решения на основе искусственного интеллекта в страховой отрасли с использованием управляемого ИИ: почему страховая отрасль переживает свой самый важный переломный момент.

Конец «цифрового паралича»: как управляемый ИИ спасает страховую отрасль

То, что десятилетиями функционировало как стабильная бизнес-модель, основанная на агрегировании рисков и постепенных инновациях, теперь сталкивается с идеальным сочетанием технологического долга, стремительного роста затрат и регуляторного давления. Цифры говорят сами за себя: в то время как страховые мошенничества ежегодно обходятся миру примерно в 122 миллиарда долларов, парадоксально, но до 90 процентов инвестиций в ИТ со стороны традиционных компаний тратятся исключительно на поддержание устаревших систем — «цифровой паралич», который подавляет инновации.

Но цена стагнации — это уже не просто потеря эффективности; это становится угрозой для существования системы. В эпоху, когда схемы мошенничества становятся все более динамичными, а клиенты ожидают обслуживания в режиме реального времени, простого управления страховыми полисами уже недостаточно. Решение отрасли заключается в стратегическом внедрении управляемых решений на основе искусственного интеллекта. Эти технологии больше не являются необязательным трюком, а представляют собой важнейший рычаг для преодоления гигантской «ловушки устаревших систем», радикально ускоряя такие процессы, как обработка страховых случаев, и оценивая риски точнее, чем когда-либо прежде.

В данном анализе подробно рассматривается экономическая сторона этой трансформации. От исторических причин существования ИТ-монолитов в таких гигантах отрасли, как Allianz, до подводных камней нового закона ЕС об ИИ: мы исследуем, как страховые компании балансируют между строгим регулированием и необходимой автоматизацией. Узнайте, почему управляемый ИИ — это больше, чем просто программное обеспечение, — это инфраструктура для конкурентоспособности завтрашнего дня, — и какие стратегии определят победителей и проигравших в предстоящем десятилетии.

Подходит для:

• UNFRAME.AI: Управляемые решения на основе ИИ для страховой отрасли

Как страховые компании автоматизируют своё будущее или же искусно его формируют

Страховая отрасль находится на критическом поворотном этапе, когда технологические, экономические и регуляторные факторы сходятся воедино и вынуждают к фундаментальным изменениям. Бизнес-модель страхового сектора, построенная на десятилетиях на ручных процессах, децентрализованных структурах данных и постепенных инновациях, подвергается всё большему давлению. Реальность однозначна: в настоящее время страховой сектор ежегодно теряет около 122 миллиардов долларов из-за мошенничества в сфере имущественного и личного страхования, при этом только Германия сталкивается с убытками, превышающими 6 миллиардов евро в год. В то же время 70 процентов ИТ-бюджетов страховых компаний тратятся на поддержание устаревших систем, которые всё больше рушатся под тяжестью собственной сложности. Две трети страховых компаний по всему миру до сих пор не смогли масштабировать искусственный интеллект за пределы пилотных проектов и интегрировать его в свою повседневную деятельность.

Эта ситуация описывает не просто разрыв в эффективности, а проблему выживания. Поэтому управляемые решения на основе ИИ для страховой отрасли — это не технологическая уловка или необязательная модернизация, а стратегическая необходимость, определяющая конкурентоспособность, прибыльность и, в конечном итоге, долгосрочную рыночную жизнеспособность страховых компаний. В этом отчете анализируются экономические факторы, институциональные игроки и рыночные механизмы, лежащие в основе этого процесса трансформации. В нем подчеркивается, как управляемые системы ИИ, как интегрированные платформы решений, позволяют страховщикам преодолевать устаревшие системы, выявлять и предотвращать мошенничество в режиме реального времени, ускорять процессы обработки претензий и масштабировать персонализированный клиентский опыт.

Подходит для:

• Unframe AI преобразует интеграцию ИИ для предприятий в рекордные сроки: индивидуальные решения за часы или дни

От электромеханической обработки данных до цифрового паралича

Чтобы понять текущую ситуацию в страховой отрасли, необходимо взглянуть на ее технологическое развитие. Например, компания Allianz первой в Европе внедрила мэйнфрейм IBM 650 в 1956 году. Это был прорыв, который произвел революцию в обработке данных и позволил страховщикам эффективно управлять миллионами полисов. В последующие десятилетия эти системы постоянно расширялись и адаптировались к новым требованиям. Каждая новая функция не была интегрирована, а скорее выстраивалась в многоуровневую структуру: администрирование страхования, обработка претензий, выставление счетов и управление клиентами возникли как системы, частично изолированные и частично взаимосвязанные.

Это было исторически обосновано и экономически оправдано. До конца XX века такие монолитные системы были стандартной бизнес-моделью не только в страховании, но и практически во всех крупных финансовых учреждениях. В то время они обеспечивали масштабируемость и прибыльность. Однако эти системы не были изначально разработаны для гибкости, быстрых итераций или внешней интеграции. Они были оптимизированы для стабильных, предсказуемых процессов.

На рубеже тысячелетий и в последующие два десятилетия выявились негативные последствия этих решений. Поскольку финансовые услуги во всем мире оказались под давлением из-за слияний, новых правил и роста страховых технологий, страховщики стали все больше зависеть от систем, которые они сами уже не до конца понимали. В некоторых случаях технические зависимости стали настолько сложными, что ни один сотрудник страховой компании не имеет полного представления о собственной программной архитектуре. Некоторые, казалось бы, тривиальные изменения, такие как добавление второго адреса электронной почты в систему, влекут за собой затраты в шестизначном диапазоне евро, поскольку требуют корректировок в сотнях мест внутри системы.

Инвестиции в ИТ наглядно демонстрируют масштаб проблемы. Только немецкие страховые компании в 2024 году увеличили свои инвестиции в ИТ до рекордных 6,2 млрд евро, в основном для решения существующих проблем, а не для инвестиций в будущие инновации. Значительная часть этих средств, по оценкам, от 70 до 90 процентов, тратится просто на поддержание устаревших систем. Это классический пример экономической неэффективности: компании платят все большие суммы за поддержание того же уровня функциональности, в то время как их конкурентоспособность снижается. Технический долг растет экспоненциально, а инвестиции в инновации и рост сдерживаются.

Анализ ключевых факторов: системные неэффективности и структуры стимулирования трансформации.

Страховой бизнес основан на асимметричной информации, агрегировании рисков и логике расчета страховых премий. Страховщики собирают данные о рисках, оценивают эти риски и рассчитывают страховые премии на основе этой оценки. Для этой оценки они объединяют исторические данные, внешнюю информацию и устоявшиеся модели расчета. Традиционно это были ручные или полуавтоматические процессы. Андеррайтеру требовались годы опыта, чтобы последовательно проводить эти оценки. Обработка страховых случаев была аналогичной: специалист по урегулированию претензий должен был изучать документы, сравнивать факты с условиями полиса, выявлять потенциальные признаки мошенничества, а затем принимать решение.

В этом контексте управляемые решения в области ИИ действуют как каталитический трансформатор. Они позволяют обрабатывать эти когнитивные задачи не только быстрее, но и точнее, и масштабируемее. Но экономический эффект гораздо глубже:

Во-первых, предотвращение мошенничества имеет первостепенное значение. Глобальные убытки от страхового мошенничества в сфере страхования имущества и ответственности составляют приблизительно 122 миллиарда долларов в год. В Германии эта цифра превышает 6 миллиардов евро в год и постоянно растет. Традиционные методы обнаружения мошенничества основаны на наборах правил: подозрительные закономерности определяются экспертами, а затем жестко закодированы в системах. Проблема в том, что мошенники адаптируются к известным закономерностям, разрабатывают новые методы и становятся более изобретательными. Обнаружение мошенничества на основе машинного обучения работает иначе: оно распознает аномальные закономерности, которые никогда ранее не были описаны людьми. Анализы McKinsey показывают, что современные методы обнаружения мошенничества повышают уровень обнаружения на 15–20 процентов, одновременно снижая количество ложных срабатываний на 20–50 процентов. Это имеет немедленные экономические последствия: меньше мошенничества означает меньше выплат по страховым случаям. Меньшее количество ложных срабатываний означает меньше ненужных расследований и более быструю проверку для добросовестных страхователей.

Во-вторых, значительно повысилась эффективность обработки страховых случаев. Крупная голландская страховая компания, внедрившая обработку страховых случаев на основе ИИ, добилась автоматизации 91% всех подлежащих обработке страховых случаев по автострахованию. Среднее время обработки одного случая сократилось на 46%, а удовлетворенность клиентов (измеряемая индексом лояльности клиентов) выросла на 9 пунктов. Скандинавская страховая компания, внедрившая решения для интеллектуального анализа документов, добилась корректного извлечения и интерпретации данных для 70% поступающих документов в режиме реального времени, вместо ручной обработки с задержками. Это имело не только технические, но и экономические последствия: специалисты по урегулированию страховых случаев смогли освободиться от рутинных задач и сосредоточиться на сложных, дорогостоящих случаях, где человеческий опыт действительно приносит пользу.

Во-третьих, динамическая оценка рисков с помощью ИИ позволяет значительно повысить точность ценообразования. В то время как традиционная оценка рисков основывалась на нескольких переменных (возраст, история вождения, почтовый индекс), модели ИИ могут анализировать и объединять сотни или тысячи точек данных в режиме реального времени. Это позволяет рассчитывать более точные страховые взносы, отражающие реальный риск, а не средние взносы, субсидирующие значительную часть клиентской базы. Пример компании Allianz демонстрирует, как система ИИ BRIAN (Underwriter Guidance Tool) использует интеграцию данных и семантический анализ для предоставления рекомендаций, основанных на оценке рисков, которые позволяют андеррайтерам быстрее и эффективнее получать необходимую информацию.

В-четвертых, персонализация на основе ИИ значительно улучшает привлечение и удержание клиентов. Генеративный ИИ и большие языковые модели позволяют общаться с клиентами страховых компаний на естественном языке, предлагать автоматизированные решения для самообслуживания и предоставлять индивидуальные рекомендации по продуктам. Консультант по работе с клиентами, который обычно обрабатывает 100 запросов в день, может удвоить или утроить эту производительность с помощью ИИ-помощников, одновременно повышая качество консультаций.

Однако эти рычаги работают только в определенных институциональных условиях. Большинство страховых компаний не смогли добиться таких результатов, поскольку их устаревшие системы недостаточно гибки для поддержки быстрой интеграции. Внедрение ИИ в традиционной страховой компании может занять годы, поскольку каждый новый интерфейс создает сотни существующих зависимостей. Это главная причина, по которой две трети страховых компаний по всему миру еще не масштабировали ИИ за пределы пилотных проектов.

Текущая ситуация: инвентаризация на основе данных и связанные с ней проблемы.

Глобальный рынок ИИ в страховании растет исключительными темпами. В 2024 году рынок ИИ в страховании оценивался примерно в 6,44–11,33 миллиарда долларов, в зависимости от источника. Прогнозы на следующее десятилетие впечатляют: ожидается, что к 2031–2035 годам рынок вырастет до 45,74–246 миллиардов долларов, при среднегодовом темпе роста от 32 до 33 процентов.

Эти цифры — не математические абстракции, а скорее отражение реальных экономических преобразований. Страховые компании по всему миру вкладывают огромные средства в технологии искусственного интеллекта, привлечение талантов и проекты трансформации. Крупнейшие страховщики, такие как Allianz, Munich Re и Zurich, создали инвестиционные подразделения, лаборатории и исследовательские партнерства. Zurich объявила об открытии новой лаборатории ИИ в 2025 году в сотрудничестве с Университетом Санкт-Галлена и ETH Zurich для трансформации самой бизнес-модели страхового бизнеса. Allianz создает общекорпоративную платформу данных для интеграции данных из всех источников и, таким образом, обеспечения возможности применения ИИ.

Однако эти инвестиции не безграничны. Ресурсы, как правило, связаны с устаревшими системами. Немецкие страховые компании ежегодно тратят на ИТ примерно от 5,9 до 6,2 миллиардов евро, но от 70 до 90 процентов этих средств уходит на поддержание существующей инфраструктуры. Это означает, что только от 10 до 30 процентов этой суммы доступно для подлинных инноваций и будущих инвестиций. У малых и средних страховых компаний ресурсов еще меньше. Поэтому быстрая, интегрированная доставка решений на основе ИИ из одного источника является огромным преимуществом.

Наиболее актуальные проблемы заключаются в следующем. Во-первых, техническая сложность интеграции: каждая страховая компания имеет уникальную структуру устаревших систем, каждая со своими API, структурами данных и бизнес-логикой. Настоящий поставщик решений должен предлагать не только алгоритмы ИИ, но и настраиваемую платформу коннекторов, которая адаптируется к этому разнообразию. Во-вторых, сложность регулирования: в соответствии с Законом ЕС об ИИ, который вступил в силу в августе 2024 года и будет полностью применяться с мая 2026 года, системы ИИ высокого риска, особенно те, которые используются для оценки рисков и ценообразования, подлежат строгим требованиям в отношении управления, документации, прозрачности и минимизации предвзятости. В-третьих, вопрос защиты данных и доверия: конфиденциальные данные клиентов, информация о здоровье и финансовые данные должны обрабатываться с высочайшим уровнем безопасности. Страховщики не могут просто передать эти данные внешним облачным провайдерам, не неся при этом регуляторных рисков. Им нужны решения, которые работают локально или в контролируемых средах и обеспечивают журналы аудита и полную прозрачность.

Управляемая платформа ИИ — Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемая платформа ИИ

Практические примеры из практики: сравнительный анализ различных стратегий трансформации.

Для иллюстрации практических последствий данного анализа полезны тематические исследования с использованием различных подходов.

Скандинавская страховая компания, внедрившая систему обработки документов на основе искусственного интеллекта, демонстрирует поэтапное внедрение этой технологии, адаптированной под конкретные процессы. Компания имела многолетний опыт работы с бумажными и цифровыми документами при обработке страховых случаев. Ручной процесс был крайне сложным: поступала заявка, внешние документы фотографировались или сканировались, сотрудники вручную читали их и копировали данные в различные системы. Уровень ошибок был значительным. С помощью EY Fabric Document Intelligence этот рабочий процесс был преобразован. Теперь 70% документов корректно интерпретируются в режиме реального времени, а данные автоматически извлекаются и передаются в бэкэнд-системы. Это решение не было совершенно новой разработкой, а скорее интегрированным компонентом, построенным на основе существующих систем управления страховыми случаями. Результат: значительно более быстрая обработка заявок, снижение количества ошибок и возможность для сотрудников сосредоточиться на более аналитических, ориентированных на клиента задачах.

Крупная голландская страховая компания демонстрирует еще более радикальный подход: полную автоматизацию традиционных решений по страховым случаям. У этой компании была очень четкая гипотеза: примерно 91 процент всех страховых случаев по автострахованию подчиняются стандартизированной логике принятия решений и могут быть полностью автоматизированы, если система изучит эту логику. Страховщик обучил ИИ-агента, который моделировал модели принятия решений опытных специалистов по урегулированию страховых случаев. Агент был разработан для классификации страховых случаев, проверки условий страхового случая и автоматического утверждения простых случаев. Эта реализация была технически сложной, поскольку требовала подключения десятков устаревших систем. Но экономическое обоснование было настолько убедительным, что инвестиции были оправданы. После полной реализации среднее время обработки страховых случаев сократилось на 46 процентов, 91 процент всех подходящих страховых случаев по автострахованию были автоматизированы, а удовлетворенность клиентов повысилась на 9 пунктов NPS. Однако это была не полная автоматизация человеческого труда, а скорее разумное разделение труда: агент выполнял рутинные задачи, а люди брали на себя сложные задачи.

Компания Allianz, будучи глобальным игроком, проводит корпоративную стратегию интеграции данных и внедрения искусственного интеллекта. Компания осознала, что устойчивый успех проектов в области ИИ возможен только при высоком качестве данных и их доступности для всей организации. Поэтому Allianz вкладывает значительные средства в свою платформу данных Allianz Data Platform, управление данными и должности директора по данным (Chief Data Officer) в отдельных операционных подразделениях. Это долгосрочный путь трансформации, но он решает основную проблему: для эффективного ИИ необходимы качественные данные, а качественные данные требуют организационной структуры и культуры.

В отличие от этого, компания Zurich применяет научно-исследовательский и инновационный подход через свою новую лабораторию искусственного интеллекта. Zurich осознала, что простого применения существующих технологий ИИ недостаточно для достижения подлинной трансформации бизнес-модели. Компания сотрудничает с ведущими университетами для разработки новых технологий и методов ИИ. Лаборатория фокусируется на агентных системах ИИ, которые работают более автономно и могут принимать сложные решения. Это игра будущего, а не игра на повышение эффективности сегодня.

Сравнение выявляет несколько ключевых моментов. Во-первых, не существует единого универсального решения. Специализированные решения на основе ИИ (например, Document Intelligence), полная автоматизация процессов (как у голландской страховой компании), стратегии работы с данными в масштабах всего предприятия (Allianz) и фундаментальные исследования (Zurich) — все это допустимые решения, направленные на решение различных экономических задач. Во-вторых, скорость внедрения является критически важным конкурентным фактором. Система, которую можно внедрить за месяцы, а не за годы, обеспечивает экономические преимущества. В-третьих, интеграция с существующими системами имеет решающее значение. Страховые компании, которые рассматривают ИИ как изолированный проект, добиваются ограниченного успеха. Те, кто интегрирует ИИ в свою существующую технологическую инфраструктуру, масштабируются более эффективно.

Подходит для:

• Управляемые корпоративные решения на основе ИИ с подходом Blueprint: смена парадигмы в интеграции промышленного ИИ

Перспективы дальнейшего развития и потенциальные сбои

На основе проведенного анализа можно выделить несколько вероятных путей развития.

Наиболее вероятный сценарий — это постепенная фрагментация страховой отрасли. Крупные игроки с ресурсами, такие как Allianz, Munich Re и Zurich, успешно масштабируют интеграцию ИИ и данных, тем самым укрепляя свои конкурентные преимущества. Они также сохранят инновационность под надзором регулирующих органов, поскольку обладают ресурсами для соблюдения требований. Средние и малые страховые компании столкнутся с дилеммой: либо они будут вкладывать значительные средства в ИИ и модернизацию (что снизит их прибыльность в краткосрочной перспективе), либо отстанут в технологическом плане и потеряют долю рынка. Многие выберут аутсорсинг или стратегическое партнерство с платформами ИИ (например, поставщиками управляемых решений ИИ). Это может привести к консолидации, при которой крупнейшие страховщики будут привлекать лучших специалистов по ИИ, в то время как более мелкие компании обратятся к дистрибьюторам или будут реализовывать нишевые стратегии.

Второй вероятный сценарий — появление новых страховых моделей, в основе которых лежат искусственный интеллект и анализ данных. Новые InsurTech-компании, или технологические компании, выходящие на страховой рынок (подобно Google в страховании), имеют меньший технический долг и могут интегрировать ИИ в свою архитектуру с нуля. Они могут быстро занять доминирующее положение на нишевых вертикальных рынках. Это оказывает давление на устоявшиеся страховые компании, заставляя их не только оптимизировать существующие процессы, но и переосмыслить свои бизнес-модели. Компания Zurich это осознала и инвестирует в исследования новых бизнес-моделей.

Третий сценарий — это постепенное регулирование и формализация стандартов ИИ. Действующий закон ЕС об ИИ — это только начало. Ожидается дальнейшее ужесточение регулирования, касающегося объяснимости, минимизации предвзятости или кредитоспособности систем ИИ. Это может привести к ситуации, когда успех будут иметь только специализированные, строго регулируемые поставщики решений в области ИИ, обладающие подлинными сертификатами безопасности и соответствия требованиям. Универсальные инструменты ИИ от технологических гигантов могут оказаться недостаточными для регулируемых отраслей, таких как страхование.

Четвертый сценарий, менее вероятный, но не исключенный, — это негативная реакция на автоматизацию с использованием ИИ в страховании, вызванная общественными дебатами о потере рабочих мест или дискриминации. Это может привести к политическому давлению с целью ограничения или запрета ИИ в определенных контекстах. Однако это маловероятно, поскольку экономические выгоды слишком велики.

Возможные сбои, которые могут нарушить эти процессы:

1. Масштабная утечка данных в крупной страховой компании нанесла серьезный ущерб доверию к системам искусственного интеллекта.
2. Были продемонстрированы дискриминационные эффекты систем ИИ в случаях высокого риска (например, в случае, подобном скандалу с наймом персонала в Amazon, но в сфере страхования), что вызвало негативную реакцию со стороны регулирующих органов.
3. Прорыв в области агентного искусственного интеллекта или автономных систем принятия решений на основе ИИ, который еще больше трансформирует модели страхования.
4. Совокупное воздействие изменения климата и усовершенствованной оценки рисков с помощью ИИ приводит к масштабным искажениям рынка (например, когда ИИ распознает, что определенные регионы гораздо более рискованны, чем предполагалось ранее).

Стратегические последствия: необходимость скоординированной трансформации.

Эмпирический анализ ясно показывает: управляемые решения на основе ИИ не являются для страховщиков необязательными, а необходимы. Нынешняя неэффективность настолько велика, конкурентная борьба настолько сильна, а нормативные требования настолько ясны, что бездействие равносильно предоставлению конкурентам конкурентного преимущества.

Для политиков это означает, что необходимо не только укрепить нормативно-правовую базу (Закон ЕС об ИИ, GDPR, национальные законы о страховании), но и оказать практическую поддержку небольшим страховым компаниям. Без поддержки может возникнуть двухуровневая страховая отрасль, в которой крупные страховщики будут продолжать внедрять инновации и вынуждать более мелкие компании либо приобретать другие компании, либо уходить с рынка.

Для руководителей страховых компаний стратегические последствия очевидны. Простого запуска отдельных проектов в области ИИ недостаточно. Страховщикам необходимо:

1. Разработайте общекорпоративную стратегию работы с данными, которая рассматривает данные как важнейший актив.
2. Постепенно демонтируйте или модернизируйте устаревшие системы, а не бесконечно устанавливайте обновления.
3. Искусственный интеллект следует рассматривать не как изолированный проект, а как неотъемлемую часть операционной архитектуры.
4. Внедряйте принципы управления и соблюдения нормативных требований в процесс реализации проекта с самого начала, а не в качестве второстепенной задачи.
5. Принятие стратегических решений о том, что лучше: разработка собственных решений, покупка готовых решений или партнерство: когда имеет смысл разрабатывать собственные решения в области ИИ, а когда правильным выбором будет поставщик управляемых решений в области ИИ?

Для инвесторов и заинтересованных сторон принципиально важно понимать, что страховщики, успешно прошедшие через эту трансформацию, могут рассчитывать на конкурентные преимущества, повышение прибыльности (за счет снижения уровня мошенничества, повышения эффективности затрат и точности ценообразования) и укрепление отношений с клиентами. Страховщики, которым это не удастся, потеряют свою актуальность в условиях растущей конкуренции и ужесточения регулирования.

Таким образом, центральный тезис данного анализа заключается не в том, что ИИ — это технологическая опция, а в том, что ИИ — это стратегическая необходимость, которая определит жизнеспособность страховых компаний в предстоящем десятилетии. Управляемые решения в области ИИ, правильно настроенные и закрепленные в системе управления, являются экономическим инструментом для превращения этой необходимости в реальность.

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

связаться со мной под Wolfenstein ∂ xpert.Digital

позвоните мне под +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

Наша глобальная отраслевая и деловая экспертиза в области развития бизнеса, продаж и маркетинга - Изображение: Xpert.Digital

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях