фон
  TrueInsurance.ru
  фон5
 
линии
   

Искусственный интеллект должен помочь страховщикам принимать выверенные решения

Страховщики должны научится планировать свои риски

TrueInsurance
Страховщики должны научиться использовать огромный объем полученной информации для принятия эффективных решений по андеррайтингу и претензиям.

   Было много мистических историй о влиянии искусственного интеллекта на страховую индустрию в течение следующего десятилетия. Является ли ИИ панацеей от всех болезней медленной, основанной на бумаге системы, изобилующей неточностями, неэффективностью и несоответствиями? Мы с нетерпением ждем будущего автоматизированных приложений, взаимосвязанных устройств и цикла заявок, контролируемых ИИ?

   Отчет McKinsey «Страхование 2030. Влияние ИИ на будущее страхования» рисует картину будущего, в котором «страхование переходит от своего текущего состояния обнаружения и исправления к прогнозированию и предотвращению».

   Чтобы оценить ценность ИИ для страхования, вы должны рассмотреть, как приложения ИИ получают информацию из необработанных данных, и как эти идеи могут применяться в реальном мире. Вы должны подумать, почему и как системы, контролируемые ИИ, могут превзойти своих коллег-людей. Чтобы увидеть истинный потенциал ИИ, нужно заглянуть за кулисы.

Внутри черного ящика

   ИИ - это обширная область исследований, охватывающая множество разнообразных технологий и с одинаково разнообразными приложениями. Искусственный суперинтеллект (система, которая может превзойти человека в любой области) и искусственный общий интеллект (система, которая может соответствовать возможностям человеческого мозга) по-прежнему являются предметом фантастических фильмов и утопических фантазий. Современные технологии характеризуются как искусственный узкий интеллект (ИУИ), что означает, что он может соответствовать или превосходить возможности человека в конкретной задаче, что делает его идеально подходящим для отдельных страховых приложений.

Машинное обучение

   Для эффективного функционирования ИУИ-систем требуется огромный набор данных, значительная вычислительная мощность и современные алгоритмы машинного обучения. Осуществляя поиск шаблонов и применяя статистический анализ к данным, система «учится», как интерпретировать информацию и моделировать поведение, не получая конкретных инструкций. Как только система научится интерпретировать данные, она сможет потреблять и анализировать значительные объемы данных быстрее и точнее, чем любой человек. Она также может выявить тенденции и сделать прогнозы, которые человек-аналитик не увидит.

   Страховая индустрия всегда генерировала огромные объемы данных, что делает ее идеальной областью для тестирования и разработки алгоритмов обучения. С ростом Интернета вещей (IoT) объем данных будет только увеличиваться, как и сложность идей, доступных тем, кто может успешно анализировать эту информацию.

   Датчики на транспортных средствах, носимых устройствах и подключенных устройствах предоставляют данные для точной настройки актуарных расчетов, прогнозирования вероятности возникновения риска, снижения его тяжести и даже предотвращения потери.

   Например, несколько страховщиков и поставщиков InsurTech предоставляют технологию, которая подключается к автомобилю, собирает данные о вождении и сопоставляет данные с известными схемами, чтобы определить стиль вождения и сравнить его с более или менее безопасными водителями. Технология находится на ранней стадии и не совершенна в отдельных вопросах, например, знает ли устройство, кто занимается вождением? Тем не менее, это позволяет получить больше данных, и это приводит к лучшим вариантам андеррайтинга и покрытия.

   Машинное обучение также успешно применяется для выявления мошенничества, генерации потенциальных клиентов и оптимизации маркетинга. Это помогает страховщикам отойти от подхода «один размер подходит всем» для повышения продаж, предлагая персональные советы и рекомендации по продукту. Технология может определить полис, который вот-вот истечет, и предложит лучшую стратегию защиты бизнеса.

Когнитивные вычисления

   Приложения когнитивных вычислений эмулируют взаимодействие с человеком, интерпретируя визуальные или слуховые стимулы и реагируя в режиме реального времени. Успешная система должна анализировать, понимать и генерировать естественный язык, принимая во внимание такие сложные факторы, как региональные акценты и эмоциональные сигналы.

   Наиболее практичным и часто внедряемым приложением в этой области является чат-бот, который может помочь клиенту пройти через процесс подачи заявки, ответить на вопросы по продуктам и управлять прямыми претензиями. Многие страховщики уже автоматизировали части процесса управления претензиями, и эта тенденция, вероятно, сохранится.

   Чат-боты доступны 24/7, сокращают лишнюю бумажную работу и освобождают агентов от повторяющихся задач, что позволяет им сосредоточиться на более уникальных запросах, повысить удовлетворенность клиентов и оптимизировать процесс подачи претензий. В 2016 году Джим (чат-бот, используемый Lemonade), урегулировал претензию за три секунды, не создавая никаких документов.

Интеллектуальная автоматизация процессов

   Роботизированная автоматизация процесса включает конструирование робота с одной задачей, которую он может повторять бесконечно, не совершая ошибки и не уставая. Роботы, созданные для этой модели, уже очень успешно применяются в производстве. Интеграция ИИ обеспечивает интеллектуальную автоматизацию процессов. Теперь система может учиться и адаптироваться, что позволяет большему количеству роботизированных систем работать в повседневной жизни.

   Прогнозируется, что автомобили с автоматическим управлением значительно уменьшат риск несчастных случаев и пробок на дорогах, устраняя человеческие ошибки. Усовершенствованные хирургические роботы станут более распространенными, 3D-печать может быть распространена на создание зданий и всевозможных инструментов, а автономные беспилотники, похоже, будут доставлять все больше и больше товаров. Страховщики должны будут приспособиться к этим новым возможностям и разработать новые продукты для реагирования на изменяющиеся профили рисков.

ИИ положительно трансформирует страховую отрасль

   ИИ обладает способностью превращать огромные объемы данных, генерируемых в течение всей жизни полиса, в действенные идеи. Это также может трансформировать процесс поиска новых клиентов, маркетинга продуктов, оптимизации взаимодействия с клиентами и улучшения решений по андеррайтингу. В конечном итоге, ИИ имеет потенциал для кардинального изменения страхового бизнеса.


SMM-журналист
TrueInsurance
Теги по теме:
 
line
  фон7 вернуться к статьям фон7 обсудить статью фон7 написать о ошибке фон7
Читайте также:
Новости: 28.12.2017 Новости: 18.05.2018
Как умный полис изменит рынок страхования Цифровой полис. Как будут работать страховщики будущего
line


 

Яндекс.Метрика