Kuidas mõjutab tehisintellekt kindlustussektorit? – PrimaFelicitas

Sajandeid kestnud muutustele vastupanuvõime poolest tuntud kindlustussektor kogeb praegu digitaalset revolutsiooni. Ilmunud on täiustatud masinõppe algoritmid. Kindlustusandjad kasutavad neid tööriistu suurte andmemahtude haldamiseks, tõhustades riskide hindamist ja võimaldades kohandatud lisatasu hinda. Samal ajal ühendab tehisintellekt kindlustuses taotlejaid vedajatega tõhusal viisil, mida iseloomustab oluliselt vähenenud vigade arv.

Nii kindlustusandjad kui ka taotlejad kogevad selle kiire muutuse võimsaid tagajärgi. Tehisintellekt (AI) on kindlustussektoris teedrajav. Uurime trajektoori, mis võib järgneda järgmistel aastatel.

Pilguheit kindlustuse generatiivse tehisintellekti tulevikku

Kas soovite näha kindlustuse tulevikku? Vaadake seda 2030. aasta kliendi Scotti silmade läbi. Tema digitaalne isiklik assistent tellib talle isejuhtiva võimalusega sõiduki kohtumiseks üle linna. Kohale jõudes otsustab Scott, et tahab sõita, ja lülitab auto aktiivsesse režiimi. Tema isiklik assistent kaardistab marsruudi ja jagab seda oma liikumiskindlustusandjaga, kes reageerib kiiresti alternatiivse ja turvalisema marsruudiga, kohandades vastavalt tema igakuist kindlustusmakset. Scotti elukindlustuspoliis, mille hinnad on nüüd makstud elamise järgi, kohandatakse samuti tema tegevuse alusel.

Kui Scott pargib, põrkab ta auto vastu silti. Auto sisediagnostika hindab kahju ja Scott teeb nõude jaoks pilte. Selleks ajaks, kui ta naaseb, on nõue kinnitatud ja vastuse droon saadetakse kontrollimiseks. See integreeritud kasutajakogemus esindab kindlustuse tulevikku, mida juhivad arenenud tehnoloogiad, nagu AI ja süvaõpe, muutes tööstuse „tuvastusest ja parandamisest” „ennustamiseks ja ennetamiseks”. Nende edusammudega areneb kindlustus kiiresti, parandades otsuste tegemist, alandades kulusid ja optimeerides kliendikogemust.

Kuidas rakendatakse tehisintellekti kindlustussektoris?

1. Riskihinnang kindlustusandjatele

Läbi ajaloo on kindlustusandjad kliendiriski hindamisel tuginenud taotlejate esitatud teabele. Selline lähenemine tekitab aga olulisi väljakutseid, kuna taotlejad võivad kogemata või tahtlikult esitada ebatäpset teavet, mis seab ohtu riskihinnangute usaldusväärsuse.

Selle väljakutse ületamiseks pöörduvad kindlustusandjad poole automatiseeritud kindlustuse sõlmimine, kasutades masinõpet, eriti loomuliku keele mõistmist (NLU), et uurida mitmekesisemaid teabeallikaid, nagu Yelpi arvustused, sotsiaalmeedia postitused ja SEC-failid. NLU-d võimendades saavad kindlustusandjad koguda asjakohaseid andmeid kindlustusandjaga seotud riskide üksikasjalikumaks hindamiseks.

Andy Breen, Argo Groupi vanemasepresident, rõhutab NLU transformatiivset jõudu: „NLU abil paraneb oluliselt meie võime analüüsida tekstilisi andmeallikaid ja eraldada väga asjakohast teavet. Nüüd saame juurdepääsu teabereservuaaridele, mis olid varem kättesaamatud või raskesti tõlgendatavad, ja neid kasutada.

SofyaPogreb, Next Insurance'i tegevjuht, rõhutab isikupärastatud riskimudelite tähtsust tööstuses, kus hinnakujundus eristab kindlustusfirmasid sageli rohkem kui nende tooteid. Pogreb selgitab, et isikupärastatud riskipositsioonide mudelite abil saavad kindlustusandjad riskihinnanguid parandada, mis toob klientidele rohkem kohandatud kindlustusmakseid.

Traditsiooniliselt on kindlustussektor pakkunud standardseid poliise, mille tulemuseks on eristamata tooted, mille puhul erinevad ettevõtted saavad ühesuguse kindlustuskaitse. Pogreb väidab, et kui automatiseeritud andmetarbimise võimalused suurenevad, suureneb kindlustustoodete kohandamine. See nihe kohandamise suunas toob kasu klientidele, kuna nad maksavad ainult tõeliselt vajaliku katte eest.

• Pettuste tuvastamine

Pettuste avastamine on kindlustusseltside jaoks kriitiline probleem ja kindlustussektoris on tehisintellekt petlike nõuete vastu võitlemisel peamine tööriist.

Prantsuse tehisintellekti idufirma Shift Technology integreerib oma pettuste ennetusteenustesse masinõppe, töödeldes petturlike nõuete tuvastamisel 77% täpsusega üle 75 miljoni nõude. Need algoritmid pakuvad üksikasjalikku teavet kahtlaste nõuete kohta, pakkudes potentsiaalsete vastutus- ja remondikulude hinnanguid ning soovitades kaitsemeetmeid pettuse eest.

Kuigi masinõpe aitab suurepäraselt tuvastada võimalikke pettusi, rõhutab Finserv Expertsi tegevdirektor AreielWolanow inimpõhise andmeteaduse jätkuvat tähtsust selles ülesandes. Kuna elukutselised kurjategijad kohanduvad valdkonna juhtivate pettusenäitajatega, peavad inimandmete teadlased oma analüüsi pidevalt kordama, samal ajal kui masinõppe algoritmid kohanevad iseseisvalt andmete jälgitavate muutuste põhjal.

• Inimvigade vähendamine

Kindlustussektori turustusahel on keeruline ja altid inimlikele eksimustele, mis põhjustab ebatõhusust ja viivitusi. Andy Breen tõstab esile, kuidas AI-algoritmid võivad vigade hulka vähendada ja andmeedastust sujuvamaks muuta, parandades protsesside täpsust ja tõhusust.

PrimaFelicitas on turul tuntud nimi, mis teenindab tarbijaid kogu maailmas, pakkudes projekte, mis põhinevad Web 3.0 tehnoloogiatel, näiteks AI, masinõpe, asjade internet ja plokiahel. Meie ekspertmeeskond teenib teid, muutes teie suurepärased ideed teoks uuenduslikke lahendusi.

SofyaPogreb rõhutab täiustatud andmete tähtsust kindlustatu ja kindlustusandja vahelise lõhe ületamisel. Täpsemate hinnangute abil saavad kindlustusandjad koostada suurepäraseid tooteid, tagades, et kliendid maksavad ainult selle eest, mida nad tõesti vajavad.

• Täiustatud klienditeenindus

Kindlustussektoris on klientide hoidmiseks ülioluline hea klienditeeninduse eelistamine. AI-vestlusbotid pakuvad klientidele ööpäevaringset abi, suunates neid päringute tegemisel ja lahendades kiiresti probleemid. Kui keerulisemad probleemid võivad siiski vajada inimese sekkumist, piisab enamiku päringute jaoks tehisintellekti vestlusrobotidest.

• Nõuete töötlemise tõhustamine 

Tehisintellekti tööriistad nõuete töötlemisel lihtsustavad hindamisprotsessi, ennustades potentsiaalseid kulusid ja uurides üksikasju erinevatest allikatest. See võimaldab kiireid ja täpseid nõuete kinnitamise menetlusi, millest on kasu nii kindlustusandjatele kui ka klientidele.

Tehisintellekti eelised tarbijatele kindlustuses

AI juurutamine kindlustussektoris toob klientidele selgeid eeliseid. See täiustab plaani kohandamist, minimeerib inimlikke vigu taotlemisprotsessis, laiendab klienditeeninduse võimalusi ja parandab nõuete kinnitamise protseduuride tõhusust, tagades lõpuks, et kliendid saavad seda, mida nad vajavad.

Vaatame kindlustuse tulevikku

Veidi üle kümne aasta tagasi oleks tehisintellekti läbiva mõju ennustamine kindlustussektoris tundunud peaaegu võimatu. Kui vaatame edasi, on mõistlik eeldada keerukamate AI-mudelite tekkimist. Need edusammud võivad leevendada mõnda praegust muret või tuua kaasa uusi keerulisi.

Kindlustustööstuse juhid, kes on pühendunud tehisintellekti potentsiaali vahepealsel ajal ära kasutama, peavad jääma valvsaks. Kõrgendatud regulatiivse kontrolliga seotud võimalike finants- ja maineriskide maandamiseks on oluline olla kursis arenevate regulatiivsete direktiivide ja parimate tavade rakendamisega. Kindlustus BPO teenused võib samuti mängida olulist rolli toimingute sujuvamaks muutmisel ja ressursside optimeerimisel, et kohaneda nende muutustega tõhusalt.

Postituse vaatamised: 417

• 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. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: 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