paint-brush
श्रीनिवासराव अमीरिनेनी: मशीन लर्निंग आधुनिक व्यावसायिक दक्षता में कैसे योगदान देता हैद्वारा@jonstojanmedia
नया इतिहास

श्रीनिवासराव अमीरिनेनी: मशीन लर्निंग आधुनिक व्यावसायिक दक्षता में कैसे योगदान देता है

द्वारा Jon Stojan Media3m2024/11/01
Read on Terminal Reader

बहुत लंबा; पढ़ने के लिए

श्रीनिवासराव अमीरिनेनी मशीन लर्निंग के माध्यम से बीमा में आधुनिक व्यावसायिक दक्षता में परिवर्तन लाते हैं, लागत कम करते हैं और दावा प्रसंस्करण सटीकता में सुधार करते हैं।
featured image - श्रीनिवासराव अमीरिनेनी: मशीन लर्निंग आधुनिक व्यावसायिक दक्षता में कैसे योगदान देता है
Jon Stojan Media HackerNoon profile picture
0-item
1-item



सेफगार्ड प्रोडक्ट्स इंटरनेशनल एलएलसी में सीनियर बीआई आर्किटेक्ट के रूप में, श्रीनिवासराव अमीरिनेनी ने बीमा और डेटा एनालिटिक्स उद्योगों में अपना नाम बनाया है। 2001 में मद्रास विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में मास्टर डिग्री हासिल करने से लेकर बीमा क्षेत्र में आवश्यक प्रगति का नेतृत्व करने तक का उनका सफर उनकी प्रतिबद्धता और योग्यता का सबूत है।


अमीरिनेनी के करियर की शुरुआत पारिवारिक व्यवसाय की देखरेख और एशियाई वित्तीय बाजारों की खोज से हुई, यह एक ऐसा दौर था जिसने उन्हें वैश्विक वित्तीय और तकनीकी परिदृश्य में अमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान की। 2005 में NTT डेटा सर्विसेज (पहले कीन, इंक.) में मिडलवेयर इंटीग्रेशन डेवलपर के रूप में सॉफ्टवेयर प्रोग्रामिंग में उनकी वापसी ने उनकी बाद की उपलब्धियों की नींव रखी। विक्टोरिया की ऑस्ट्रेलियाई राज्य सरकार के लिए AUD 1.9 बिलियन की परियोजना में उनकी महत्वपूर्ण भूमिका, जिसने राज्य की टिकटिंग प्रणाली को स्मार्ट कार्ड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म में बदल दिया, ने उनकी शुरुआती प्रतिबद्धता और क्षमता को प्रदर्शित किया।


अमीरिनेनी 2008 में ऑस्ट्रेलिया चले गए, और जल्दी ही खुद को ट्रांसपोर्ट डोमेन सेंटर ऑफ एक्सीलेंस (COE) के एक आवश्यक सदस्य के रूप में स्थापित कर लिया। यहाँ, उन्होंने एक केंद्रीकृत मास्टर डेटा प्लेटफ़ॉर्म बनाने के लिए SQL लाइट और बिज़टॉक की तैनाती का प्रबंधन किया। इस प्लेटफ़ॉर्म ने जटिल, बड़े पैमाने की परियोजनाओं को प्रबंधित करने की उनकी क्षमता का प्रदर्शन किया, जो 20,000 मशीनों के लिए किराया प्रसंस्करण नियमों को बदलने में आवश्यक है।


अमीरिनेनी के करियर पथ में कई सम्मान और प्रमाण पत्र भी शामिल हैं। उन्हें माइक्रोसॉफ्ट डेटा एनालिस्ट और स्नोफ्लेक क्लाउड उपयोगकर्ता के रूप में प्रमाणित किया गया है और वे IEEE और BCS के सदस्य हैं। सेफगार्ड प्रोडक्ट्स LLC और NTT डेटा सर्विसेज ने उनके असाधारण काम को एक स्टार परफॉर्मर और सर्वश्रेष्ठ प्रेरक के रूप में मान्यता दी है।


सेफगार्ड प्रोडक्ट्स इंटरनेशनल में, अमीरिनेनी के सबसे उल्लेखनीय प्रयासों में से एक एनालिटिक्स और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एक मजबूत डेटा प्लेटफ़ॉर्म बनाना था। उन्होंने दावा प्रक्रिया में मनुष्यों पर निर्भरता कम करने के अपने प्रयास के हिस्से के रूप में दावे प्रस्तुत करने के लिए मालिकाना एल्गोरिदम और एक मोबाइल ऐप के विकास की देखरेख की। इस आविष्कार ने कंपनी के टायर और व्हील उत्पाद के लिए नुकसान के अनुपात को 100% से 95% तक सुधार दिया, जबकि प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित किया और खर्चों में भारी कटौती की, जिससे प्रति वर्ष $1 मिलियन की बचत हुई।


बीमा उद्योग में अमीरिनेनी का योगदान महत्वपूर्ण रहा है। धोखाधड़ी का पता लगाने और दावा दाखिल करने के लिए मॉड्यूल के विकास और मास्टर प्लेटफ़ॉर्म में उनके एकीकरण पर उनके काम ने दावों से निपटने की समग्र दक्षता और सटीकता में उल्लेखनीय सुधार किया है। इसने डीलर स्थानों और प्रत्यक्ष ग्राहकों के लिए प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित किया है, जो उद्योग और इसकी जरूरतों के बारे में उनकी गहरी समझ को दर्शाता है।


टायर और व्हील वारंटी बाजार में बढ़ी हुई हानि दरों को संबोधित करना अमीरिनेनी की पेशेवर यात्रा में महत्वपूर्ण था। उन्होंने जोखिम और सीएएस टीमों के साथ कई रणनीतिक पहल की, जिसमें दावे प्रस्तुत करने के लिए एक मोबाइल ऐप बनाना, ऑटो-अनुमोदन प्रक्रियाओं को लागू करना और दावों के विश्लेषण के लिए व्यापक डेटा को एकीकृत करना शामिल है। उनकी पहलों के बाद हुई महत्वपूर्ण बचत और स्थिर हानि अनुपात ने उनकी तकनीकी दक्षता और रणनीतिक दृष्टि को प्रदर्शित किया।


अमीरिनेनी की नेतृत्व शैली टीमों को नवाचार अपनाने और उत्कृष्टता के लिए प्रयास करने के लिए प्रेरित करने की उनकी क्षमता से चिह्नित है। एक संरक्षक और नेता के रूप में उनकी भूमिका ने मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बनाकर और बाहरी डेटासेट शामिल करके भविष्यवाणी कौशल में सुधार किया है। उन्होंने संगठन के भीतर निरंतर सीखने और विकास की संस्कृति को भी बढ़ावा दिया है, जो उनकी रणनीतिक दृष्टि और तकनीकी कौशल का प्रमाण है।