Kas tehisintellekt on kindlustuse uuenduste pöördepunkt?

Siin on anekdoot, millega enamik vanemaid seostuks: Mu kolleeg ütles, et tema 3-aastase lapsega on üsna lihtne hakkama saada, kuna poiss võib veeta tunde Alexaga vesteldes, samal ajal kui ema lõpetab oma toimetusi või töötab kodus. Ka mu kolleeg märkas, et väiksel on Alexaga tekkinud tihe side, sest ületunnitööga muutusid Alexa vastused poisile paremaks ja isikupärasemaks. 

See on lihtne viis, kuidas AI-rakendus on muutumas meie igapäevaelu osaks – see suurendab vaevata, kui mitte asendab inimese vajadust teatud ülesannete täitmiseks teise inimese järele. Peaaegu 77 protsenti Tänapäeval kasutavad seadmed ühel või teisel kujul AI-tehnoloogiat. Prognoosid näitavad, et tuleb 8.4 miljardit AI-toega digitaalsed hääleassistendid maailmas aastaks 2024, mis ületab kogu maailma rahvaarvu. Tehisintellekti võimendavaid teenuseid ja lahendusi, nagu virtuaalsed assistendid, vestlusrobotid, näotuvastussüsteemid, häälotsing ja isejuhtivad sõidukid, ei leidu enam ainult Isaac Asimovi romaanides, vaid kõigil meie elualadel. 

Kindlustus on traditsiooniliselt olnud tööstusharu, mis on tehnoloogia kasutuselevõtul maha jäänud. Liikumine endistelt monoliitplatvormidelt/süsteemidest pilvepõhiste agiilsete rakenduste poole on kindlustussektoris täna olnud aeglane, kuid stabiilne samm. Kui aga sektori vastu puhub nii palju vastutuult, kas tehnoloogia praegusest kasutuselevõtu määrast piisab?

Vastutuul kindlustussektoris:

Briti Kindlustusandjate Liit (ABI) on analüüsinud 28 miljonit autokindlustuspoliisi ja teatas, et 2023. aasta juunini lõppenud kolme kuu keskmine kindlustusmakse kogu sektoris oli 511 naela – 21% kõrgem kui eelmisel aastal samal perioodil. Enamik liikluskindlustusandjaid on 15. aasta esimesel poolel hindu tõstnud 20–1%. Inflatsioon enamikus riikides on olnud kindlustusandjate jaoks üks suurimaid majanduslikke väljakutseid alates 2023. aasta teisest poolaastast. Kliimamuutused ja äärmuslikud ilmad Euroopas, mussoonid Aasias mõjutavad olemasolevat riskihinnangut ja üldkindlustuse hinnamudelid. Pikaealisus kui parema heaolu mõju viimastel aastakümnetel on tähendanud, et elu- ja pensionikindlustusandjad on pidanud oma tootekomplekti uuendama. Tarbijate vajaduste muutumine digitaalse mugavuse tõttu tähendab, et kindlustusandjad peavad rohkem kulutama, et rahuldada oma klientidega erinevat mitmekanalilist suhtlust. Tänapäeval peavad kindlustusandjad keskenduma pigem riskide vältimisele kui riskide maandamisele kui oma strateegia nurgakivile. 

Enamiku kindlustusandjate AI/ML/NLP investeeringute kolm peamist valdkonda: 

Kuigi esilekerkiva tehnoloogia kasutuselevõtt ja sellega kohanemine klientide paremaks teenindamiseks on võtmetähtsusega, võib tehisintellekt bilanssi mõjutada rohkem kui parem kogemus. 

Hüperpersonaliseerimine: Tänapäeval teavad organisatsioonide personaliettevõtted oma töötajatest palju rohkem kui mõned kindlustusandjad oma tarbijatest – mis näitab, mil määral on tarbijatele mõeldud särgisuuruse tootekomplektid mõne miili kaugusel. Kindlustus seisneb andmete mõistmises ning nende tarbijate ja teatud sündmustega seotud riskide kohta ülevaate saamises. Tehisintellekt ja masinõpe koos suurandmete, analüütika, individuaalsete teekonnakaartide ja isikupärastatud sisu kasutamisega aitavad ülipersonaliseeritud kogemused ligi meelitada kliente, teenida kasumit ja vähendada kulusid. Pidevad jõupingutused klientide paremaks segmenteerimiseks on kasulikud, kuid tehisintellekt reageerib tarbijate käitumise muutustele kiiresti kiiremini.  

Kinnitamine ja hinnakujundus: AI mudelid võimaldavad täpsemini prognoosida kahjude kalduvust ja üksikasjalikumaid hinnakujundusmudeleid katvuse, turusegmendi, tööstuse või geograafia järgi. Olemasolevaid andmekogumeid kasutades saab tehisintellekt ennustada võimalikke probleeme, paremini tuvastada ja hinnata riske ning aidata luua kliimariski mudeleid. Võimalike või olemasolevate klientide kohta erinevatest allikatest pärit andmepunktide kogumine ja nende riskide täpsustamine, aidates konkreetsetele tarbijatele isikupärastatud hinnakujundust. 

Nõuded: Suurim mõju, mida kindlustusandja oma tarbijatele avaldab, on nõuete töötlemisel. Tegelikult ütleb 87% tarbijatest, et kahjude töötlemise tõhusus mõjutab nende otsust kindlustusandja valimisel. Tehisintellekti kasutamise põhiidee on hinnata riski ja skoorida riski esinemise tõenäosuse alusel – väiksem tõenäosus Riske saab ML automaatselt töödelda, samas kui teised hõlmavad inimeste sekkumist. Enamik kindlustusandjaid soovib tänapäeval automatiseerida andmete kogumist ja FNOL-i NLP-ga, kasutades selliseid tehnoloogiaid nagu OCR või vestlussüsteemid. Isiku- ja ärikindlustusandjate jaoks kiirendavad georuumilised teabesüsteemid, nagu droonid ja arvutinägemise tehnika, kahjunõuete korrigeerimist. 

Arvestades võimaluste levikut kindlustussektoris, mida tehisintellekt võib uuesti ette kujutada, võib see kindlasti olla kindlustussektori uuenduste pöördepunkt.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Autod/elektrisõidukid, Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• ChartPrime. Tõsta oma kauplemismängu ChartPrime'iga kõrgemale. Juurdepääs siia.
• BlockOffsets. Keskkonnakompensatsiooni omandi ajakohastamine. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.finextra.com/blogposting/24782/will-ai-be-the-inflection-point-for-innovation-in-insurance?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs