কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কীভাবে বীমা শিল্পকে প্রভাবিত করছে? - প্রাইমাফেলিসিটাস

বীমা শিল্প, পরিবর্তনের জন্য তার শতাব্দী-দীর্ঘ প্রতিরোধের জন্য পরিচিত, বর্তমানে একটি ডিজিটাল বিপ্লবের সম্মুখীন হচ্ছে। উন্নত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম আবির্ভূত হয়েছে। আন্ডাররাইটাররা বিশাল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করতে, ঝুঁকি মূল্যায়ন বাড়াতে এবং বেসপোক প্রিমিয়াম মূল্যকে সক্ষম করতে এই সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করছেন। একই সাথে, পিছনের প্রান্তে, বীমার AI উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাসকৃত ত্রুটি দ্বারা চিহ্নিত একটি দক্ষ পদ্ধতিতে ক্যারিয়ারের সাথে আবেদনকারীদের সংযুক্ত করছে।

বীমাকারী এবং আবেদনকারীরা একইভাবে এই দ্রুত রূপান্তর থেকে শক্তিশালী প্রভাব অনুভব করতে দাঁড়িয়েছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) বীমা শিল্পের মধ্যে অগ্রগামী। আসুন ভবিষ্যতের বছরগুলিতে অনুসরণ করতে পারে এমন ট্র্যাজেক্টোরিটি অন্বেষণ করি।

ইন্স্যুরেন্সে জেনারেটিভ এআই-এর ভবিষ্যতের এক ঝলক

আপনি বীমা ভবিষ্যত দেখতে চান? 2030 সালের একজন গ্রাহক স্কটের চোখ দিয়ে এটি দেখুন। তার ডিজিটাল ব্যক্তিগত সহকারী তাকে শহর জুড়ে একটি মিটিং করার জন্য স্ব-ড্রাইভিং ক্ষমতা সহ একটি গাড়ির অর্ডার দেয়। পৌঁছানোর পর, স্কট সিদ্ধান্ত নেয় যে সে গাড়ি চালাতে চায় এবং গাড়িটিকে "সক্রিয়" মোডে নিয়ে যায়। তার ব্যক্তিগত সহকারী একটি রুট ম্যাপ করে এবং তার গতিশীলতা বীমাকারীর সাথে শেয়ার করে, যেটি দ্রুত একটি বিকল্প, নিরাপদ রুটের সাথে সাড়া দেয়, সেই অনুযায়ী তার মাসিক প্রিমিয়াম সামঞ্জস্য করে। স্কটের জীবন বীমা পলিসি, যার মূল্য এখন "পে-অ্যাজ-ইউ-লাইভ" ভিত্তিতে, এছাড়াও তার কার্যকলাপের উপর ভিত্তি করে সামঞ্জস্য করা হয়।

যখন স্কট পার্ক করে, তখন তার গাড়ি একটি চিহ্নের সাথে ধাক্কা খায়। গাড়ির অভ্যন্তরীণ ডায়াগনস্টিক ক্ষতির মূল্যায়ন করে এবং স্কট দাবির জন্য ছবি তোলে। তিনি ফিরে আসার সময়, দাবিটি অনুমোদিত হয় এবং একটি প্রতিক্রিয়া ড্রোন পরিদর্শনের জন্য পাঠানো হয়। এই সমন্বিত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বীমার ভবিষ্যতকে প্রতিনিধিত্ব করে, এআই এবং গভীর শিক্ষার মতো উন্নত প্রযুক্তি দ্বারা চালিত, শিল্পকে "সনাক্ত ও মেরামত" থেকে "ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রতিরোধ"-এ রূপান্তরিত করে। এই অগ্রগতির সাথে, বীমা দ্রুত বিকশিত হবে, সিদ্ধান্ত গ্রহণকে উন্নত করবে, খরচ কমবে এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা অপ্টিমাইজ করবে।

বীমা শিল্পে এআই কীভাবে প্রয়োগ করা হয়?

1. আন্ডাররাইটারদের জন্য ঝুঁকি মূল্যায়ন

ইতিহাস জুড়ে, বীমা আন্ডাররাইটাররা ক্লায়েন্ট ঝুঁকি মূল্যায়ন করার জন্য আবেদনকারীদের দ্বারা প্রদত্ত তথ্যের উপর নির্ভর করে। যাইহোক, এই পদ্ধতিটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে, কারণ আবেদনকারীরা অসাবধানতাবশত বা ইচ্ছাকৃতভাবে ভুল তথ্য প্রদান করতে পারে, ঝুঁকি মূল্যায়নের নির্ভরযোগ্যতার সাথে আপস করে।

এই চ্যালেঞ্জ কাটিয়ে ওঠার জন্য, বীমাকারীদের দিকে ঝুঁকছে স্বয়ংক্রিয় বীমা আন্ডাররাইটিং, মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, বিশেষ করে প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার (NLU), তথ্যের আরও বৈচিত্র্যময় উত্স অন্বেষণ করতে, যেমন Yelp পর্যালোচনা, সামাজিক মিডিয়া পোস্ট এবং SEC ফাইলিং। NLU ব্যবহার করে, বীমাকারীরা বীমা ক্যারিয়ারের সাথে যুক্ত ঝুঁকির আরও বিশদ মূল্যায়নের জন্য প্রাসঙ্গিক ডেটা সংগ্রহ করতে পারে।

অ্যান্ডি ব্রীন, আর্গো গ্রুপের সিনিয়র ভাইস প্রেসিডেন্ট, NLU-এর রূপান্তরকারী শক্তিকে তুলে ধরেন: “NLU-এর মাধ্যমে, পাঠ্য তথ্যের উৎস বিশ্লেষণ করার এবং অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করার আমাদের ক্ষমতা ব্যাপকভাবে উন্নত হয়েছে। আমরা এখন তথ্যের আধারগুলি অ্যাক্সেস করতে এবং ব্যবহার করতে পারি যা আগে অ্যাক্সেসযোগ্য বা ব্যাখ্যা করা কঠিন ছিল।"

সোফিয়াপোগ্রেব, নেক্সট ইন্স্যুরেন্সের সিওও, এমন একটি শিল্পে ব্যক্তিগতকৃত এক্সপোজার মডেলের গুরুত্বের উপর জোর দেন যেখানে মূল্য প্রায়শই বীমা কোম্পানিগুলিকে তাদের পণ্যের চেয়ে বেশি আলাদা করে। পোগ্রেব ব্যাখ্যা করেছেন যে ব্যক্তিগতকৃত এক্সপোজার মডেলগুলি ব্যবহার করে, বীমাকারীরা ঝুঁকির মূল্যায়ন উন্নত করতে পারে, যা গ্রাহকদের জন্য আরও উপযুক্ত প্রিমিয়ামের দিকে নিয়ে যায়।

ঐতিহ্যগতভাবে, বীমা শিল্প প্রমিত পলিসি অফার করে, যার ফলে ভিন্ন ভিন্ন পণ্য হয় যেখানে বিভিন্ন ব্যবসা অভিন্ন কভারেজ পায়। পোগ্রেব যুক্তি দেন যে স্বয়ংক্রিয় ডেটা খরচ ক্ষমতা বাড়ার সাথে সাথে বীমা পণ্যগুলিতে কাস্টমাইজেশন বাড়বে। কাস্টমাইজেশনের দিকে এই স্থানান্তর গ্রাহকদের উপকৃত করবে, কারণ তারা কেবলমাত্র তাদের সত্যিকারের প্রয়োজনীয় কভারেজের জন্য অর্থ প্রদান করবে।

• জালিয়াতি সনাক্তকরণ

জালিয়াতি সনাক্তকরণ বীমা কোম্পানিগুলির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্বেগের বিষয়, এবং বীমা শিল্পে AI প্রতারণামূলক দাবিগুলির বিরুদ্ধে লড়াই করার একটি মূল হাতিয়ার হিসাবে কাজ করে।

শিফট টেকনোলজি, একটি ফ্রেঞ্চ AI স্টার্টআপ, তাদের জালিয়াতি প্রতিরোধ পরিষেবাগুলিতে মেশিন লার্নিংকে একীভূত করে, প্রতারণামূলক দাবি শনাক্ত করার ক্ষেত্রে 77% নির্ভুলতার হার সহ 75 মিলিয়নেরও বেশি দাবি প্রক্রিয়াকরণ করে৷ এই অ্যালগরিদমগুলি সন্দেহজনক দাবি সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য প্রদান করে, সম্ভাব্য দায় এবং মেরামতের খরচ মূল্যায়ন এবং জালিয়াতি সুরক্ষা ব্যবস্থার পরামর্শ দেয়।

মেশিন লার্নিং সম্ভাব্য জালিয়াতি শনাক্ত করতে পারদর্শী হলেও, ফিনসার্ভ এক্সপার্টস-এর ম্যানেজিং ডিরেক্টর AreielWolanow, এই কাজে মানব-চালিত ডেটা সায়েন্সের ক্রমাগত গুরুত্বের ওপর জোর দেন। যেহেতু পেশাদার অপরাধীরা শিল্প-নেতৃস্থানীয় জালিয়াতি সূচকগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেয়, তাই মানব ডেটা বিজ্ঞানীদের অবশ্যই ক্রমাগত তাদের বিশ্লেষণ পুনরাবৃত্তি করতে হবে যখন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ডেটার পর্যবেক্ষণযোগ্য পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে স্বায়ত্তশাসিতভাবে সামঞ্জস্য করে।

• মানুষের ত্রুটি হ্রাস

বীমা শিল্পের মধ্যে বিতরণ শৃঙ্খল জটিল এবং মানবিক ত্রুটির প্রবণ, যা অদক্ষতা এবং বিলম্বের দিকে পরিচালিত করে। অ্যান্ডি ব্রীন হাইলাইট করেছেন যে কীভাবে এআই অ্যালগরিদম ত্রুটির পরিমাণ কমাতে পারে এবং ডেটা ট্রান্সমিশনকে স্ট্রীমলাইন করতে পারে, প্রক্রিয়ার নির্ভুলতা এবং দক্ষতা উন্নত করতে পারে।

প্রিমাফ্যালিসিটাস বাজারে একটি সুপরিচিত নাম, যা ওয়েব 3.0 প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে প্রকল্পগুলি সরবরাহ করে বিশ্বব্যাপী গ্রাহকদের সেবা করে যেমন এআই, মেশিন লার্নিং, আইওটি এবং ব্লকচেইন. আমাদের বিশেষজ্ঞ দল আপনার দুর্দান্ত ধারণাগুলিকে পরিণত করে আপনাকে পরিবেশন করবে উদ্ভাবনী সমাধানসমূহ.

SofyaPogreb বীমাকৃত এবং বীমাকারীর মধ্যে ব্যবধান পূরণে বর্ধিত ডেটার গুরুত্বের উপর জোর দেন। আরও নির্ভুল মূল্যায়নের মাধ্যমে, বীমাকারীরা উচ্চতর পণ্য তৈরি করতে পারে, নিশ্চিত করে যে গ্রাহকরা শুধুমাত্র তাদের যা প্রয়োজন তার জন্য অর্থ প্রদান করে।

• উন্নত গ্রাহক পরিষেবা

বীমা খাতে, গ্রাহক ধরে রাখার জন্য ভাল গ্রাহক পরিষেবাকে অগ্রাধিকার দেওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এআই চ্যাটবট গ্রাহকদের সার্বক্ষণিক সহায়তা প্রদান করে, তাদের প্রশ্নের মাধ্যমে গাইড করে এবং দ্রুত সমস্যার সমাধান করে। যদিও আরও জটিল উদ্বেগের জন্য এখনও মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হতে পারে, AI চ্যাটবটগুলি বেশিরভাগ অনুসন্ধানের জন্য যথেষ্ট।

• স্ট্রীমলাইন দাবি প্রক্রিয়াকরণ 

দাবি প্রক্রিয়াকরণে AI সরঞ্জামগুলি সম্ভাব্য খরচের পূর্বাভাস এবং বিভিন্ন উত্স থেকে বিশদ যাচাই করে মূল্যায়ন প্রক্রিয়াটিকে প্রবাহিত করে। এটি দ্রুত এবং নির্ভুল দাবি অনুমোদন পদ্ধতির জন্য অনুমতি দেয়, যা বীমাকারী এবং গ্রাহক উভয়কেই উপকৃত করে।

ইন্স্যুরেন্সে AI এর ভোক্তাদের সুবিধা

বীমা শিল্পে AI বাস্তবায়ন গ্রাহকদের জন্য সুস্পষ্ট সুবিধা নিয়ে আসে। এটি প্ল্যান কাস্টমাইজেশন বাড়ায়, আবেদন প্রক্রিয়ায় মানবিক ত্রুটি কমিয়ে দেয়, গ্রাহক পরিষেবার বিকল্পগুলিকে বিস্তৃত করে, এবং দাবি অনুমোদনের পদ্ধতিতে দক্ষতা উন্নত করে, শেষ পর্যন্ত গ্রাহকরা তাদের যা প্রয়োজন তা নিশ্চিত করে।

ইন্স্যুরেন্সের ভবিষ্যৎ দেখতে পাচ্ছি

মাত্র এক দশক আগে, বীমা শিল্পে AI এর ব্যাপক প্রভাবের পূর্বাভাস প্রায় অসম্ভব বলে মনে হয়েছিল। আমরা সামনের দিকে তাকাই, আরও পরিশীলিত এআই মডেলের উত্থান অনুমান করা যুক্তিসঙ্গত। এই অগ্রগতিগুলি কিছু বর্তমান উদ্বেগ উপশম করতে পারে বা নতুন জটিলতার পরিচয় দিতে পারে।

অন্তর্বর্তী সময়ে AI এর সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ বীমা শিল্পের নেতাদের অবশ্যই সতর্ক থাকতে হবে। ক্রমবর্ধমান নিয়ন্ত্রক নির্দেশাবলী সম্পর্কে অবগত থাকা এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করা উচ্চতর নিয়ন্ত্রক যাচাইয়ের সাথে সম্পর্কিত সম্ভাব্য আর্থিক এবং খ্যাতিমূলক ঝুঁকিগুলি হ্রাস করার জন্য অপরিহার্য। বীমা বিপিও পরিষেবা কার্যকরীভাবে এই পরিবর্তনগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য ক্রিয়াকলাপগুলিকে স্ট্রিমলাইন করতে এবং সংস্থানগুলিকে অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রেও গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে৷

পোস্ট দৃশ্য: 417

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/how-is-artificial-intelligence-impacting-the-insurance-industry/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-is-artificial-intelligence-impacting-the-insurance-industry