AI কি ইন্স্যুরেন্সে উদ্ভাবনের জন্য ইনফ্লেকশন পয়েন্ট হবে?

AI কি ইন্স্যুরেন্সে উদ্ভাবনের জন্য ইনফ্লেকশন পয়েন্ট হবে?

সময় স্ট্যাম্প: আগস্ট 23, 2023 9:21 এএম
AI কি ইন্স্যুরেন্স প্লেটোব্লকচেন ডেটা ইন্টেলিজেন্সে উদ্ভাবনের জন্য ইনফ্লেকশন পয়েন্ট হবে। উল্লম্ব অনুসন্ধান. আ.

এখানে একটি উপাখ্যান রয়েছে, বেশিরভাগ বাবা-মা এর সাথে সম্পর্কিত: আমার একজন সহকর্মী বলেছিলেন যে তার 3-বছরের বয়স পরিচালনা করা বেশ সহজ, কারণ ছেলেটি আলেক্সার সাথে ঘন্টার পর ঘন্টা কথা বলতে পারে, যখন মা তার কাজ শেষ করে বা বাড়ি থেকে কাজ করে। আমার সহকর্মী আরও লক্ষ্য করেছেন যে ছোটটি আলেক্সার সাথে একটি ঘনিষ্ঠ বন্ধন তৈরি করেছে কারণ, ওভারটাইম, ছেলেটির প্রতি আলেক্সার প্রতিক্রিয়া আরও ভাল এবং আরও ব্যক্তিগতকৃত হয়েছে। 

এটি একটি সহজ উপায় যা এআই অ্যাপ্লিকেশন আমাদের দৈনন্দিন জীবনের ফ্যাব্রিকের অংশ হয়ে উঠছে - অনায়াসে বৃদ্ধি করে, যদি নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদনের জন্য অন্য মানুষের প্রয়োজন প্রতিস্থাপন না করে। প্রায় 77 শতাংশ ডিভাইসগুলির মধ্যে আজ কোন না কোন রূপে এআই প্রযুক্তি ব্যবহার করে। পূর্বাভাস ইঙ্গিত যে সেখানে হবে 8.4 বিলিয়ন 2024 সালের মধ্যে বিশ্বে AI-চালিত ডিজিটাল ভয়েস সহকারী ইউনিট, যা মোট বিশ্ব জনসংখ্যাকে ছাড়িয়ে যাবে। ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট, চ্যাটবট, ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেম, ভয়েস সার্চ এবং স্ব-চালিত যানবাহনের মতো এআই-এর সুবিধা প্রদানকারী পরিষেবা এবং সমাধানগুলি আর কেবল আইজ্যাক আসিমভ উপন্যাসে নয়, আমাদের জীবনের সমস্ত ক্ষেত্রেই রয়েছে। 

বীমা, ঐতিহ্যগতভাবে একটি শিল্প যা প্রযুক্তি গ্রহণে পিছিয়ে রয়েছে। ক্লাউড-নেটিভ চটপটে জন্মানো অ্যাপগুলিতে তাদের পূর্ববর্তী মনোলিথ প্ল্যাটফর্ম/সিস্টেমগুলি থেকে দূরে সরে যাওয়া আজ বীমা সেক্টরে একটি ধীর কিন্তু স্থির পদক্ষেপ। যাইহোক, এই খাতের বিরুদ্ধে এত মাথা ঘোরা সত্ত্বেও, প্রযুক্তি গ্রহণের বর্তমান হার কি যথেষ্ট?

বীমা খাতে হেডওয়াইন্ড:

অ্যাসোসিয়েশন অফ ব্রিটিশ ইনস্যুরার্স (এবিআই) গাড়ি বীমার 28 মিলিয়ন পলিসির একটি বিশ্লেষণ পরিচালনা করেছে এবং বলেছে যে 2023 সালের জুনে শেষ হওয়া তিন মাসে শিল্প জুড়ে গড় প্রিমিয়াম ছিল £511 - গত বছরের একই সময়ের তুলনায় 21% বেশি৷ বেশিরভাগ মোটর বীমাকারী 15 সালের H20 এ 1-2023% দাম বাড়িয়েছে। H2 2022 সাল থেকে বেশিরভাগ দেশে মুদ্রাস্ফীতি বীমাকারীদের জন্য সবচেয়ে বড় অর্থনৈতিক চ্যালেঞ্জের মধ্যে একটি। জলবায়ু পরিবর্তন এবং ইউরোপে চরম আবহাওয়া, এশিয়ায় বর্ষা বিদ্যমান ঝুঁকি মূল্যায়নকে প্রভাবিত করছে এবং সাধারণ বীমা জন্য মূল্য নির্ধারণ মডেল. দীর্ঘায়ু, গত কয়েক দশকে আরও ভালো সুস্থতার প্রভাব হিসাবে জীবন, পেনশন বীমাকারীদের তাদের পণ্য সেটটি উদ্ভাবন করতে হয়েছে। ডিজিটাল সুবিধার কারণে ভোক্তাদের চাহিদার পরিবর্তনের অর্থ হল বিমাকারীদের তাদের গ্রাহকদের সাথে একটি ডিফারেনশিয়াল মাল্টি-চ্যানেল জড়িত থাকার জন্য আরও বেশি খরচ করতে হবে। বীমাকারীদের আজ তাদের কৌশলের ভিত্তি হিসাবে ঝুঁকি প্রশমনের পরিবর্তে ঝুঁকি পরিহারের দিকে মনোনিবেশ করতে হবে। 

বেশিরভাগ বীমাকারীদের দ্বারা AI/ML/NLP বিনিয়োগের শীর্ষ 3টি ক্ষেত্র: 

গ্রাহকদের আরও ভাল পরিষেবা দেওয়ার জন্য উদ্ভাবিত প্রযুক্তি গ্রহণ করা এবং মানিয়ে নেওয়া একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, AI এর ব্যালেন্স শীটকে আরও ভাল অভিজ্ঞতার চেয়ে আরও বেশি উপায়ে প্রভাবিত করার সম্ভাবনা রয়েছে। 

হাইপারসোনালাইজেশন: আজ, সংস্থাগুলির HR সংস্থাগুলি তাদের কর্মীদের সম্পর্কে কিছু বিমাকারীরা তাদের গ্রাহকদের সম্পর্কে যতটা জানে তার চেয়ে অনেক বেশি জানে – যা দেখায় যে শার্ট-আকারের পণ্যটি ভোক্তাদের কাছে সেট করা কতটা কয়েক মাইল দূরে। বীমা হল ডেটা বোঝা এবং তাদের ভোক্তাদের সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি এবং নির্দিষ্ট ইভেন্টে ঝুঁকির এক্সপোজার সম্পর্কে। এআই এবং মেশিন লার্নিং, বিগ ডেটা, অ্যানালিটিক্স, ব্যক্তিগত যাত্রা মানচিত্র এবং ব্যক্তিগতকৃত সামগ্রী ব্যবহার করে, হাইপার-ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা গ্রাহকদের আকৃষ্ট করতে, লাভ বাড়াতে এবং খরচ কমাতে সাহায্য করে। গ্রাহকদের আরও ভালোভাবে ভাগ করার জন্য চলমান প্রচেষ্টা কার্যকর কিন্তু AI দ্রুত গ্রাহকদের আচরণে পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়া জানাতে আরও কার্যকর।  

আন্ডাররাইটিং এবং মূল্য নির্ধারণ: AI মডেলগুলি কভারেজ, বাজার বিভাগ, শিল্প বা ভূগোল দ্বারা ক্ষতির প্রবণতা এবং আরও দানাদার মূল্যের মডেলগুলির আরও সুনির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী করার অনুমতি দেয়। বিদ্যমান ডেটা সেটগুলিকে কাজে লাগানোর মাধ্যমে, AI সম্ভাব্য সমস্যাগুলির পূর্বাভাস দিতে পারে, ঝুঁকিগুলিকে আরও ভালভাবে চিহ্নিত করতে এবং মূল্যায়ন করতে পারে এবং জলবায়ু ঝুঁকির মডেল তৈরিতে সহায়তা করতে পারে। একটি সম্ভাব্য বা বিদ্যমান গ্রাহক সম্পর্কে বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা পয়েন্ট সংগ্রহ করা এবং তাদের ঝুঁকির এক্সপোজারকে সূক্ষ্ম সুর করা, নির্দিষ্ট ভোক্তাদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত মূল্য নির্ধারণে সহায়তা করা। 

দাবি: একজন বীমাকারী তার ভোক্তাদের উপর সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলে তা হল তারা কীভাবে দাবি প্রক্রিয়া করে। প্রকৃতপক্ষে 87% গ্রাহক বলেছেন যে দাবি প্রক্রিয়াকরণের কার্যকারিতা তাদের বীমাকারী নির্বাচন করার সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করে। AI ব্যবহার করার মৌলিক ধারণা হল ঝুঁকি-সংঘটনের সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে ঝুঁকি এবং স্কোর মূল্যায়ন করা - কম সম্ভাবনার ঝুঁকি ML দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রক্রিয়া করা যেতে পারে, অন্যগুলি মানুষের হস্তক্ষেপে জড়িত। বেশিরভাগ বীমাকারীরা আজকে OCR বা কথোপকথনমূলক সিস্টেমের মতো প্রযুক্তি ব্যবহার করে এনএলপি-র সাথে ডেটা ক্যাপচারিং এবং FNOL স্বয়ংক্রিয় করতে চাইছে। ব্যক্তিগত এবং বাণিজ্যিক বীমাকারীদের জন্য, ড্রোন এবং কম্পিউটার ভিশন টেকনিকের মতো ভূ-স্থানিক তথ্য ব্যবস্থা দাবির সমন্বয়কে দ্রুততর করছে। 

বীমা সেক্টরে সুযোগের বিস্তারের পরিপ্রেক্ষিতে যা AI পুনরায় কল্পনা করতে পারে, নিশ্চিতভাবে এটি বীমা খাতে উদ্ভাবনের জন্য একটি পরিবর্তন বিন্দু হতে পারে।

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো ফিনটেক্সট্রা