Введение

Использование ИИ в страховании рекламируется как одно из самых новаторских достижений, которое приводит к значительным экономическим и социальным выгодам, которые в конечном итоге улучшают объединение рисков и улучшают снижение, смягчение и предотвращение рисков. Страховые компании могут своевременно реагировать на требования и обеспечивать предоставление высококачественных услуг клиентам, которых они обещают, за счет автоматизации.

Роль ИИ в страховании росла как на дрожжах: от обработки претензий до соблюдения требований, снижения рисков и анализа ущерба. Например, роботизированная автоматизация процессов (RPA) используется для выполнения повторяющихся задач, чтобы оперативные группы могли сосредоточиться на более сложных действиях. ИИ коренным образом меняет методы работы страховых компаний на протяжении многих лет.

Существуют огромные возможности для перехода от традиционного кодирования сложных процессов к итеративному использованию обученных моделей ИИ для больших (корпоративных) наборов данных. ИИ обладает невероятным потенциалом во всей цепочке создания стоимости страхования, от маркетинга до андеррайтинга и управления претензиями. Отрасль растет быстрыми темпами, и ожидается, что к 2025 году она превысит 2,5 миллиарда долларов. Эта веха указывает на совокупный годовой темп роста в 30,3% в период с 2019 по 2025 год.

Обработка претензий

Руководствуясь политическими и юридическими требованиями, страховщики должны гарантировать, что претензии соответствуют необходимым критериям на протяжении всего цикла процесса. Понятно, что работать с тысячами претензий и запросов клиентов — кропотливая работа, требующая много времени. Машинное обучение делает весь процесс эффективным и действенным. Это значительно улучшает цепочку создания стоимости обработки претензий от перемещения претензий через первоначальный отчет, анализ и, в конечном итоге, установление контакта с клиентами. Этот процесс экономит время и позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложных претензиях и прямом контакте с клиентами.

Обнаружение мошенничества

Многие исследования страховых компаний США показали, что общая стоимость страхового мошенничества (кроме медицинского страхования) приближается к более чем 40 миллиардам долларов в год. Это означает, что страховое мошенничество обходится средней американской семье от 400 до 700 долларов в год в виде повышенных страховых взносов. Эти поразительные статистические данные отражают острую потребность в высокоточных автоматизированных средствах обнаружения краж, которые позволят страховым компаниям усовершенствовать процесс комплексной проверки.

Ценообразование и управление рисками

Оптимизация цен использует методы анализа данных, чтобы понять реакцию клиентов на различные стратегии ценообразования для продуктов и услуг и найти лучшие цены для данной компании с учетом ее целей. Страховые компании в основном используют GLM (обобщенные линейные модели) для оптимизации цен в таких секторах, как автомобили и страхование жизни. Этот метод позволяет страховым компаниям лучше понять своих клиентов и сбалансировать емкость со спросом и повысить коэффициент конверсии.

Точно так же автоматизация оценки рисков повышает эффективность работы. Благодаря сочетанию RPA с машинным обучением и когнитивными технологиями для создания интеллектуальных операций автоматизация оценки рисков повышает производительность. Поскольку автоматизированный процесс значительно сокращает время, страховщики могут повысить качество обслуживания клиентов и сократить отток клиентов.

Анализ материального ущерба

Осмотр — это первый шаг в процессе возмещения ущерба, будь то любой актив — мобильный телефон, автомобиль или имущество. Оценка ущерба для расчета стоимости ремонта является сложной задачей для страховых компаний с ручным вмешательством. Обнаружение объектов с помощью ИИ анализирует данные, сравнивает уровень повреждений до и после события. Модели машинного обучения позволяют распознавать поврежденные детали автомобиля и помогают оценить стоимость ремонта.

Во многих отчетах подчеркивается, что применение дронов и технологий искусственного интеллекта в страховой отрасли может привести к экономии до 6,8 млрд долларов США в год. Используя мощность дронов в сочетании с автоматическим обнаружением объектов, время решения претензии может быть сокращено на 25-50%.

Заключение

Объединение возможностей машинного обучения, расширенной аналитики и Интернета вещей в страховании позволяет страховщикам обращаться к потенциальным клиентам, изучать их потребности в режиме реального времени, получать информацию из своего профиля о величине риска и создавать индивидуальные индивидуальные решения. После полного применения искусственный интеллект действительно изменит страховой ландшафт, который станет более быстрым, удобным и ориентированным на будущее для компаний и клиентов.

В будущем инструменты искусственного интеллекта и интеллектуальные помощники станут обычным явлением в стеке технологий страховой компании, что позволит специалистам принимать более обоснованные решения по управлению рисками в рамках бизнеса.