आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बीमा उद्योग को कैसे प्रभावित कर रहा है?

प्लेटो द्वारा पुनर्प्रकाशित

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बीमा उद्योग, जो सदियों से परिवर्तन के प्रति प्रतिरोध के लिए जाना जाता है, वर्तमान में एक डिजिटल क्रांति का अनुभव कर रहा है। उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सामने आए हैं। अंडरराइटर बड़ी मात्रा में डेटा का प्रबंधन करने, जोखिम मूल्यांकन को बढ़ाने और कस्टम प्रीमियम मूल्य निर्धारण को सक्षम करने के लिए इन उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं। इसके साथ ही, दूसरी ओर, बीमा में एआई आवेदकों को कुशल तरीके से वाहकों से जोड़ रहा है, जिससे त्रुटियों में काफी कमी आई है।

बीमाकर्ताओं और आवेदकों को समान रूप से इस तीव्र परिवर्तन से शक्तिशाली प्रभावों का अनुभव होगा। Artificial Intelligence (एआई) बीमा उद्योग में अग्रणी है। आइए उस प्रक्षेप पथ का पता लगाएं जो भविष्य के वर्षों में अनुसरण किया जा सकता है।

बीमा में जेनरेटिव एआई के भविष्य की एक झलक

क्या आप बीमा का भविष्य देखना चाहते हैं? इसे वर्ष 2030 में एक ग्राहक स्कॉट की नज़र से देखें। उसका डिजिटल निजी सहायक उसे शहर भर में एक बैठक के लिए स्व-ड्राइविंग क्षमताओं वाला एक वाहन ऑर्डर करता है। पहुंचने पर, स्कॉट ने फैसला किया कि वह गाड़ी चलाना चाहता है और कार को "सक्रिय" मोड में ले जाता है। उनका निजी सहायक एक मार्ग का नक्शा तैयार करता है और उसे अपने गतिशीलता बीमाकर्ता के साथ साझा करता है, जो तुरंत एक वैकल्पिक, सुरक्षित मार्ग के साथ प्रतिक्रिया करता है, उसके मासिक प्रीमियम को तदनुसार समायोजित करता है। स्कॉट की जीवन बीमा पॉलिसी, जिसकी कीमत अब "आप जितना भुगतान करें" के आधार पर की जाती है, उसकी गतिविधियों के आधार पर भी समायोजित हो जाती है।

जब स्कॉट पार्क करता है, तो उसकी कार एक संकेत से टकराती है। कार का आंतरिक निदान क्षति का आकलन करता है, और स्कॉट दावे के लिए तस्वीरें लेता है। जब तक वह वापस आता है, दावा स्वीकृत हो जाता है, और एक प्रतिक्रिया ड्रोन निरीक्षण के लिए भेजा जाता है। यह एकीकृत उपयोगकर्ता अनुभव बीमा के भविष्य का प्रतिनिधित्व करता है, जो एआई और गहन शिक्षण जैसी उन्नत प्रौद्योगिकियों द्वारा संचालित है, जो उद्योग को "पता लगाने और मरम्मत" से "भविष्यवाणी और रोकथाम" में बदल देता है। इन प्रगतियों के साथ, बीमा तेजी से विकसित होगा, निर्णय लेने की क्षमता बढ़ेगी, लागत कम होगी और ग्राहक अनुभव अनुकूलित होगा।

बीमा उद्योग में AI को कैसे लागू किया जाता है?

हामीदारों के लिए जोखिम मूल्यांकन

पूरे इतिहास में, बीमा हामीदारों ने ग्राहक जोखिम का आकलन करने के लिए आवेदकों द्वारा प्रदान की गई जानकारी पर भरोसा किया है। हालाँकि, यह दृष्टिकोण महत्वपूर्ण चुनौतियाँ पेश करता है, क्योंकि आवेदक अनजाने में या जानबूझकर गलत जानकारी प्रदान कर सकते हैं, जिससे जोखिम मूल्यांकन की विश्वसनीयता से समझौता हो सकता है।

इस चुनौती से पार पाने के लिए बीमाकर्ता इसकी ओर रुख कर रहे हैं स्वचालित बीमा हामीदारी, येल्प समीक्षाएं, सोशल मीडिया पोस्ट और एसईसी फाइलिंग जैसे जानकारी के अधिक विविध स्रोतों का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग, विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू) का उपयोग करना। एनएलयू का लाभ उठाकर, बीमाकर्ता बीमा वाहक से जुड़े जोखिमों के अधिक विस्तृत मूल्यांकन के लिए प्रासंगिक डेटा एकत्र कर सकते हैं।

अर्गो ग्रुप के वरिष्ठ उपाध्यक्ष एंडी ब्रीन ने एनएलयू की परिवर्तनकारी शक्ति पर प्रकाश डाला: “एनएलयू के साथ, पाठ्य डेटा स्रोतों का विश्लेषण करने और अत्यधिक प्रासंगिक जानकारी निकालने की हमारी क्षमता काफी बढ़ गई है। अब हम उन सूचना भंडारों तक पहुंच और उपयोग कर सकते हैं जो पहले पहुंच से बाहर थे या जिनकी व्याख्या करना मुश्किल था।''

नेक्स्ट इंश्योरेंस के सीओओ सोफिया पोग्रेब एक ऐसे उद्योग में वैयक्तिकृत एक्सपोज़र मॉडल के महत्व पर जोर देते हैं जहां मूल्य निर्धारण अक्सर बीमा कंपनियों को उनके उत्पादों से अधिक अलग करता है। पोगरेब बताते हैं कि वैयक्तिकृत एक्सपोज़र मॉडल का उपयोग करके, बीमाकर्ता जोखिम मूल्यांकन में सुधार कर सकते हैं, जिससे ग्राहकों के लिए अधिक अनुकूलित प्रीमियम प्राप्त हो सकते हैं।

परंपरागत रूप से, बीमा उद्योग ने मानकीकृत नीतियों की पेशकश की है, जिसके परिणामस्वरूप अविभाज्य उत्पाद सामने आए हैं जहां विभिन्न व्यवसायों को समान कवरेज प्राप्त होता है। पोगरेब का तर्क है कि जैसे-जैसे स्वचालित डेटा खपत क्षमताएं बढ़ेंगी, बीमा उत्पादों में अनुकूलन बढ़ेगा। अनुकूलन की दिशा में इस बदलाव से ग्राहकों को लाभ होगा, क्योंकि वे केवल उसी कवरेज के लिए भुगतान करेंगे जिसकी उन्हें वास्तव में आवश्यकता है।

धोखाधड़ी का पता लगाना

धोखाधड़ी का पता लगाना बीमा कंपनियों के लिए एक गंभीर चिंता का विषय है, और बीमा उद्योग में एआई भ्रामक दावों से निपटने में एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में कार्य करता है।

शिफ्ट टेक्नोलॉजी, एक फ्रांसीसी एआई स्टार्टअप, मशीन लर्निंग को अपनी धोखाधड़ी रोकथाम सेवाओं में एकीकृत करता है, धोखाधड़ी वाले दावों का पता लगाने में 77% सटीकता दर के साथ 75 मिलियन से अधिक दावों का प्रसंस्करण करता है। ये एल्गोरिदम संदिग्ध दावों पर विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं, संभावित दायित्व और मरम्मत लागत आकलन की पेशकश करते हैं और धोखाधड़ी से सुरक्षा उपायों का सुझाव देते हैं।

जबकि मशीन लर्निंग संभावित धोखाधड़ी की पहचान करने में उत्कृष्ट है, फिनसर्व एक्सपर्ट्स के प्रबंध निदेशक एरियल वोलानो इस कार्य में मानव-संचालित डेटा विज्ञान के निरंतर महत्व पर जोर देते हैं। जैसे-जैसे पेशेवर अपराधी उद्योग-अग्रणी धोखाधड़ी संकेतकों को अपनाते हैं, मानव डेटा वैज्ञानिकों को अपने विश्लेषण को लगातार दोहराना चाहिए, जबकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटा में अवलोकन योग्य परिवर्तनों के आधार पर स्वायत्त रूप से समायोजित होते हैं।

मानवीय त्रुटि में कमी

बीमा उद्योग के भीतर वितरण श्रृंखला जटिल है और मानवीय त्रुटि की संभावना है, जिससे अक्षमताएं और देरी होती है। एंडी ब्रीन ने इस बात पर प्रकाश डाला कि कैसे एआई एल्गोरिदम त्रुटि की मात्रा को कम कर सकता है और डेटा ट्रांसमिशन को सुव्यवस्थित कर सकता है, प्रक्रिया सटीकता और दक्षता में सुधार कर सकता है।

प्राइमलफेक्टस बाजार में एक जाना-माना नाम है, जो वेब 3.0 प्रौद्योगिकियों पर आधारित परियोजनाएं प्रदान करके दुनिया भर के उपभोक्ताओं को सेवा प्रदान करता है एआई, मशीन लर्निंग, आईओटी और ब्लॉकचेन. हमारी विशेषज्ञ टीम आपके महान विचारों को मूर्त रूप देकर आपकी सेवा करेगी अभिनव उपाय।

सोफियापोग्रेब बीमाधारक और बीमाकर्ता के बीच अंतर को पाटने में उन्नत डेटा के महत्व पर जोर देती है। अधिक सटीक आकलन के साथ, बीमाकर्ता बेहतर उत्पाद तैयार कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि ग्राहक केवल उसी चीज़ के लिए भुगतान करें जिसकी उन्हें वास्तव में आवश्यकता है।

बढ़ी हुई ग्राहक सेवा

बीमा क्षेत्र में, ग्राहकों को बनाए रखने के लिए अच्छी ग्राहक सेवा को प्राथमिकता देना महत्वपूर्ण है। एआई चैटबॉट ग्राहकों को चौबीसों घंटे सहायता प्रदान करते हैं, उन्हें प्रश्नों के माध्यम से मार्गदर्शन करते हैं और मुद्दों को तेजी से हल करते हैं। जबकि अधिक जटिल चिंताओं के लिए अभी भी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता हो सकती है, अधिकांश पूछताछ के लिए एआई चैटबॉट पर्याप्त हैं।

दावा प्रसंस्करण को सुव्यवस्थित करें

दावा प्रसंस्करण में एआई उपकरण संभावित लागतों की भविष्यवाणी करके और विभिन्न स्रोतों से विवरणों की जांच करके मूल्यांकन प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करते हैं। यह त्वरित और सटीक दावा अनुमोदन प्रक्रियाओं की अनुमति देता है, जिससे बीमाकर्ताओं और ग्राहकों दोनों को लाभ होता है।

बीमा में एआई के उपभोक्ता लाभ

बीमा उद्योग में एआई कार्यान्वयन ग्राहकों के लिए स्पष्ट लाभ लाता है। यह योजना अनुकूलन को बढ़ाता है, आवेदन प्रक्रिया में मानवीय त्रुटियों को कम करता है, ग्राहक सेवा विकल्पों को व्यापक बनाता है, और दावा अनुमोदन प्रक्रियाओं में दक्षता में सुधार करता है, अंततः यह सुनिश्चित करता है कि ग्राहकों को वह मिले जो उन्हें चाहिए।

बीमा के भविष्य पर नज़र डालें

ठीक एक दशक पहले, बीमा उद्योग में एआई के व्यापक प्रभाव की भविष्यवाणी करना लगभग असंभव लगता था। जैसे-जैसे हम आगे की ओर देखते हैं, अधिक परिष्कृत एआई मॉडल के उद्भव की आशा करना उचित है। ये प्रगति कुछ मौजूदा चिंताओं को कम कर सकती है या नई जटिलताएँ पेश कर सकती है।

अंतरिम रूप से एआई की क्षमता का दोहन करने के लिए प्रतिबद्ध बीमा उद्योग के नेताओं को सतर्क रहना चाहिए। बढ़ती नियामक जांच से जुड़े संभावित वित्तीय और प्रतिष्ठित जोखिमों को कम करने के लिए नियामक निर्देशों को विकसित करने और सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करने के बारे में सूचित रहना आवश्यक है। बीमा बीपीओ सेवाएँ इन परिवर्तनों को प्रभावी ढंग से अनुकूलित करने के लिए संचालन को सुव्यवस्थित करने और संसाधनों को अनुकूलित करने में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।

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