AI w ubezpieczeniach – Jak sztuczna inteligencja wpływa na sektor ubezpieczeniowy?

Pandemia w taki czy inny sposób wpłynęła na każdą branżę. Branża ubezpieczeniowa nie jest inna. Jednak pozytywną stroną jest to, że mocniej wzmocniła znaczenie technologii, zwłaszcza sztucznej inteligencji (AI) i chmury obliczeniowej dla tego konkretnego sektora.

Sztuczna inteligencja na rynku ubezpieczeń wyceniana jest na 6,92 mld USD do 2028 r. i oczekuje się, że będzie rosnąć w łącznym rocznym tempie wzrostu wynoszącym 24,08% w prognozie do 2028 r.

Na podstawie ankiety 21% organizacji ubezpieczeniowych twierdzi, że przygotowuje swoich pracowników do współpracy, interaktywnych i łatwych do wyjaśnienia systemów opartych na sztucznej inteligencji. Przewiduje się, że inwestycja w AI Insurance zajmuje wysokie miejsce w agendzie decydentów.

Rosnąca potrzeba oferowania spersonalizowanych usług ubezpieczeniowych prowadzi do konieczności automatyzacji procesów operacyjnych w ubezpieczeniach. AI robi dokładnie to samo, automatyzując zadania operacyjne wykonywane przez ludzi, bez zmęczenia i błędów w krótszym czasie.

Zrozumienie AI w ubezpieczeniach

Sztuczna inteligencja wprowadziła rewolucyjną zmianę w sposobie, w jaki branża ubezpieczeniowa radziła sobie kilka lat temu. Ubezpieczenie zwykle wiązało się z mnóstwem papierkowej roboty, czasochłonnymi spotkaniami, składaniem skomplikowanych roszczeń i wielomiesięcznym oczekiwaniem na decyzję.

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach wprowadziła automatyzację, która zaczęła odbudowywać zaufanie do ubezpieczycieli. Nie tylko to, automatyzacja ubezpieczeń pomaga w stymulowaniu wzrostu biznesu, obniżeniu ryzyka i oszustw oraz automatyzacji różnych procesów biznesowych w celu zmniejszenia ogólnych kosztów.

Krótko mówiąc, pomaga zarówno ubezpieczycielom, jak i ubezpieczającym. Oto jak:

• Ubezpieczyciele są lepiej przygotowani do oceny ryzyka, wykrywania oszustw i ograniczania błędów ludzkich dzięki sztucznej inteligencji w branży ubezpieczeniowej.
• Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach oferuje lepszą i usprawnioną obsługę klienta, a także łatwiejsze i szybsze przetwarzanie roszczeń.
• Dzięki zakłóceniom AI proces underwritingu może zostać ułatwiony dzięki drobnym interwencjom człowieka.

Algorytmy uczenia maszynowego pomagają underwriterom ocenić ryzyko dzięki większej ilości informacji, które pomagają im oferować lepsze i dostosowane ceny premium. Ponadto sztuczna inteligencja w branży ubezpieczeniowej usprawnia proces, aby bezpośrednio połączyć wnioskodawców z przewoźnikami, dzięki czemu proces jest bardziej wydajny.

Jak sztuczna inteligencja może dodać wartość branży ubezpieczeniowej?

Ze względu na potrzebę chwili i utrzymanie konkurencyjności, branża ubezpieczeniowa musi przyjąć najnowsze technologie, takie jak uczenie maszynowe , zrobotyzowana automatyzacja procesów i wiele innych. Pozwól nam zrozumieć, w jaki sposób zastosowanie najnowszych technologii może dodać wartość do istniejącego żmudnego i wyczerpującego procesu ubezpieczeniowego.

Usprawnione przetwarzanie roszczeń

Przetwarzanie roszczeń to skomplikowany proces. Agenci są zobowiązani do oceny różnych polityk i zrozumienia ich w każdym szczególe, aby ustalić, ile klient otrzyma za roszczenie. Istnieje wiele etapów, które są powtarzalnymi i standardowymi zadaniami do wykonania. Uczenie maszynowe w ubezpieczeniach może zająć się takimi zautomatyzowanymi zadaniami, aby zmniejszyć błędy i czas potrzebny na rozpatrzenie roszczenia.

Aby zwiększyć wydajność operacyjną, firmy wdrażają nowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja, RPA i Internet rzeczy (IoT) . Rosnąca łączność, inteligentni asystenci domowi, urządzenia do monitorowania kondycji, telematyka, urządzenia do noszenia w służbie zdrowia i inne rodzaje urządzeń IoT pozwalają teraz ubezpieczycielom na utrzymywanie łączności i automatyczne zbieranie kompleksowych danych. Dane te można następnie wchłonąć w proces oceny ryzyka i zadania związane z zarządzaniem roszczeniami, które pomogą w lepszym podejmowaniu decyzji przy zmniejszonym ryzyku.

Ocena ryzyka

Proces underwritingu był w dużej mierze uzależniony od danych dostarczonych przez wnioskodawcę ręcznie poprzez wypełnianie zwykłych formularzy. Zawsze istnieje możliwość, że wnioskodawca będzie nieuczciwy lub popełni błędy, które mogą prowadzić do niedokładnej oceny ryzyka.

Wzrost łączności i zwiększone wykorzystanie urządzeń IoT pomaga w pobieraniu większych zbiorów danych z prawidłowymi informacjami. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia ubezpieczycielom ocenę za pomocą abstrakcyjnych zasobów w celu pobrania odpowiednich informacji w celu lepszej oceny ryzyka.

Analiza badań pokazuje, że korzyści płynące ze sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach, w szczególności w underwritingu, obejmują możliwość:

• Modeluj potencjalny rynek z 83% dokładnością
• Wygeneruj 10-krotne skrócenie czasu przerobu w underwritingu
• Popraw akceptację spraw o 25%

Wykrywanie i zapobieganie oszustwom

Ogromna branża ubezpieczeniowa zbiera rocznie około 1 biliona dolarów składek. Wraz z rozmiarem wskaźnik oszustw również jest wysoki. Całkowity koszt oszustw związanych z ubezpieczeniami niezwiązanymi z opieką zdrowotną szacuje się na ponad 40 miliardów dolarów rocznie, co z kolei zwiększa koszt składki z 400 do 700 dolarów rocznie na rodzinę. Przeczytaj poniżej, aby dowiedzieć się, jak można zapobiec sztucznej inteligencji w oszustwach ubezpieczeniowych.

Korzyści AI dla ubezpieczeń

Dodawanie wartości do istniejącego procesu ma sens tylko wtedy, gdy przynosi widoczne korzyści. Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach przynosi ulgę, rewolucjonizując ją na wiele sposobów:

Zgłaszanie roszczeń

Sztuczna inteligencja w roszczeniach ubezpieczeniowych może poradzić sobie z pierwszym zgłoszeniem straty bez lub przy minimalnej interwencji ze strony ludzi, gdzie ubezpieczyciele mogą zgłaszać, przekierowywać, segregować i przypisywać roszczenia. Chatboty mogą skutecznie usprawnić proces zgłaszania szkód, ponieważ klienci mogą zgłaszać swoje incydenty z dowolnego urządzenia, z dowolnego miejsca i o dowolnej porze. Chatboty obsługujące sztuczną inteligencję mogą dalej rozpraszać informacje w celu dalszego przetwarzania.

Zarządzanie roszczeniami ubezpieczeniowymi i dochodzenie

Regulując wszystkie procesy przechwytywania danych, tworzenia roszczeń, autoryzacji, zatwierdzania, śledzenia płatności i śledzenia odzyskiwania przez sztuczną inteligencję, można je sparować z innymi aplikacjami w celu usprawnienia procesu wykrywania oszustw , oszczędzając w ten sposób czas i koszty.

Sztuczna inteligencja w roszczeniach ubezpieczeniowych może obniżyć koszty regulacji roszczeń o 20-30%, koszty przetwarzania o 50-65 % i czas przetwarzania o 50-90%, jednocześnie poprawiając jakość obsługi klienta.

Ulepszone rutynowe operacje

Siła Sztucznej Inteligencji w branży ubezpieczeniowej przyniosła rewolucyjną zmianę poziomu obsługi klienta. Jak wspomniano powyżej, chatboty są najłatwiejszym sposobem na zainicjowanie procesu i dalsze rozpowszechnianie informacji do następnego dostosowanego procesu bez interwencji człowieka, dzięki czemu proces jest płynny, szybki i bezbłędny.

Oparte na sztucznej inteligencji chatboty mogą prowadzić sprzedaż krzyżową i dodatkową produkty w oparciu o profil i historię klienta. Automatyzując powtarzalny proces, można łatwo skalować operacje, jednocześnie wykorzystując zasoby ludzkie w bardziej strategicznych rolach.

Ulepszone szacowanie strat

Wraz z pojawieniem się przełomowej technologii sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i OCR, ocena szkód stała się łatwiejsza i szybsza, ponieważ to samo można łatwo zrobić, przesyłając zdjęcie uszkodzonego obiektu.

Przewidywanie potencjalnej straty i udzielanie rekomendacji sprawia, że ​​proces szacowania strat jest szybki i efektywny.

Wykrywanie i zapobieganie oszustwom

Dzięki potędze sztucznej inteligencji system wykrywania oszustw rozwiązuje niedociągnięcia ręcznie wypełnianych aplikacji i dostarcza cennych informacji na temat wskazówek dotyczących lepszych ludzkich osądów. Algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia są dobrze przygotowane do identyfikowania powtarzających się wzorców, które mogą być nieprawidłowe lub podejrzane.

Przypadki użycia AI w ubezpieczeniach

Z powyższych korzyści i wartości dodanej można wywnioskować, że istnieją zasadniczo trzy obszary, w których technologia sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach może przynieść rewolucję – proces likwidacji szkód, ocena ryzyka i prognozowanie. Łatwiej to zrozumieć na przykładach. Poniżej wymieniono niektóre z nich:

Lemoniada- Wykorzystanie Chatbotów AI do przetwarzania roszczeń

Lemonade to startup InsureTech, który wykorzystuje technologię AI do wykonywania kompleksowych zadań ubezpieczeniowych. Pomogło im to w ograniczeniu kosztów operacyjnych, dzięki czemu mogą oferować niższe ceny, zwiększać pozyskiwanie klientów oraz podnosić jakość i zaangażowanie klientów .

ZestFinance- Wykorzystanie AI do oceny ryzyka

Dzięki sztucznej inteligencji pozwala pożyczkodawcom ocenić tradycyjne i nietradycyjne dane, wykorzystując je do lepszej oceny ryzyka. Lepszy i zautomatyzowany proces underwritingu pomaga firmie zwiększyć rentowność przy jednoczesnym zmniejszeniu ryzyka.

Nauto – Wykorzystanie AI do prognozowania

Nauto to firma produkująca samochody bez kierowcy. Jego celem jest uniknięcie kolizji flot komercyjnych poprzez ograniczenie rozproszenia uwagi podczas jazdy. Oparty na sztucznej inteligencji system bezpieczeństwa kierowcy wykorzystuje dwukierunkową kamerę, CV i inne algorytmy, aby zapobiegać ryzykownym zachowaniom w czasie rzeczywistym

Wpływ AI na przyszłość ubezpieczeń

Wdrożenie chatbotów, NLP i OCR to tylko pierwszy krok w kierunku automatyzacji branży ubezpieczeniowej. Pandemia praktycznie zmusiła nas do przyjęcia nowych technologii, aby pozostać w branży. Ta technologiczna fala z pewnością będzie trwać nadal. Techniki głębokiego uczenia i sztuczna inteligencja nie zostały jeszcze w pełni wykorzystane. Scenariusze z pewnością przeniosą się na maszyny naśladujące percepcję, rozumowanie, uczenie się i rozwiązywanie problemów ludzkiego umysłu,

Oczekuje się, że w ciągu najbliższej dekady ubezpieczenia zmienią swój obecny stan „wykrywania i naprawy” na „przewidywanie i zapobieganie”. Użytkownicy również przyzwyczajają się do korzystania z zaawansowanych technologii w celu zwiększenia produktywności, obniżenia kosztów, usprawnienia podejmowania decyzji i zwiększenia zadowolenia klientów.

Trendy, które wpłyną na przyszłość branży ubezpieczeniowej

Przyszłość branży ubezpieczeniowej potoczy się po stromej krzywej, aby osiągnąć nowe wyżyny dzięki wdrożeniu różnych technologii sztucznej inteligencji . Będzie to miało wpływ nie tylko na firmy ubezpieczeniowe, ale także na osoby ubezpieczone. Przyjrzyjmy się niektórym trendom:

Eksplozja danych z podłączonych urządzeń

Doświadczamy tego nawet dzisiaj. Dzięki IoT liczba różnych podłączonych urządzeń rośnie z dnia na dzień. Dzięki sztucznej inteligencji ta łączność doprowadzi do gromadzenia kompleksowych danych. Zrozumienie zachowań konsumentów na podstawie tych danych umożliwi branżom ubezpieczeniowym wymyślenie nowych kategorii produktów, bardziej spersonalizowanych cen i coraz częściej świadczenia usług w czasie rzeczywistym.

Rozszerzona rzeczywistość

Rzeczywistość rozszerzona to zaawansowana forma rzeczywistości wirtualnej . Fizyczna obecność przedmiotu ubezpieczenia na miejscu nie jest konieczna. Kontrola zostanie przeprowadzona wirtualnie za pomocą technologii AI po złożeniu wniosku. Łatwiej będzie przedstawić lepsze wyceny w oparciu o cechy bezpieczeństwa pojazdu, który ma być ubezpieczony.

Dokładność danych

Dane są królem sztucznej inteligencji. Zbieranie danych z różnych źródeł i nadawanie im sensu jest tym, czym jest technologia AI. Jednak zapewnienie, że dane są precyzyjne i dokładne, pomoże w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych. Firmy ubezpieczeniowe mogą wykorzystywać dokładne dane do ograniczania ryzyka i oszustw, jeszcze zanim się pojawią.

Jak Appinventiv może pomóc wykorzystać moc sztucznej inteligencji do osiągnięcia Twoich celów

Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach ma zmienić przyszłość branży ubezpieczeniowej. Appinventiv może być Twoim niezawodnym partnerem w zakresie rozwoju, który pomoże Ci wykorzystać korzyści płynące z automatyzacji w sektorze ubezpieczeniowym.

Dzięki naszej wiedzy w zakresie usług rozwoju oprogramowania AI. Z sukcesem pomogliśmy firmom w przekształceniu ich możliwości biznesowych.

Na przykład Appinventiv z powodzeniem zautomatyzował proces bankowy dla wiodącego banku w Europie. Proces automatyzacji pomógł bankowi poprawić dokładność o 50%, a poziom obsługi bankomatów o 92% .

Ponadto, przy pomocy konwersacyjnej AI w bankowości, klient jest w stanie obsłużyć ponad 50% zgłoszeń do obsługi klienta za pośrednictwem chatbota, zmniejszając tym samym koszty siły roboczej o 20%

Możesz także skorzystać z wiedzy doświadczonego zespołu Appinventiv, aby zrobić krok w przyszłość ubezpieczeń.

Wniosek

AI to dziś i przyszłość ubezpieczeń. Wykorzystanie różnych narzędzi technologii AI zautomatyzuje przetwarzanie ubezpieczenia od stanu zgłoszenia do likwidacji szkody w krótkim czasie, bez interwencji człowieka. Oszczędność tych kosztów i czasu pomoże branży ubezpieczeniowej w opracowywaniu lepszych kategorii produktów i spersonalizowanych kwotowań składek, które będą generowane na podstawie danych zebranych z różnych źródeł.

Ubezpieczenie AI jest teraz na bardzo wczesnym etapie. Zmieni się to radykalnie w następnej dekadzie.

Często zadawane pytania

P. Jakie są zalety stosowania sztucznej inteligencji dla ubezpieczycieli i ubezpieczających?

A. Korzyści ze stosowania AI dla ubezpieczycieli są wymienione poniżej:

• Mniejsza liczba błędów
• Zmniejszone ryzyko
• Opłacalne
• Zwiększona produktywność
• Większa satysfakcja klienta

Korzyści ze stosowania sztucznej inteligencji dla ubezpieczających są wymienione poniżej:

• Lepsze wrażenia klientów
• Całodobowa obsługa klienta w postaci Chatbotów
• Szybsze przetwarzanie roszczeń

P. Jaka funkcja branży ubezpieczeniowej ma wykorzystywać sztuczną inteligencję w przyszłości?

O. Chociaż wpływ sztucznej inteligencji ma holistyczne dążenie do automatyzacji procesu/funkcji w celu zwiększenia wydajności oraz oszczędności kosztów i czasu. Jednak przy wykorzystaniu analityki predykcyjnej proces underwritingu jest tym, który przyjmie go do maksimum.

P. Jakie są pojawiające się przypadki użycia sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach samochodowych?

A. Poniżej znajdują się pojawiające się przypadki użycia sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach samochodowych

• Analiza predykcyjna kosztów dla roszczeń
• Monitorowanie wydajności sterownika
• Wsparcie w razie wypadku w czasie rzeczywistym.