Hvordan påvirker kunstig intelligens forsikringsbranchen?

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

Forsikringsbranchen, der er kendt for sin århundreder lange modstand mod forandring, oplever i øjeblikket en digital revolution. Avancerede maskinlæringsalgoritmer er dukket op. Underwriters udnytter disse værktøjer til at administrere enorme mængder af data, forbedre risikovurderingen og muliggøre skræddersyede præmiepriser. Samtidig på bagsiden forbinder AI i forsikring ansøgere med transportører på en effektiv måde præget af væsentligt reducerede fejl.

Både forsikringsselskaber og ansøgere vil opleve kraftige effekter af denne hurtige transformation. Kunstig intelligens (AI) er banebrydende inden for forsikringsbranchen. Lad os undersøge den bane, der kan følge i de kommende år.

Et indblik i fremtiden for generativ kunstig intelligens i forsikring

Vil du se fremtiden for forsikring? Se det med Scotts øjne, en kunde i år 2030. Hans digitale personlige assistent bestiller ham et køretøj med selvkørende evner til et møde i hele byen. Ved ankomsten beslutter Scott sig for, at han vil køre og flytter bilen til "aktiv" tilstand. Hans personlige assistent kortlægger en rute og deler den med sit mobilitetsforsikringsselskab, som hurtigt reagerer med en alternativ, sikrere rute og tilpasser sin månedlige præmie i overensstemmelse hermed. Scotts livsforsikringspolice, der nu er prissat på "pay-as-you-live"-basis, justeres også baseret på hans aktiviteter.

Da Scott parkerer, støder hans bil ind i et skilt. Bilens interne diagnostik vurderer skaden, og Scott tager billeder for kravet. Når han vender tilbage, er kravet godkendt, og en responsdrone bliver sendt til inspektion. Denne integrerede brugeroplevelse repræsenterer fremtiden for forsikring, drevet af avancerede teknologier som kunstig intelligens og dyb læring, der transformerer industrien fra "opdag og reparer" til "forudsig og forebygge". Med disse fremskridt vil forsikring udvikle sig hurtigt, hvilket forbedrer beslutningstagningen, sænker omkostningerne og optimerer kundeoplevelsen.

Hvordan implementeres kunstig intelligens i forsikringsbranchen?

Risikovurdering for forsikringsgivere

Gennem historien har forsikringsselskaber stolet på oplysninger fra ansøgere til at vurdere kunderisiko. Denne tilgang giver dog betydelige udfordringer, da ansøgere utilsigtet eller bevidst kan give unøjagtige oplysninger, hvilket kompromitterer pålideligheden af risikovurderinger.

For at overvinde denne udfordring henvender forsikringsselskaber sig til automatiseret forsikringsgaranti, ved at bruge maskinlæring, specifikt naturlig sprogforståelse (NLU), til at udforske mere forskellige informationskilder, såsom Yelp-anmeldelser, opslag på sociale medier og SEC-arkiver. Ved at udnytte NLU kan forsikringsselskaberne indsamle relevante data til en mere detaljeret vurdering af risici forbundet med forsikringsselskabet.

Andy Breen, Senior Vice President hos Argo Group, fremhæver NLUs transformative kraft: "Med NLU er vores evne til at analysere tekstdatakilder og udtrække meget relevant information forbedret betydeligt. Vi kan nu få adgang til og bruge informationsreservoirer, der tidligere var utilgængelige eller svære at fortolke."

SofyaPogreb, COO hos Next Insurance, understreger vigtigheden af personaliserede eksponeringsmodeller i en branche, hvor prisfastsættelse ofte adskiller forsikringsselskaber mere end deres produkter. Pogreb forklarer, at ved at bruge personlige eksponeringsmodeller kan forsikringsselskaber forbedre risikovurderinger, hvilket fører til mere skræddersyede præmier til kunderne.

Traditionelt har forsikringsbranchen tilbudt standardiserede policer, hvilket resulterer i udifferentierede produkter, hvor forskellige virksomheder får identisk dækning. Pogreb hævder, at efterhånden som automatiseret dataforbrug øges, vil tilpasningen af forsikringsprodukter stige. Dette skift i retning af tilpasning vil gavne kunderne, da de kun betaler for den dækning, de virkelig har brug for.

Bedrageri

Afsløring af svindel er en kritisk bekymring for forsikringsselskaber, og kunstig intelligens i forsikringsbranchen fungerer som et nøgleværktøj til at bekæmpe vildledende krav.

Shift Technology, en fransk AI-startup, integrerer maskinlæring i deres svindelforebyggelsestjenester og behandler over 77 millioner krav med en nøjagtighedsgrad på 75 % til at opdage svigagtige krav. Disse algoritmer giver detaljerede oplysninger om mistænkelige krav, tilbyder potentielle ansvars- og reparationsomkostningsvurderinger og foreslår beskyttelsesforanstaltninger mod bedrageri.

Mens maskinlæring udmærker sig ved at identificere potentielt bedrageri, understreger AreielWolanow, administrerende direktør for Finserv Experts, den fortsatte betydning af menneskedrevet datavidenskab i denne opgave. Efterhånden som professionelle kriminelle tilpasser sig brancheførende svindelindikatorer, skal menneskelige dataforskere løbende gentage deres analyse, mens maskinlæringsalgoritmer justerer autonomt baseret på observerbare ændringer i data.

Reduktion af menneskelige fejl

Distributionskæden inden for forsikringsbranchen er kompleks og tilbøjelig til menneskelige fejl, hvilket fører til ineffektivitet og forsinkelser. Andy Breen fremhæver, hvordan AI-algoritmer kan reducere fejlmængder og strømline datatransmission, hvilket forbedrer processens nøjagtighed og effektivitet.

PrimaFelicitas er et velkendt navn på markedet, der betjener verdensomspændende forbrugere ved at levere projekter baseret på Web 3.0-teknologier som f.eks. AI, Machine Learning, IoT og Blockchain. Vores ekspertteam vil tjene dig ved at omsætte dine gode ideer til innovative løsninger.

SofyaPogreb understreger vigtigheden af forbedrede data for at bygge bro mellem den forsikrede og forsikringsselskabet. Med mere præcise vurderinger kan forsikringsselskaber formulere overlegne produkter, hvilket sikrer, at kunderne kun betaler for det, de virkelig har brug for.

Forbedret kundeservice

I forsikringssektoren er prioritering af god kundeservice afgørende for at fastholde kunderne. AI-chatbots giver kunderne assistance døgnet rundt, guider dem gennem forespørgsler og løser problemer hurtigt. Mens mere komplekse problemer stadig kræver menneskelig indgriben, er AI-chatbots tilstrækkelige til de fleste forespørgsler.

Strømline skadebehandling

AI-værktøjer i sagsbehandling strømliner vurderingsprocessen ved at forudsige potentielle omkostninger og undersøge detaljer fra forskellige kilder. Dette giver mulighed for hurtige og præcise procedurer for godkendelse af skader, til gavn for både forsikringsselskaber og kunder.

Forbrugerfordele ved AI i forsikring

Implementering af kunstig intelligens i forsikringsbranchen giver klare fordele for kunderne. Det forbedrer plantilpasningen, minimerer menneskelige fejl i ansøgningsprocessen, udvider kundeservicemulighederne og forbedrer effektiviteten i procedurerne for godkendelse af krav, hvilket i sidste ende sikrer, at kunderne får det, de har brug for.

Ser ind i fremtiden for forsikring

For lidt over et årti siden ville det have virket næsten umuligt at forudsige AI's gennemgribende indflydelse i forsikringsbranchen. Når vi ser fremad, er det rimeligt at forudse fremkomsten af mere sofistikerede AI-modeller. Disse fremskridt kan afhjælpe nogle aktuelle bekymringer eller introducere nye kompleksiteter.

Ledere i forsikringsbranchen, der er forpligtet til at udnytte AI's potentiale i mellemtiden, skal forblive på vagt. At holde sig orienteret om udviklingen af reguleringsdirektiver og implementering af bedste praksis er afgørende for at afbøde potentielle økonomiske risici og omdømmerisici forbundet med øget reguleringskontrol. Forsikring BPO tjenester kan også spille en afgørende rolle i at strømline driften og optimere ressourcer til at tilpasse sig disse ændringer effektivt.

Indlæg Visninger: 417