人工智能如何影响保险业？ – PrimaFelicitas

保险业以其长达几个世纪的抵制变革而闻名，目前正在经历一场数字革命。先进的机器学习算法已经出现。承销商正在利用这些工具来管理大量数据，增强风险评估并实现定制溢价定价。同时，在后端，保险领域的人工智能正在以有效的方式将申请人与承运人联系起来，从而显着减少错误。

保险公司和申请人都将从这种快速转型中感受到强大的影响。 人工智能 （人工智能）在保险行业处于领先地位。让我们探讨未来几年可能遵循的轨迹。

保险领域生成式人工智能的未来一瞥

您想看到保险业的未来吗？透过 2030 年客户 Scott 的视角来看待这一切。他的数字个人助理为他订购了一辆具有自动驾驶功能的车辆，以便在整个城市举行会议。到达后，斯科特决定要开车，并将汽车切换到“主动”模式。他的私人助理绘制了一条路线，并与他的移动保险公司分享，保险公司迅速做出回应，提供一条更安全的替代路线，并相应调整他的每月保费。斯科特的人寿保险保单现在以“现收现付”为基础定价，也会根据他的活动进行调整。

当斯科特停车时，他的车撞到了一个标志。汽车的内部诊断系统评估了损坏情况，斯科特拍摄了照片以进行索赔。当他返回时，索赔已获得批准，并派遣一架响应无人机进行检查。这种集成的用户体验代表了保险业的未来，在人工智能和深度学习等先进技术的推动下，将行业从“检测和修复”转变为“预测和预防”。随着这些进步，保险业将迅速发展，增强决策能力，降低成本并优化客户体验。

AI在保险行业如何落地？

1. 承销商的风险评估

纵观历史，保险承保人一直依赖申请人提供的信息来评估客户风险。然而，这种方法带来了重大挑战，因为申请人可能无意或故意提供不准确的信息，从而损害风险评估的可靠性。

为了克服这一挑战，保险公司正在转向 自动化保险承保，利用机器学习，特别是自然语言理解 (NLU)，探索更多样化的信息来源，例如 Yelp 评论、社交媒体帖子和 SEC 文件。通过利用 NLU，保险公司可以收集相关数据，以便更详细地评估与保险公司相关的风险。

Argo Group 高级副总裁 Andy Breen 强调了 NLU 的变革力量：“借助 NLU，我们分析文本数据源和提取高度相关信息的能力大大增强。我们现在可以访问和利用以前无法访问或难以解释的信息库。”

Next Insurance 首席运营官 SofyaPogreb 强调了个性化风险模型的重要性，在这个行业中，定价往往比保险公司的产品更能区分保险公司。 Pogreb 解释说，通过利用个性化风险模型，保险公司可以改进风险评估，从而为客户提供更量身定制的保费。

传统上，保险业提供标准化保单，导致产品无差异，不同企业获得相同的承保范围。波格雷布认为，随着自动化数据消费能力的增强，保险产品的定制化将会激增。这种向定制化的转变将使客户受益，因为他们只需为他们真正需要的保险付费。

• 欺诈检测

欺诈检测是保险公司最关心的问题，而保险业中的人工智能是打击欺诈性索赔的关键工具。

法国人工智能初创公司 Shift Technology 将机器学习集成到其欺诈预防服务中，处理了超过 77 万份索赔，检测欺诈索赔的准确率达到 75%。这些算法提供有关可疑索赔的详细信息，提供潜在的责任和维修成本评估，并建议欺诈保护措施。

尽管机器学习擅长识别潜在欺诈，但 Finserv Experts 董事总经理 AreielWolanow 强调了人类驱动的数据科学在这项任务中的持续重要性。随着职业犯罪分子适应行业领先的欺诈指标，人类数据科学家必须不断迭代他们的分析，而机器学习算法则根据可观察到的数据变化自动调整。

• 减少人为错误

保险行业内的分销链复杂且容易出现人为错误，导致效率低下和延误。 Andy Breen 重点介绍了人工智能算法如何减少错误量并简化数据传输，从而提高流程准确性和效率。

最初的幸福 是市场上的知名品牌，通过提供基于 Web 3.0 技术的项目为全球消费者提供服务，例如 人工智能、机器学习、物联网和区块链。 我们的专家团队将为您服务，将您的好想法转化为 创新的解决方案。

SofyaPogreb 强调增强数据对于缩小被保险人和保险公司之间差距的重要性。通过更准确的评估，保险公司可以制定优质的产品，确保客户只为他们真正需要的东西付费。

• 增强客户服务

在保险行业，优先考虑良好的客户服务对于留住客户至关重要。人工智能聊天机器人为客户提供全天候帮助，指导他们完成查询并快速解决问题。虽然更复杂的问题可能仍需要人工干预，但人工智能聊天机器人足以满足大多数查询。

• 简化索赔处理 

索赔处理中的人工智能工具通过预测潜在成本和审查各种来源的细节来简化评估流程。这可以实现快速、准确的索赔审批程序，使保险公司和客户都受益。

保险业人工智能给消费者带来的好处

人工智能在保险行业的实施为客户带来了明显的优势。它增强了计划定制能力，最大限度地减少了申请过程中的人为错误，拓宽了客户服务选项，并提高了索赔审批程序的效率，最终确保客户得到他们需要的东西。

展望保险业的未来

就在十多年前，预测人工智能对保险行业的普遍影响似乎几乎是不可能的。当我们展望未来时，可以合理地预测更复杂的人工智能模型的出现。这些进步可能会缓解一些当前的担忧或引入新的复杂性。

致力于在此期间利用人工智能潜力的保险行业领导者必须保持警惕。随时了解不断变化的监管指令并实施最佳实践对于减轻与加强监管审查相关的潜在财务和声誉风险至关重要。 保险BPO服务 还可以在简化运营和优化资源以有效适应这些变化方面发挥关键作用。

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