Искусственный интеллект дает страховщикам возможность автоматизировать ручные процессы, но как они могут отслеживать окупаемость инвестиций, которая сопровождает принятие этих технологий?
В наши дни искусственный интеллект (ИИ), по-видимому, повсюду, поэтому неудивительно видеть его в числе последних тенденций в области страховых технологий (InsurTech). Однако это не просто модное слово. ИИ проникает почти во все отрасли, где используются цифровые решения, и быстро становится «обязательным», а не «привлекательным» для владельцев компаний общего страхования.
Это неудивительно, поскольку ИИ может оказать огромное влияние на страховую индустрию.
Согласно исследованию Accenture, 75% руководителей страховых компаний планируют использовать ИИ для автоматизации большего числа задач в течение следующих трех лет. И, инвестируя в ИИ, исследования показывают, что только американские страховщики могут увеличить годовую доходность на $20,8 млрд.
Варианты использования понятны: страховые компании могут быстрее и точнее вести бизнес, внедряя ИИ. Эти технологии позволяют страховщикам оптимизировать рабочие процессы, прогнозировать убытки и мошеннические претензии, а также лучше определять уровень ущерба имуществу. Технологии искусственного интеллекта, в том числе машинное обучение, распознавание изображений и распознавание голоса, продолжают развиваться и предоставляют держателям полисов более качественное обслуживание клиентов, создавая более технологичный, автоматизированный процесс и, в свою очередь, повышая уровень удовлетворенности клиентов страховщика.
Несмотря на эти преимущества, в отрасли все еще существует мнение, что все больше предприятий вкладывают средства в ИИ только ради инвестиций в него. В результате, руководители страховых компаний могут неохотно вкладывать средства в InsurTech, если он не может удовлетворить четкие потребности бизнеса или клиента независимо от того, насколько продуманна эта технология. Ключевым моментом для страховщиков является сбор правильных данных и определение болевых точек рабочего процесса, которые можно устранить с помощью ИИ.
Проблемы реализации ИИ
Недавние исследования Novarica показывают, что более четверти страховых компаний планируют пилотные программы по технологиям больших данных и решениям прогнозной аналитики. Тем не менее, не все страховщики могут использовать технологию на одной скорости. Согласно опросу Accenture, 70% респондентов считают, что ИИ продвигается быстрее, чем их организации могут его реализовать. Кроме того, только 31% говорят, что у них уже есть процессы, позволяющие использовать данные и аналитику для «предоставления новых знаний, советов, решений и взаимодействия с клиентами».
Это критический пробел для страховщиков. Это означает, что, хотя они стремятся принять технологию искусственного интеллекта, у них может не быть возможности доказать преимущества этих решений.
Таким образом, главный вопрос, стоящий перед некоторыми страховщиками, заключается в том, как они могут точно отслеживать возврат инвестиций (ROI) при внедрении ИИ, чтобы оценить успех своих усилий?
Ключевые измерения ИИ
Легко определить сколько стоит новое решение, но, чтобы понять истинную ценность, страховщикам необходимо определить правильные показатели и успешно подключить последующий рост непосредственно к технологии. Другими словами, вооружите своих специалистов и других лиц, принимающих решения, данными, которые им необходимы, чтобы оправдать покупку InsurTech.
Понимание того, какие болевые точки для бизнеса существуют и где есть возможности для совершенствования, поможет обосновать инвестиции в InsurTech. Определяя критически важные для организации метрики и сравнивая данные до и после ИИ, страховщики могут затем определить истинную ценность ИИ. В то время, как точные показатели, на которые смотрят страховщики, во многом зависят от целей их организации, вот несколькоподходов к измерениям, которые следует учитывать:
Время цикла заявок: сколько времени проходит от первого уведомления о потере (FNOL) до закрытия процесса урегулирования убытков? Имеет ли этот фактор влияние на урегулирование претензий после крупного погодного явления? Эта оценка должна быть подкреплена конкретными точками данных, такими, как время цикла до часа или минуты, если доступно.
Изменения рабочего процесса. Как изменился рабочий процесс обработки претензий? Традиционно, как только претензия получена и обработана, аджастер связывается с домовладельцем для назначения времени осмотра, приезжает в объекту недвижимости, осматривает ущерб, обновляет информацию, производит расчет и закрывает претензию. Технология, однако, фокусируется на сокращении количества шагов в этом рабочем процессе. Важно рассмотреть каждый шаг перед внедрением новой технологии, а затем посмотреть, какие шаги все еще необходимы.
Полевые инспекции. Страховщики должны отслеживать общую стоимость и количество посещений объекта в течение месяца или года. В идеале решения по настройке искусственного интеллекта и настольных ПК должны снизить или даже полностью исключить значительную часть полевых проверок и затрат.
Оценки удовлетворенности клиентов: удовлетворенность клиентов особенно важна, когда дело доходит до обработки претензий, но эта эффективность ничего не значит, если она не передается клиенту. Страховщики должны быть в состоянии показать, что они могут быстрее и точнее закрывать требования, что, в свою очередь, должно повысить баллы Оценки удовлетворенности клиентов.
Искусственный интеллект и другие инвестиции InsurTech должны оптимизировать вышеуказанные показатели. Более короткие циклы подачи заявок, меньшее количество шагов в рабочем процессе и меньшее количество проверок на местах приведут к улучшению качества обслуживания клиентов.
Доказывая окупаемость нового технологического решения, страховщики знают, что они могут сохранить, когда придет время пересмотреть технологический стек в следующем году. Демонстрация этого значения поможет сохранить ИИ и другие решения InsurTech в списке «обязательных» для этой организации.
Подготовлено порталом Allinsurance.kz