כיצד משפיעה בינה מלאכותית על ענף הביטוח? - PrimaFelicitas

כיצד משפיעה בינה מלאכותית על ענף הביטוח? – PrimaFelicitas

חותמת זמן: 10 בפברואר 2024 2:22

תעשיית הביטוח, הידועה בהתנגדות של מאות שנים לשינויים, חווה בימים אלה מהפכה דיגיטלית. אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה הופיעו. החתמים רותמים את הכלים הללו לניהול כמויות עצומות של נתונים, משפרים את הערכת הסיכונים ומאפשרים תמחור פרמיה בהתאמה אישית. במקביל, בקצה האחורי, בינה מלאכותית בביטוח מחברת בין מועמדים למובילים בצורה יעילה המסומנת בירידה משמעותית בטעויות.

מבטחים ומועמדים כאחד צפויים לחוות השפעות עוצמתיות מהשינוי המהיר הזה. בינה מלאכותית (AI) היא חלוצה בתעשיית הביטוח. בואו נחקור את המסלול שעשוי להופיע בשנים הבאות.

הצצה לעתיד של AI גנרטיבי בביטוח

רוצים לראות את עתיד הביטוח? ראה את זה דרך עיניו של סקוט, לקוח בשנת 2030. העוזר האישי הדיגיטלי שלו מזמין לו רכב עם יכולות נהיגה עצמית לפגישה ברחבי העיר. בהגיעו, סקוט מחליט שהוא רוצה לנהוג ומעביר את המכונית למצב "פעיל". העוזר האישי שלו ממפה מסלול ומשתף אותו עם מבטחת הניידות שלו, המגיבה במהירות במסלול חלופי, בטוח יותר, ומתאים את הפרמיה החודשית שלו בהתאם. פוליסת ביטוח החיים של סקוט, שמתומחר כעת על בסיס "שלם-כפי-חי", מותאמת גם היא בהתאם לפעילותו.

כשסקוט חונה, המכונית שלו נתקלת בשלט. האבחון הפנימי של המכונית מעריך את הנזק, וסקוט מצלם תמונות לתביעה. עד שהוא חוזר, התביעה מאושרת, ומזל"ט תגובה נשלח לבדיקה. חווית משתמש משולבת זו מייצגת את עתיד הביטוח, המונעת על ידי טכנולוגיות מתקדמות כמו AI ולמידה עמוקה, והופכת את התעשייה מ"זיהוי ותיקון" ל"ניבוי ומניעה". עם ההתקדמות הללו, הביטוח יתפתח במהירות, יגביר את קבלת ההחלטות, יפחית עלויות וייעל את חווית הלקוח.

כיצד מיושמת בינה מלאכותית בענף הביטוח?

  1. הערכת סיכונים לחתמים

לאורך ההיסטוריה, חתמי ביטוח הסתמכו על מידע שסופק על ידי מועמדים כדי להעריך את סיכוני הלקוח. עם זאת, גישה זו מציבה אתגרים משמעותיים, שכן מועמדים עלולים לספק מידע לא מדויק בשוגג או בכוונה, מה שפוגע באמינות הערכות סיכונים.

כדי להתגבר על האתגר הזה, חברות הביטוח פונים חיתום ביטוח אוטומטי, תוך שימוש בלמידת מכונה, במיוחד הבנת שפה טבעית (NLU), כדי לחקור מקורות מידע מגוונים יותר, כגון ביקורות Yelp, פוסטים במדיה חברתית והגשות SEC. על ידי מינוף NLU, מבטחים יכולים לאסוף נתונים רלוונטיים לצורך הערכה מפורטת יותר של הסיכונים הקשורים לספק הביטוח.

אנדי ברין, סגן נשיא בכיר ב- Argo Group, מדגיש את כוחה הטרנספורמטיבי של NLU: "עם NLU, היכולת שלנו לנתח מקורות נתונים טקסטואליים ולחלץ מידע רלוונטי ביותר משתפרת מאוד. כעת אנו יכולים לגשת ולהשתמש במאגרי מידע שבעבר לא היו נגישים או קשים לפירוש."

SofyaPogreb, COO ב-Next Insurance, מדגישה את החשיבות של מודלים של חשיפה מותאמות אישית בתעשייה שבה התמחור מייחד לעתים קרובות יותר את חברות הביטוח מהמוצרים שלהן. פוגרב מסבירה כי על ידי שימוש במודלים מותאמים אישית של חשיפה, מבטחים יכולים לשפר את הערכות הסיכונים, מה שמוביל לפרמיות מותאמות יותר ללקוחות.

באופן מסורתי, ענף הביטוח הציע פוליסות סטנדרטיות, וכתוצאה מכך מוצרים לא מובחנים שבהם עסקים שונים מקבלים כיסוי זהה. פוגרב טוענת שככל שיגדל יכולות צריכת הנתונים האוטומטית, ההתאמה האישית במוצרי ביטוח תגדל. המעבר הזה לכיוון התאמה אישית יועיל ללקוחות, שכן הם ישלמו רק עבור הכיסוי שהם באמת צריכים.

  • גילוי הונאה

גילוי הונאה הוא עניין קריטי עבור חברות הביטוח, ובינה מלאכותית בתעשיית הביטוח משמשת כלי מרכזי במאבק בתביעות מטעות.

Shift Technology, סטארט-אפ צרפתי בינה מלאכותית, משלבת למידת מכונה בשירותי מניעת ההונאות שלה, ומעבדת למעלה מ-77 מיליון תביעות עם רמת דיוק של 75% באיתור תביעות הונאה. אלגוריתמים אלה מספקים מידע מפורט על תביעות חשודות, ומציעים הערכות פוטנציאליות של אחריות ועלויות תיקון ומציעים אמצעי הגנה מפני הונאה.

בעוד שלמידת מכונה מצטיינת בזיהוי פוטנציאל של הונאה, AreielWolanow, מנכ"ל Finserv Experts, מדגיש את החשיבות המתמשכת של מדעי הנתונים המונעים על ידי אדם במשימה זו. בעוד פושעים מקצועיים מסתגלים למדדי הונאה מובילים בתעשייה, מדעני נתונים אנושיים חייבים לחזור על הניתוח שלהם ללא הרף, בעוד שאלגוריתמים של למידת מכונה מתכוונים באופן אוטונומי על סמך שינויים נצפים בנתונים.

  • הפחתת טעויות אנוש

שרשרת ההפצה בענף הביטוח מורכבת ומועדת לטעויות אנוש, מה שמוביל לחוסר יעילות ועיכובים. אנדי ברין מדגיש כיצד אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים להפחית את נפחי השגיאות ולייעל את העברת הנתונים, ולשפר את הדיוק והיעילות של התהליך.

PrimaFelicitas הוא שם ידוע בשוק, המשרת צרכנים ברחבי העולם על ידי מתן פרויקטים המבוססים על טכנולוגיות Web 3.0 כגון AI, למידת מכונה, IoT ובלוקצ'יין. צוות המומחים שלנו ישרת אותך על ידי הפיכת הרעיונות הנהדרים שלך ל פתרונות חדשניים.

SofyaPogreb מדגישה את החשיבות של נתונים משופרים בגישור על הפער בין המבוטח למבטח. עם הערכות מדויקות יותר, מבטחים יכולים לגבש מוצרים מעולים, להבטיח שהלקוחות ישלמו רק עבור מה שהם באמת דורשים.

  • שירות לקוחות משופר

בתחום הביטוח, מתן עדיפות לשירות לקוחות טוב הוא חיוני לשימור הלקוחות. צ'אטבוטים של AI מספקים סיוע מסביב לשעון ללקוחות, מנחים אותם בשאילתות ופותרים בעיות במהירות. בעוד שחששות מורכבים יותר עשויים עדיין לדרוש התערבות אנושית, צ'אטבוטים של AI מספיקים לרוב הפניות.

  • ייעול עיבוד התביעות 

כלי בינה מלאכותית בעיבוד תביעות מייעלים את תהליך ההערכה על ידי חיזוי עלויות פוטנציאליות ובדיקת פרטים ממקורות שונים. זה מאפשר הליכי אישור תביעות מהירים ומדויקים, המיטיבים הן עם המבטחים והן עם הלקוחות.

היתרונות לצרכן של AI בביטוח

יישום AI בענף הביטוח מביא יתרונות ברורים ללקוחות. זה משפר את התאמה אישית של התוכנית, ממזער טעויות אנוש בתהליך הבקשה, מרחיב את אפשרויות שירות הלקוחות ומשפר את היעילות בהליכי אישור תביעות, ובסופו של דבר מבטיח שהלקוחות יקבלו את מה שהם צריכים.

מציצים אל עתיד הביטוח

לפני קצת יותר מעשור, חיזוי ההשפעה הנרחבת של AI בתעשיית הביטוח הייתה נראית כמעט בלתי אפשרית. כשאנו מביטים קדימה, סביר לצפות את הופעתם של דגמי AI מתוחכמים יותר. התקדמות אלה עשויות להקל על כמה חששות עכשוויים או להכניס מורכבויות חדשות.

מנהיגי תעשיית הביטוח המחויבים לנצל את הפוטנציאל של הבינה המלאכותית בזמן הביניים חייבים להישאר ערניים. הישארות מעודכנת לגבי הנחיות רגולטוריות מתפתחות ויישום שיטות עבודה מומלצות חיונית כדי לצמצם סיכונים פיננסיים ומוניטין פוטנציאליים הקשורים לבדיקה רגולטורית מוגברת. שירותי BPO ביטוח יכול גם למלא תפקיד מכריע בייעול התפעול ובאופטימיזציה של משאבים כדי להסתגל לשינויים אלה ביעילות.

צפיות הודעה: 417

בול זמן:

עוד מ פרימפליטיס