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比较BetterviewvsTensorFlight

客户评价的质量Betterview使用以下成功的产品指标。

概述

Betterview标志

Betterview是9岁,总部设在美国。

Betterview情报和风险管理平台提供了一个属性。公司提供监控、产权问题检测、自动化的旗帜,和其他特性。它还提供野火,飓风、冰雹风险洞察力和灾难性的(CAT)反应系统。公司成立于2014年,总部设在旧金山,加利福尼亚。

TensorFlight标志

TensorFlight是7岁和位于波兰。

TensorFlight分析卫星天线、无人驾驶飞机和街景影像以自动化手动面对面财产检查。它使用人工智能(AI)和机器学习处理近实时数据对全球保险业和保险和财产保险公司帮助他们,再保险,风险,和索赔。公司成立于2016年,位于Białystok波兰。

成立一年

2014年
2016年

国家

美国
波兰

演示视频

TensorFlight没有提交他们的演示在他们的分析师简报

工作TensorFlight吗?

领导

大卫·莱曼(创始人、首席执行官)

看到所有5

罗伯特Kozikowski(创始人、首席产品官)

看到所有5

阶段

C系列
一个系列

总了

16.36美元
2美元

投资者

少女再保险,EMC保险集团

看到所有5投资者

哈德逊结构资本管理,ff风险资本

看到所有5投资者

产品

为什么Betterview垮掉的一代TensorFlight

    为什么TensorFlight垮掉的一代Betterview

      好处

      • 切费用比率
      • 提高损失比率
      • 增加客户满意度/经验
      • 响应时间
      • 数据质量

      产品

      • 房地产智能平台

        Betterview人工智能(AI)和计算机视觉应用于航空影像和地理空间数据生成最准确的属性信息保险公司信任自动化定价、承销和续签而战略行动关注关键属性。结合萎靡不振的,持续的监控和pre-filed危险风险评分,Betterview帮助把财产保险从修复和替换预测和预防。

      查看所有产品

      • 属性数据

        属性数据

      查看所有产品

      客户

      Betterview适用于3已知的公司。

      TensorFlight适用于2已知的公司。

      已知的伙伴

      辛辛那提的保险公司EMC保险

      看到所有3已知的客户

      苏黎世保险,QBE

      为什么他们购买

      我们选择Betterview和房地产智能平台,帮助我们的承销商更好地了解风险在每个政策通过分析保险属性从高分辨率航空影像的角度揭示了潜在的风险,传统物理性质检查不能发现……我们不仅会写更好的政策通过Betterview与我们得到的数据,但是我们也将最大化我们的效率和降低费用。最终目标是预测和防止损失。Betterview代表了实现这一目标的重要一步。

      看到所有22引用

      TensorFlight没有提交他们的引用在他们的分析师简报

      工作TensorFlight吗?

      新闻与分析

      Betterview在我们的研究已经提到了吗3

      TensorFlight在我们的研究中并没有提及。

      专家集合

      R

      房地产科技

      2392件

      创业的空间覆盖住宅和商业地产空间关注消费者。类别包括购买、销售和投资房地产(iBuyers、市场、投资/集资”平台),以及租户经验,物业管理等

      Insurtech

      4232件

      公司和公司使用的技术来提高核心和辅助保险业务。公司在这个集合是创造新的产品架构,提高承保模式,加速索赔和创造更好的客户体验

      Insurtech

      4243件

      公司和公司使用的技术来提高核心和辅助保险业务。公司在这个集合是创造新的产品架构,提高承保模式,加速索赔和创造更好的客户体验

      一个

      人工智能

      10661件

      这个集合包括创业卖AI SaaS,使用人工智能算法开发自己的核心产品,这些发展中硬件支持人工智能工作负载。

      市场

      ESP排名位置供应商基于他们的资源和执行。

      Betterview野火风险分析是一个领袖

      火灾风险分析

      火灾风险分析市场重点利用数据分析,建模技术,和地理空间技术来分析火灾危险,预测火灾行为,评估特定领域的脆弱性。这些解决方案通常包含特性,比如实时监测、历史数据分析、天气预报和风险映射识别高危地区和优先考虑减排工作。他们也可能提供预测建模和仿真功能评估火灾的潜在影响和发展有效的应对计划。在火灾风险分析市场投资使组织和社区加强防范,减少森林火灾的影响,并保护生命,财产,和生态系统。

      TensorFlight野火风险分析是一个领袖

      火灾风险分析

      火灾风险分析市场重点利用数据分析,建模技术,和地理空间技术来分析火灾危险,预测火灾行为,评估特定领域的脆弱性。这些解决方案通常包含特性,比如实时监测、历史数据分析、天气预报和风险映射识别高危地区和优先考虑减排工作。他们也可能提供预测建模和仿真功能评估火灾的潜在影响和发展有效的应对计划。在火灾风险分析市场投资使组织和社区加强防范,减少森林火灾的影响,并保护生命,财产,和生态系统。

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