ИИ в страховании. Как искусственный интеллект влияет на страховой сектор?

Пандемия так или иначе затронула каждую отрасль. Страховая отрасль ничем не отличается. Однако положительная сторона заключается в том, что она еще больше усилила важность технологий, особенно искусственного интеллекта (ИИ) и облачных вычислений для этого конкретного сектора.

Объем искусственного интеллекта на страховом рынке к 2028 году оценивается в 6,92 миллиарда долларов США, и ожидается, что совокупный годовой темп роста составит 24,08% в прогнозе до 2028 года.

Согласно опросу, 21% страховых организаций сообщают, что они готовят своих сотрудников к совместной работе, интерактивным и объяснимым системам на основе ИИ. Прогнозируется, что инвестиции в AI Insurance занимают важное место в повестке дня лиц, принимающих решения.

Растущая потребность предлагать персонализированные страховые услуги приводит к необходимости автоматизации страховых операционных процессов. ИИ делает то же самое, автоматизируя операционные задачи, выполняемые людьми, и они выполняются без усталости и ошибок за более короткий промежуток времени.

Понимание ИИ в страховании

ИИ внес революционные изменения в то, как страховая отрасль работала несколько лет назад. Страхование обычно было связано с кучей документов, отнимающими много времени встречами, подачей сложных требований и многомесячным ожиданием решения.

ИИ в страховании привел к автоматизации, которая начала восстанавливать доверие к страховым компаниям. Мало того, автоматизация страхования помогает стимулировать рост бизнеса, снижать риски и мошенничество, а также автоматизировать различные бизнес-процессы для снижения общих затрат.

Короче говоря, это помогает как страховщикам, так и страхователям. Вот как:

• Страховщики получают больше возможностей для оценки рисков, выявления мошенничества и сокращения человеческих ошибок с помощью ИИ в страховой отрасли.
• ИИ в страховании предлагает более качественное и оптимизированное обслуживание клиентов, а также более простую и быструю обработку претензий.
• С появлением искусственного интеллекта процесс андеррайтинга может быть упрощен с меньшим вмешательством человека.

Алгоритмы машинного обучения помогают андеррайтерам оценивать риск с помощью дополнительной информации, которая помогает им предлагать лучшие и индивидуальные премиальные цены. Кроме того, искусственный интеллект в страховой отрасли упрощает процесс прямой связи заявителей с перевозчиками, что делает процесс более эффективным.

Как ИИ может повысить ценность страховой отрасли?

В связи с необходимостью времени и сохранением конкурентоспособности страховой отрасли стало необходимо внедрять новейшие технологии, такие как машинное обучение , роботизированная автоматизация процессов и многое другое. Давайте поймем, как внедрение новейших технологий может повысить ценность существующего утомительного и исчерпывающего процесса страхования.

Упрощенная обработка претензий

Обработка претензий — сложный процесс. Агенты должны оценивать различные политики и понимать их во всех деталях, чтобы определить, сколько клиент получит за претензию. Есть много шагов, которые являются повторяющимися и стандартными задачами, которые необходимо выполнить. Машинное обучение в страховании может взять на себя такие автоматизированные задачи, чтобы уменьшить количество ошибок и время, необходимое для обработки претензии.

Чтобы повысить операционную эффективность, компании внедряют новые технологии, такие как ИИ, RPA и Интернет вещей (IoT) . Расширение возможностей подключения, умные домашние помощники, фитнес-трекеры, телематика, носимые медицинские устройства и другие типы устройств IoT теперь позволяют страховщикам оставаться на связи и автоматически собирать исчерпывающие данные. Затем эти данные можно использовать в процессе андеррайтинга и задачах управления претензиями, что поможет лучше принимать решения с меньшими рисками.

Оценка риска

Процесс андеррайтинга во многом зависел от данных, предоставляемых заявителем вручную путем заполнения обычных форм. Всегда существует вероятность того, что заявитель нечестен или допускает ошибки, которые могут привести к неточной оценке риска.

Расширение возможностей подключения и более широкое использование устройств IoT помогут вам получать большие наборы данных с достоверной информацией. Обработка естественного языка (NLP) позволяет страховщикам анализировать абстрактный ресурс, чтобы получать необходимую информацию для лучшей оценки риска.

Анализ исследований показывает, что преимущества ИИ в страховании, особенно в андеррайтинге, включают в себя возможность:

• Смоделируйте потенциальный рынок с точностью 83%
• Сократите время обработки в андеррайтинге в 10 раз.
• Улучшить прием дел на 25%

Обнаружение и предотвращение мошенничества

Огромная страховая индустрия ежегодно собирает около 1 триллиона долларов премий. С размером, коэффициент мошенничества тоже высок. Общая стоимость мошенничества, не связанного со страхованием здоровья, оценивается более чем в 40 миллиардов долларов в год, что, в свою очередь, увеличивает стоимость страховых взносов с 400 до 700 долларов в год на семью. Читайте ниже, чтобы понять, как искусственный интеллект может предотвратить мошенничество со страховыми выплатами.

Преимущества ИИ для страхования

Добавление ценности к существующему процессу имеет смысл только в том случае, если оно приносит видимые выгоды. ИИ в страховании приносит вздох облегчения, революционизируя его во многих отношениях:

Отчетность по претензиям

ИИ в страховых претензиях может обрабатывать первое уведомление об убытке без вмешательства человека или с минимальным вмешательством, когда страховщики могут сообщать, направлять, сортировать и распределять претензии. Чат-боты могут эффективно облегчить процесс подачи претензий, поскольку клиенты могут сообщать о своих инцидентах с любого устройства, в любом месте и в любое время. Чат - боты с поддержкой ИИ могут дополнительно рассеивать информацию для дальнейшей обработки.

Управление страховыми претензиями и расследование

Регулируя все процессы сбора данных, создания претензий, авторизации, утверждения, отслеживания платежей и отслеживания восстановления с помощью ИИ, их можно сочетать с другими приложениями для оптимизации процесса обнаружения мошенничества , что экономит время и затраты.

Искусственный интеллект в страховых претензиях может снизить затраты на регулирование претензий на 20-30%, затраты на обработку на 50-65% и время обработки на 50-90%, улучшая качество обслуживания клиентов.

Улучшенные рутинные операции

Сила искусственного интеллекта в страховой отрасли привела к революционным изменениям в уровне обслуживания клиентов. Как упоминалось выше, чат-боты — это самый простой способ инициировать процесс и далее распространять информацию для следующего согласованного процесса без вмешательства человека, что делает процесс плавным, быстрым и безошибочным.

Чат-боты на базе искусственного интеллекта могут осуществлять перекрестные и дополнительные продажи продуктов на основе профиля и истории клиента. Автоматизируя повторяющийся процесс, можно легко масштабировать операции, используя человеческие ресурсы в более стратегических ролях.

Улучшенная оценка потерь

С появлением передовых технологий искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения и оптического распознавания символов оценка ущерба стала проще и быстрее, поскольку то же самое можно легко сделать, загрузив изображение поврежденного объекта.

Прогнозирование потенциальных убытков и предоставление рекомендаций делают процесс оценки убытков быстрым и эффективным.

Обнаружение и предотвращение мошенничества

Благодаря возможностям искусственного интеллекта система обнаружения мошенничества устраняет недостатки приложений, заполняемых вручную, и предоставляет ценные сведения о советах для улучшения суждений человека. Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения хорошо оснащены для выявления повторяющихся шаблонов, которые могут быть ненормальными или подозрительными.

Варианты использования ИИ в страховании

Из вышеупомянутых преимуществ и добавленной стоимости можно сделать вывод о том, что существуют три основных области, в которых технология искусственного интеллекта в страховании может совершить революцию: процесс подачи претензий, оценка рисков и прогнозирование. Становится легче понять это на примерах. Ниже перечислены некоторые из них:

Lemonade — использование чат-ботов с искусственным интеллектом для обработки претензий

Lemonade — это стартап InsureTech, который использует технологию искусственного интеллекта для выполнения комплексных страховых задач. Это помогло им сократить операционные расходы, которые позволяют предлагать сниженные цены, увеличивать привлечение клиентов и повышать качество обслуживания и вовлеченность клиентов .

ZestFinance — Использование ИИ для оценки рисков

С помощью ИИ он позволяет кредиторам оценивать традиционные и нетрадиционные данные, используя их, чтобы лучше оценить риск. Улучшенный и автоматизированный процесс андеррайтинга помогает компании повысить прибыльность при одновременном снижении риска.

Nauto — использование ИИ для прогнозирования

Nauto — компания по производству беспилотных автомобилей. Его цель состоит в том, чтобы избежать столкновения коммерческих автопарков за счет уменьшения отвлечения внимания от вождения. Система безопасности водителя на основе искусственного интеллекта использует двустороннюю камеру, CV и другие алгоритмы для предотвращения рискованного поведения в режиме реального времени.

Влияние ИИ на будущее страхования

Внедрение чат-ботов, NLP и OCR — это только первый шаг к автоматизации страховой отрасли. Пандемия фактически вынудила нас внедрять новые технологии, чтобы оставаться в бизнесе. Эта технологическая волна, безусловно, будет продолжаться. Методы глубокого обучения и искусственный интеллект еще предстоит использовать в полной мере. Сценарии, несомненно, перейдут к машинам, имитирующим восприятие, рассуждения, обучение и решение проблем человеческого разума.

Ожидается, что в следующем десятилетии страхование перейдет от своего нынешнего состояния «обнаружить и исправить» к «предсказать и предотвратить». Пользователи также привыкают к использованию передовых технологий для повышения производительности, снижения затрат, улучшения процесса принятия решений и повышения удовлетворенности клиентов.

Тенденции, которые повлияют на будущее страховой отрасли

Будущее страховой отрасли пойдет по крутой кривой, чтобы достичь новых высот с внедрением различных технологий искусственного интеллекта . Это повлияет не только на страховые компании, но и на людей со страховкой. Давайте рассмотрим некоторые из тенденций:

Взрыв данных с подключенных устройств

Мы переживаем это и сегодня. С IoT количество различных подключенных устройств увеличивается день ото дня. Благодаря ИИ эта связь приведет к сбору исчерпывающих данных. Понимание поведения потребителей с помощью этих данных позволит страховым компаниям предлагать новые категории продуктов, более персонализированные цены и предоставлять услуги в режиме реального времени.

Расширенная реальность

Расширенная реальность — это расширенная форма виртуальной реальности . Физическое присутствие страхуемого объекта на месте не обязательно. Проверка будет производиться виртуально с помощью технологии искусственного интеллекта после подачи претензии. Будет легче предоставить лучшие котировки, основанные на характеристиках безопасности застрахованного транспортного средства.

Точность данных

Данные — король ИИ. Сбор данных из различных источников и их осмысление — вот что такое технология ИИ. Тем не менее, обеспечение точности и достоверности данных поможет в принятии более эффективных бизнес-решений. Страховые компании могут использовать точные данные для снижения рисков и мошенничества еще до того, как они произойдут.

Как Appinventiv может помочь использовать возможности ИИ для достижения ваших целей

Искусственный интеллект в страховании готов изменить будущее страховой отрасли. Appinventiv может стать вашим надежным партнером по разработке, который поможет вам использовать преимущества автоматизации в страховом секторе.

Благодаря нашему опыту в области услуг по разработке программного обеспечения для ИИ. Мы успешно помогли компаниям преобразовать их бизнес-возможности.

Например, Appinventiv успешно автоматизировала банковский процесс для ведущего банка Европы. Процесс автоматизации помог банку повысить точность на 50% и уровень обслуживания банкоматов на 92% .

Кроме того, с помощью диалогового ИИ в банковской сфере клиент может обрабатывать более 50% запросов на обслуживание клиентов через чат-бота, что снижает затраты на рабочую силу на 20%.

Вы также можете воспользоваться опытом опытной команды Appinventiv, чтобы сделать шаг в будущее страхования.

Вывод

ИИ — это сегодня и будущее страхования. Использование различных инструментов технологии искусственного интеллекта позволит автоматизировать процесс страхования от подачи заявки до урегулирования претензии в кратчайшие сроки и без вмешательства человека. Экономия этих затрат и времени поможет страховой отрасли разработать лучшие категории продуктов и персонализированные котировки премий, которые будут генерироваться на основе данных, собранных из различных источников.

Страхование от ИИ сейчас находится на очень зарождающейся стадии. В следующем десятилетии она кардинально изменится.

Часто задаваемые вопросы

В. Каковы преимущества применения ИИ для страховщиков и страхователей?

A. Преимущества применения ИИ для страховщиков перечислены ниже:

• Уменьшено количество ошибок
• Снижение рисков
• Экономически эффективным
• Повышенная производительность
• Более высокая удовлетворенность клиентов

Преимущества применения ИИ для страхователей перечислены ниже:

• Расширенный клиентский опыт
• Круглосуточная поддержка клиентов в виде чат-ботов
• Более быстрая обработка претензий

В. Какая функция страховой отрасли, как ожидается, будет использовать ИИ в будущем?

О. Хотя воздействие ИИ носит целостный характер и направлено на автоматизацию процессов/функций для повышения эффективности и экономии средств и времени. Однако с использованием предиктивной аналитики именно процесс андеррайтинга будет максимально использовать ее.

В. Каковы новые варианты использования ИИ для автострахования?

A. Ниже приведены в первую очередь новые варианты использования ИИ для автострахования.

• Прогнозная аналитика затрат на претензии
• Мониторинг производительности водителя
• Поддержка при авариях в режиме реального времени.