AI dalam asuransi – Bagaimana kecerdasan buatan memengaruhi sektor asuransi?

Pandemi telah berdampak pada setiap industri dalam satu atau lain cara. Industri asuransi tidak berbeda. Namun, hikmahnya adalah telah semakin menegaskan pentingnya teknologi, terutama Artificial Intelligence (AI) dan Cloud Computing untuk sektor khusus ini.

Kecerdasan Buatan dalam ukuran pasar asuransi bernilai USD 6,92 miliar pada tahun 2028 dan diperkirakan akan tumbuh pada tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 24,08% dalam perkiraan hingga tahun 2028.

Berdasarkan survei, 21% organisasi asuransi melaporkan bahwa mereka mempersiapkan tenaga kerja mereka untuk sistem berbasis AI yang kolaboratif, interaktif, dan dapat dijelaskan. Diperkirakan bahwa investasi di AI Insurance menduduki peringkat tinggi dalam agenda pengambil keputusan.

Meningkatnya kebutuhan untuk menawarkan layanan asuransi yang dipersonalisasi mengarah pada kebutuhan otomatisasi asuransi untuk proses operasional. AI melakukan hal yang persis sama dengan mengotomatiskan tugas-tugas operasional yang dilakukan oleh manusia dan dilakukan tanpa kelelahan dan kesalahan dalam rentang waktu yang lebih singkat.

Memahami AI dalam Asuransi

AI telah membawa perubahan revolusioner dalam kinerja industri asuransi beberapa tahun lalu. Asuransi biasanya dikaitkan dengan banyak dokumen, rapat yang memakan waktu, pengajuan klaim yang rumit, dan menunggu berbulan-bulan untuk keputusan.

AI dalam asuransi telah membawa otomatisasi yang telah mulai membangun kembali kepercayaan terhadap penyedia asuransi. Tidak hanya itu, otomatisasi asuransi membantu dalam merangsang pertumbuhan bisnis, menurunkan risiko dan penipuan, serta mengotomatisasi berbagai proses bisnis untuk mengurangi biaya keseluruhan.

Singkatnya, ini membantu perusahaan asuransi dan pemegang polis. Berikut caranya:

• Penanggung menjadi lebih siap untuk menilai risiko, mendeteksi penipuan, dan mengurangi kesalahan manusia dengan bantuan AI di industri asuransi.
• AI dalam asuransi menawarkan layanan pelanggan yang lebih baik dan efisien serta pemrosesan klaim yang lebih mudah dan lebih cepat.
• Dengan gangguan AI, proses penjaminan emisi dapat dipermudah dengan intervensi manusia yang lebih sedikit.

Algoritme pembelajaran mesin membantu penjamin emisi untuk mengukur risiko dengan lebih banyak informasi yang membantu mereka menawarkan harga premium yang lebih baik dan disesuaikan. Selain itu, AI di industri asuransi merampingkan proses untuk menghubungkan pelamar dengan operator secara langsung sehingga prosesnya lebih efisien.

Bagaimana AI dapat menambah nilai bagi industri asuransi?

Dengan kebutuhan saat ini dan untuk tetap kompetitif, telah menjadi keharusan bagi industri asuransi untuk mengadopsi teknologi terbaru seperti pembelajaran mesin , otomatisasi proses robot , dan banyak lagi. Mari kita pahami bagaimana adopsi teknologi terbaru dapat menambah nilai pada proses asuransi yang melelahkan dan melelahkan yang ada.

Pemrosesan Klaim yang Disederhanakan

Memproses klaim adalah proses yang rumit. Agen diharuskan untuk menilai berbagai kebijakan dan memahaminya dengan setiap detail untuk menentukan berapa banyak yang akan diterima pelanggan untuk klaim tersebut. Ada banyak langkah yang berulang dan tugas standar yang harus dilakukan. Pembelajaran mesin dalam asuransi dapat mengambil tugas otomatis tersebut untuk mengurangi kesalahan dan waktu yang dibutuhkan untuk memproses klaim.

Untuk meningkatkan efisiensi operasional, perusahaan telah mengadopsi teknologi baru seperti AI, RPA, dan Internet of Things (IoT) . Peningkatan konektivitas, asisten rumah pintar, pelacak kebugaran, telematika, perangkat kesehatan yang dapat dikenakan , dan jenis perangkat IoT lainnya, kini memungkinkan perusahaan asuransi untuk tetap terhubung dan mengumpulkan data komprehensif secara otomatis. Data ini kemudian dapat diserap ke dalam proses penjaminan emisi dan tugas-tugas manajemen klaim yang akan membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dengan risiko yang lebih rendah.

Menilai Risiko

Proses penjaminan sebagian besar tergantung pada data yang diberikan oleh pemohon secara manual dengan mengisi formulir biasa. Selalu ada kemungkinan pemohon tidak jujur ​​atau membuat kesalahan yang dapat menyebabkan penilaian risiko yang tidak akurat.

Peningkatan konektivitas dan peningkatan penggunaan perangkat IoT, membantu Anda mengambil kumpulan data yang lebih besar dengan informasi yang benar. Natural Language Processing (NLP) memungkinkan perusahaan asuransi untuk menilai melalui sumber daya abstrak untuk mengambil informasi yang sesuai untuk menilai risiko dengan lebih baik.

Analisis penelitian menunjukkan bahwa manfaat AI dalam asuransi, khususnya dalam penjaminan emisi, meliputi kemampuan untuk:

• Buat model pasar potensial dengan akurasi 83%
• Hasilkan pengurangan 10 kali lipat dalam waktu throughput dalam penjaminan emisi
• Tingkatkan penerimaan kasus sebesar 25%

Deteksi dan Pencegahan Penipuan

Industri asuransi besar-besaran mengumpulkan sekitar $ 1 triliun premi setiap tahun. Dengan ukuran, rasio penipuan juga tinggi. Total biaya penipuan asuransi non-kesehatan diperkirakan lebih dari $40 miliar per tahun yang pada gilirannya meningkatkan biaya premi dari $400 menjadi $700 per tahun per keluarga. Baca di bawah untuk memahami bagaimana kecerdasan buatan dalam penipuan klaim asuransi dapat dicegah.

Manfaat AI untuk Asuransi

Menambah nilai pada proses yang ada hanya masuk akal jika membawa manfaat yang terlihat. AI dalam asuransi menarik napas lega dengan merevolusinya dalam banyak cara:

Pelaporan Klaim

AI dalam klaim asuransi dapat menangani pemberitahuan kerugian pertama tanpa atau dengan intervensi minimal dari manusia di mana perusahaan asuransi dapat melaporkan, mengarahkan, melakukan triase, dan menetapkan klaim. Chatbots dapat memfasilitasi proses pelaporan klaim secara efisien karena pelanggan dapat melaporkan insiden mereka dari perangkat apa pun, di mana pun, dan kapan pun. Chatbot yang mendukung AI dapat menyebarkan informasi lebih lanjut untuk diproses lebih lanjut.

Manajemen dan Investigasi Klaim Asuransi

Dengan mengatur semua proses pengambilan data, pembuatan klaim, otorisasi, persetujuan, pelacakan pembayaran, dan pelacakan pemulihan melalui AI, dapat dipasangkan dengan aplikasi lain untuk merampingkan proses deteksi penipuan , sehingga menghemat waktu dan biaya.

Kecerdasan buatan dalam klaim asuransi dapat mengurangi biaya regulasi klaim sebesar 20-30%, biaya pemrosesan sebesar 50-65 % , dan waktu pemrosesan sebesar 50-90% sekaligus meningkatkan pengalaman layanan pelanggan.

Peningkatan Operasi Rutin

Kekuatan Artificial Intelligence dalam industri asuransi telah membawa perubahan revolusioner dalam tingkat layanan pelanggan. Seperti yang disebutkan di atas juga, chatbots adalah cara termudah untuk memulai proses dan menyebarkan informasi lebih lanjut ke proses berikutnya yang selaras tanpa campur tangan manusia yang membuat prosesnya lancar, cepat, dan bebas kesalahan.

Chatbot bertenaga AI dapat melakukan cross-sell dan upsell produk berdasarkan profil dan riwayat pelanggan. Dengan mengotomatiskan proses berulang, peningkatan operasi dapat dilakukan dengan mudah sambil memanfaatkan sumber daya manusia dalam peran yang lebih strategis.

Peningkatan Estimasi Kerugian

Dengan munculnya teknologi AI yang mengganggu, Machine Learning, Deep Learning, dan OCR, menilai kerusakan menjadi lebih mudah dan lebih cepat karena hal yang sama dapat dengan mudah dilakukan dengan mengunggah gambar objek yang rusak.

Memprediksi potensi kerugian dan memberikan rekomendasi membuat proses estimasi kerugian menjadi cepat dan efisien.

Deteksi dan Pencegahan Penipuan

Dengan kekuatan AI, sistem deteksi penipuan mengatasi kekurangan aplikasi yang diisi tangan dan memberikan detail berharga tentang tip untuk penilaian manusia yang lebih baik. Pembelajaran mesin dan algoritme pembelajaran mendalam dilengkapi dengan baik untuk mengidentifikasi pola berulang yang mungkin tidak normal atau mencurigakan.

Kasus Penggunaan AI di Asuransi

Dari manfaat dan nilai tambah yang disebutkan di atas, dapat ditarik kesimpulan bahwa pada dasarnya ada tiga bidang di mana teknologi kecerdasan buatan dalam asuransi dapat membawa revolusi – proses klaim, penilaian risiko, dan peramalan. Menjadi lebih mudah untuk memahaminya dengan contoh-contoh. Disebutkan di bawah ini adalah beberapa di antaranya:

Lemonade- Penggunaan AI Chatbots untuk pemrosesan klaim

Lemonade adalah startup InsureTech yang menggunakan teknologi AI untuk menjalankan tugas asuransi menyeluruh. Ini telah membantu mereka dalam menghemat biaya operasional yang memanfaatkan mereka untuk menawarkan harga yang lebih murah, meningkatkan akuisisi pelanggan, dan meningkatkan pengalaman dan keterlibatan pelanggan .

ZestFinance- Penggunaan AI untuk penilaian risiko

Dengan AI, ini memungkinkan pemberi pinjaman menilai data tradisional dan non-tradisional yang memanfaatkannya untuk mengukur risiko dengan lebih baik. Proses underwriting yang lebih baik dan otomatis membantu perusahaan untuk meningkatkan profitabilitas sekaligus mengurangi risiko.

Nauto – Penggunaan AI untuk peramalan

Nauto adalah perusahaan mobil tanpa pengemudi. Tujuannya adalah untuk menghindari tabrakan armada komersial dengan mengurangi gangguan mengemudi. Sistem keselamatan pengemudi yang digerakkan oleh AI menggunakan kamera dua arah, CV, dan algoritme lain untuk mencegah perilaku berisiko secara real-time

Dampak AI pada masa depan Asuransi

Menerapkan chatbot, NLP, dan OCR hanyalah langkah pertama menuju otomatisasi industri asuransi. Pandemi telah hampir memaksa kita untuk mengadopsi teknologi baru untuk bertahan dalam bisnis. Gelombang teknologi ini tentu akan terus berlanjut. Teknik pembelajaran mendalam dan kecerdasan buatan belum dimanfaatkan secara maksimal. Skenario pasti akan maju ke mesin meniru persepsi, penalaran, pembelajaran, dan pemecahan masalah dari pikiran manusia,

Diharapkan dalam dekade berikutnya, asuransi akan beralih dari keadaan "mendeteksi dan memperbaiki" saat ini menjadi "memprediksi dan mencegah". Pengguna juga mulai terbiasa menggunakan teknologi canggih untuk meningkatkan produktivitas, menurunkan biaya, meningkatkan pengambilan keputusan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Tren yang akan berdampak pada masa depan industri Asuransi

Masa depan industri asuransi akan mengambil kurva curam untuk mencapai ketinggian baru dengan penerapan berbagai teknologi AI . Ini tidak hanya akan berdampak pada perusahaan asuransi tetapi juga akan berdampak pada orang-orang yang memiliki asuransi. Mari kita telusuri beberapa tren:

Ledakan data dari perangkat yang terhubung

Kami mengalami ini bahkan hari ini. Dengan IoT, jumlah berbagai perangkat yang terhubung semakin hari semakin bertambah. Dengan AI, konektivitas ini akan mengarah pada pengumpulan data yang komprehensif. Memahami perilaku konsumen dengan data ini akan memungkinkan industri asuransi menghasilkan kategori produk baru, penetapan harga yang lebih personal, dan penyampaian layanan yang semakin real-time.

Realitas yang diperluas

Extended reality adalah bentuk lanjutan dari virtual reality . Objek yang diasuransikan tidak perlu hadir secara fisik di tempat. Pemeriksaan akan dilakukan secara virtual dengan bantuan teknologi AI setelah klaim diajukan. Akan lebih mudah untuk memberikan penawaran yang lebih baik berdasarkan fitur keselamatan kendaraan yang akan diasuransikan.

Ketepatan data

Data adalah raja di AI. Mengumpulkan data dari berbagai sumber dan memahaminya adalah apa itu teknologi AI. Namun, memastikan bahwa datanya tepat dan akurat akan membantu dalam membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Perusahaan asuransi dapat menggunakan data yang akurat untuk mengurangi risiko dan penipuan bahkan sebelum terjadi.

Bagaimana Appinventiv dapat membantu memanfaatkan kekuatan AI untuk mencapai tujuan Anda

Kecerdasan buatan dalam asuransi siap untuk mengubah masa depan industri asuransi. Appinventiv dapat menjadi mitra pengembangan andal Anda yang membantu Anda memanfaatkan manfaat otomatisasi di sektor asuransi.

Dengan keahlian kami dalam layanan pengembangan perangkat lunak AI. Kami telah berhasil membantu bisnis dalam mengubah kemampuan bisnis mereka.

Misalnya, Appinventiv telah berhasil mengotomatiskan proses perbankan untuk bank terkemuka di Eropa. Proses otomatisasi membantu bank dalam meningkatkan akurasi sebesar 50% dan tingkat layanan ATM sebesar 92% .

Juga, dengan bantuan AI percakapan di perbankan, klien dapat menangani lebih dari 50% permintaan layanan pelanggan melalui chatbot, sehingga mengurangi biaya tenaga kerja sebesar 20%

Anda juga dapat memanfaatkan keahlian tim berpengalaman di Appinventiv untuk melompat ke masa depan asuransi.

Kesimpulan

AI adalah hari ini dan masa depan asuransi. Memanfaatkan berbagai alat teknologi AI akan mengotomatiskan pemrosesan asuransi dari status aplikasi, penyelesaian klaim dalam waktu singkat juga tanpa campur tangan manusia. Menghemat biaya dan waktu ini akan membantu industri asuransi menghasilkan kategori produk yang lebih baik dan penawaran premi yang dipersonalisasi yang akan dihasilkan dari data yang dikumpulkan dari berbagai sumber.

Asuransi AI berada pada tahap yang sangat baru sekarang. Ini akan berubah secara dramatis dalam dekade berikutnya.

FAQ

T. Apa keuntungan penerapan AI bagi Penanggung dan pemegang polis?

A. Manfaat penerapan AI untuk perusahaan asuransi tercantum di bawah ini-

• Mengurangi jumlah kesalahan
• Risiko berkurang
• Hemat biaya
• Peningkatan produktivitas
• Kepuasan pelanggan yang lebih tinggi

Manfaat penerapan AI untuk pemegang polis tercantum di bawah ini-

• Pengalaman pelanggan yang ditingkatkan
• Dukungan pelanggan 24/7 dalam bentuk Chatbots
• Proses klaim lebih cepat

T. Fungsi industri asuransi mana yang diharapkan dapat mengeksploitasi AI di masa depan?

A. Meskipun dampak AI bersifat holistik yang bertujuan untuk mengotomatisasi proses/fungsi untuk meningkatkan efisiensi dan menghemat biaya dan waktu. Namun, dengan penggunaan analitik prediktif, proses underwriting-lah yang akan mengadopsinya secara maksimal.

T. Apa saja kasus penggunaan AI yang muncul untuk asuransi mobil?

A. Terutama berikut adalah kasus penggunaan AI yang muncul untuk asuransi mobil

• Analisis biaya prediktif untuk klaim
• Pemantauan kinerja pengemudi
• Dukungan kecelakaan waktu nyata.