Az AI lesz a biztosítási innováció inflexiós pontja?

Az AI lesz a biztosítási innováció inflexiós pontja?

Időbélyeg: 23. augusztus 2023. 9:21
Will AI be the inflection point for innovation in Insurance PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Íme egy anekdota, amihez a legtöbb szülő kapcsolódna: Egy kolléganőm azt mondta, hogy a 3 éves gyerekét nagyon könnyű kezelni, mivel a fiú órákat tud Alexával beszélgetni, míg anya elvégzi a házimunkát vagy otthon dolgozik. Kolléganőm azt is észrevette, hogy a kicsiben szoros kapcsolat alakult ki Alexával, mert a túlórák során Alexa válaszai a fiúra jobbak és személyre szabottabbak lettek. 

Ez egy egyszerű módja annak, hogy az AI-alkalmazás mindennapi életünk részévé váljon – erőfeszítés nélkül növeli, ha nem helyettesíti az emberi igényt egy másik emberre bizonyos feladatok elvégzéséhez. Közel 77 százalék A mai készülékek többsége ilyen vagy olyan formában alkalmazza az AI technológiát. Az előrejelzések szerint lesz 8.4 milliárd A mesterséges intelligenciával hajtott digitális hangasszisztens egységek 2024-re a világon, ami meghaladja a globális népességet. Az AI-t kihasználó szolgáltatások és megoldások, mint például a virtuális asszisztensek, a chatbotok, az arcfelismerő rendszerek, a hangalapú keresés és az önvezető járművek már nemcsak Isaac Asimov regényeiben szerepelnek, hanem életünk minden területén. 

A biztosítás hagyományosan olyan iparág, amely lemaradt a technológia átvételében. A biztosítási szektorban manapság lassú, de egyenletes lépés volt, hogy a korábbi monolit platformjaikról/rendszereikről a felhőben natív, agilis születésű alkalmazásokra váltanak. Azonban, mivel ennyi ellenszél fúj az ágazat ellen, elegendő-e a technológia jelenlegi elterjedésének üteme?

Ellenszél a biztosítási szektorban:

A Brit Biztosítók Szövetsége (ABI) 28 millió gépjármű-biztosítási kötvény elemzését végezte el, és azt mondta, hogy az ágazat átlagos díja a 2023 júniusával zárult három hónapban 511 GBP volt, ami 21%-kal magasabb, mint az előző év azonos időszakában. A legtöbb gépjármű-biztosító 15-20%-kal emelte az árakat 1 első felében. Az infláció a legtöbb országban az egyik legnagyobb gazdasági kihívás a biztosítók számára 2023 második fele óta. Az éghajlatváltozás és a szélsőséges időjárás Európában, a monszunok Ázsiában hatással vannak a meglévő kockázatértékelésre. és az általános biztosítás árképzési modelljei. A hosszú élettartam, mint a jobb közérzet hatása az elmúlt évtizedekben, azt jelentette, hogy az élet-, nyugdíj-biztosítóknak meg kellett újítaniuk termékkészletüket. A digitális kényelem miatt megváltozott fogyasztói igények azt jelentik, hogy a biztosítóknak többet kell költeniük az ügyfelekkel való eltérő többcsatornás kapcsolattartásra. A biztosítóknak manapság a kockázat elkerülésére kell összpontosítaniuk, nem pedig a kockázatcsökkentésre, mint stratégiájuk sarokkövére. 

A legtöbb biztosító AI/ML/NLP befektetéseinek 3 legfontosabb területe: 

Noha kulcsfontosságú a kialakulóban lévő technológia elfogadása és alkalmazkodása az ügyfelek jobb kiszolgálása érdekében, a mesterséges intelligencia több módon is befolyásolhatja a mérleget, mintsem jobb tapasztalattal. 

Hiperperszonalizáció: Manapság a szervezetekben működő HR-cégek sokkal többet tudnak alkalmazottaikról, mint a biztosítók egy része a fogyasztóikról – ami azt mutatja, hogy a fogyasztóknak szánt ingméretű termékkészletek milyen mértékben vannak tőle néhány mérföldre. A biztosítás lényege, hogy megértsék az adatokat, és betekintést nyerjenek fogyasztóikra és bizonyos események kockázati kitettségére. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás a big data, az elemzések, az egyéni útitérképek és a személyre szabott tartalom felhasználásával a hiperszemélyre szabott élmények segítik az ügyfeleket, növelik a profitot és csökkentik a költségeket. Az ügyfelek jobb szegmentálására irányuló folyamatos erőfeszítések hasznosak, de az AI hatékonyabban képes gyorsan reagálni a fogyasztói magatartás változásaira.  

Jegyzés és árképzés: Az AI-modellek lehetővé teszik a veszteséghajlam pontosabb előrejelzését és részletesebb árazási modelleket lefedettség, piaci szegmens, iparág vagy földrajzi terület szerint. A meglévő adatkészletek felhasználásával a mesterséges intelligencia előre jelezheti a lehetséges problémákat, jobban azonosíthatja és felmérheti a kockázatokat, és segíthet az éghajlati kockázati modellek felépítésében. Különböző forrásokból származó adatpontok gyűjtése egy lehetséges vagy meglévő Ügyfélről, és finomhangolása kockázati kitettségüknek, segítve a személyre szabott árazást bizonyos fogyasztók számára. 

Követelések: A Biztosító a legnagyobb hatást a fogyasztóira az az, ahogyan a kárigényeket feldolgozzák. Valójában a fogyasztók 87%-a állítja, hogy a Kárkezelés hatékonysága befolyásolja a biztosító kiválasztásával kapcsolatos döntését. A mesterséges intelligencia használatának alapötlete, hogy a kockázatot a kockázat előfordulásának valószínűsége alapján értékeljük és pontozzuk – kisebb valószínűség A kockázatokat az ML automatikusan feldolgozhatja, míg a többi esetben az ember közbeavatkozik. A legtöbb biztosító manapság az adatrögzítés és az FNOL automatizálására törekszik NLP-vel – olyan technológia használatával, mint az OCR vagy a beszélgetési rendszerek. A személyi és kereskedelmi biztosítók számára a térinformatikai rendszerek, például a drónok és a számítógépes látástechnika felgyorsítják a károk kiigazítását. 

Tekintettel arra, hogy a biztosítási szektorban elterjedtek azok a lehetőségek, amelyeket a mesterséges intelligencia újragondolhat, minden bizonnyal ez lehet a biztosítási szektor innovációjának inflexiós pontja.

Időbélyeg:

Még több Fintextra