Jak sztuczna inteligencja wpływa na branżę ubezpieczeniową?

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Branża ubezpieczeniowa, znana z wielowiekowego oporu wobec zmian, przeżywa obecnie cyfrową rewolucję. Pojawiły się zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego. Ubezpieczyciele wykorzystują te narzędzia do zarządzania ogromnymi ilościami danych, usprawniając ocenę ryzyka i umożliwiając ustalanie indywidualnych cen premium. Jednocześnie sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach łączy wnioskodawców z przewoźnikami w skuteczny sposób charakteryzujący się znacznie mniejszą liczbą błędów.

Zarówno ubezpieczyciele, jak i wnioskodawcy mogą doświadczyć potężnych skutków tej szybkiej transformacji. Artificial Intelligence (AI) jest pionierem w branży ubezpieczeniowej. Przyjrzyjmy się trajektorii, która może podążać w przyszłych latach.

Spojrzenie w przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach

Chcesz poznać przyszłość ubezpieczeń? Spójrz na to oczami Scotta, klienta z roku 2030. Jego cyfrowy osobisty asystent zamawia mu pojazd z możliwością samodzielnego prowadzenia na spotkanie po całym mieście. Po przybyciu na miejsce Scott decyduje, że chce prowadzić i przełącza samochód w tryb „aktywny”. Jego osobisty asystent wyznacza trasę i udostępnia ją ubezpieczycielowi mobilności, który szybko proponuje alternatywną, bezpieczniejszą trasę, odpowiednio dostosowując jego miesięczną składkę. Polisa ubezpieczeniowa Scotta, obecnie wyceniana na zasadzie płatności zgodnie z rzeczywistym życiem, również dostosowuje się w zależności od jego działalności.

Kiedy Scott parkuje, jego samochód uderza w znak. Diagnostyka wewnętrzna samochodu ocenia szkody, a Scott wykonuje zdjęcia w ramach roszczenia. Zanim wróci, roszczenie zostaje zatwierdzone, a dron reagujący zostaje wysłany do kontroli. To zintegrowane doświadczenie użytkownika reprezentuje przyszłość ubezpieczeń, napędzaną zaawansowanymi technologiami, takimi jak sztuczna inteligencja i głębokie uczenie się, przekształcając branżę z „wykrywania i naprawy” na „przewidywanie i zapobieganie”. Dzięki tym postępom ubezpieczenia będą ewoluować szybko, usprawniając proces podejmowania decyzji, obniżając koszty i optymalizując doświadczenie klienta.

Jak wdrażana jest sztuczna inteligencja w branży ubezpieczeniowej?

Ocena ryzyka dla ubezpieczycieli

W swojej historii ubezpieczyciele polegali na informacjach dostarczanych przez wnioskodawców w celu oceny ryzyka klienta. Podejście to stwarza jednak poważne wyzwania, ponieważ wnioskodawcy mogą nieumyślnie lub celowo podać niedokładne informacje, podważając wiarygodność ocen ryzyka.

Aby przezwyciężyć to wyzwanie, ubezpieczyciele zwracają się do automatyczne zawieranie umów ubezpieczenia, wykorzystując uczenie maszynowe, w szczególności rozumienie języka naturalnego (NLU), w celu eksploracji bardziej zróżnicowanych źródeł informacji, takich jak recenzje na Yelp, posty w mediach społecznościowych i zgłoszenia SEC. Wykorzystując NLU, ubezpieczyciele mogą gromadzić odpowiednie dane w celu bardziej szczegółowej oceny ryzyka związanego z ubezpieczycielem.

Andy Breen, starszy wiceprezes Argo Group, podkreśla transformacyjną moc NLU: „Dzięki NLU nasza zdolność do analizowania źródeł danych tekstowych i wydobywania bardzo istotnych informacji jest znacznie zwiększona. Możemy teraz uzyskać dostęp do zasobów informacji, które wcześniej były niedostępne lub trudne do interpretacji i z nich korzystać.”

SofyaPogreb, dyrektor operacyjna Next Insurance, podkreśla znaczenie spersonalizowanych modeli ekspozycji w branży, w której ceny często bardziej wyróżniają firmy ubezpieczeniowe niż ich produkty. Pogreb wyjaśnia, że wykorzystując spersonalizowane modele ekspozycji, ubezpieczyciele mogą ulepszyć ocenę ryzyka, co prowadzi do bardziej dostosowanych składek dla klientów.

Tradycyjnie branża ubezpieczeniowa oferowała standardowe polisy, co skutkowało niezróżnicowanymi produktami, w przypadku których różne firmy otrzymywały identyczne ubezpieczenie. Pogreb argumentuje, że wraz ze wzrostem możliwości zautomatyzowanego wykorzystania danych nastąpi wzrost możliwości dostosowywania produktów ubezpieczeniowych. Ta zmiana w kierunku dostosowywania będzie korzystna dla klientów, ponieważ zapłacą tylko za ochronę, której naprawdę potrzebują.

Wykrywanie oszustw

Wykrywanie oszustw ma kluczowe znaczenie dla firm ubezpieczeniowych, a sztuczna inteligencja w branży ubezpieczeniowej stanowi kluczowe narzędzie w zwalczaniu oszukańczych roszczeń.

Shift Technology, francuski start-up zajmujący się sztuczną inteligencją, integruje uczenie maszynowe ze swoimi usługami zapobiegania oszustwom, przetwarzając ponad 77 milionów roszczeń z 75% dokładnością w wykrywaniu fałszywych roszczeń. Algorytmy te dostarczają szczegółowych informacji na temat podejrzanych roszczeń, oferując potencjalną ocenę odpowiedzialności i kosztów napraw oraz sugerując środki ochrony przed oszustwami.

Chociaż uczenie maszynowe doskonale radzi sobie z identyfikowaniem potencjalnych oszustw, AreielWlanow, dyrektor zarządzający Finserv Experts, podkreśla ciągłe znaczenie w tym zadaniu analizy danych kierowanej przez człowieka. W miarę jak zawodowi przestępcy dostosowują się do wiodących w branży wskaźników oszustw, naukowcy zajmujący się danymi ludzkimi muszą stale powtarzać swoje analizy, podczas gdy algorytmy uczenia maszynowego automatycznie dostosowują się na podstawie zauważalnych zmian w danych.

Redukcja błędów ludzkich

Łańcuch dystrybucji w branży ubezpieczeniowej jest złożony i podatny na błędy ludzkie, co prowadzi do nieefektywności i opóźnień. Andy Breen podkreśla, jak algorytmy AI mogą zmniejszyć liczbę błędów i usprawnić transmisję danych, poprawiając dokładność i wydajność procesów.

Primafelicitas to dobrze znana marka na rynku, obsługująca konsumentów na całym świecie, dostarczając projekty oparte na technologiach Web 3.0, takich jak Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, IoT i Blockchain. Nasz zespół ekspertów będzie Ci służyć, zamieniając Twoje świetne pomysły w Innowacyjne rozwiązania.

SofyaPogreb podkreśla znaczenie ulepszonych danych w wypełnianiu luki między ubezpieczonym a ubezpieczycielem. Dzięki dokładniejszym ocenom ubezpieczyciele mogą opracowywać produkty najwyższej jakości, dzięki czemu klienci płacą tylko za to, czego naprawdę potrzebują.

Ulepszona obsługa klienta

W sektorze ubezpieczeń nadanie priorytetu dobrej obsłudze klienta ma kluczowe znaczenie dla utrzymania klientów. Chatboty AI zapewniają klientom całodobową pomoc, prowadząc ich przez zapytania i szybko rozwiązując problemy. Chociaż bardziej złożone problemy mogą nadal wymagać interwencji człowieka, w przypadku większości zapytań wystarczą chatboty AI.

Usprawnij przetwarzanie roszczeń

Narzędzia AI w obsłudze roszczeń usprawniają proces oceny, przewidując potencjalne koszty i analizując szczegóły z różnych źródeł. Pozwala to na szybkie i dokładne procedury zatwierdzania roszczeń, z korzyścią zarówno dla ubezpieczycieli, jak i klientów.

Korzyści konsumenckie wynikające ze sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach

Wdrożenie AI w branży ubezpieczeniowej przynosi klientom wyraźne korzyści. Ulepsza dostosowywanie planu, minimalizuje błędy ludzkie w procesie składania wniosków, poszerza możliwości obsługi klienta i poprawia wydajność procedur zatwierdzania roszczeń, ostatecznie zapewniając, że klienci otrzymają to, czego potrzebują.

Spojrzenie w przyszłość ubezpieczeń

Nieco ponad dziesięć lat temu prognozowanie wszechobecnego wpływu sztucznej inteligencji na branżę ubezpieczeniową wydawało się prawie niemożliwe. Patrząc w przyszłość, rozsądne jest przewidywanie pojawienia się bardziej wyrafinowanych modeli sztucznej inteligencji. Udoskonalenia te mogą rozwiać niektóre bieżące obawy lub wprowadzić nowe komplikacje.

Liderzy branży ubezpieczeniowej, którzy chcą tymczasowo wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, muszą zachować czujność. Bycie na bieżąco z zmieniającymi się dyrektywami regulacyjnymi i wdrażaniem najlepszych praktyk jest niezbędne, aby ograniczyć potencjalne ryzyko finansowe i ryzyko dla reputacji związane ze wzmożoną kontrolą regulacyjną. Ubezpieczeniowe usługi BPO może również odegrać kluczową rolę w usprawnianiu operacji i optymalizacji zasobów, aby skutecznie dostosować się do tych zmian.