Рассмотрение того, как искусственный интеллект работает в коммерческом страховании, может помочь понять ценность этой растущей технологии.
До COVID-19 в развитых странах был исторически низкий уровень безработицы и темпы развития экономики хоть и были неоднородными в разных регионах, но, тем не менее показывали положительный рост. Ожидалось, что в ближайшие 10-20 лет почти каждая отрасль столкнется с серьезной нехваткой талантов. Но затем наступил март 2020 года, и мир перевернулся.
С тех пор маятник качнулся в другую сторону. Текущие данные по безработице показывают, что до 8% трудоспособного населения даже в развитых странах остались без работы, и, несмотря на это внезапное изобилие доступных рабочих мест, кадровые проблемы остаются - они просто стали более сложными.
Чтобы ориентироваться в этой сильно меняющейся среде, компании будут полагаться на данные для принятия решений о найме, обучении и множестве других вопросов, влияющих на чистую прибыль. Для этого потребуются такие инструменты, как искусственный интеллект (ИИ), чтобы анализировать данные и быстро настраиваться в условиях неопределенности.
Лучший способ изучить ценность ИИ в сегодняшнем нестабильном мире - это посмотреть, как он может работать в конкретной отрасли. Это позволяет показать практические ситуации, из которых уроки можно будет применить в других отраслях.
Коммерческое страхование: пример из практики
Как и другие отрасли, коммерческое страхование столкнулось с серьезным кризисом найма до COVID-19. В среднем специалист по урегулированию претензий оставался в отрасли всего четыре года - примерно столько же времени требуется, чтобы получить полный профессиональный опыт, - а те работники, которые «застряли» в направлениях по работе с претензиями, постепенно приблизились к возрасту выхода на пенсию. Таким образом, этот многомиллиардный рынок рискует потерять большую часть «мозгов», которые позволяют существующим системам работать, поскольку новых сотрудников невозможно нанять, обучить и удержать достаточно быстро, чтобы сбалансировать масштабы проблемы нехватки специалистов.
Перенесемся в сегодняшний день. Коммерческое страхование выглядит совершенно иначе. Меняются виды и объемы претензий. Например, количество претензий, связанных с контактом из-за COVID-19 или обстоятельствами работы на дому, быстро растет, как и количество претензий, связанных с увольнениями, в то время как объем традиционных претензий снизился.
В то же время доступ к традиционным медицинским услугам постоянно менялся. Для борьбы с ограничениями для медицинских страховщиков решения телемедицины резко расширились, открыв целый новый пласт поставщиков медицинских услуг. При этом с поставщиками услуг телемедицины страховщики должны быть, как минимум, в некоторой степени знакомы, чтобы соответствующим образом облегчить претензии - претензии, которые несут больший потенциал для мошенничества и судебных разбирательств, которые стоят страховым компаниям миллионы долларов ежегодно.
Короче говоря, практически все, что касается операций по урегулированию убытков, изменилось - и, как и многие другие отрасли, которые традиционно медленно приспосабливались к новым вызовам, коммерческое страхование сталкивается с реальными препятствиями в настоящий момент и будет сталкиваться в будущем.
Важность данных и искусственного интеллекта
Данные - это ключ к преодолению резких изменений в относительно статичной отрасли. Важно следить за тем, что происходит в компании или, в приведенном выше случае, в рамках конкретной претензии, и как это соотносится с предыдущими событиями. Раннее выявление тенденций жизненно важно. Организациям требуются данные, чтобы определить, работают ли их планы и практики, а если нет, данные следует использовать для стимулирования вмешательства и адаптации.
Но сами по себе тысячи или миллионы точек данных не спасут положение, если у организации нет возможности понять, о чем им говорят эти данные. В каком контексте? Как связаны точки? Если тенденция сохранится, каковы будут последствия через шесть месяцев или два года?
Системы искусственного интеллекта раскрывают смысл данных, чтобы сделать их полезными, определяя, где организациям необходимо внести коррективы. В коммерческом медицинском страховании это может означать расширение сетей поставщиков, чтобы предлагать лучший и более быстрый доступ к медицинской помощи, а для того, чтобы фактически расширить сети с использованием качественных поставщиков, системам необходимо использовать больше данных, чтобы узнать, какие поставщики достигли лучших результатов и по каким типам случаев. Для эффективного управления организацией сегодня требуются горы данных, а также способность извлекать смысл из этих данных, которые в итоге будет определять действия.
Что особенно интересно во внедрении ИИ, в этой быстро меняющейся среде, так это то, что интерпретация данных не является фиксированной. Возможности машинного обучения постоянно уточняют и обновляют информацию, чтобы организации и их сотрудники могли реагировать соответствующим образом.
Как в будущем будет меняться рабочая сила
Итак, если аналитика данных и искусственный интеллект станут основными технологиями в современном бизнесе, как они решат проблему человеческих ресурсов? Что они означают для будущего рабочей силы? Ответ представлен тремя направлениями.
Данные определяют, каковы ваши потребности в найме: в мире, который так быстро меняется, вашему бизнесу может не понадобиться так много людей, специализирующихся в определенной области, тогда как могут появиться новые возможности или направления. Ваш бизнес может быть вынужден изменить свои предложения в соответствии с потребностями клиентов. Данные - это руководство, это позволяет вам точно определить, какие навыки требуются.
ИИ направляет обучение: поскольку ИИ может быстро анализировать много данных, новые сотрудники могут получить доступ к информации и подсказкам, которые им необходимы для качественного выполнения своей работы, как только они им понадобятся. Не так много эмоций и зависимости от старших коллег. Речь не о том, чтобы сбрасывать со счетов ценность опыта, но это означает, что работники могут достичь компетентного уровня намного быстрее. То, чего им не хватает в опыте и интуиции, заменяется аналитическими данными и стандартизированными практиками.
Искусственный интеллект улучшает рабочие места: решения на основе искусственного интеллекта решают многие рутинные задачи, с которыми сегодня рабочие обычно увязли. В результате сотрудники могут сосредоточиться на принятии более эффективных и обоснованных решений, они действительно могут больше использовать свой мозг. ИИ помечает потенциальные ошибки или проблемы, чтобы их можно было устранить до того, как они усилятся. Специалисты страховщика могут сосредоточиться на проявлении сострадания в отношении пострадавших клиентов именно тогда, когда люди в этом больше всего нуждаются.
Хотя COVID-19 коренным образом изменил рабочую силу будущего, такие инструменты, как ИИ, помогают вернуть ее в нужное русло. При его эффективном использовании организации станут более гибкими и более отзывчивыми к условиям, а сотрудники - более осведомленными и эффективными.
Подготовлено порталом Allinsurance.kz