Hur påverkar artificiell intelligens försäkringsbranschen?

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Försäkringsbranschen, känd för sitt månghundraåriga motstånd mot förändring, upplever just nu en digital revolution. Avancerade maskininlärningsalgoritmer har dykt upp. Underwriters använder dessa verktyg för att hantera stora mängder data, förbättra riskbedömningen och möjliggöra skräddarsydd premiumprissättning. Samtidigt, på baksidan, kopplar AI inom försäkring samman sökande med transportörer på ett effektivt sätt präglat av avsevärt minskade fel.

Både försäkringsgivare och sökande kommer att uppleva kraftfulla effekter av denna snabba omvandling. Artificiell intelligens (AI) är banbrytande inom försäkringsbranschen. Låt oss utforska den bana som kan följa under kommande år.

En glimt av framtiden för generativ AI inom försäkring

Vill du se framtidens försäkringar? Se det genom Scotts ögon, en kund år 2030. Hans digitala personliga assistent beställer honom ett fordon med självkörande kapacitet för ett möte över hela staden. När Scott anländer bestämmer han sig för att han vill köra och flyttar bilen till "aktivt" läge. Hans personliga assistent kartlägger en rutt och delar den med sin mobilitetsförsäkring, som snabbt svarar med en alternativ, säkrare rutt och anpassar sin månatliga premie därefter. Scotts livförsäkring, nu prissatt på "betala-som-du-lever"-basis, anpassas också baserat på hans aktiviteter.

När Scott parkerar stöter hans bil på en skylt. Bilens interna diagnostik bedömer skadan och Scott tar bilder för skadeanmälan. När han kommer tillbaka är anspråket godkänt och en responsdrönare skickas ut för inspektion. Denna integrerade användarupplevelse representerar framtiden för försäkringar, driven av avancerad teknik som AI och djupinlärning, som förvandlar branschen från "upptäcka och reparera" till "förutsäga och förebygga." Med dessa framsteg kommer försäkringar att utvecklas snabbt, vilket förbättrar beslutsfattandet, sänker kostnaderna och optimerar kundupplevelsen.

Hur implementeras AI i försäkringsbranschen?

Riskbedömning för försäkringsgivare

Genom historien har försäkringsgaranter förlitat sig på information från sökande för att bedöma klientrisken. Detta tillvägagångssätt innebär dock betydande utmaningar, eftersom sökanden oavsiktligt eller avsiktligt kan tillhandahålla felaktig information, vilket äventyrar tillförlitligheten av riskbedömningar.

För att övervinna denna utmaning vänder sig försäkringsbolagen till automatiserad försäkringsgaranti, med hjälp av maskininlärning, särskilt förståelse av naturligt språk (NLU), för att utforska fler olika informationskällor, såsom Yelp-recensioner, inlägg på sociala medier och SEC-anmälningar. Genom att utnyttja NLU kan försäkringsgivare samla in relevant data för en mer detaljerad utvärdering av risker förknippade med försäkringsbolaget.

Andy Breen, Senior Vice President på Argo Group, lyfter fram NLU:s transformativa kraft: "Med NLU förbättras vår förmåga att analysera textdatakällor och extrahera mycket relevant information avsevärt. Vi kan nu komma åt och använda informationsreservoarer som tidigare var otillgängliga eller svåra att tolka.”

SofyaPogreb, COO på Next Insurance, betonar vikten av personliga exponeringsmodeller i en bransch där prissättningen ofta utmärker försäkringsbolag mer än deras produkter. Pogreb förklarar att genom att använda personliga exponeringsmodeller kan försäkringsbolag förbättra riskbedömningarna, vilket leder till mer skräddarsydda premier för kunderna.

Traditionellt har försäkringsbranschen erbjudit standardiserade försäkringar, vilket resulterat i odifferentierade produkter där olika verksamheter får identisk täckning. Pogreb hävdar att när kapaciteten för automatiserad datakonsumtion ökar kommer anpassningen av försäkringsprodukter att öka. Denna förändring mot anpassning kommer att gynna kunderna, eftersom de bara kommer att betala för den täckning de verkligen behöver.

Spårning av bedrägerier

Bedrägeriupptäckt är ett kritiskt problem för försäkringsbolag, och AI i försäkringsbranschen fungerar som ett nyckelverktyg för att bekämpa vilseledande påståenden.

Shift Technology, en fransk AI-startup, integrerar maskininlärning i sina bedrägeriförebyggande tjänster och behandlar över 77 miljoner anspråk med en 75 % noggrannhet för att upptäcka bedrägliga anspråk. Dessa algoritmer ger detaljerad information om misstänkta anspråk, erbjuder potentiella ansvars- och reparationskostnader och föreslår bedrägeriskyddsåtgärder.

Medan maskininlärning utmärker sig för att identifiera potentiella bedrägerier, betonar AreielWolanow, VD för Finserv Experts, den fortsatta betydelsen av mänskligt driven datavetenskap i denna uppgift. När professionella brottslingar anpassar sig till branschledande bedrägeriindikatorer måste mänskliga dataforskare kontinuerligt upprepa sin analys medan maskininlärningsalgoritmer justerar sig självständigt baserat på observerbara förändringar i data.

Reducering av mänskliga fel

Distributionskedjan inom försäkringsbranschen är komplex och utsatt för mänskliga fel, vilket leder till ineffektivitet och förseningar. Andy Breen lyfter fram hur AI-algoritmer kan minska felvolymer och effektivisera dataöverföring, vilket förbättrar processnoggrannhet och effektivitet.

PrimaFelicitas är ett välkänt namn på marknaden som betjänar konsumenter över hela världen genom att leverera projekt baserade på Web 3.0-teknologier som t.ex. AI, Machine Learning, IoT och Blockchain. Vårt expertteam kommer att hjälpa dig genom att förvandla dina fantastiska idéer till innovativa lösningar.

SofyaPogreb betonar vikten av förbättrad data för att överbrygga klyftan mellan den försäkrade och försäkringsgivaren. Med mer exakta bedömningar kan försäkringsbolag formulera överlägsna produkter, vilket säkerställer att kunderna bara betalar för det de verkligen behöver.

Förbättrad kundservice

Inom försäkringssektorn är prioritering av god kundservice avgörande för att behålla kunderna. AI-chatbots ger kunderna hjälp dygnet runt, vägleder dem genom frågor och löser problem snabbt. Även om mer komplexa problem fortfarande kan kräva mänskligt ingripande, räcker AI-chatbots för de flesta förfrågningar.

Effektivisera skadehanteringen

AI-verktyg i skadehantering effektiviserar bedömningsprocessen genom att förutsäga potentiella kostnader och granska detaljer från olika källor. Detta möjliggör snabba och korrekta förfaranden för godkännande av skadefall, vilket gynnar både försäkringsgivare och kunder.

Konsumentfördelarna med AI i försäkringar

Implementering av AI i försäkringsbranschen ger tydliga fördelar för kunderna. Det förbättrar plananpassningen, minimerar mänskliga fel i ansökningsprocessen, breddar kundtjänstalternativen och förbättrar effektiviteten i förfarandena för godkännande av anspråk, vilket i slutändan säkerställer att kunderna får det de behöver.

Titta in i försäkringens framtid

För drygt ett decennium sedan skulle det ha verkat nästan omöjligt att förutse AIs genomgripande inflytande i försäkringsbranschen. När vi blickar framåt är det rimligt att förutse uppkomsten av mer sofistikerade AI-modeller. Dessa framsteg kan lindra vissa aktuella problem eller introducera nya komplexiteter.

Ledare inom försäkringsbranschen som har åtagit sig att utnyttja AI:s potential under tiden måste förbli vaksamma. Att hålla sig informerad om utvecklande tillsynsdirektiv och implementera bästa praxis är viktigt för att mildra potentiella ekonomiska risker och ryktesrisker förknippade med ökad kontroll av regelverket. Försäkring BPO tjänster kan också spela en avgörande roll för att effektivisera verksamheten och optimera resurserna för att effektivt anpassa sig till dessa förändringar.

Inlägg Visningar: 417