Возможности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) приводят к значительным цифровым изменениям во многих отраслях, включая страхование.

Согласно отчету Accenture, ИИ может полностью преобразовать страховой сектор стоимостью 1,1 трлн долларов. Ожидается, что эту ценность создадут улучшенный клиентский опыт, операционная эффективность и более высокая прибыльность.

Эти технологии революционизируют способы ведения бизнеса страховщиками, которые позволяют им улучшать качество обслуживания клиентов, ускорять процедуры и улучшать управление рисками.

Какую функцию будет играть ИИ в страховом секторе в будущем?

Бизнес в этом секторе сталкивается с различными трудностями. Это очень конкурентный рынок, особенно сейчас, когда потребители могут легко сравнивать бизнес в Интернете.

К сожалению, он пережил годы недоинвестирования в внедрение технологий искусственного интеллекта. По мере того как страховые компании приходят к пониманию ключевых преимуществ ИИ, они будут опираться на эти предыдущие варианты использования и открывать новые способы улучшения потребительского опыта.

Разочаровывающий страховой опыт для клиентов может быть заменен чем-то быстрым, удобным и недорогим.

Вскоре мы начнем видеть более адаптируемое страхование, поскольку страховщики смогут лучше понять, чего хотят и в чем нуждаются их потребители, если они будут использовать услуги ИИ для обработки огромных объемов данных, с которыми они работают.

Кроме того, искусственный интеллект упростит клиентам общение со страховыми компаниями, что повысит вероятность того, что они сделают покупку.

Источник: дамкогрупп

Как AI и ML изменят страховую отрасль?

Поскольку страховой сектор долгое время в значительной степени полагался на данные, технологии искусственного интеллекта и машинного обучения теперь имеют уникальные возможности для значительного влияния на этот сектор. Итак, давайте обсудим, как ИИ и МО могут помочь изменить страховой сектор.

  1. Полная служба поддержки клиентов
  • ИИ может предложить удобные решения для скучных логистических процессов, от помощи клиентам в выборе идеального страхового полиса, соответствующего их потребностям, до обработки и рассмотрения жалоб клиентов.
  • Решения на основе искусственного интеллекта могут использовать глубокое обучение и нейронные сети для анализа профилей и потребностей потребителей, прежде чем рекомендовать лучшую политику. Снижая потребность в консультациях, такие изменения экономят не только время, но и деньги.
  • Авторитетные страховые компании уже использовали чат-ботов с искусственным интеллектом для обработки претензий на своих веб-сайтах, чтобы решать общие проблемы и отвечать на вопросы клиентов.

2. Эффективное управление транзакциями и обработка претензий

  • Услуги ИИ могут автоматизировать операции по выплате пособий и ускорить обработку требований по страховым полисам. Чтобы еще больше упростить обработку претензий без участия человека, он также может контролировать сложные детали полиса.
  • В результате рассмотрение претензий занимает гораздо меньше времени, что позволяет бизнесу сконцентрироваться на повышении качества своих услуг.

3. Обнаружение и предотвращение мошенничества

  • Анализируя предыдущие отчеты о претензиях и быстро обнаруживая случаи мошенничества, службы ИИ могут помочь сократить количество ложных претензий. Страховой сектор всегда сталкивался с большими трудностями из-за мошеннических требований.
  • Мошенничество происходит так часто, что бизнес ежегодно теряет 40 миллиардов долларов из-за страхового мошенничества.
  • Предотвращение мошенничества может значительно выиграть от прогнозной аналитики. Например, ИИ может помочь сократить количество ложных заявлений, анализируя предыдущие отчеты о претензиях и быстро обнаруживая мошенничество. Таким образом, бизнес может быстро и успешно бороться с мошенничеством.

4. Ценообразование и оптимизация политики

  • Традиционный метод ценообразования страховых полисов, когда страховщики группируют потребителей на основе установленных стандартов после выведения определенных спецификаций, может быть заменен искусственным интеллектом.
  • Прогнозная аналитика в андеррайтинге позволит решениям искусственного интеллекта адаптировать планы политик для удовлетворения потребностей отдельных клиентов.
  • Кроме того, службы искусственного интеллекта могут получить представление о предпочтениях клиентов, ценах и поведенческих признаках, прежде чем представить список других соответствующих гибких аспектов, которые зависят от состояния рынка и связанных с этим опасностей. Затем страховщики могут применять эти методы для дальнейшей адаптации компенсации по полису.

5. Когнитивно-технологические разработки

  • Сверточные нейронные сети (CNN) и другие широкомасштабные службы искусственного интеллекта вскоре будут поддерживать обработку и структурирование сложных наборов данных благодаря новым стандартам.
  • Кроме того, новые наборы данных будут постоянно создаваться по мере обработки только что поданных страховых заявлений. Эти разработки помогут компаниям InsurTech развивать новые категории продуктов и инициативы по взаимодействию с потребителями.

Внедрение технологий искусственного интеллекта в страховой отрасли

Автоматизация и глубокое обучение — это две технические разработки, важность которых можно увидеть по скорости, с которой они были приняты различными секторами по всему миру.

Страховой сектор должен взять на себя инициативу по поддержке и созданию пространства для ИИ, чтобы не отставать от внедрения технологий ИИ.

  1. Разработка и применение комплексной стратегии обработки данных
  • Стратегии управления данными должны быть всеобъемлющими как основа работы страховой отрасли. Мы можем использовать ИИ в страховании, чтобы сгруппировать данные в узнаваемые коэффициенты, чтобы сбалансировать внутренние и внешние данные.
  • Решения на основе ИИ также будут очень полезны для оценки рисков, повышения удовлетворенности клиентов и оптимизации процедуры андеррайтинга. Единственной действительно сложной частью его развертывания было бы сделать эту процедуру доступной.

2. Создание соответствующей технологической инфраструктуры

  • Подготовка работников с необходимыми техническими навыками не менее важна для максимального использования потенциала технологии ИИ. Поэтому нам нужны кандидаты с исключительными навыками для инженеров данных, специалистов по данным и специалистов по облачным вычислениям.
  • В отличие от использования обычных методов, мы можем добиться замечательных результатов, сочетая такие наборы навыков с технологиями ИИ, такими как UX-дизайн с ИИ.
  • В результате компании insurtech должны целенаправленно инвестировать в эту область, чтобы модернизировать свой стек технологий искусственного интеллекта и внедрять современные взгляды.

3. Обширные исследования технологий искусственного интеллекта

  • В страховом секторе произошли важные изменения из-за появления ИИ и подпадающих под него технологий. Потребуется много исследований, чтобы выяснить, какие функции можно автоматизировать или интегрировать с ИИ в страховании.
  • Сверточные нейронные сети могут анализировать и классифицировать обширные наборы данных о политике, чтобы давать окончательные ответы. Технологии глубокого обучения могут быть интегрированы в анализ поведения страхователей.
  • Кроме того, эти технологии на основе ИИ могут упростить транзакции, автоматизировать обработку страховых требований и помочь вести учет.

Поэтому рекомендуется, чтобы отрасль провела тщательное исследование по совершенствованию текущего стека технологий ИИ, чтобы убедиться, что он соответствует потребностям бизнеса, прежде чем инвестировать.

Создание и реализация успешной бизнес-стратегии

Рыночная капитализация страховой компании увеличилась бы, если бы она разработала тщательный бизнес-план внедрения технологий ИИ. Это также улучшит брендинг, дизайн продукта и взаимодействие с клиентами.

Страховой сектор должен включить технологии искусственного интеллекта в свою бизнес-стратегию, чтобы получить представление о рынке и полностью определить риски и возможности, которые следует учитывать.

Затем страховой сектор мог бы использовать собранные данные гораздо более эффективным образом для дальнейшего формирования стратегических стратегий для сектора.

Готовы ли вы в полной мере использовать основные преимущества ИИ для своей компании? Свяжитесь с «компанией по разработке корпоративного программного обеспечения, такой как BoTree Technologies, чтобы сразу назначить консультацию. Позвольте нашим опытным экспертам понять требования вашей компании и показать вам, как наши передовые решения в области машинного обучения могут привести к видимым результатам».

Заключительные слова

Сектор страхования меняется, потому что ИИ и МО повышают производительность, улучшают качество обслуживания клиентов, снижают риски и раскрывают важные данные.

Компании Insurtech могут позиционировать себя для долгосрочного успеха на рынке, который становится все более агрессивным, используя мощь этих технологий.

Чтобы страховщики могли удовлетворить меняющиеся ожидания клиентов и справиться со сложностью постоянно меняющейся среды, беспрепятственная интеграция человеческого опыта и искусственного интеллекта имеет важное значение для будущего страхования.

Узнайте больше об обширном спектре услуг машинного обучения BoTree Technologies — компания по разработке программного обеспечения, предлагает вывести ваш бизнес на новый уровень. Наши продукты отвечают целому ряду бизнес-требований, от анализа данных и прогнозного моделирования до обработки естественного языка на базе ИИ и компьютерного зрения. Просмотрите наше портфолио, чтобы найти то, что идеально подходит для вашей компании. Изучите наши услуги машинного обучения прямо сейчас, чтобы взять под контроль свою цифровую трансформацию.

Свяжитесь с инженерами BoTree Technologies сегодня, чтобы узнать больше.

Первоначально опубликовано на https://www.techinsightnews.com 13 июня 2023 г.