Generatív mesterséges intelligencia a banki tevékenységben: technológiai forradalom

A generatív mesterséges intelligencia vagy a generatív ellenséges hálózatok (GAN) hatékony eszközzé váltak a biztosítási szektorban. Valósághű és szintetikus adatok létrehozásának képességével a generatív mesterséges intelligencia forradalmasította a biztosítók kockázatértékelését, a csalások felderítését és az ügyfelek élményének javítását.

Szerint a jelentést Vállalati alkalmazások ma, a generatív mesterséges intelligencia a biztosítási piac méretében 5543.1-re várhatóan körülbelül 2032 millió USD-t ér majd el. A piaci hangulat a technológia iparági gyakorlatba való átvétele felé mutat.

Miközben azonban a biztosítási ágazat lelkesen próbálja feltárni a generatív AI-eszközök előnyeit, egy felmérés szerint InRule technológia feltárja, hogy az ügyfeleknek több időre van szükségük ahhoz, hogy biztosítási tapasztalataik részeként alkalmazzák ezt a technológiát. A felmérésből kiderült, hogy a válaszadók közel 59%-a nem bízik vagy teljesen bizalmatlan a generatív MI-ben, és 70%-uk továbbra is inkább az emberrel való interakciót részesíti előnyben. A biztosítótársaságoknak gondosan mérlegelniük kell az ügyfelek hozzáállását és felkészültségét az AI-technológiák bevezetésekor.

Vessünk egy mélyebb pillantást arra, hogyan hat a technológia a biztosítási ágazatra, és hogyan tudják a biztosítók kihasználni azt. 

Generatív mesterséges intelligencia alkalmazása a biztosításban

Automatizálás

A generatív mesterséges intelligencia automatizálhatja a folyamatokat azáltal, hogy lehetővé teszi a robotok számára, hogy szerződéseket és dokumentumokat hozzanak létre.

1. Követelések feldolgozása: A generatív mesterséges intelligencia automatizálhatja a követelések feldolgozását azáltal, hogy elemzi és kinyeri a releváns információkat az olyan dokumentumokból, mint a biztosítási kötvények, egészségügyi feljegyzések és számlák. Gyorsan azonosíthatja a követelés érvényességét, meghatározhatja a fedezetet, és egyszerűsítheti a teljes követelési folyamatot. 

2. Jegyzési: A nagy mennyiségű adat elemzésétől a biztosítási kötvények kockázatértékelésében és a megalapozott döntések meghozatalában való segítéséig a generatív mesterséges intelligencia csökkentheti a biztosítók kézi erőfeszítéseit és hibáit. Automatizálhatja a kérelmező információinak kiértékelését, beleértve a kórtörténetét, pénzügyi helyzetét és egyéb releváns tényezőket, a megfelelő biztosítási fedezet és díj meghatározásához.

Az Accenture kifejlesztett egy mesterséges intelligencia-platformot, amely képes átalakítani a kárigényeket és a biztosítási folyamatokat azáltal, hogy kihasználja a biztosítók különböző forrásokból gyűjtött hatalmas mennyiségű adatát. 

3. Csalások felderítése: A generatív mesterséges intelligencia a minták elemzésével, az anomáliák azonosításával és a gyanús tevékenységek megjelölésével segíthet a biztosítótársaságoknak a csalárd követelések felderítésében. Automatizálhatja a potenciális csalások felderítésének folyamatát, így időt és erőforrásokat takaríthat meg a biztosító számára.

4. Vevőszolgálat: A generatív mesterséges intelligencia chatbotok bevezethetők a biztosítótársaságokban, hogy automatizált ügyfélszolgálatot biztosítsanak. Ezek a chatbotok válaszolhatnak a gyakran ismételt kérdésekre, segíthetnek az irányelvekkel kapcsolatos kérdésekben, és személyre szabott ajánlásokat adhatnak. Programozhatók egyszerű követelési kérelmek kezelésére is, csökkentve ezzel az ügyfélszolgálati képviselők munkaterhét.

A prominens Insurtech cég, a Lemonade generatív mesterséges intelligencia segítségével táplálja chatbotját, a Mayát, amely képes kezelni a teljes biztosítási folyamatot a regisztrációtól a kárigényekig. A Maya percek alatt gyűjtheti az ügyfelek adatait, személyre szabott árajánlatokat készíthet, feldolgozhatja a kifizetéseket és kezelheti a követeléseket. A Lemonade azt állítja, hogy a generatív mesterséges intelligencia csökkentheti a csalást és a bürokráciát, csökkentheti a költségeket és növelheti az átláthatóságot.

Ezenkívül az indiai Ed-tech platform, a Sunbird a Gen-AI segítségével építi ki chatbot-képességeit, amely segít a botnak azonnal lefordítani a szöveget szöveggé, szöveget beszédké és beszédből beszédké alakítást népnyelveken.

A generatív mesterséges intelligencia automatizáláshoz való felhasználásával a biztosítótársaságok egyszerűsíthetik a műveleteket, csökkenthetik a kézi munkát, javíthatják a hatékonyságot és jobb felhasználói élményt nyújthatnak.

Prediktív elemzés

A generatív mesterséges intelligencia segíthet a biztosítóknak előre jelezni az ügyfelek viselkedését és azonosítani a lehetséges kockázatokat. 

1. Kockázatértékelés: A biztosítási követelésekre, a kötvénytulajdonosokra és a külső tényezőkre, például az időjárási viszonyokra és a gazdasági mutatókra vonatkozó múltbeli adatok elemzése a minták azonosítása és a jövőbeli kockázatok előrejelzése érdekében. Például a múltbeli adatok és trendek alapján segíthet a biztosítótársaságoknak felmérni az adott kárigények, például autóbalesetek vagy anyagi károk valószínűségét.

2. Árképzési modellek: A generatív mesterséges intelligencia elemzi a biztosítási kötvényekre, az ügyfelek demográfiai adataira és más releváns tényezőkre vonatkozó adatokat, hogy pontosabb árazási modelleket hozzon létre. USA-beli székhelyű vezetési tanácsadó cég Oliver Wyman kifejlesztett egy Gen-AI platformot, amely segít új termékek létrehozásában, javítja az ügyfélszolgálatot, biztosítja az árakat és optimalizálja a kockázatkezelést.

3. Csalásmegelőzés: A generatív mesterséges intelligencia nagy mennyiségű adatot tud elemezni, hogy olyan mintákat és anomáliákat észleljen, amelyek csalárd tevékenységre utalhatnak. Segíthet a biztosítótársaságoknak azonosítani a potenciális csalókat és megtenni a megelőző intézkedéseket. Megjelölheti például a gyanús követeléseket, amelyek szokatlan mintákat vagy következetlenségeket mutatnak, például több, hasonló incidensre vonatkozó követelést vagy ellentmondó információkat tartalmazó követeléseket.

Továbbfejlesztett ügyfélélmény

A generatív mesterséges intelligencia a biztosításban többféle módon javíthatja az ügyfelek élményét.

1. Személyre szabott ügyfélszolgálat: A generatív mesterséges intelligencia elemzi az ügyfelek adatait, beleértve a digitális platformokkal és a közösségi médiával való interakciókat, hogy betekintést nyerjen az ügyfelek viselkedésébe és preferenciáiba, és személyre szabja az ügyfélszolgálati interakciókat. Például, ha egy ügyfél gyakran lép kapcsolatba a biztosítótársaság mobilalkalmazásával, a generatív mesterséges intelligencia releváns termékeket vagy szolgáltatásokat javasolhat korábbi viselkedése alapján.

2. Proaktív kockázatkezelés: A generatív mesterséges intelligencia segíthet a biztosítótársaságoknak azonosítani az egyes kötvénytulajdonosokat érintő lehetséges kockázatokat, és proaktív intézkedéseket tenni azok mérséklésére. Tegyük fel például, hogy egy kötvénytulajdonos természeti katasztrófáknak kitett területen él. Ebben az esetben a generatív mesterséges intelligencia automatikusan személyre szabott biztonsági tippeket küldhet, vagy további lefedettségi lehetőségeket javasolhat tulajdonuk védelme érdekében. Ez a proaktív megközelítés nemcsak javítja az ügyfélélményt, hanem segít megelőzni a veszteségeket is.

3. Személyre szabott irányelvjavaslatok: A generatív mesterséges intelligencia elemzi az ügyfelek adatait és a biztosítási kötvényeket, hogy személyre szabott ajánlásokat adjon. Például, ha a kötvénytulajdonos körülményei megváltoznak, például új autót vásárol vagy másik helyre költözik, a generatív mesterséges intelligencia a fedezet módosítását javasolhatja sajátos szükségletei és kockázati profilja alapján. 

perzsa egy olyan cég, amely generatív AI platformot biztosít a marketinghez. A Persado platformja képes optimalizálni az üzeneteket, hogy motiválja a fogyasztókat az elkötelezettségre és cselekvésre a jobb üzenetküldési eredmények érdekében. Segítségével a biztosítók személyre szabhatják marketingkampányaikat, növelhetik a konverziókat és javíthatják az ügyfelek lojalitását.

A generatív mesterséges intelligencia ilyen módon történő kihasználásával az Egyesült Államokban működő biztosítótársaságok személyre szabottabb és hatékonyabb ügyfélélményt tudnak nyújtani, ami végső soron növeli az ügyfelek elégedettségét és lojalitását.

Következtetés

Összefoglalva, a generatív mesterséges intelligencia alkalmazása a biztosítási ágazatban megváltoztatónak bizonyult. A folyamatok automatizálására, a potenciális kockázatok azonosítására és pontosabb árazási modellek létrehozására irányuló képességével a biztosítók csökkenthetik a költségeket és növelhetik a hatékonyságot. Sőt, a technológia személyre szabott ügyfélszolgálattal is javíthatja az ügyfélélményt. Mint ilyen, egyértelmű, hogy a generatív mesterséges intelligencia értékes eszköz, amelyet a biztosítóknak át kell venniük ahhoz, hogy az élen járjanak, és megfeleljenek ügyfeleik változó igényeinek.

További irodalom:

A generatív mesterséges intelligencia szerepe a biztosításban

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Autóipar / elektromos járművek, Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• BlockOffsets. A környezetvédelmi ellentételezési tulajdon korszerűsítése. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.mantralabsglobal.com/generative-ai-in-banking-a-technological-revolution/