Термины «искусственный интеллект» (AI) и «машинное обучение» (ML) в последнее время стали широко использоваться компаниями. Излишне говорить, что AI/ML стал важным аспектом будущего. Признавая потенциал технологий AI/ML, компании пытаются внедрить их в свои сервисные возможности. Поскольку страховая отрасль широко распространена, приложения для технологий AI / ML существуют во всем спектре услуг, предлагаемых этими компаниями.

Необходимость страхования

Основная функция страхования заключается в обеспечении защиты от возможных потерь. Время и сумма убытка неизвестны, и в случае возникновения риска лицо понесет убытки в отсутствие страховки. Это приводит к претензиям со стороны страхователя в случае возникновения неблагоприятных ситуаций.

Медленно, но неуклонно весь ландшафт страховой отрасли находится под влиянием технологий ИИ.

В настоящее время на страховом рынке во всем мире доминируют крупные национальные бренды, предлагающие несколько унаследованных продуктов, которые не претерпели существенных изменений в течение длительного времени.

Изменения в этой отрасли неизбежны, и ИИ является предвестником этих изменений. Страховые компании пытаются трансформироваться, используя потенциал технологии ИИ.

Страховые компании предоставляют услуги клиентам либо на своих собственных платформах, либо через сторонних поставщиков, у которых люди могут покупать или продлевать свои полисы.

Например, в Индии довольно популярным стало приложение Policy Bazaar. Здесь нужно просто предоставить несколько деталей, и вы получите персональную политику всего за несколько минут без каких-либо документов.

Управление страхованием с помощью систем искусственного интеллекта автоматизирует процесс андеррайтинга. На основе больших данных, проанализированных с помощью алгоритмов машинного обучения, компании могут принимать лучшие решения для клиентов.

Поддержка клиентов

Автоматизированные агенты (часто называемые чат-ботами) могут помочь пользователю в режиме онлайн в определении страховых требований.

Сегодня, благодаря поддержке обработки естественного языка, компании могут обеспечить своим клиентам общение, ориентированное на клиента. Доказано, что чат-боты на базе искусственного интеллекта повышают вовлеченность пользователей и привлечение клиентов. Поэтому внедрение чат-ботов в страховой отрасли быстро растет. Ниже приведены основные варианты использования чат-ботов в этой отрасли.

  • Разговорные боты в страховании широко используются для поддержки клиентов, поскольку чат-боты могут мгновенно решить жалобу.
  • Чат-боты быстрее людей ищут информацию и отвечают на вопросы. Также чат-боты доступны в любое время. Они могут быстро предоставить информацию о различных доступных планах страхования и помочь клиенту сделать правильный выбор.
  • Чат-боты поддержки клиентов в сфере страхования могут быть интегрированы с сайтом компании, мессенджером или мобильным приложением. Они могут быстро оказать помощь в случае возникновения чрезвычайной ситуации и провести пользователей через сложные процессы обработки премий и претензий.

Андеррайтинг

Андеррайтинг в страховании — это процесс оценки риска страхования дома, автомобиля, водителя или физического лица в случае страхования жизни или медицинского страхования, чтобы определить, выгодно ли страховой компании рисковать при предоставлении страховки. После определения риска андеррайтер устанавливает цену и устанавливает страховую премию, которая будет взиматься в обмен на принятие этого риска.

Автоматический андеррайтинг ускоряет процесс. Можно использовать наборы данных, которые использовались ранее, для доступа к рискам, чтобы затем снизить вероятность нанесения ущерба застрахованному и страховщику.

Одной из таких компаний, предлагающих услуги андеррайтинга на основе ИИ, является underwrite.ai. Краткие сведения представлены на рисунке ниже.

ПОДПИСАТЬ.AI

Местоположение: Бостон

Как он использует ИИ в финансах. Underwrite.ai анализирует тысячи точек данных из источников в бюро кредитных историй, чтобы оценить кредитный риск для соискателей потребительских кредитов и кредитов для малого бизнеса.

Платформа собирает данные портфолио и применяет машинное обучение для поиска закономерностей и определения хороших и плохих приложений. Underwriter.ai утверждает, что из-за своей точности он может снизить количество дефолтов на 25–50%.

Влияние на отрасль: после сотрудничества с Underwriter.ai в 2015 году крупный онлайн-кредитор, предоставляющий стоматологическое финансирование, снизил процент дефолтов с 17,8 % до 5,4 %, согласно тематическому исследованию, приведенному на веб-сайте компании.

Обнаружение мошенничества и рассмотрение претензий

Убытки и убытки, связанные с мошенничеством, распространены в страховой отрасли. Чтобы ограничить возникновение таких случаев, страховые компании начали использовать технологии AI/ML. Инструменты машинного обучения сопоставляют тенденции, что приводит к достаточному количеству данных, необходимых для убеждения. Инструменты искусственного интеллекта также изучают и отслеживают модели поведения пользователей, чтобы выявлять исключения и ранние предупреждающие признаки попыток и случаев мошенничества.

Управление претензиями также может использовать методы ОД на различных этапах механизма обработки претензий. Эти алгоритмы выявляют шаблоны в данных, чтобы помочь распознать мошеннические претензии в процессе. Благодаря своим способностям к самообучению системы ИИ могут затем адаптироваться к новым нераскрытым случаям и со временем еще больше улучшить обнаружение.

Используя искусственный интеллект и обрабатывая огромное количество данных за небольшой промежуток времени, страховщики могут автоматизировать механизм обработки. Это может даже ускорить определенные претензии, чтобы сократить общее время обработки и снизить затраты на обработку. Это многократно повышает качество обслуживания клиентов.

Приложения

Основные приложения, которые будут способствовать внедрению ИИ страховыми компаниями, обусловлены следующим:

1. Чат-боты/ассистенты искусственного интеллекта. Это сыграет роль в улучшении обслуживания клиентов. Автоматизированные чат-боты с искусственным интеллектом могут помочь клиентам гораздо лучше, чем помощь человека. Это одно приложение, которое обязательно будет расти.

2. Разработка страховых продуктов. Алгоритмы машинного обучения применяются к данным клиентов, чтобы помочь разработать более индивидуальный продукт для страховых клиентов. Это также может быть связано с IoT (интернетом вещей) для оценки моделей поведения.

3. Аналитика рынка. Алгоритмы машинного обучения можно применять к отраслевым данным для интерпретации и отслеживания рыночных тенденций. Это поможет в выявлении и создании новых возможностей для бизнеса в этом секторе.

4. Индивидуальное урегулирование претензий. Онлайн-интерфейсы и урегулирование претензий на основе ИИ сделают процессы урегулирования более индивидуальными и эффективными. Это также уменьшит вероятность мошенничества.

5. Андеррайтинг: исторически процесс андеррайтинга был искусством, основанным на личных суждениях. С появлением технологий искусственного интеллекта андеррайтинговая часть страхования сделала этот процесс все более научным.

У ИИ есть огромные возможности, чтобы изменить страховую отрасль. С одной стороны, это освобождает клиентов от разочаровывающих и бюрократических процедур и позволяет упростить и ускорить индивидуальное решение, а с другой стороны, страховщики могут оптимизировать свои расходы и сократить отток клиентов.

В будущем индивидуальные страховые продукты помогут клиентам застраховаться по более обоснованным ставкам страховых взносов. На основе аналитики больших данных будет создано несколько новых продуктов, обеспечивающих такие функции, как гибкое страхование по запросу, страхование с оплатой по мере использования и премии, которые эвристически корректируются в зависимости от несчастных случаев, состояния здоровья клиентов и т. д.

Наконец, страхование будет становиться все более и более персонализированным благодаря использованию ИИ страховщиками, чтобы лучше понимать, что нужно их клиентам. Кроме того, страховщики также смогут сократить расходы за счет более эффективных рабочих процессов.