Digital Transformation in Taiwan’s Insurance Industries for MABAC Technology Based on Circular Modified Fuzzy Choquet Frank Network Data Envelopment Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fuzzy set theory has significant and dominant applications in Taiwan’s insurance industry, especially in fields involving decision-making, uncertainty, and risk assessment. Providing the complexity and problems in assessing factors, for instance, natural disaster risks, customer creditworthiness, or health conditions, traditional binary logic often falls short. Taiwanese insurers have adopted fuzzy logic systems to enhance fraud detection, premium pricing, and privilege evaluations by catching the indistinctness characteristic in human ruling and imperfect data. The Taiwan insurance industry is a dynamic and spirited module of the commercial sector, contributing meaningfully to risk management and economic stability. For this, we study to propose an assessment of the proficiency of insurance enterprises using Network Data Envelopment Analysis. Toward this end, the frank operational laws for circular Pythagorean fuzzy (CPF) uncertainty are applied. Moreover, the CPF Choquet Frank averaging (CPFCFA) operator and CPF Choquet Frank geometric (CPFCFG) operator with three dominant properties for each operator have been studied. The study deliberates the multi-attributive border approximation area comparison (MABAC) model and verifies it with the help of numerical examples. This study enhances the industry’s efficiency to offer adapted insurance products and handle risks precisely, aligning with Taiwan’s push toward intelligent financial services and digital transformation. In the following, we establish the decision-making performance for assessing the proficiency of insurance enterprises using the network data envelopment analysis (NDEA) technique. Finally, we examine the ranking values of offered representations to compare them with the ranking values of prevailing models to show the capability and efficacy of the originated approaches.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle