Hogyan hat a mesterséges intelligencia a biztosítási ágazatra?

Újra kiadta Platón

Követő: 0

A változással szembeni évszázados ellenállásáról ismert biztosítási ágazat jelenleg digitális forradalmat él át. Fejlett gépi tanulási algoritmusok jelentek meg. Az aláírók ezeket az eszközöket nagy mennyiségű adat kezelésére használják, javítják a kockázatértékelést és lehetővé teszik az egyedi prémium árazást. Ezzel párhuzamosan a biztosítási mesterséges intelligencia a hátoldalon hatékonyan köti össze a jelentkezőket a fuvarozókkal, jelentősen csökkentve a hibákat.

A biztosítók és a kérelmezők egyaránt erőteljes hatásokat tapasztalhatnak ennek a gyors átalakulásnak. Mesterséges Intelligencia (AI) úttörő szerepet tölt be a biztosítási ágazatban. Fedezzük fel a következő évek pályáját.

Bepillantás a biztosítási generatív mesterséges intelligencia jövőjébe

Szeretné látni a biztosítás jövőjét? Tekintse meg Scott szemével, aki a 2030-as év vásárlója. Digitális személyi asszisztense önvezető képességgel rendelkező járművet rendel neki egy városszerte tartott találkozóra. Érkezéskor Scott úgy dönt, hogy vezetni akar, és „aktív” üzemmódba állítja az autót. Személyi asszisztense feltérképez egy útvonalat, és megosztja azt a mobilitás-biztosítójával, amely gyorsan reagál egy alternatív, biztonságosabb útvonallal, és ennek megfelelően módosítja a havi díját. Scott életbiztosítási kötvénye, amelynek ára immár „élő-kifizetés” alapon történik, szintén a tevékenységei alapján módosul.

Amikor Scott leparkol, az autója nekiütközik egy táblának. Az autó belső diagnosztikája felméri a károkat, Scott pedig képeket készít a káreseményhez. Mire visszatér, a kérelmet jóváhagyják, és egy válaszrepülőgépet küldenek vizsgálatra. Ez az integrált felhasználói élmény a biztosítás jövőjét képviseli, amelyet olyan fejlett technológiák vezérelnek, mint a mesterséges intelligencia és a mély tanulás, amely átalakítja az iparágat az „észlelés és javítás” helyett az „előrejelzés és megelőzés” irányába. Ezekkel a fejlesztésekkel a biztosítás gyorsan fejlődik, javítja a döntéshozatalt, csökkenti a költségeket és optimalizálja az ügyfélélményt.

Hogyan valósul meg az AI a biztosítási ágazatban?

Kockázatértékelés az aláíróknak

A történelem során a biztosítási szerzõdõk a kérelmezõk által szolgáltatott információkra támaszkodtak az ügyfelek kockázatának felmérésére. Ez a megközelítés azonban jelentős kihívásokat vet fel, mivel a kérelmezők véletlenül vagy szándékosan pontatlan információkat szolgáltathatnak, ami veszélyezteti a kockázatértékelés megbízhatóságát.

Ennek a kihívásnak a leküzdése érdekében a biztosítók ehhez fordulnak automatizált biztosítás, a gépi tanulás, különösen a természetes nyelvi megértés (NLU) felhasználásával sokrétűbb információforrások, például Yelp-értékelések, közösségi médiában közzétett bejegyzések és SEC-beadványok felfedezéséhez. Az NLU kihasználásával a biztosítók releváns adatokat gyűjthetnek a biztosítóhoz kapcsolódó kockázatok részletesebb értékeléséhez.

Andy Breen, az Argo Group vezető alelnöke kiemeli az NLU átalakító erejét: „Az NLU-val jelentősen megnő a képességünk a szöveges adatforrások elemzésére és a rendkívül releváns információk kinyerésére. Mostantól elérhetjük és hasznosíthatjuk azokat az információs tározókat, amelyek korábban elérhetetlenek vagy nehezen értelmezhetők voltak.”

SofyaPogreb, a Next Insurance ügyvezető igazgatója hangsúlyozza a személyre szabott kitettségi modellek fontosságát egy olyan iparágban, ahol az árazás gyakran jobban megkülönbözteti a biztosítókat, mint a termékeiket. Pogreb kifejti, hogy a személyre szabott kitettségi modellek használatával a biztosítók javíthatják a kockázatértékelést, ami jobban testreszabott díjakat eredményezhet az ügyfelek számára.

Hagyományosan a biztosítási ágazat szabványosított kötvényeket kínál, amelyek differenciálatlan termékeket eredményeznek, ahol a különböző vállalkozások azonos fedezetet kapnak. Pogreb azzal érvel, hogy az automatizált adatfelhasználási képességek növekedésével a biztosítási termékek testreszabhatósága megnő. A testreszabás felé való elmozdulás az ügyfelek javát szolgálja, mivel csak a valóban szükséges fedezetért fizetnek.

Csalások felderítése

A csalások felderítése kritikus probléma a biztosítótársaságok számára, és a biztosítási ágazatban a mesterséges intelligencia kulcsfontosságú eszköz a megtévesztő követelések elleni küzdelemben.

A Shift Technology, egy francia mesterséges intelligencia startup, integrálja a gépi tanulást csalásmegelőzési szolgáltatásaiba, és több mint 77 millió követelést dolgoz fel 75%-os pontossággal a csaló követelések felderítésében. Ezek az algoritmusok részletes információkat nyújtanak a gyanús követelésekről, potenciális felelősség- és javítási költségbecsléseket kínálnak, valamint csalás elleni védekezési intézkedéseket javasolnak.

Míg a gépi tanulás kiváló a lehetséges csalások azonosításában, AreielWolanow, a Finserv Experts ügyvezető igazgatója hangsúlyozza az ember által vezérelt adattudomány jelentőségét ebben a feladatban. Miközben a hivatásos bűnözők alkalmazkodnak az iparág vezető csalási mutatóihoz, a humán adatokkal foglalkozó tudósoknak folyamatosan iterálniuk kell elemzéseiket, míg a gépi tanulási algoritmusoknak autonóm módon alkalmazkodniuk kell az adatok megfigyelhető változásaihoz.

Emberi hibacsökkentés

A biztosítási ágazaton belüli elosztási lánc összetett, és hajlamos az emberi hibákra, ami hatástalanságokhoz és késésekhez vezet. Andy Breen kiemeli, hogy az AI-algoritmusok hogyan csökkenthetik a hibamennyiséget és ésszerűsíthetik az adatátvitelt, javítva a folyamatok pontosságát és hatékonyságát.

PrimaFelicitas jól ismert név a piacon, világszerte szolgálja ki a fogyasztókat web 3.0 technológiákon alapuló projektek szállításával, mint pl. AI, gépi tanulás, IoT és blokklánc. Szakértő csapatunk kiszolgálja Önt nagyszerű ötletei megvalósításával innovatív megoldások.

A SofyaPogreb hangsúlyozza az adatok bővítésének fontosságát a biztosított és a biztosító közötti szakadék áthidalásában. A pontosabb értékelésekkel a biztosítók kiváló termékeket állíthatnak elő, biztosítva, hogy az ügyfelek csak azért fizessenek, amire valóban szükségük van.

Továbbfejlesztett ügyfélszolgálat

A biztosítási szektorban a jó ügyfélszolgálat előtérbe helyezése kulcsfontosságú az ügyfelek megtartása érdekében. Az AI chatbotok éjjel-nappal segítséget nyújtanak az ügyfeleknek, végigvezetik őket a kérdéseken, és gyorsan megoldják a problémákat. Bár az összetettebb problémák továbbra is emberi beavatkozást igényelhetnek, az AI chatbotok elegendőek a legtöbb megkereséshez.

Racionalizálja a követelések feldolgozását

A követelésfeldolgozásban használt mesterséges intelligencia-eszközök leegyszerűsítik az elbírálási folyamatot azáltal, hogy előrejelzik a lehetséges költségeket és megvizsgálják a részleteket különböző forrásokból. Ez gyors és pontos kárbejelentési eljárást tesz lehetővé, amely a biztosítók és az ügyfelek számára egyaránt előnyös.

Az AI fogyasztói előnyei a biztosításban

A mesterséges intelligencia bevezetése a biztosítási ágazatban egyértelmű előnyökkel jár az ügyfelek számára. Javítja a tervek testreszabását, minimalizálja az emberi hibákat a jelentkezési folyamatban, kibővíti az ügyfélszolgálati lehetőségeket, és javítja a kárigények jóváhagyási eljárásainak hatékonyságát, végső soron biztosítva, hogy az ügyfelek megkapják, amire szükségük van.

Betekintés a biztosítás jövőjébe

Alig több mint egy évtizeddel ezelőtt szinte lehetetlennek tűnt volna előre jelezni a mesterséges intelligencia biztosítási ágazatra kiterjedő hatását. Ahogy előre tekintünk, ésszerű előre látni a kifinomultabb AI-modellek megjelenését. Ezek a fejlesztések enyhíthetik a jelenlegi aggályokat, vagy új bonyolultságokat hozhatnak létre.

A biztosítási ágazat vezetőinek, akik elkötelezettek a mesterséges intelligencia lehetőségeinek időközbeni kiaknázása iránt, ébernek kell maradniuk. A szabályozási irányelvek alakulásáról és a bevált gyakorlatok végrehajtásáról való tájékozottság elengedhetetlen a fokozott szabályozási ellenőrzéssel kapcsolatos lehetséges pénzügyi és hírnév-kockázatok mérséklése érdekében. Biztosítási BPO szolgáltatások döntő szerepet játszhatnak a műveletek egyszerűsítésében és az erőforrások optimalizálásában is, hogy hatékonyan alkalmazkodjanak ezekhez a változásokhoz.

Megtekintések száma: 417