Πώς επηρεάζει η τεχνητή νοημοσύνη τον ασφαλιστικό κλάδο;

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Ο ασφαλιστικός κλάδος, γνωστός για την επί αιώνες αντίστασή του στην αλλαγή, βιώνει σήμερα μια ψηφιακή επανάσταση. Έχουν εμφανιστεί προηγμένοι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης. Οι ασφαλιστές αξιοποιούν αυτά τα εργαλεία για τη διαχείριση τεράστιου όγκου δεδομένων, ενισχύοντας την αξιολόγηση κινδύνου και επιτρέποντας την εξατομικευμένη τιμολόγηση premium. Ταυτόχρονα, στο πίσω μέρος, η τεχνητή νοημοσύνη στην ασφάλιση συνδέει τους αιτούντες με τους μεταφορείς με αποτελεσματικό τρόπο που χαρακτηρίζεται από σημαντικά μειωμένα σφάλματα.

Οι ασφαλιστές και οι αιτούντες αντιμετωπίζουν ισχυρά αποτελέσματα από αυτόν τον γρήγορο μετασχηματισμό. Τεχνητή νοημοσύνη (AI) πρωτοπορεί στον ασφαλιστικό κλάδο. Ας εξερευνήσουμε την τροχιά που μπορεί να ακολουθήσει τα επόμενα χρόνια.

Μια ματιά στο μέλλον του Generative AI στις Ασφάλειες

Θέλετε να δείτε το μέλλον της ασφάλισης; Δείτε το μέσα από τα μάτια του Scott, ενός πελάτη το 2030. Ο ψηφιακός προσωπικός βοηθός του παραγγέλνει ένα όχημα με δυνατότητες αυτόνομης οδήγησης για μια συνάντηση σε όλη την πόλη. Φτάνοντας, ο Scott αποφασίζει ότι θέλει να οδηγήσει και μετακινεί το αυτοκίνητο σε «ενεργή» λειτουργία. Ο προσωπικός του βοηθός χαρτογραφεί μια διαδρομή και τη μοιράζεται με τον ασφαλιστή κινητικότητας, ο οποίος ανταποκρίνεται γρήγορα με μια εναλλακτική, ασφαλέστερη διαδρομή, προσαρμόζοντας ανάλογα το μηνιαίο ασφάλιστρό του. Το ασφαλιστήριο συμβόλαιο ζωής του Scott, το οποίο τώρα τιμολογείται με βάση τη βάση "pay-as-you-live", προσαρμόζεται επίσης ανάλογα με τις δραστηριότητές του.

Όταν ο Σκοτ παρκάρει, το αυτοκίνητό του προσκρούει σε μια πινακίδα. Τα εσωτερικά διαγνωστικά του αυτοκινήτου αξιολογούν τη ζημιά και ο Scott βγάζει φωτογραφίες για την αξίωση. Μέχρι να επιστρέψει, ο ισχυρισμός εγκρίνεται και ένα drone ανταπόκρισης αποστέλλεται για επιθεώρηση. Αυτή η ολοκληρωμένη εμπειρία χρήστη αντιπροσωπεύει το μέλλον της ασφάλισης, καθοδηγούμενη από προηγμένες τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη και η βαθιά μάθηση, μετατρέποντας τη βιομηχανία από «ανίχνευση και επιδιόρθωση» σε «πρόβλεψη και πρόληψη». Με αυτές τις εξελίξεις, η ασφάλιση θα εξελιχθεί γρήγορα, ενισχύοντας τη λήψη αποφάσεων, μειώνοντας το κόστος και βελτιστοποιώντας την εμπειρία του πελάτη.

Πώς εφαρμόζεται η τεχνητή νοημοσύνη στον ασφαλιστικό κλάδο;

Εκτίμηση Κινδύνων για Αναδόχους

Καθ' όλη τη διάρκεια της ιστορίας, οι ασφαλιστικοί ασφαλιστές βασίζονταν σε πληροφορίες που παρέχονται από τους αιτούντες για να αξιολογήσουν τον κίνδυνο πελατών. Ωστόσο, αυτή η προσέγγιση θέτει σημαντικές προκλήσεις, καθώς οι αιτούντες ενδέχεται να παράσχουν ακούσια ή εκ προθέσεως ανακριβείς πληροφορίες, θέτοντας σε κίνδυνο την αξιοπιστία των αξιολογήσεων κινδύνου.

Για να ξεπεράσουν αυτή την πρόκληση, οι ασφαλιστές στρέφονται αυτοματοποιημένη ασφάλιση, χρησιμοποιώντας τη μηχανική εκμάθηση, ειδικά την κατανόηση φυσικής γλώσσας (NLU), για να εξερευνήσετε πιο διαφορετικές πηγές πληροφοριών, όπως κριτικές Yelp, αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και καταθέσεις SEC. Με τη μόχλευση του NLU, οι ασφαλιστές μπορούν να συγκεντρώσουν σχετικά δεδομένα για μια πιο λεπτομερή αξιολόγηση των κινδύνων που σχετίζονται με τον ασφαλιστικό φορέα.

Ο Andy Breen, Ανώτερος Αντιπρόεδρος στον Όμιλο Argo, υπογραμμίζει τη μεταμορφωτική δύναμη του NLU: «Με το NLU, η ικανότητά μας να αναλύουμε πηγές δεδομένων κειμένου και να εξάγουμε πολύ σχετικές πληροφορίες ενισχύεται σημαντικά. Μπορούμε πλέον να έχουμε πρόσβαση και να χρησιμοποιούμε δεξαμενές πληροφοριών που προηγουμένως ήταν απρόσιτες ή δύσκολο να ερμηνευτούν».

Η SofyaPogreb, COO στην Next Insurance, τονίζει τη σημασία των εξατομικευμένων μοντέλων έκθεσης σε έναν κλάδο όπου η τιμολόγηση συχνά διακρίνει τις ασφαλιστικές εταιρείες περισσότερο από τα προϊόντα τους. Ο Pogreb εξηγεί ότι χρησιμοποιώντας εξατομικευμένα μοντέλα έκθεσης, οι ασφαλιστές μπορούν να βελτιώσουν τις εκτιμήσεις κινδύνου, οδηγώντας σε πιο προσαρμοσμένα ασφάλιστρα για τους πελάτες.

Παραδοσιακά, ο ασφαλιστικός κλάδος προσφέρει τυποποιημένα συμβόλαια, με αποτέλεσμα αδιαφοροποίητα προϊόντα όπου διαφορετικές επιχειρήσεις λαμβάνουν την ίδια κάλυψη. Ο Pogreb υποστηρίζει ότι καθώς αυξάνονται οι δυνατότητες αυτοματοποιημένης κατανάλωσης δεδομένων, η προσαρμογή στα ασφαλιστικά προϊόντα θα αυξηθεί. Αυτή η στροφή προς την προσαρμογή θα ωφελήσει τους πελάτες, καθώς θα πληρώσουν μόνο για την κάλυψη που πραγματικά χρειάζονται.

Ανίχνευση απάτης

Ο εντοπισμός απάτης αποτελεί κρίσιμη ανησυχία για τις ασφαλιστικές εταιρείες και η τεχνητή νοημοσύνη στον ασφαλιστικό κλάδο χρησιμεύει ως βασικό εργαλείο για την καταπολέμηση των παραπλανητικών αξιώσεων.

Η Shift Technology, μια γαλλική startup τεχνητής νοημοσύνης, ενσωματώνει τη μηχανική μάθηση στις υπηρεσίες πρόληψης απάτης, επεξεργάζοντας πάνω από 77 εκατομμύρια αξιώσεις με ποσοστό ακρίβειας 75% στον εντοπισμό δόλιων αξιώσεων. Αυτοί οι αλγόριθμοι παρέχουν λεπτομερείς πληροφορίες για ύποπτες αξιώσεις, προσφέροντας πιθανές εκτιμήσεις ευθύνης και κόστους επισκευής και προτείνουν μέτρα προστασίας από απάτη.

Ενώ η μηχανική μάθηση υπερέχει στον εντοπισμό πιθανής απάτης, ο AreielWolanow, Διευθύνων Σύμβουλος της Finserv Experts, τονίζει τη συνεχιζόμενη σημασία της επιστήμης δεδομένων με γνώμονα τον άνθρωπο σε αυτό το έργο. Καθώς οι επαγγελματίες εγκληματίες προσαρμόζονται στους κορυφαίους δείκτες απάτης στον κλάδο, οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να επαναλαμβάνουν συνεχώς την ανάλυσή τους, ενώ οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης προσαρμόζονται αυτόνομα βάσει παρατηρήσιμων αλλαγών στα δεδομένα.

Μείωση Ανθρώπινου Σφάλματος

Η αλυσίδα διανομής στον ασφαλιστικό κλάδο είναι πολύπλοκη και επιρρεπής σε ανθρώπινα σφάλματα, οδηγώντας σε αναποτελεσματικότητα και καθυστερήσεις. Ο Andy Breen υπογραμμίζει πώς οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να μειώσουν τους όγκους σφαλμάτων και να βελτιστοποιήσουν τη μετάδοση δεδομένων, βελτιώνοντας την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα της διαδικασίας.

PrimaFelicitas είναι ένα πολύ γνωστό όνομα στην αγορά, που εξυπηρετεί καταναλωτές παγκοσμίως παρέχοντας έργα που βασίζονται σε τεχνολογίες Web 3.0 όπως π.χ. AI, Machine Learning, IoT και Blockchain. Η ομάδα ειδικών μας θα σας εξυπηρετήσει μετατρέποντας τις υπέροχες ιδέες σας σε καινοτόμες λύσεις.

Η SofyaPogreb τονίζει τη σημασία των ενισχυμένων δεδομένων για τη γεφύρωση του χάσματος μεταξύ του ασφαλισμένου και του ασφαλιστή. Με πιο ακριβείς εκτιμήσεις, οι ασφαλιστές μπορούν να διαμορφώνουν προϊόντα ανώτερης ποιότητας, διασφαλίζοντας ότι οι πελάτες πληρώνουν μόνο για αυτό που πραγματικά απαιτούν.

Βελτιωμένη εξυπηρέτηση πελατών

Στον ασφαλιστικό τομέα, η προτεραιότητα στην καλή εξυπηρέτηση πελατών είναι ζωτικής σημασίας για τη διατήρηση των πελατών. Τα chatbot AI παρέχουν 24ωρη βοήθεια στους πελάτες, καθοδηγώντας τους σε ερωτήματα και επιλύοντας προβλήματα γρήγορα. Ενώ οι πιο περίπλοκες ανησυχίες μπορεί να απαιτούν ακόμη ανθρώπινη παρέμβαση, τα chatbots AI αρκούν για τις περισσότερες έρευνες.

Βελτιώστε την επεξεργασία αξιώσεων

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης στη διεκπεραίωση αξιώσεων εξορθολογίζουν τη διαδικασία αξιολόγησης προβλέποντας πιθανά κόστη και ελέγχοντας λεπτομέρειες από διάφορες πηγές. Αυτό επιτρέπει γρήγορες και ακριβείς διαδικασίες έγκρισης αξιώσεων, προς όφελος τόσο των ασφαλιστών όσο και των πελατών.

Τα καταναλωτικά οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στις ασφάλειες

Η εφαρμογή AI στον ασφαλιστικό κλάδο φέρνει σαφή πλεονεκτήματα για τους πελάτες. Βελτιώνει την προσαρμογή του σχεδίου, ελαχιστοποιεί τα ανθρώπινα λάθη στη διαδικασία αίτησης, διευρύνει τις επιλογές εξυπηρέτησης πελατών και βελτιώνει την αποτελεσματικότητα στις διαδικασίες έγκρισης αξιώσεων, διασφαλίζοντας τελικά ότι οι πελάτες λαμβάνουν αυτό που χρειάζονται.

Κοιτάζοντας στο μέλλον της ασφάλισης

Μόλις πριν από μια δεκαετία, η πρόβλεψη της διάχυτης επιρροής της τεχνητής νοημοσύνης στον ασφαλιστικό κλάδο θα φαινόταν σχεδόν αδύνατη. Καθώς κοιτάμε μπροστά, είναι λογικό να αναμένουμε την εμφάνιση πιο εξελιγμένων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Αυτές οι εξελίξεις μπορεί να αμβλύνουν ορισμένες τρέχουσες ανησυχίες ή να εισάγουν νέες πολυπλοκότητες.

Οι ηγέτες του ασφαλιστικού κλάδου που έχουν δεσμευτεί να αξιοποιήσουν τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στο μεσοδιάστημα πρέπει να παραμείνουν σε επαγρύπνηση. Η ενημέρωση σχετικά με τις εξελισσόμενες ρυθμιστικές οδηγίες και η εφαρμογή βέλτιστων πρακτικών είναι απαραίτητη για τον μετριασμό των πιθανών οικονομικών κινδύνων και κινδύνων φήμης που σχετίζονται με αυξημένο ρυθμιστικό έλεγχο. Ασφαλιστικές υπηρεσίες BPO μπορεί επίσης να διαδραματίσει κρίσιμο ρόλο στον εξορθολογισμό των λειτουργιών και στη βελτιστοποίηση των πόρων για την αποτελεσματική προσαρμογή σε αυτές τις αλλαγές.

Δημοσίευση Προβολές: 417