К 2033 году объём мирового рынка искусственного интеллекта в автостраховании составит около $777,7 млн – по сравнению с $281,4 млн в 2023 году, а среднегодовой темп роста составит 10,7% в течение прогнозируемого периода: с 2024 по 2033 год, сообщается в отчёте консалтинговой фирмы market.us.
Искусственный интеллект (ИИ) на рынке автострахования подразумевает использование технологий ИИ, включая компьютерное зрение, машинное обучение, обработку естественного языка и прогнозную аналитику в секторе автострахования. Эти инструменты используются для повышения эффективности, удовлетворённости клиентов, обнаружения мошеннических претензий, более точной оценки рисков и оптимизации тарифных планов.
Фирмы автострахования могут использовать ИИ для оптимизации процедуры андеррайтинга, настройки страховых предложений, повышения эффективности обработки претензий и, в конечном итоге, увеличения доходов. На рынке ИИ в автостраховании рост обусловлен необходимостью повышения эффективности и снижения затрат на страховые операции. Этот рынок также расширяется, поскольку страховщики внедряют передовые технологии для получения конкурентных преимуществ, таких как улучшенная оценка рисков и более быстрая обработка претензий.
Однако такие проблемы, как проблемы конфиденциальности данных и высокая стоимость внедрения технологий ИИ, сохраняются. Тем не менее, рынок предоставляет страховщикам значительные возможности для инноваций и улучшения своих предложений услуг, что в конечном итоге приводит к более персонализированным, гибким и экономически эффективным страховым решениям.
ИИ на рынке автострахования открывает значительные возможности для инноваций и роста. Стартапы используют технологии ИИ для разработки новых решений, таких как страхование на основе использования и страхование по требованию. Эти инновации учитывают меняющиеся предпочтения клиентов и предоставляют более гибкие и персонализированные варианты страхования.
54% лидеров страховой отрасли ожидают, что ИИ значительно улучшит обслуживание клиентов в течение следующих трёх лет, подчёркивая его преобразовательный потенциал в улучшении взаимодействия с клиентами и повышении их удовлетворённости. К 2025 году более 60% компаний автострахования внедрят ИИ для обработки претензий. Кроме того, 42,1% страховых компаний признают, что ИИ меняет правила игры, что свидетельствует о широком консенсусе относительно его разрушительного воздействия на весь сектор.
В финансовом отношении ИИ предоставляет существенные возможности экономии средств, потенциально сокращая расходы до 30%. По оценкам, к 2030 году технологии ИИ смогут сэкономить страховым компаниям около $1,3 триллиона. В частности, применение ИИ при рассмотрении претензий по автострахованию может обеспечить экономию средств примерно на 21%.
Что касается данных, 45% страховщиков в настоящее время используют системы ИИ для их анализа, чтобы извлечь ценную информацию, что ещё больше облегчает принятие стратегических решений и повышает операционную эффективность. Около 50% страховых компаний инвестируют в прогнозную аналитику, демонстрируя твёрдую приверженность использованию ИИ для прогнозирования будущих тенденций и поведения, тем самым улучшая оценку рисков и настройку политики.
Особенно выделился сегмент облачных технологий, обеспечивший значительную долю рынка – 64,6%. Такое доминирование подчёркивает ключевую роль облачных технологий в повышении масштабируемости, эффективности и доступности решений ИИ в секторе автострахования.
Кроме того, сегмент андеррайтинга (гарантия получения выплат) также захватил заметную часть рынка, занимая 35% в 2023 году. Это указывает на надёжную интеграцию ИИ в процессы андеррайтинга, где он помогает в оценке рисков, точности ценообразования и персонализации политики, оптимизации операций и повышении точности принятия решений.
В зависимости от развёртывания рынок сегментирован на локальный и облачный сегмент, при этом облачный сегмент доминировал на рынке с долей 64,6% в 2023 году. Поскольку облачные решения масштабируемы и гибки, страховые компании легко модифицируют свои ИТ-ресурсы в соответствии с меняющимися требованиями и потребностями своего бизнеса. В приложениях ИИ для таких действий, как обработка данных, машинное обучение и обработка естественного языка, часто требуются большие вычислительные мощности, так что облачное решение чрезвычайно полезно.
Облачные решения ИИ обеспечивают плавную интеграцию различных систем, доступность из любого места, где есть подключение к сети, и совместную работу географически разделённых команд. Поскольку страховщики могут быстро развёртывать и повторять модели и приложения ИИ, не ограничиваясь локальными технологиями, такая доступность способствует гибкости и инновациям. Кроме того, улучшенные протоколы безопасности и стандарты соответствия часто включаются в облачные платформы ИИ, решая проблемы конфиденциальности данных.
С помощью ИИ компания может адаптировать страховые услуги, принимая во внимание уникальное поведение и стиль вождения каждого клиента, а также оценку рисков. Такая степень настройки максимизирует управление рисками для страховщиков, одновременно повышая удовлетворённость и лояльность потребителей. Андеррайтеры сосредотачиваются на сложных случаях и помогают принимать стратегические решения, используя решения для андеррайтинга на базе ИИ для автоматизации повторяющихся задач, таких как ввод данных и обработка полисов. Такая эффективность снижает эксплуатационные расходы и ускоряет время обработки выдачи полиса, что даёт компании конкурентное преимущество на рынке.
Одной из основных движущих сил использования ИИ в индустрии автострахования является растущий спрос на улучшение качества обслуживания клиентов (CX). Технология ИИ предлагает передовые решения, поскольку клиентам требуются персонализированные услуги и бесперебойное взаимодействие. Страховые компании могут обрабатывать претензии, оперативно отвечать на вопросы клиентов и предлагать эффективное обслуживание с помощью чат-ботов и виртуальных помощников на базе ИИ.
Кроме того, страховщики могут получать полезную информацию из огромных объёмов клиентских данных с помощью анализа данных на основе ИИ, что помогает адаптировать полис. Это увеличивает удержание и удовлетворённость клиентов, а также способствует лояльности. ИИ помогает страховым компаниям минимизировать расходы, максимизировать операционную эффективность и оптимизировать процедуры от андеррайтинга до управления претензиями.
Модели оценки рисков могут иметь предвзятости, которые вызывают этические вопросы, касающиеся применения алгоритмов ИИ, что подчёркивает необходимость строгих процедур подотчётности и надзора. Поскольку технология ИИ становится всё более распространённой в поддержке важнейших процедур принятия решений, регулирующие органы должны обеспечить соблюдение соответствующих законов и правил, касающихся справедливости, конфиденциальности и прозрачности данных.
Системы ИИ сложны по своей природе и вызывают проблемы регулирования, поскольку стандартное законодательство может не полностью учитывать конкретные риски, связанные с решениями на основе ИИ. Кроме того, внедрение решений ИИ во всём мире затрудняется из-за несопоставимых нормативных стандартов в разных юрисдикциях, что усугубляет бремя соблюдения требований, с которым сталкиваются страховщики, работающие на многочисленных рынках. Поскольку автостраховщики пытаются в полной мере использовать ИИ для повышения удовлетворённости клиентов и операционной эффективности, они сталкиваются с определёнными проблемами регулирования.
Прогнозная аналитика, основанная на ИИ, также позволяет страховым компаниям заранее предвидеть и снижать потенциальные риски. Кроме того, внедрение передовых систем помощи водителю (ADAS) и беспилотных транспортных средств является существенным сдвигом в правилах автомобильной безопасности, что может снизить количество аварий.
Примеры этого включают создание страхования на основе использования (UBI) или политик платежей, а также оплаты по мере использования (PAYD). Страховые компании могут воспользоваться этой возможностью для оптимизации ценовой стратегии, улучшения качества обслуживания клиентов и поддержания конкурентоспособности на рынке, используя ИИ для извлечения информации из технологических достижений.
Источник: Вестник ГЛОНАСС