Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach

Generatywna sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach staje się coraz potężniejszym narzędziem, oferując rewolucyjną zmianę w stosunku do tradycyjnych metod tworzenia usług finansowych, marketingu, sprzedaży i obsługi klientów. Dzięki zdolności do szybkiego i dokładnego generowania nowych i cennych informacji oraz analizy zbiorów danych, sztuczna inteligencja może znacznie poprawić jakość obsługi klienta i znacznie zmniejszyć straty z tytułu składek przypisanych (wskaźniki strat) oraz wydatki związane z gwarantowaniem i obsługą (wskaźniki wydatków).

Uczenie maszynowe leży u podstaw generatywnej sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach, umożliwiając dokładniejszą interpretację dużych ilości danych. Wykorzystując tę technologię, firmy ubezpieczeniowe mogą uzyskać głębszy wgląd w preferencje i zachowania klientów, lepiej przewidywać poziomy ryzyka i skutecznie personalizować usługi ubezpieczeniowe w czasie rzeczywistym. Chociaż generatywna sztuczna inteligencja jest wciąż na wczesnym etapie rozwoju, może przekształcić łańcuch wartości ubezpieczeń i stworzyć większą wartość firmy.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach. Zakres cyfrowej transformacji w ubezpieczeniowym łańcuchu wartości

Sztuczna inteligencja mając dostęp do ogromnych ilości realnych danych, może dostarczyć cennych informacji i zwiększyć produktywność. Sztuczna inteligencja może wykorzystać te dane i wpłynąć na bardziej precyzyjne podejmowanie decyzji i zadowolenie klientów.

Od automatyzacji wdrażania klientów po usprawnianie procesów, takich jak underwriting i zarządzanie roszczeniami, sztuczna inteligencja pozwala firmom ubezpieczeniowym wyprzedzić konkurencję, wprowadzać innowacje i przygotować grunt pod inteligentne ubezpieczenia. Analizy predykcyjne oparte na sztucznej inteligencji są również nieocenione w pomaganiu firmom ubezpieczeniowym w ocenie poziomów ryzyka i opracowywaniu dokładniejszych ofert.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach. Łańcuch wartości w ubezpieczeniach.

Koncepcja łańcuch wartości w firmach ubezpieczeniowych obejmuje krytyczne funkcje, które tworzą ujednolicone podejście do optymalizacji wydajności firmy ubezpieczeniowej. Innymi słowy, jest to sposób, w jaki firma zarządza swoimi operacjami.

Łańcuch wartości w firmie ubezpieczeniowej składa się z pięciu odrębnych etapów:

• Projektowanie ubezpieczenia - produktu.
• Działań marketingowych i sprzedażowych.
• Procesu gwarantowania.
• Operacji i technologii.
• Procesów przetwarzania i zarządzania roszczeniami.

Generatywna sztuczna inteligencja może wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego - ML do przetwarzania dużych ilości danych. Sztuczna inteligencja może tworzyć dokładniejsze prognozy, zapewniając bardziej dostosowane usługi dla klientów.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach. Projektowanie produktów

Firmy ubezpieczeniowe zwykły oddzielać się od konkurentów poprzez opracowywanie nowych produktów, ale w ostatnich latach znaczny udział w rynku zyskały wyłącznie cyfrowe startupy, fintechy i insurtechy, wspierane przez prywatne fundusze. Startupy te przodują w oferowaniu wysoce konfigurowalnych polis.

Wiele firm ubezpieczeniowych przekierowało swoją uwagę i zaczęło sprzedawać swoje usługi startupom, zamiast próbować konkurować na ich arenie. Firmy ubezpieczeniowe, które chcą uzyskać przewagę konkurencyjną w zakresie rozwoju produktów, mogą łączyć informacje zwrotne od klientów, ocenę ryzyka, sprzedaż, duże ilości danych oraz znajdować nowe sposoby na wyróżnienie się.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach. Marketing i sprzedaż

Firmy ubezpieczeniowe polegające wyłącznie na własnych agentach ubezpieczeniowych odkrywają, że ta metoda dystrybucji jest kosztowna oraz mniej skuteczna. Część firm ubezpieczeniowych uznało, że ich klienci szukają opcji, którą mogą zaoferować tylko niezależni agenci. Jednym z powodów jest to, że cyfrowe platformy ubezpieczeniowe zapewniają więcej opcji i są łatwiejsze w użyciu dla wielu klientów. Ubezpieczyciele działający w oparciu o dystrybucję fizyczną mogą odzyskać przewagę nad konkurencją poprzez:

• Przeniesienie punktu ciężkości na niezależnych agentów.
• Inwestowanie w produkty transformacji cyfrowej.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach. Proces zawierania umów ubezpieczeniowych

Underwriting jest kamieniem węgielnym branży ubezpieczeniowej i pozostaje w dużej mierze niezmieniony od dziesięcioleci. Polega on na gromadzeniu informacji, analizowaniu danych w celu oceny poziomu ryzyka i podejmowaniu decyzji o udzieleniu ochrony ubezpieczeniowej. Underwriting tradycyjnie wiązał się z pracą ręczną i papierkową robotą, która zajmowała dużo czasu, sztuczna inteligencja pozwala w znacznym stopniu usprawnić i zautomatyzować proces.

Sztuczna inteligencja wykorzystuje strategię analizy danych do szybkiej i dokładnej analizy dużych ilości danych, umożliwiając ubezpieczycielom podejmowanie świadomych decyzji w ułamku czasu. Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji może również obniżyć koszty ubezpieczenia poprzez identyfikację potencjalnych zagrożeń, zanim staną się one kosztownymi roszczeniami.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach. Operacje i technologia

Ubezpieczyciele coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w celu obniżenia kosztów i usprawnienia procesów. Kilka wyzwań związanych z wydajnością operacyjną i technologią powoduje niezgodność między starszym oprogramowaniem a nowymi platformami chmurowymi. Zmusza to zewnętrzne firmy IT do składania nierealistycznych obietnic.

Niektóre firmy mogą potrzebować zatrudnić analityków danych i specjalistów do pracy we własnym zakresie, aby ulepszyć swoje produkty ubezpieczeniowe. Inne mogą być zmuszone do skupienia się na zrównoważeniu sztucznej inteligencji i zaangażowania dodatkowego zespołu, aby lepiej obsługiwać klientów i rozwiązywać problemy związane z roszczeniami.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach. Przetwarzanie i zarządzanie roszczeniami

Przetwarzanie roszczeń ubezpieczeniowych jest bardzo złożonym aspektem łańcucha wartości, który wpływa na doświadczenie klienta. Wykorzystując sztuczną inteligencję do przetwarzania roszczeń, firmy ubezpieczeniowe mogą znacznie skrócić czas ich rozpatrywania. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą również zautomatyzować ręczne zadania, takie jak dokumentacja i zarządzanie sprawami, oraz zmniejszyć liczbę błędów.

Pozwala to firmom ubezpieczeniowym nie tylko zaoszczędzić czas i pieniądze, ale także zapewnić lepszą obsługę klienta dzięki krótszym czasom reakcji. Oczywiście specjaliści ds. roszczeń musieliby posiadać pewną biegłość w analizie danych i sztucznej inteligencji, aby zrozumieć, jak działa to narzędzie, ale otworzyłoby to również nowe możliwości w zakresie obsługi klienta.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach. Wielkość globalnego rynku generatywnej sztucznej inteligencji

Łatwo jest spekulować, jak daleko generatywna sztuczna inteligencja może branżę ubezpieczeniową, ale ważniejszym pytaniem jest, jaki może mieć wpływ. Według prognozy firmy Research and Markets oczekuje się, że wielkość globalnego rynku generatywnej sztucznej inteligencji znacznie wzrośnie w ciągu najbliższych kilku lat. W 2021 r. rynek ten był wyceniany na 7,6 mld USD. Oczekuje się, że wzrośnie z 10,16 mld USD w 2022 r. do 103,74 mld USD do 2032 r.

Rosnące wykorzystanie technologii i potrzeba aktualizacji przepływu pracy będą nadal napędzać popyt na generatywne aplikacje AI, gdzie interakcja człowieka z technologią odgrywa integralną rolę.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach. Przypadki użycia

Sztuczna inteligencja stanie się bardziej wartościowa dla firm ubezpieczeniowych w miarę ich dalszej cyfryzacji. W pięciu filarach łańcucha wartości AI będzie nieocenionym narzędziem dla ubezpieczycieli poszukujących przewagi konkurencyjnej.

• Firmy ubezpieczeniowe mogą wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję do oceny ryzyka, identyfikacji nieuczciwych roszczeń i minimalizowania błędów popełnianych podczas procesu składania wniosków. Umożliwia to ubezpieczycielom oferowanie klientom idealnych planów, które odpowiadają ich potrzebom.
• Niektóre firmy ubezpieczeniowe sugerują, że wykorzystanie uczenia maszynowego może ostatecznie wyeliminować underwriterów. Nie oczekuje się jednak, że tak się stanie.

Strategie wykorzystania sztucznej inteligencji w firmach ubezpieczeniowych

Tworzenie treści

Ubezpieczyciel może wykorzystać sztuczną inteligencję do pisania polis i szybkiego generowania polis ubezpieczeniowych.

Generatywne narzędzia AI mogą tworzyć treści pisemne, takie jak podsumowania tekstowe i raporty dla agentów obsługi klienta lub underwriterów. Może to pomóc skrócić czas potrzebny na rozpatrzenie roszczenia i poprawić obsługę klienta poprzez zapewnienie spersonalizowanych odpowiedzi. Agenci mogą też szybko wysyłać projekty polis klientom przy użyciu modeli AI wyszkolonych w zakresie ubezpieczeń.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach rozwija chatboty AI

Firmy ubezpieczeniowe mogą również korzystać z chatbotów AI, aby udzielać odpowiedzi klientom w czasie rzeczywistym, doradzać i zwiększać zaangażowanie klientów. Chatboty AI mogą poprawić utrzymanie i pozyskiwanie klientów, zapewniając im interaktywną obsługę. Chatboty AI mogą wykrywać nieuczciwe działania lub anomalie w zasobach danych klientów, co zmniejsza straty wynikające z oszustw i kradzieży.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach umożliwia kodowanie oprogramowania

Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do pisania kodu dla aplikacji i oprogramowania ubezpieczeniowego. Strony internetowe zajmujące się kodowaniem AI są już wykorzystywane do automatyzacji procesów, takich jak tworzenie pomysłów dla małych firm i obliczanie ryzyka. Wykorzystanie sztucznej inteligencji może znacznie skrócić czas i wysiłek związany z opracowywaniem nowych produktów ubezpieczeniowych. Generatywne modele sztucznej inteligencji mogą już być w stanie tworzyć pomysły biznesowe i generować wirusowe pomysły na produkty po prostu na podstawie szkolenia w zakresie istniejących produktów.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach pozwala wspierać agentów

Agenci mogą wykorzystywać wysokiej jakości dane z zaawansowanej analityki do podsumowywania i uzyskiwania wglądu w interakcje z klientami, co pozwala im mierzyć nastroje klientów w czasie rzeczywistym. Pomaga to pracownikom otrzymać natychmiastowy coaching i poprawić ich odpowiedzi na przyszłe zapytania. Ponadto ubezpieczyciele mogą wykorzystywać połączone urządzenia do gromadzenia spostrzeżeń w celu poprawy ogólnej obsługi klienta.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach współtworzy łańcuch wartości w ubezpieczeniach

Łatwo zauważyć, jak generatywna sztuczna inteligencja może zmienić branżę. Od underwritingu po obsługę klienta, rozwiązania AI tworzą wydajne przepływy pracy i oferują wnikliwe dane w celu usprawnienia procesów. Jednak "po wyjęciu z pudełka" generatywna sztuczna inteligencja może:

Usprawnić operacje

Technologia generatywnej sztucznej inteligencji przekształca ubezpieczenia dzięki nowym technologiom. Sztuczna inteligencja umożliwia bardziej wydajną obsługę roszczeń i strat, z większą dokładnością i niższymi kosztami administracyjnymi. Korzystanie z aplikacji AI usprawnia również systemy wykrywania oszustw i nadużyć.

Lepsza obsługa klienta

Generatywna sztuczna inteligencja optymalizuje obsługę klienta, umożliwiając szybszy czas reakcji i większą satysfakcję klienta. Ubezpieczyciele wykorzystują produkty do automatyzacji procesów underwritingowych i poprawy obsługi klienta. Raport Forrester pokazuje, w jaki sposób firmy mogą pozostać "obsesyjnie nastawione na klienta", dołączając do rewolucji generatywnej sztucznej inteligencji.

Wykorzystanie uczenia maszynowego do poprawy oceny ryzyka

Wpływ generatywnej sztucznej inteligencji będzie odczuwalny w niezliczonych branżach. Będzie to wymagało integracji technik uczenia maszynowego z kluczowymi procesami w celu zwiększenia funkcjonalności.

• Ograniczanie ryzyka - zdolność analizy generatywnej sztucznej inteligencji pomaga zapewnić szerszy i głębszy wgląd w dane, poprawiając rozpoznawanie wzorców i szybciej identyfikując potencjalne zagrożenia.
• Zrównoważony rozwój - wykorzystanie sztucznej inteligencji może pomóc przedsiębiorstwom w przestrzeganiu przepisów dotyczących zrównoważonego rozwoju, minimalizowaniu ryzyka aktywów i zaadaptowania zrównoważonego rozwoju w firmie.

Zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach przekształci branżę i wywoła znaczące zmiany przynoszące konkretne korzyści.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach. Korzyści

Zrozumienie łańcucha wartości w branży ubezpieczeniowej ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia optymalizacji firmy. Generatywna sztuczna inteligencja radzi sobie z nieefektywnością branży ubezpieczeniowej poprzez:

• Tworzenie rekomendacji ubezpieczeniowych z wykorzystaniem informacji o klientach. Ubezpieczyciele wykorzystują sztuczną inteligencję w branży ubezpieczeniowej do opracowania silnika danych, który prowadzi agentów sprzedaży do tego, które elementy podróży klienta najlepiej sprawdzają się w różnych kampaniach. Silnik jest wykorzystywany w wielu kanałach - e-mailach, SMS-ach i banerach - do personalizacji treści. Ten zautomatyzowany proces pozwala agentom sprzedaży poświęcić więcej czasu na inicjatywy skoncentrowane na rozwoju, zastępując czasochłonne zadania ręczne.
• Big Data. Generatywna sztuczna inteligencja gromadzi obszerne dane i trenuje modele fundamentalne (FM) w celu opracowania nowych rozwiązań bez większej interwencji człowieka i z większą dokładnością. Odbywa się to na dużą skalę, umożliwiając firmom wydobycie większej ilości danych ze złożonych i nieustrukturyzowanych źródeł danych oraz uzyskanie nowych spostrzeżeń. Istnieją również rozwiązania AI, które ułatwiają lepsze bezpieczeństwo danych i chronią informacje o klientach przed naruszeniami bezpieczeństwa.
• Wykrywanie nieuczciwych roszczeń i oszustw. Postępy w uczeniu maszynowym usunęły bariery wejścia, umożliwiając firmom wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w celu wykrywania nieuczciwych roszczeń i oszustw. Głęboko zintegrowane algorytmy sztucznej inteligencji mają potencjał do wykrywania niespójności w raportach roszczeń i dostarczania agentom alertów w czasie rzeczywistym w celu zbadania podejrzewanych oszustw. Generatywna sztuczna inteligencja może również zapewniać analizy predykcyjne, odnotowując wzorce wypadków, nieuczciwe zachowania lub znaki ostrzegawcze, umożliwiając ubezpieczycielom zapobieganie potencjalnym stratom w najbliższej przyszłości. Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w tych obszarach poprawi dokładność wykrywania i przetwarzania roszczeń oraz zmniejszy kosztowne błędy i opóźnienia lub odrzucenia roszczeń.
• Zwiększenie przychodów branży ubezpieczeniowej. Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje branżę ubezpieczeniową, zapewniając ubezpieczycielom nowe możliwości tworzenia nowych źródeł przychodów. Na przykład modelowanie predykcyjne może poprawić ocenę ryzyka i zapewnić dokładniejsze modele cenowe dla klientów. Generatywna sztuczna inteligencja otwiera również przed ubezpieczycielami nowe możliwości tworzenia spersonalizowanych ofert produktów w oparciu o unikalne cechy stylu życia i spostrzeżenia klientów.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach. Ryzyka

Znajomość potencjalnych kosztów i zagrożeń związanych z korzystaniem z generatywnej sztucznej inteligencji, nawet w uzasadnionych celach, jest ważna, ponieważ może ona generować niedokładne wyniki. Aby zmniejszyć to ryzyko, ubezpieczyciel powinien podchodzić do wyników z profesjonalnym sceptycyzmem i priorytetowo traktować zapewnienie jakości podczas ich interpretacji.

• Brak przejrzystości z powodu "czarnej skrzynki". Systemy "czarnej skrzynki" tworzą zakres, którego firmy nie mogą wyjaśnić swoim klientom. Algorytmy generatywnej sztucznej inteligencji są zazwyczaj systemami "czarnej skrzynki", co oznacza, że działają na złożonych modelach i są trudne do zrozumienia. Funkcja czarnej skrzynki systemu uniemożliwia użytkownikowi zrozumienie, w jaki sposób zapewnia on swoje wyniki.
• Społeczne, etyczne i prawne uprzedzenia wbudowane w model AI. Aby zapewnić sprawiedliwość, modele muszą przestrzegać przepisów i unikać uprzedzeń lub dyskryminacji. Aby budować zaufanie, niezbędna jest przejrzystość i jasne powody decyzji podejmowanych przez systemy ML / AI. Trudno jest jednak wykryć wady i uprzedzenia w nieprzejrzystych systemach, co utrudnia wdrożenie zabezpieczeń.
• Nieścisłości wpływające na dane historyczne ubezpieczyciela dotyczące klientów. Modele sztucznej inteligencji są szkolone na podstawie danych historycznych zebranych w przeszłości. Jeśli dane te są niedokładne, może to prowadzić do błędnych decyzji i nieprawidłowych wyników generowanych przez model. Ubezpieczyciele muszą być tego świadomi i podjąć kroki w celu zminimalizowania błędów w danych historycznych.
• Zagrożenia bezpieczeństwa związane z narzędziami AI. Rosną obawy związane z niewłaściwym wykorzystaniem danych, przy ogromnej liczbie raportów dotyczących niewłaściwego obchodzenia się z poufnymi informacjami przez osoby trzecie. Klienci coraz głośniej domagają się prywatności i środków bezpieczeństwa. Według specjalistów z branży, integracja ubezpieczeń AI jest realnym rozwiązaniem tego problemu.
• Brak zaufania klientów ze względu na nieprzejrzystość technologii AI. Kiedy roszczenie zostaje odrzucone, klienci oczekują wyjaśnienia. Jednak podanie odpowiedniego powodu odmowy jest trudne w przypadku nieprzejrzystych modeli. Brak odpowiedzialności, audytu i zaangażowania ogranicza możliwości ludzkiego zrozumienia. Ponadto programiści i użytkownicy nie są zaznajomieni z systemem przetwarzania, co zwiększa stronniczość zbiorów danych i systemów decyzyjnych.

Rozwiązania generatywnej sztucznej inteligencji dla agentów ubezpieczeniowych

Przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach ciągle się zmienia i ewoluuje. Wykorzystanie sztucznej inteligencji zmienia krajobraz biznesowy i sposób, w jaki klienci komunikują się z firmami ubezpieczeniowymi.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach.

Generatywna sztuczna inteligencja ma potencjał zrewolucjonizowania branży ubezpieczeniowej, poprawiając łańcuch wartości ubezpieczeń. Chociaż wiąże się to z ryzykiem, rozwiązania sztucznej inteligencji zapewniają ubezpieczycielom przejrzystość, pozwalając im odpowiedzieć na krytyczne pytania w celu określenia ich kierunku działania.

• Jakie są potrzeby klientów firm ubezpieczeniowych i czy je zaspokajamy?
• Czy wykorzystanie sztucznej inteligencji generatywnej byłoby wystarczające do rozwiązania problemu, czy też wymaga połączenia z nią innych technologii?

Wiele firm rozpoczęło wdrażanie generatywnej sztucznej inteligencji w swoich systemach, co pozwala im zwiększyć innowacyjność i zapewnić lepszą obsługę klienta.