Страховые бизнес-технологии

Поскольку ежегодные застрахованные убытки от стихийных бедствий постоянно превышают $100 млрд, спрос на такие услуги, как платформа Global Events Observer (GEO) компании McKenzie Intelligence Services (MIS), растет, поскольку она ускоряет ликвидацию последствий стихийных бедствий и восстановление экономики.

Несмотря на макроэкономическую и геополитическую неопределенность, жесткую инфляционную среду и высокие процентные ставки, в секторе InsurTech Юго-Восточной Азии (ЮВА) в 2023 году наблюдался всплеск стоимости сделок — тенденция, не наблюдавшаяся с 2020 года.

В 2024 году эмпатия будет способствовать удержанию клиентов страховых компаний и повышению операционной эффективности. В постоянно развивающемся ландшафте страховой отрасли роль технологий была преобразующей. Но есть важный аспект, который мы часто упускаем из виду — сочувствие.

Страховая отрасль находится на решающем этапе внедрения генеративного ИИ. Согласно отчету ISG Pulse Check State of the European Insurance Industry 2024, страховые компании активно занимаются преобразованиями генеративного ИИ и в настоящее время составляют почти четверть всего использования генеративного ИИ в различных отраслях.

За последний год или около того, с момента представления OpenAI ChatGPT4 в ноябре 2022 года, потенциал генеративного ИИ захватывал воображение бизнес-лидеров по всем направлениям.

Раньше инвестиции в технологии обесценивались примерно за 10 лет. Для сегодняшних решений ИИ это скорее год или два.

По мнению ведущего брокера Lockton на растущем рынке параметрических решений, горнодобывающий сектор будет все чаще прибегать к параметрическим решениям, чтобы справиться с растущими последствиями изменения климата.

Устаревшие системы продолжают препятствовать внедрению страховщиками инноваций, повышению операционной эффективности и удовлетворенности клиентов.

ИИ открывает большие перспективы для повышения эффективности и снижения затрат в отрасли, но он должен поддерживать человеческие аспекты управления авариями.

Несмотря на то, что лидеры страховых компаний планируют использовать возможности машинного обучения в процессах ценообразования и андеррайтинга, лишь небольшая часть компаний фактически внедрила эту технологию.