보험의 AI – 인공 지능이 보험 부문에 어떤 영향을 미치고 있습니까?

팬데믹은 어떤 식으로든 모든 산업에 영향을 미쳤습니다. 보험업계도 다르지 않다. 그러나 은벽은 기술, 특히 이 특정 부문에 대한 인공 지능(AI) 및 클라우드 컴퓨팅 의 중요성을 더욱 확고하게 강화했다는 것입니다.

보험 시장 규모의 인공 지능은 2028년까지 69억 2000만 달러로 평가되며 2028 년까지 예측 시 연간 복합 성장률 24.08%로 성장할 것으로 예상됩니다.

설문 조사에 따르면 보험 조직의 21% 가 협업적이고 상호 작용하며 설명 가능한 AI 기반 시스템을 위해 인력을 준비하고 있다고 보고했습니다. AI 보험에 대한 투자는 의사 결정권자 의제에서 높은 순위를 차지할 것으로 예상됩니다.

개인화된 보험 서비스를 제공해야 할 필요성이 커짐에 따라 운영 프로세스에 대한 보험 자동화가 필요합니다. AI는 인간이 수행하는 운영 작업을 자동화하여 정확히 동일한 작업을 수행하며 더 짧은 시간 내에 피로와 오류 없이 수행됩니다.

보험에서 AI 이해하기

AI는 몇 년 전 보험 산업이 수행한 방식에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 보험은 일반적으로 많은 서류 작업, 시간 소모적인 회의, 복잡한 청구 제출, 결정을 위해 몇 달을 기다리는 것과 관련이 있습니다.

보험 분야의 AI는 보험 제공자에 대한 신뢰를 재구축하기 시작한 자동화를 가져왔습니다. 뿐만 아니라 보험 자동화는 비즈니스 성장을 촉진하고 위험과 사기를 낮추고 다양한 비즈니스 프로세스 를 자동화하여 전체 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

간단히 말해서 보험사와 보험 계약자 모두에게 도움이 됩니다. 방법은 다음과 같습니다.

• 보험사는 보험 업계에서 AI의 도움을 받아 위험을 평가하고, 사기를 감지하고, 인적 오류를 줄일 수 있는 장비를 더 잘 갖추게 됩니다.
• 보험의 AI는 더 쉽고 빠른 청구 처리와 함께 더 우수하고 능률적인 고객 서비스를 제공합니다.
• AI 중단으로 인해 사람의 개입을 줄여 보험 인수 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘은 보험업자가 더 나은 맞춤형 프리미엄 가격을 제공하는 데 도움이 되는 추가 정보로 위험을 측정하는 데 도움이 됩니다. 또한 보험 업계의 AI는 신청자와 보험사를 직접 연결하는 프로세스를 간소화하여 프로세스를 보다 효율적으로 만들고 있습니다.

AI가 어떻게 보험 산업에 가치를 더할 수 있습니까?

시간이 필요하고 경쟁력을 유지하기 위해 보험 업계는 기계 학습 , 로봇 프로세스 자동화 등과 같은 최신 기술을 채택하는 것이 필수적이 되었습니다 . 최신 기술의 채택이 기존의 지루하고 철저한 보험 프로세스에 가치를 추가할 수 있는 방법을 이해합시다.

간소화된 청구 처리

청구 처리는 복잡한 과정입니다. 상담원은 다양한 정책을 평가하고 모든 세부 사항을 이해하여 고객이 청구에 대해 받을 금액을 결정해야 합니다. 수행해야 할 반복적이고 표준적인 작업이 많이 있습니다. 보험의 머신 러닝은 이러한 자동화된 작업을 수행하여 오류를 줄이고 청구를 처리하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다.

기업들은 운영 효율성을 높이기 위해 AI, RPA, 사물 인터넷(IoT) 과 같은 신기술을 도입하고 있습니다. 연결성, 스마트 홈 비서, 피트니스 트래커, 텔레매틱스, 의료 웨어러블 장치 및 기타 유형의 IoT 장치의 증가로 이제 보험사는 연결 상태를 유지하고 포괄적인 데이터를 자동으로 수집할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 인수 프로세스 및 클레임 관리 작업에 통합하여 위험을 줄이면서 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

위험 평가

인수 절차는 신청자가 일반 양식을 작성하여 수동으로 제공한 데이터에 크게 의존했습니다. 신청자가 부정확하거나 부정확한 위험 평가로 이어질 수 있는 실수를 할 가능성이 항상 있습니다.

연결의 증가와 IoT 장치의 사용 증가는 올바른 정보로 더 큰 데이터 세트를 가져오는 데 도움이 됩니다. 자연어 처리(NLP) 를 통해 보험사는 추상 리소스를 통해 평가하여 적절한 정보를 가져와 위험을 더 잘 평가할 수 있습니다.

연구 분석에 따르면 보험, 특히 언더라이팅에서 AI의 이점에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다.

• 83% 정확도로 잠재 시장 모델링
• 언더라이팅 처리 시간 10배 감소
• 케이스 승인 25% 향상

사기 탐지 및 예방

대규모 보험 산업은 매년 약 1조 달러의 보험료를 징수합니다. 규모에 비해 사기율도 높다. 비건강 보험 사기의 총 비용은 연간 400억 달러 이상으로 추산되며 , 이로 인해 보험료 비용이 가족당 연간 400달러에서 700달러로 증가합니다. 보험 청구 사기의 인공 지능이 어떻게 방지될 수 있는지 이해하려면 아래를 읽으십시오.

보험을 위한 AI의 이점

기존 프로세스에 가치를 추가하는 것은 가시적인 이점을 제공하는 경우에만 의미가 있습니다. 보험 분야의 AI는 여러 면에서 혁신을 일으켜 안도의 한숨을 내쉬었습니다.

클레임 보고

보험 청구의 AI는 보험사가 청구를 보고, 전달, 분류 및 할당할 수 있는 사람의 개입 없이 또는 최소한의 개입으로 손실의 첫 번째 통지를 처리할 수 있습니다. 챗봇은 고객이 모든 장치, 장소 및 시간에 사고를 보고할 수 있으므로 청구 보고 프로세스를 효율적으로 촉진할 수 있습니다. AI 지원 챗봇 은 추가 처리를 위해 정보를 더 분산시킬 수 있습니다.

보험금 청구 관리 및 조사

데이터 캡처, 청구 생성, 승인, 승인, 지불 추적 및 AI를 통한 복구 추적의 모든 프로세스를 규제함으로써 사기 탐지 프로세스를 간소화하여 시간과 비용을 절약할 수 있는 다른 애플리케이션과 페어링할 수 있습니다.

보험 청구 의 인공 지능 은 고객 서비스 경험을 개선하면서 청구 규제 비용을 20-30%, 처리 비용을 50-65% , 처리 시간을 50-90% 줄일 수 있습니다.

개선된 일상 작업

보험 산업에서 인공 지능의 힘은 고객 서비스 수준에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 위에서도 언급했듯이 챗봇은 프로세스를 시작하고 사람의 개입 없이 다음 정렬된 프로세스에 정보를 전파하여 프로세스를 원활하고 빠르고 오류 없이 만드는 가장 쉬운 방법입니다.

AI 기반 챗봇은 고객 프로필과 이력을 기반으로 제품을 교차 판매 및 상향 판매할 수 있습니다. 반복적인 프로세스를 자동화함으로써 보다 전략적인 역할에 인적 자원을 활용하면서 작업을 쉽게 확장할 수 있습니다.

향상된 손실 추정

파괴적인 AI 기술, 머신 러닝, 딥 러닝, OCR의 출현으로 손상된 물체의 사진을 업로드하여 동일한 작업을 쉽게 수행할 수 있으므로 손상 평가가 더 쉽고 빨라졌습니다.

잠재적 손실을 예측하고 권장 사항을 제공하면 손실 추정 프로세스가 빠르고 효율적입니다.

사기 탐지 및 예방

AI의 힘으로 사기 탐지 시스템은 수동 입력 애플리케이션의 단점을 해결하고 더 나은 인간 판단을 위한 팁에 대한 귀중한 세부 정보를 제공합니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘은 비정상적이거나 비정상적일 수 있는 반복 패턴을 식별할 수 있도록 잘 갖춰져 있습니다.

보험의 AI 사용 사례

위에서 언급한 이점과 부가 가치로부터 보험의 인공 지능 기술이 혁신을 가져올 수 있는 기본적으로 세 가지 영역인 청구 프로세스, 위험 평가 및 예측이 있다는 추론을 이끌어낼 수 있습니다. 예를 들어보면 이해가 더 쉽습니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다.

레모네이드 - 청구 처리를 위한 AI 챗봇 사용

Lemonade는 AI 기술을 사용하여 종단 간 보험 작업을 실행하는 InsureTech 스타트업입니다. 이를 통해 운영 비용을 절감하여 가격을 낮추고 고객 확보를 늘리며 고객 경험과 참여도를 높이는 데 도움이 되었습니다 .

ZestFinance- 위험 평가를 위한 AI 사용

AI를 사용하면 대출 기관이 기존 데이터와 비전통 데이터를 평가하여 위험을 더 잘 측정할 수 있습니다. 더 우수하고 자동화된 언더라이팅 프로세스는 회사가 위험을 줄이는 동시에 수익성을 높이는 데 도움이 됩니다.

Nauto – 예측을 위한 AI 사용

Nauto는 무인 자동차 회사입니다. 그것의 목표는 산만한 운전을 줄여 상업 함대의 충돌을 피하는 것입니다. AI 구동 운전자 안전 시스템은 양면 카메라, CV 및 기타 알고리즘을 사용하여 실시간으로 위험한 행동을 방지합니다.

AI가 보험의 미래에 미치는 영향

챗봇, NLP 및 OCR을 구현하는 것은 보험 산업의 자동화를 향한 첫 번째 단계일 뿐입니다. 팬데믹은 사실상 우리가 비즈니스를 유지하기 위해 새로운 기술을 채택하도록 강요했습니다. 이 기술의 물결은 확실히 계속될 것입니다. 딥 러닝 기술과 인공 지능은 아직 잠재력을 충분히 활용하지 못하고 있습니다. 시나리오는 인간 마음의 지각, 추론, 학습 및 문제 해결을 모방하는 기계로 반드시 발전할 것입니다.

향후 10년 동안 보험은 현재의 "탐지 및 수리" 상태에서 "예측 및 예방"으로 전환될 것으로 예상됩니다. 사용자들도 고급 기술을 사용하여 생산성을 높이고 비용을 낮추며 의사 결정을 개선하고 고객 만족도를 높이는 데 익숙해지고 있습니다.

보험 산업의 미래에 영향을 미칠 트렌드

보험 산업의 미래는 다양한 AI 기술의 구현으로 새로운 차원을 달성하기 위해 가파른 곡선을 그릴 것 입니다. 이는 보험 회사뿐만 아니라 보험에 가입한 사람들에게도 영향을 미칠 것입니다. 몇 가지 추세를 살펴보겠습니다.

연결된 장치의 데이터 폭발

우리는 오늘날에도 이것을 경험하고 있습니다. IoT를 통해 연결되는 다양한 장치의 수가 나날이 증가하고 있습니다. AI를 사용하면 이러한 연결이 포괄적인 데이터 수집으로 이어질 것입니다. 이 데이터로 소비자 행동을 이해하면 보험 업계에서 새로운 상품 범주, 보다 개인화된 가격 책정 및 점점 더 실시간 서비스 제공을 제시할 수 있습니다.

확장된 현실

확장 현실은 가상 현실 의 고급 형태입니다 . 보험 대상이 그 자리에 물리적으로 존재할 필요는 없습니다. 클레임 접수 후 AI 기술을 활용해 가상으로 검사를 진행한다. 피보험 차량의 안전 특성을 바탕으로 더 나은 견적을 제공하는 것이 더 쉬울 것입니다.

데이터 정밀도

데이터는 AI의 왕입니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 이해하는 것이 AI 기술입니다. 그러나 데이터가 정확하고 정확한지 확인하면 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 보험 회사는 정확한 데이터를 사용하여 위험과 사기가 발생하기 전에도 이를 완화할 수 있습니다.

Appinventiv가 AI의 힘을 활용하여 목표를 달성하는 방법

보험 분야의 인공 지능은 보험 산업의 미래를 변화시킬 모든 준비가 되어 있습니다. Appinventiv는 보험 부문에서 자동화의 이점을 활용하는 데 도움이 되는 신뢰할 수 있는 개발 파트너가 될 수 있습니다.

AI 소프트웨어 개발 서비스 에 대한 전문성을 바탕으로 우리는 기업이 비즈니스 역량을 혁신하도록 성공적으로 도왔습니다.

예를 들어, Appinventiv는 유럽 최고의 은행을 위한 은행 업무 프로세스를 성공적으로 자동화했습니다 . 자동화 프로세스를 통해 은행은 정확도를 50%, ATM 서비스 수준을 92% 개선할 수 있었습니다.

또한, 은행에서 대화형 AI를 활용 하여 챗봇을 통해 고객 서비스 요청의 50% 이상을 처리할 수 있어 인력 비용을 20% 절감할 수 있습니다.

Appinventiv의 노련한 팀의 전문성을 활용하여 보험의 미래로 도약할 수도 있습니다.

결론

AI는 현재이자 보험의 미래입니다. AI 기술의 다양한 도구를 활용하면 사람의 개입 없이 신청 상태에서 청구 결제까지 보험 처리를 즉시 자동화할 수 있습니다. 이 비용과 시간을 절약하면 보험 업계가 다양한 소스에서 수집된 데이터를 기반으로 생성될 더 나은 상품 범주와 개인화된 프리미엄 견적을 제시하는 데 도움이 될 것입니다.

AI 보험은 현재 매우 초기 단계에 있습니다. 앞으로 10년 안에 극적으로 바뀔 것입니다.

자주 묻는 질문

Q. 보험사 및 보험계약자에게 AI를 적용하면 어떤 이점이 있나요?

A. 보험사에 AI를 적용하면 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.

• 오류 수 감소
• 위험 감소
• 비용 효율적
• 생산성 향상
• 더 높은 고객 만족도

보험 계약자를 위한 AI 적용의 이점은 다음과 같습니다.

• 향상된 고객 경험
• 챗봇 형태의 연중무휴 고객 지원
• 더 빠른 클레임 처리

Q. 앞으로 AI를 활용하게 될 보험산업의 기능은?

A. AI의 영향은 프로세스/기능을 자동화하여 효율성을 높이고 비용과 시간을 절약하는 것을 목표로 총체적이지만. 그러나 예측 분석을 사용하는 경우 인수 프로세스는 이를 최대한으로 채택하는 프로세스입니다.

Q. 자동차 보험에 새롭게 등장하는 AI 사용 사례는 무엇입니까?

A. 주로 다음은 자동차 보험을 위한 새로운 AI 사용 사례입니다.

• 청구에 대한 예측 비용 분석
• 운전자 성능 모니터링
• 실시간 사고 지원.