Чи стане ШІ точкою перегину для інновацій у страхуванні?

Чи стане ШІ точкою перегину для інновацій у страхуванні?

Мітка часу: 23 серпня 2023 р., 9:21
Чи стане штучний інтелект переломною точкою для інновацій у Insurance PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Ось такий анекдот, який би згадав більшість батьків: мій колега сказав, що її 3-річна дитина досить легка в утриманні, оскільки хлопчик може годинами розмовляти з Алексою, поки мама закінчує свої справи або працює вдома. Мій колега також помітив, що у малюка з’явився тісний зв’язок із Алексою, оскільки з часом відповіді Алекси хлопчикові стали кращими та персоналізованішими. 

Це простий спосіб, за допомогою якого застосування штучного інтелекту стає частиною нашого повсякденного життя – без особливих зусиль збільшуючи, якщо не замінюючи людську потребу в іншій людині для виконання певних завдань. майже 77 відсотків пристроїв сьогодні в тій чи іншій формі використовують технології ШІ. Прогнози свідчать, що будуть 8.4 млрд штук. До 2024 року у світі буде кількість цифрових голосових помічників на основі штучного інтелекту, що перевищить загальну чисельність населення світу. Сервіси та рішення, які використовують штучний інтелект, такі як віртуальні помічники, чат-боти, системи розпізнавання облич, голосовий пошук і безпілотні транспортні засоби, вже не лише в романах Айзека Азімова, але й у всіх сферах нашого життя. 

Страхування традиційно було галуззю, яка відставала у впровадженні технологій. Перехід від колишніх монолітних платформ/систем до гнучких програм, створених у хмарі, був повільним, але впевненим кроком у сьогоднішньому секторі страхування. Однак, чи достатньо нинішніх темпів впровадження технологій, враховуючи таку кількість зустрічних вітрів, що дмуть проти сектора?

Зустрічний вітер у секторі страхування:

Асоціація британських страховиків (ABI) провела аналіз 28 мільйонів полісів страхування автомобілів і заявила, що середня премія в галузі за три місяці до червня 2023 року становила 511 фунтів стерлінгів, що на 21% вище, ніж за той самий період минулого року. Більшість автострахувальників підняли ціни на 15-20% у першій половині 1 року. Інфляція в більшості країн була однією з найбільших економічних проблем для страховиків з другої половини 2023 року. Зміна клімату та екстремальна погода в Європі, мусони в Азії впливають на існуючу оцінку ризиків та моделі ціноутворення для загального страхування. Довголіття, як вплив покращення добробуту за останні кілька десятиліть, означало, що страхувальникам життя та пенсійного страхування довелося інновувати свій набір продуктів. Зміна потреб споживачів через цифрову зручність означає, що страховикам доводиться витрачати більше, щоб задовольнити диференційовану багатоканальну взаємодію зі своїми клієнтами. Сьогодні страховикам доводиться зосереджуватися на уникненні ризиків, а не на пом’якшенні ризиків як наріжному камені їхньої стратегії. 

3 найпопулярніші сфери інвестицій у AI/ML/NLP більшість страховиків: 

Хоча впровадження та адаптація нових технологій для кращого обслуговування клієнтів є ключовим, штучний інтелект має потенціал вплинути на баланс декількома способами, ніж кращим досвідом. 

Гіперперсоналізація: Сьогодні кадрові компанії в організаціях знають набагато більше про своїх співробітників, ніж деякі страхові компанії про своїх споживачів, – що показує, якою мірою споживачі можуть вибрати розміри сорочки за кілька миль. Страхування полягає в розумінні даних і отриманні інформації про їхніх споживачів і ризики під час певних подій. Штучний інтелект і машинне навчання з використанням великих даних, аналітики, індивідуальних карт подорожей і персоналізованого контенту, гіперперсоналізовані можливості допомагають залучати клієнтів, отримувати прибуток і зменшувати витрати. Постійні зусилля щодо кращого сегментування клієнтів корисні, але штучний інтелект ефективніше реагує на зміни в поведінці споживачів.  

Андеррайтинг і ціноутворення: моделі штучного інтелекту дозволяють точніше прогнозувати схильність до збитків і більш детальні моделі ціноутворення за охопленням, сегментом ринку, галуззю чи географією. Використовуючи наявні набори даних, штучний інтелект може передбачати потенційні проблеми, краще визначати й оцінювати ризики та допомагати створювати моделі кліматичних ризиків. Збір даних із різних джерел про потенційного чи існуючого Клієнта та точне налаштування їхнього ризику, сприяючи персоналізованому ціноутворенню для конкретних споживачів. 

Претензії: найбільший вплив, який страховик має на своїх споживачів, залежить від того, як вони обробляють претензії. Насправді 87% споживачів кажуть, що ефективність обробки претензій впливає на їхнє рішення щодо вибору страховика. Фундаментальна ідея використання штучного інтелекту полягає в тому, щоб оцінити ризик і оцінити його на основі ймовірності виникнення ризику. Ризики меншої ймовірності можуть бути автоматично оброблені ML, тоді як інші включають втручання людей. Більшість страховиків сьогодні прагнуть автоматизувати збір даних і FNOL за допомогою NLP – за допомогою таких технологій, як OCR або розмовні системи. Для особистих і комерційних страховиків геопросторові інформаційні системи, такі як дрони та комп’ютерне бачення, прискорюють коригування вимог. 

Враховуючи поширення можливостей у секторі страхування, які штучний інтелект може переосмислити, безумовно, це може стати точкою перегину для інновацій у секторі страхування.

Часова мітка:

Більше від Фінтекстра