24
Вт, дек

Индустриальное принятие искусственного интеллекта и машинного обучения

Хотя искусственный интеллект и машинное обучение имеют существенные преимущества, внедрение этих технологий в страховании также сопряжено и с трудностями.

 

Вот и началось новое десятилетие, которое, по прогнозам, станет десятилетием технологического прорыва во многих областях. Последние 10 лет коренным образом изменили страховую отрасль и, в частности, благодаря технологическим достижениям. Будь то блокчейн, аэрофотоснимки, искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) или чат-боты, индустрия стала использовать технологические достижения, хотя бы просто для того, чтобы не отставать от конкурентов.

Тем не менее, многие действительно приняли изменения и вкладывают средства в возможности, которые помогут им развиваться на быстро развивающемся рынке данных. Двумя ключевыми возможностями для страховых компаний являются AI и ML. Но основной вопрос, связанный с новыми технологиями, часто заключается в том, является ли это просто рекламой или реальной сделкой.

Чтобы лучше понять восприятие страховых компаний, а также потенциальные выгоды и проблемы, влияющие на принятие ИИ и МО, компания LexisNexis Risk Solutions опросила более 300 специалистов по страхованию. Респонденты работают в области наук о данных, аналитики, актуарных вычислений, технологий, андеррайтинга, управления продуктами и претензий в 100 ведущих компаниях США с различной рыночной специализацией. Исследование выявило две группы: «внедрители» (62%) являются респондентами, которые подают заявки, пилотируют и планируют проекты ИИ и МО, в то время как лица, «невнедрители» (38%), являются респондентами, которые не являются таковыми.

Итог: подавляющее большинство респондентов (75%) считают, что ИИ и МО - это реальность, а не реклама, а 62% работают на технологических решениях, которые приняли ИИ и ОМ.

Конкурентное преимущество

Одна из причин, по которой страховщики обращают внимание на ИИ и МО, заключается в том, что они полагают, что технология предлагает конкурентное преимущество и определяет лидеров отрасли. Автостраховщики имеют наибольшее распространение этих технологий по направлениям деятельности (68%), затем идут страховщики жизни (65%) и коммерческие страховщики (60%). Почти половина американских страховщиков в той или иной мере приняли ИИ и МО.

В то время как страховщики используют ИИ и МО в функциональных областях, подавляющее большинство пользователей ориентированы на ключевые области принятия решений. В андеррайтинге «внедрители» в основном используют ИИ и МО для разработки и совершенствования продуктов (76%), ценообразования и дисконтирования (76%) и удержания клиентов (63%). В претензиях «внедрители» в основном используют ИИ и МО для улучшения выявления мошенничества (70%), моделирования сортировки (64%) и снижения затрат (63%).

Респонденты, которые были обозначены как «невнедрители», не считают, что технологии ИИ и МО могут обеспечить конкурентное преимущество, точность, достоверность и актуальность результатов ИИ и МО были главной заботой. Кроме того, эта группа обеспокоена безопасностью и доступностью данных. Большинство респондентов также отметили, что принятие ИИ и МО возложит на страховщиков бремя объяснения потребителям и регулирующим органам, как ИИ и МО используются при принятии страховых решений.

Множество проблем связано с ИИ и МО

Хотя ИИ и МО имеют невероятные преимущества, они также сталкиваются с проблемами. Финансовые проблемы, такие как стоимость внедрения, неопределенность в отношении возврата инвестиций и конкурирующие приоритеты, были названы 93% «внедрителей». Кадровые проблемы были названы 80% «внедрителей», причем проблемы варьировались от способности персонала контролировать качество и стабильность данных, используемых в приложениях ИИ и МО, до отсутствия нужного количества людей, способных применять новые методы ИИ и МО, обладающих также правильными аналитическими навыками.

Опасения по поводу проблем с данными (53%), а также проблем с соблюдением нормативных требований (52%) обозначили четыре основные проблемы. Поскольку эффективные стратегии ИИ и МО основаны на высококачественных, заслуживающих доверия данных, разработчики проявили озабоченность по поводу увеличения объема данных, безопасности большего количества данных, точного связывания различных источников данных и многого другого. Обеспокоенность по поводу соблюдения и нормативных проблем упомянули усиление контроля, поскольку все больше данных получают доступ и моделируются, а также отсутствие понимания со стороны регулирующих и юридических органов.

«Страховщики сталкиваются с беспрецедентными изменениями, будь то, как цифровое воздействие влияет на ожидания клиентов, размытие отраслевых линий, которые способствуют совместному выбору и новым бизнес-моделям, или повышение нормативных требований в отношении конфиденциальности и безопасности данных», - говорит Джон Бил, старший вице-президент по науке о данных LexisNexis Risk Solutions.

«Ключевым уроком исследования является то, что страховщики должны инвестировать в возможности, которые помогут им развиваться на быстро меняющемся рынке данных. Возможности ИИ / МО могут дать им реальный, измеримый подъем, необходимый им для продвижения вперед».

Подготовлено порталом Allinsurance.kz