Как страховщики могут максимизировать применение искусственного интеллекта (ИИ) в процессе страхования, чтобы решить проблемы клиента и улучшить общий процесс?
Искусственный интеллект, обычно известный как ИИ, был, пожалуй, самой популярной технологией за последние год или два. Благодаря потрясающим приложениям, от виртуальных помощников до автомобилей с автоматическим управлением и роботов-консультантов, которые управляют целыми инвестиционными портфелями, будущее мира с искусственным интеллектом уже не просто научная фантастика. Это реальность, которая дает о себе знать в разных отраслях.
Как и другие новые технологии, ожидается, что ИИ окажет преобразующее влияние на страховую отрасль, и уже в эти технологии вкладываются невероятные объемы финансирования. Ожидается, что мировые расходы на когнитивные системы и системы ИИ утроятся в течение следующих трех лет, а общие расходы, согласно прогнозам, составят около $ 77,6 млрд в 2022 году.
Актуальные вопросы
На фоне обсуждения и финансирования приложений ИИ в страховой отрасли, страховщики, брокеры, администраторы программ MGA и MGU теперь должны ответить на вопрос: что конкретно ИИ может сделать для страхования? Очевидно, что ценность технологии искусственного интеллекта заключается в автоматизации и раскрытии информации, доступной только благодаря использованию передовых вычислительных мощностей для обработки огромных объемов данных.
Но чтобы эффективно внедрить ИИ и получить максимальную отдачу от этой технологии, страховщикам необходимо выяснить, где она вписывается в континуум цифрового страхования. Вопрос, который мы должны задать (и ответить): как мы используем ИИ в процессе страхования, чтобы улучшить общий процесс? И какие проблемы ИИ помогает нам решать в части улучшения процесса обслуживания клиента?
Ранние последователи
Чтобы лучше понять, что ИИ означает для страхования, давайте посмотрим, как ИИ может быть применен, или уже применяется, в ключевых областях процесса цифровой дистрибуции: от вовлечения потребителей до андеррайтинга, от продаж до управления полисами.
ИИ в сфере обслуживания клиентов и управления претензиями позволяет в реальном времени взаимодействовать с чат-ботом, чтобы сообщать о потерях, автоматизировать оценку ущерба и предвидеть закономерности в объеме претензий. По мнению консалтинговой фирмы Capgemini, ИИ может даже использоваться для исполнения административных функций, что освобождает время для того, чтобы сосредоточиться на расследовании, оценке и ведении переговоров.
Управление претензиями в автостраховании является одним из ранних случаев применения ИИ в цепочке создания страховой стоимости. Крупные страховщики, такие как State Farm и Allstate , экспериментировали с развертыванием ИИ для отслеживания и обнаружения случаев, когда автомобилисты заняты отвлеченным или небезопасным вождением. Кроме того, Progressive использует машинное обучение в сочетании с данными, полученными от водителей с помощью своего мобильного приложения Snapshot, для прогнозного моделирования движения водителя и вероятности будущих аварий или для поощрения безопасного вождения.
ИИ и машинное обучение могут аналогичным образом использоваться для цифрового управления претензиями в общем страховании: представьте себе камеру в сочетании с машинным обучением для получения данных о состоянии имущества с использованием аэрофотоснимков. Другим примером является технический запуск Cape Analytics, который использует машинное обучение и геопространственные изображения для автоматического извлечения точечных данных, таких, как информация о геометрии здания и состоянии крыши, которые затем могут использовать ся страховщиками для оценки риска.
Уменьшение человеческой ошибки
Одним из наиболее практичных случаев использования ИИ и технологии когнитивного обучения является повышение точности данных и уменьшение ошибок, связанных с человеческим фактором при введении данных. Приложения ИИ могут использоваться для выявления неверных данных при обработке приложений, что, в свою очередь, помогает снизить завышенные цены, автоматизировать обработку приложений и снизить количество ошибок при вводе данных. ИИ также может повысить эффективность, анализируя большие объемы данных, например, выявлять споры по претензиям, когда необходимо участие адвоката.
Способность анализировать бесчисленные объемы данных почти мгновенно создает новые и интересные способы для страховщиков оценивать ситуации и создавать прогнозные модели, которые люди не могли бы сделать самостоятельно. Но это не значит, что роботы заменят людей в ближайшее время. В идеале, такие технологии, как ИИ и машинное обучение, при правильной реализации могут освободить людей от рутинных задач, таких как ввод данных, чтобы сосредоточиться на более важных аспектах обслуживания клиентов и процессах с высокой добавленной стоимостью.
По мере того, как ИИ становится все более интегрированным в страховые бизнес процессы, возникает вопрос: как он может изменить отрасль? McKinsey предсказывает возможный пример из будущего бесконечно интегрированных устройств: личный помощник намечает потенциальный маршрут для водителя и делится им со своим автостраховщиком, который затем отвечает альтернативным маршрутом, который имеет более низкую вероятность несчастных случаев и повреждения автомобиля, при этом исполнение рекомендаций страховщика повлияет на корректировку его ежемесячной премии.
Хотя сейчас это может показаться надуманным, страховщики должны быть готовы отреагировать на меняющийся бизнес- и технологический ландшафт. Но для этого должен быть план. Сам по себе ИИ не может ничего достичь, поскольку ИИ - это не волшебная панацея, которая может решить все наши проблемы. Но будучи вдумчиво интегрированным в цифровой страховой континуум, он может повысить эффективность, привести к экономии средств и кардинально улучшить обслуживание клиентов.
Подготовлено порталом Allinsurance.kz по материалам www.propertycasualty360.com