Onko tekoäly vakuutusalan innovaatioiden käännekohta?

Tässä on anekdootti, johon useimmat vanhemmat liittyvät: Eräs kollegani sanoi, että hänen 3-vuotiaan lapsensa on melko helppo hoitaa, koska poika voi viettää tuntikausia puhuen Alexan kanssa, kun taas äiti tekee työnsä tai tekee töitä kotoa käsin. Kollegani huomasi myös, että pikkuiselle on kehittynyt läheinen side Alexaan, koska ylitöiden jälkeen Alexan vastaukset pojalle paranivat ja personoituivat. 

Tämä on yksinkertainen tapa, jolla tekoälysovelluksesta on tulossa osa jokapäiväistä elämäämme – se lisää vaivattomasti, ellei jopa korvaa ihmisen tarvetta toisen ihmisen suorittamiseen tiettyjen tehtävien suorittamiseen. Lähes 77 prosenttia Nykyään laitteista käyttää tekoälytekniikkaa muodossa tai toisessa. Ennusteet osoittavat, että niitä tulee 8.4 miljardia Tekoälykäyttöiset digitaaliset ääniavustajayksiköt maailmassa vuoteen 2024 mennessä, mikä ylittää koko maailman väestön. Tekoälyä hyödyntävät palvelut ja ratkaisut, kuten virtuaaliset avustajat, chatbotit, kasvojentunnistusjärjestelmät, puhehaku ja itseohjautuvat ajoneuvot, eivät ole enää vain Isaac Asimovin romaaneissa, vaan kaikilla elämänaloillamme. 

Vakuutusala on perinteisesti ollut ala, joka on jäänyt jälkeen teknologian käyttöönotosta. Siirtyminen entisistä monoliittisista alustoista/järjestelmistä pilvipohjaisiin kettereihin sovelluksiin on ollut hidasta mutta vakaata liikettä vakuutusalalla tänään. Kuitenkin, kun niin monet vastatuulet puhaltavat alaa vastaan, riittääkö tekniikan nykyinen käyttöönottonopeus?

Vastatuuli vakuutusalalla:

British Insurers Association (ABI) on tehnyt analyysin 28 miljoonasta autovakuutuksesta ja sanoi, että alan keskimääräinen vakuutusmaksu kesäkuussa 2023 päättyneen kolmen kuukauden aikana oli 511 puntaa – 21 % korkeampi kuin viime vuoden vastaavana aikana. Useimmat liikennevakuutusyhtiöt ovat nostaneet hintoja 15-20 % vuoden 1 ensimmäisellä puoliskolla. Inflaatio useimmissa maissa on ollut yksi suurimmista taloudellisista haasteista vakuutuksenantajille vuoden 2023 toisen puoliskon jälkeen. Ilmastonmuutos ja äärimmäiset säät Euroopassa, monsuunit Aasiassa vaikuttavat nykyiseen riskiarviointiin ja vahinkovakuutuksen hinnoittelumallit. Pitkäikäisyys paremman hyvinvoinnin vaikutuksena viime vuosikymmeninä on merkinnyt sitä, että henki-, eläkevakuutusyhtiöt ovat joutuneet uudistamaan tuotevalikoimaansa. Kuluttajien tarpeiden muuttuminen digitaalisen mukavuuden vuoksi tarkoittaa, että vakuutusyhtiöiden on kulutettava enemmän huolehtiakseen erilaisesta monikanavaisesta yhteistyöstä asiakkaidensa kanssa. Vakuutuksenantajien on nykyään keskityttävä riskien välttämiseen riskien vähentämisen sijaan strategiansa kulmakivenä. 

Useimpien vakuutuksenantajien AI/ML/NLP-sijoitusten kolme parasta aluetta: 

Vaikka kehittyvän teknologian ottaminen käyttöön ja siihen sopeutuminen palvellakseen asiakkaita paremmin on avainasemassa, tekoälyllä on potentiaalia vaikuttaa taseeseen enemmän tavoilla kuin paremmalla kokemuksella. 

Hyperpersonalisaatio: Nykyään HR-yritykset organisaatioissa tietävät paljon enemmän työntekijöistään kuin jotkut vakuutuksenantajat tietävät kuluttajistaan ​​- mikä osoittaa, kuinka pitkälle kuluttajille suunnatut paidan kokoiset tuotesarjat ovat muutaman kilometrin päässä. Vakuutuksissa on kyse tietojen ymmärtämisestä ja näkemyksistä kuluttajista ja riskeistä tietyissä tapahtumissa. Tekoäly ja koneoppiminen käyttämällä big dataa, analytiikkaa, yksittäisiä matkakarttoja ja personoitua sisältöä tarjoavat hyperpersonoidut kokemukset houkuttelemaan asiakkaita, kasvattamaan voittoja ja vähentämään kustannuksia. Jatkuvat pyrkimykset segmentoida asiakkaita paremmin ovat hyödyllisiä, mutta tekoäly vastaa tehokkaammin kuluttajien käyttäytymisen muutoksiin nopeasti.  

Vakuutus ja hinnoittelu: AI-mallit mahdollistavat tappioalttiuden tarkemman ennustamisen ja tarkemmat hinnoittelumallit kattavuuden, markkinasegmentin, toimialan tai maantieteellisen sijainnin mukaan. Hyödyntämällä olemassa olevia tietojoukkoja tekoäly voi ennustaa mahdollisia ongelmia, tunnistaa ja arvioida riskejä paremmin sekä auttaa ilmastoriskimallien rakentamisessa. Tietopisteiden kerääminen mahdollisista tai olemassa olevista asiakkaista eri lähteistä ja heidän riskialtistuksensa hienosäätö, auttamalla yksilöllistä hinnoittelua tietyille kuluttajille. 

Vaatimukset: Vakuutuksenantajalla on suurin vaikutus kuluttajiin sen kautta, miten he käsittelevät korvausvaatimuksia. Itse asiassa 87 % kuluttajista sanoo, että korvausten käsittelyn tehokkuus vaikuttaa heidän päätökseensä vakuutusyhtiön valinnassa. Tekoälyn käytön perusideana on arvioida riskiä ja pisteytystä riskin esiintymisen todennäköisyyden perusteella – pienempi todennäköisyys Riskit voidaan käsitellä automaattisesti ML:n avulla, kun taas muut liittyvät ihmisten puuttumiseen. Useimmat vakuutusyhtiöt haluavat nykyään automatisoida tiedonkeruun ja FNOL:n NLP:n avulla käyttämällä teknologiaa, kuten OCR- tai keskustelujärjestelmiä. Henkilökohtaisten ja kaupallisten vakuutusyhtiöiden osalta geospatiaaliset tietojärjestelmät, kuten droonit ja tietokonenäkötekniikka, nopeuttavat korvausten käsittelyä. 

Ottaen huomioon mahdollisuuksien leviäminen vakuutusalalla, jotka tekoäly voi kuvitella uudelleen, tämä voisi varmasti olla käännekohta innovaatioille vakuutusalalla.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. Autot / sähköautot, hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• ChartPrime. Nosta kaupankäyntipeliäsi ChartPrimen avulla. Pääsy tästä.
• BlockOffsets. Ympäristövastuun omistuksen nykyaikaistaminen. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.finextra.com/blogposting/24782/will-ai-be-the-inflection-point-for-innovation-in-insurance?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs