«По мере того, как страховщики и брокеры приступают к трансформации технологий, одним из ключевых соображений является пересмотр существующего процесса и рассмотрение того, как его можно оптимизировать и как вы можете применить технологии, чтобы сделать этот процесс еще лучше», — говорит Джастин Дэвис, глава EMEA в поставщик услуг перестрахования, Xceedance.
Дэвис отмечает, что с точки зрения Xceedance, когда они смотрят на технологию, они стараются убедиться, что базовый процесс оптимизирован, прежде чем начинать какое-либо преобразование.
«Если вы просто внедряете технологию в сломанный процесс, это все еще сломанный процесс, он может быть немного быстрее или другим, но он не так эффективен, как мог бы быть».
Более того, по мере того, как технологии машинного обучения и искусственного интеллекта оказывают влияние на отрасль и все больше компаний внедряют эти технологии в свой бизнес, Дэвис подчеркивает, что нам еще предстоит увидеть что-то действительно прорывное.
«Я думаю, что это начинает происходить, это происходит относительно медленно. Я не думаю, что мы действительно видели что-то значительное по сравнению с тем, что произойдет в будущем».
В дополнение к этому Изабель Клознер, вице-президент и исполнительный директор по работе с клиентами в Южной Европе, Xceedance, говорит: «Технологии в значительной степени существуют, технологии развиваются, и, вероятно, в ближайшие пять-десять лет они будут выглядеть совсем по-другому. Я думаю, что одна из проблем заключается в том, к каким данным мы применяем эту технологию? Таким образом, речь идет не только о доступных технологиях, но и о данных, которые лежат в основе нашей отрасли».
В то же время Клознер отмечает, что распространение ИИ и машинного обучения создает новые вопросы и новые соображения относительно ответственного использования данных и того, что с ними делать. «Этические соображения, которых не существовало пять лет назад, будут продолжать формировать то, как будет выглядеть отрасль».
Кроме того, Дэвис выделяет платформу данных о рисках Xceedance, которая использует искусственный интеллект и машинное обучение для очистки данных, геокодирования, дополнения и стандартизации выходных данных.
Однако по мере того, как технологии продолжают развиваться и изменяться в отрасли, остается очевидным, что множество различных страховщиков и брокеров должны начать решать различные болевые точки технологий.
Дэвис добавил: «Вы должны подумать о том, что технологии развиваются так быстро, что все, чем вы их замените, вероятно, устареет еще через пять или десять лет.
«Поэтому вместо этого многие компании в основном стремятся сохранить такой базовый аспект данных — устаревший уровень данных — и перенести его на платформы, которые могут взаимодействовать с любым уровнем приложений.
«Затем этот прикладной уровень можно модернизировать по мере необходимости, сохраняя при этом доступ к основным данным, которые имеют решающее значение для ведения бизнеса».
Подготовлено порталом Allinsurance.kz