Czy sztuczna inteligencja będzie punktem zwrotnym dla innowacji w ubezpieczeniach?

Czy sztuczna inteligencja będzie punktem zwrotnym dla innowacji w ubezpieczeniach?

Znacznik czasu: 23 sierpnia 2023 9:21
Czy sztuczna inteligencja będzie punktem zwrotnym dla innowacji w branży ubezpieczeniowej PlatoBlockchain Data Intelligence? Wyszukiwanie pionowe. AI.

Oto anegdota, z którą większość rodziców mogłaby się utożsamić: Moja koleżanka powiedziała, że ​​jej 3-latka jest dość łatwa w prowadzeniu, ponieważ chłopiec może godzinami rozmawiać z Alexą, podczas gdy mama kończy swoje obowiązki lub pracuje w domu. Moja koleżanka zauważyła również, że maluch nawiązał bliską więź z Alexą, ponieważ z biegiem czasu reakcje Alexy na chłopca stały się lepsze i bardziej spersonalizowane. 

W ten prosty sposób zastosowanie sztucznej inteligencji staje się częścią naszego codziennego życia – bez wysiłku zwiększając, jeśli nie zastępując, ludzką potrzebę wykonywania określonych zadań przez innego człowieka. Prawie Wzrost o 77 urządzeń wykorzystuje obecnie technologię AI w takiej czy innej formie. Prognozy wskazują, że tak będzie 8.4 mld Cyfrowe asystenty głosowe zasilane sztuczną inteligencją na świecie do 2024 r., co przewyższy liczbę ludności na świecie. Usługi i rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję, takie jak wirtualni asystenci, chatboty, systemy rozpoznawania twarzy, wyszukiwanie głosowe i pojazdy autonomiczne, nie są już obecne tylko w powieściach Isaaca Asimova, ale we wszystkich dziedzinach naszego życia. 

Ubezpieczenia to tradycyjnie branża, która pozostaje w tyle we wdrażaniu technologii. Odejście od niegdysiejszych monolitycznych platform/systemów na rzecz zwinnych aplikacji natywnych w chmurze było obecnie w sektorze ubezpieczeń powolnym, ale stałym ruchem. Czy jednak obecne tempo wdrażania technologii jest wystarczające, przy tak wielu przeciwnościach losu w sektorze?

Trudności w sektorze ubezpieczeń:

Stowarzyszenie Brytyjskich Ubezpieczycieli (ABI) przeprowadziło analizę 28 milionów polis w zakresie ubezpieczeń komunikacyjnych i stwierdziło, że średnia składka w tej branży w ciągu trzech miesięcy kończących się w czerwcu 2023 r. wyniosła 511 funtów – o 21% więcej niż w tym samym okresie ubiegłego roku. Większość ubezpieczycieli komunikacyjnych podniosła ceny o 15–20% w pierwszej połowie 1 r. Inflacja w większości krajów jest jednym z największych wyzwań gospodarczych dla ubezpieczycieli od drugiej połowy 2023 r. Zmiany klimatyczne i ekstremalne warunki pogodowe w Europie, monsuny w Azji wpływają na istniejącą ocenę ryzyka oraz modele cenowe dla ubezpieczeń ogólnych. Długowieczność, jako wpływ lepszego samopoczucia w ciągu ostatnich kilku dekad, oznaczała, że ​​ubezpieczyciele na życie i emerytury musieli wprowadzić innowacje w swoim zestawie produktów. Zmieniające się potrzeby konsumentów wynikające z wygody cyfrowej oznaczają, że ubezpieczyciele muszą wydawać więcej, aby zapewnić zróżnicowaną, wielokanałową współpracę ze swoimi klientami. Ubezpieczyciele muszą dziś skupiać się na unikaniu ryzyka, a nie na jego łagodzeniu, co jest kamieniem węgielnym ich strategii. 

3 najważniejsze obszary inwestycji AI/ML/NLP przez większość ubezpieczycieli: 

Chociaż kluczowe znaczenie ma przyjmowanie i dostosowywanie nowych technologii, aby lepiej służyć Klientom, sztuczna inteligencja może potencjalnie wpłynąć na bilans w większym stopniu niż poprzez lepsze doświadczenia. 

Hiperpersonalizacja: Obecnie firmy HR w organizacjach wiedzą znacznie więcej o swoich pracownikach niż niektórzy ubezpieczyciele o swoich konsumentach – co pokazuje, w jakim stopniu zestawy produktów w rozmiarze koszuli są dostarczane konsumentom kilka kilometrów dalej. Ubezpieczenia polegają na zrozumieniu danych i wyciągnięciu wniosków na temat ich konsumentów i narażenia na ryzyko w przypadku określonych zdarzeń. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, wykorzystujące duże zbiory danych, analizy, indywidualne mapy podróży i spersonalizowane treści, hiperspersonalizowane doświadczenia pomagają przyciągać klientów, zwiększać zyski i obniżać koszty. Ciągłe wysiłki mające na celu lepszą segmentację klientów są przydatne, ale sztuczna inteligencja skuteczniej reaguje na zmiany w zachowaniu konsumentów.  

Underwriting i wycena: Modele AI pozwalają na bardziej precyzyjne przewidywanie skłonności do strat i bardziej szczegółowe modele cenowe według zasięgu, segmentu rynku, branży lub lokalizacji geograficznej. Wykorzystując istniejące zbiory danych, sztuczna inteligencja może przewidywać potencjalne problemy, lepiej identyfikować i oceniać ryzyko oraz pomagać w budowaniu modeli ryzyka klimatycznego. Zbieranie punktów danych z różnych źródeł na temat potencjalnego lub istniejącego Klienta i dostrajanie jego ekspozycji na ryzyko, pomagając w personalizowaniu cen dla poszczególnych konsumentów. 

Reklamacje: Ubezpieczyciel wywiera największy wpływ na swoich konsumentów poprzez sposób rozpatrywania roszczeń. Faktycznie 87% konsumentów twierdzi, że skuteczność rozpatrywania roszczeń wpływa na ich decyzję o wyborze Ubezpieczyciela. Podstawową ideą wykorzystania sztucznej inteligencji jest ocena ryzyka i ocena w oparciu o prawdopodobieństwo wystąpienia ryzyka – mniejsze prawdopodobieństwo, że ryzyko może zostać automatycznie przetworzone przez ML, podczas gdy inne wymagają interwencji człowieka. Większość ubezpieczycieli pragnie dziś zautomatyzować przechwytywanie danych i FNOL za pomocą NLP – wykorzystując technologie takie jak OCR lub systemy konwersacyjne. W przypadku ubezpieczycieli osobowych i komercyjnych systemy informacji geoprzestrzennej, takie jak drony i techniki widzenia komputerowego, przyspieszają likwidację szkód. 

Biorąc pod uwagę rozprzestrzenianie się możliwości w sektorze ubezpieczeń, które sztuczna inteligencja może wymyślić na nowo, z pewnością może to być punkt zwrotny dla innowacji w sektorze ubezpieczeń.

Znak czasu:

Więcej z Fintextra