Як штучний інтелект впливає на страхову галузь?

Перевидано Платоном

читають: 0

Страхова галузь, відома своїм багатовіковим опором змінам, зараз переживає цифрову революцію. З’явилися вдосконалені алгоритми машинного навчання. Страховики використовують ці інструменти для керування величезними обсягами даних, покращуючи оцінку ризиків і створюючи індивідуальні преміальні ціни. Одночасно, на задній частині, штучний інтелект у сфері страхування з’єднує заявників із перевізниками ефективним способом із значною меншістю помилок.

Страховики та заявники можуть відчути потужний ефект від цієї швидкої трансформації. Штучний Інтелект (AI) є піонером у страховій галузі. Давайте розглянемо траєкторію, яка може розвиватися в наступні роки.

Погляд у майбутнє генеративного ШІ в страхуванні

Хочете побачити майбутнє страхування? Подивіться на це очима Скотта, клієнта в 2030 році. Його цифровий особистий помічник замовляє йому автомобіль із можливістю самостійного керування для зустрічі по всьому місту. Прибувши, Скотт вирішує, що хоче керувати автомобілем, і переводить машину в «активний» режим. Його особистий помічник планує маршрут і ділиться ним зі своїм страховиком мобільності, який швидко відповідає альтернативним, безпечнішим маршрутом, відповідно коригуючи його щомісячну премію. Поліс страхування життя Скотта, який тепер оцінюється за принципом «оплата за життя», також коригується залежно від його діяльності.

Коли Скотт паркується, його машина врізається в знак. Внутрішня діагностика автомобіля оцінює пошкодження, а Скотт робить фотографії для претензії. До того моменту, коли він повертається, претензію схвалено, і дрон для реагування відправляється для перевірки. Цей інтегрований користувальницький досвід представляє майбутнє страхування, кероване передовими технологіями, такими як ШІ та глибоке навчання, перетворюючи галузь із «виявлення та ремонту» на «передбачення та запобігання». Завдяки цим досягненням страхування швидко розвиватиметься, покращуючи процес прийняття рішень, знижуючи витрати та оптимізуючи клієнтський досвід.

Як AI впроваджується в страховій галузі?

Оцінка ризиків для андеррайтерів

Протягом всієї історії страхувальники покладалися на інформацію, надану заявниками, для оцінки ризику клієнта. Однак цей підхід створює значні проблеми, оскільки заявники можуть ненавмисно або навмисно надати неточну інформацію, що ставить під загрозу надійність оцінки ризиків.

Щоб подолати цю проблему, страховики звертаються до автоматизований страховий андеррайтинг, використовуючи машинне навчання, зокрема розуміння природної мови (NLU), щоб досліджувати більш різноманітні джерела інформації, такі як огляди Yelp, публікації в соціальних мережах і документи SEC. Використовуючи NLU, страховики можуть збирати відповідні дані для більш детальної оцінки ризиків, пов’язаних зі страховою компанією.

Енді Брін, старший віце-президент Argo Group, підкреслює трансформаційну силу NLU: «Завдяки NLU наша здатність аналізувати джерела текстових даних і отримувати дуже релевантну інформацію значно розширена. Тепер ми можемо отримати доступ і використовувати резервуари інформації, які раніше були недоступні або важко інтерпретувати».

Софія Погреб, головний операційний директор Next Insurance, підкреслює важливість персоналізованих моделей ризику в галузі, де ціноутворення часто вирізняє страхові компанії більше, ніж їхні продукти. Погреб пояснює, що, використовуючи персоналізовані моделі ризику, страховики можуть покращити оцінку ризиків, що призведе до більш адаптованих премій для клієнтів.

Традиційно страхова галузь пропонувала стандартизовані поліси, що призвело до недиференційованих продуктів, де різні підприємства отримують однакове покриття. Погреб стверджує, що зі збільшенням можливостей автоматизованого споживання даних зростатиме персоналізація страхових продуктів. Цей перехід до персоналізації принесе користь клієнтам, оскільки вони платитимуть лише за те покриття, яке їм справді потрібно.

Виявлення шахрайства

Виявлення шахрайства є критичною проблемою для страхових компаній, а штучний інтелект у страховій галузі є ключовим інструментом у боротьбі з оманливими заявами.

Shift Technology, французький стартап штучного інтелекту, інтегрує машинне навчання у свої служби запобігання шахрайству, обробляючи понад 77 мільйонів претензій із точністю 75% у виявленні шахрайських претензій. Ці алгоритми надають детальну інформацію про підозрілі претензії, пропонуючи оцінку потенційної відповідальності та вартості ремонту, а також пропонуючи заходи захисту від шахрайства.

Незважаючи на те, що машинне навчання чудово справляється з виявленням потенційного шахрайства, Аріел Воланов, керуючий директор Finserv Experts, наголошує на незмінній важливості в цьому завданні науки про дані, керованої людьми. Поки професійні злочинці адаптуються до провідних у галузі показників шахрайства, спеціалісти з обробки даних повинні постійно повторювати свій аналіз, тоді як алгоритми машинного навчання самостійно коригуються на основі спостережуваних змін у даних.

Зменшення людських помилок

Ланцюжок розподілу в страховій галузі є складним і схильним до людських помилок, що призводить до неефективності та затримок. Енді Брін підкреслює, як алгоритми ШІ можуть зменшити кількість помилок і оптимізувати передачу даних, підвищуючи точність і ефективність процесу.

PrimaFelicitas це добре відоме ім’я на ринку, яке обслуговує споживачів у всьому світі, надаючи проекти на основі технологій Web 3.0, таких як AI, машинне навчання, IoT і блокчейн. Наша команда експертів допоможе вам, перетворивши ваші чудові ідеї інноваційні рішення.

SofyaPogreb наголошує на важливості розширених даних для подолання розриву між страхувальником і страховиком. Завдяки більш точним оцінкам страховики можуть розробляти кращі продукти, гарантуючи, що клієнти платять лише за те, що їм справді потрібно.

Покращене обслуговування клієнтів

У страховому секторі пріоритет хорошого обслуговування клієнтів має вирішальне значення для утримання клієнтів. Чат-боти штучного інтелекту надають клієнтам цілодобову допомогу, проводячи їх через запити та швидко вирішуючи проблеми. Хоча складніші проблеми все ще можуть вимагати втручання людини, чат-ботів ШІ достатньо для більшості запитів.

Оптимізуйте обробку претензій

Інструменти штучного інтелекту в обробці претензій спрощують процес оцінки шляхом прогнозування потенційних витрат і ретельного аналізу деталей з різних джерел. Це забезпечує швидкі та точні процедури затвердження вимог, що приносить користь як страховикам, так і клієнтам.

Переваги штучного інтелекту в страхуванні для споживачів

Впровадження штучного інтелекту в страховій галузі приносить клієнтам явні переваги. Це покращує налаштування плану, мінімізує людські помилки в процесі подання заявки, розширює можливості обслуговування клієнтів і покращує ефективність процедур затвердження претензій, гарантуючи, що клієнти отримають те, що їм потрібно.

Погляд у майбутнє страхування

Трохи більше десяти років тому передбачити повсюдний вплив штучного інтелекту в страховій галузі здавалося б майже неможливим. Дивлячись уперед, розумно передбачити появу більш складних моделей ШІ. Ці досягнення можуть полегшити деякі поточні проблеми або створити нові складності.

Лідери страхової індустрії, які тим часом мають намір використовувати потенціал ШІ, повинні залишатися пильними. Бути в курсі нових регуляторних директив і впровадження найкращих практик має важливе значення для пом’якшення потенційних фінансових і репутаційних ризиків, пов’язаних із посиленим регулятивним контролем. Послуги страхування BPO також може відігравати вирішальну роль у впорядкуванні операцій та оптимізації ресурсів для ефективної адаптації до цих змін.

Переглядів публікацій: 417