09
Пт, дек

Почему страховщики должны отдавать приоритет ответственному использованию ИИ

iskusstvennyy intellektЧтобы добиться успеха с искусственным интеллектом, а также обеспечить соблюдение нормативных требований, страховщики должны убедиться, что используемые ими модели являются эффективными, надежными и ценными.

Внедрение искусственного интеллекта резко возросло в последние годы, поскольку организации осознают силу моделей машинного обучения (ML) в предоставлении более глубокого понимания бизнеса и стимулировании конкурентного преимущества. При правильном применении и мониторинге ИИ доказал свою реальную, ощутимую ценность, особенно в страховой отрасли, где ИИ используется для поддержки оценки рисков и обнаружения мошенничества. Фактически, опрос страховых компаний США, проведенный PwC, показал, что почти половина из них заявила, что ИИ улучшил процесс принятия решений. Кроме того, почти две трети респондентов, использующих ИИ, сообщили, что это помогло повысить качество обслуживания клиентов.

К сожалению, некоторые страховщики по-прежнему сталкиваются с препятствиями, пытаясь использовать модели ИИ, которые улучшат их бизнес-операции и прибыль. Тот же опрос PwC показал, что потенциальные новые угрозы кибербезопасности и конфиденциальности возглавляют список опасений, связанных с ИИ, на которые ссылаются 42% и 36% респондентов соответственно. В результате специалисты по управлению рисками и регулирующие органы часто притормаживают новые инициативы.

Страховщики не могут позволить себе замедлить свои инвестиции в ИИ, особенно зная, что эта технология может ежегодно приносить бизнесу до $1,1 трлн. Чтобы добиться успеха с искусственным интеллектом, а также обеспечить соблюдение нормативных требований, страховщики должны убедиться, что используемые ими модели являются эффективными, надежными и ценными. То есть каждый страховщик должен отдавать приоритет ответственному ИИ.

Критическая миссия

Ответственный ИИ — это структура управления, которая документирует, как организация решает проблемы, связанные с ИИ, как с этической, так и с юридической точки зрения. Сосредоточение внимания на ответственном ИИ в масштабах всего предприятия позволяет проектировать, разрабатывать и развертывать этические модели. При ответственной разработке ИИ пользователи смогут управлять моделями и проверять их, чтобы понять, как и почему принимается решение. Результатом является более высокая прозрачность ИИ до и после развертывания, модели ИИ, которые постоянно работают в соответствии с ожиданиями в рабочей среде, а также более достоверные и надежные результаты. Для страховщиков это означает возможность уверенно использовать ИИ для оценки риска заявителя, выявления мошенничества с претензиями и устранения человеческих ошибок в процессах андеррайтинга.

Проблема внедрения ответственных методов ИИ в жизнь заключается в том, что многим организациям не хватает технических навыков и возможностей для эффективного мониторинга и управления своими моделями ИИ. В то время как специалисты по данным и инженеры MLOps могут пытаться создавать свои собственные инструменты, единственные, способные обеспечить полную прозрачность на протяжении всего жизненного цикла ИИ, должны включать мониторинг моделей, объяснимость и аналитику. Без этого модели остаются непрозрачными, что создает серьезные проблемы для строго регулируемых страховых компаний, которым необходимо объяснить, как и почему их ИИ решил, например, отклонить требование.

Этот уровень прозрачности особенно важен, когда вы рассматриваете приложения для ИИ, специфичные для определения рисков. Страховщики должны быть уверены, что модели не отталкивают потенциальных держателей полисов на основании нерелевантных социально-экономических или демографических факторов. Кроме того, по мере роста угроз кибербезопасности и конфиденциальности страховщикам нужны модели, которые обеспечивают безопасность данных и быстрее выявляют уязвимости. Решения, поддерживающие ответственные методы искусственного интеллекта, такие как управление производительностью моделей (MPM), улучшат модели предотвращения мошенничества, предоставив страховщикам больше информации о подозрительной деятельности, уменьшив количество ложных срабатываний и ускорив время разрешения проблем для снижения затрат и повышения доверия клиентов.

MPM отслеживает и контролирует производительность моделей машинного обучения на всех этапах жизненного цикла модели, обеспечивая полную объяснимость и прозрачность ИИ. С единой точки зрения организации могут записывать свои модели машинного обучения и обучающие данные; проводить автоматизированную оценку качества характеристик, предвзятости и справедливости; обеспечить одобрение моделей людьми перед запуском; модели непрерывного стресс-тестирования; и получать полезную информацию для улучшения моделей по мере изменения данных. Эта технология упрощает для страховщиков изучение результатов моделей, отслеживание эффективности и выявление потенциальных проблем, таких как дрейф модели и предвзятость. Самые сложные решения предлагают простые для понимания визуализации и отчеты, в которых выделяются ключевые показатели, что упрощает безопасное использование ИИ даже для нетехнических пользователей.

С культурным сдвигом, направленным на ответственный ИИ и возможности MPM для воплощения этих практик в жизнь, страховщики могут быть уверены, что каждая используемая ими модель надежна, точна и безопасна.

Подготовлено порталом Allinsurance.kz