保險中的人工智能——人工智能如何影響保險業？

大流行以一種或另一種方式影響了每個行業。 保險業也不例外。 然而，一線希望是它更加堅定地強化了技術的重要性，尤其是人工智能 (AI)和雲計算對於這一特定領域的重要性。

到 2028 年，保險市場中的人工智能價值將達到 69.2 億美元，預計到 2028 年將以 24.08% 的複合年增長率增長。

根據一項調查， 21%的保險機構報告說，他們正在為協作、交互式和可解釋的基於 AI 的系統準備員工隊伍。 據預測，人工智能保險的投資在決策者議程中排名靠前。

提供個性化保險服務的日益增長的需求導致對運營流程的保險自動化的要求。 人工智能通過自動化人類執行的操作任務來做同樣的事情，並且在更短的時間內沒有疲勞和錯誤地完成。

了解保險中的人工智能

幾年前，人工智能給保險業的運作方式帶來了革命性的變化。 保險通常與大量的文書工作、耗時的會議、提交複雜的索賠以及等待數月的決定有關。

保險領域的人工智能帶來了自動化，開始重建對保險提供商的信任。 不僅如此，保險自動化有助於刺激業務增長，降低風險和欺詐行為，並使各種業務流程自動化以降低總體成本。

簡而言之，它正在幫助保險公司和投保人。 就是這樣：

• 在保險業人工智能的幫助下，保險公司可以更好地評估風險、檢測欺詐和減少人為錯誤。
• 保險領域的人工智能提供更好、更精簡的客戶服務，以及更輕鬆、更快捷的理賠處理。
• 隨著人工智能的中斷，承保過程可以通過較少的人工干預來緩解。

機器學習算法幫助承銷商通過更多信息來衡量風險，從而幫助他們提供更好的和量身定制的溢價定價。 此外，保險行業的人工智能正在簡化將申請人與運營商直接聯繫起來的流程，從而提高流程效率。

人工智能如何為保險業增值？

由於需要時間並保持競爭力，保險業必須採用機器學習、機器人流程自動化等最新技術。 讓我們了解採用最新技術如何為現有繁瑣而詳盡的保險流程增加價值。

簡化索賠處理

處理索賠是一個複雜的過程。 代理人需要評估各種保單並詳細了解它們，以確定客戶將獲得多少理賠。 有許多步驟是重複的和標準的任務要執行。 保險中的機器學習可以承擔此類自動化任務，以減少錯誤和處理索賠所需的時間。

為了提高運營效率，公司一直在採用人工智能、RPA 和物聯網 (IoT)等新興技術。 連接性、智能家居助理、健身追踪器、遠程信息處理、醫療保健可穿戴設備和其他類型的物聯網設備的增加，現在允許保險公司保持連接並自動收集綜合數據。 然後可以將這些數據吸收到承保流程和索賠管理任務中，這將有助於在降低風險的情況下做出更好的決策。

評估風險

承保過程很大程度上依賴於申請人通過填寫常規表格手動提供的數據。 申請人總是有可能不誠實或犯錯誤，從而導致風險評估不准確。

連接性的提高和物聯網設備的使用增加，可幫助您獲取具有正確信息的更大數據集。 自然語言處理 (NLP)使保險公司能夠通過抽象資源進行評估，以獲取適當的信息，從而更好地評估風險。

研究分析表明，人工智能在保險方面的好處，特別是在承保方面，包括以下能力：

• 以 83% 的準確率對潛在市場進行建模
• 將承保的處理時間縮短 10 倍
• 案件受理率提高 25%

欺詐檢測和預防

龐大的保險業每年收取約 1 萬億美元的保費。 隨著規模的擴大，欺詐率也很高。 非健康保險欺詐的總成本估計每年超過400 億美元，這反過來又將每個家庭的保費成本從 400 美元增加到 700 美元。 閱讀下文，了解如何防止保險索賠欺詐中的人工智能。

人工智能對保險的好處

為現有流程增加價值只有在帶來明顯的好處時才有意義。 保險領域的人工智能通過在許多方面對其進行徹底變革，讓人鬆了一口氣：

索賠報告

保險理賠中的人工智能可以在沒有人工干預或最少人工干預的情況下處理第一次損失通知，保險公司可以報告、路由、分類和分配理賠。 聊天機器人可以有效地促進索賠報告過程，因為客戶可以從任何設備、任何地點、任何時間報告他們的事件。 支持人工智能的聊天機器人可以進一步分散信息以進行進一步處理。

保險理賠管理與調查

通過人工智能規範數據採集、索賠創建、授權、批准、支付跟踪和恢復跟踪的所有過程，可以與其他應用程序配對以簡化欺詐檢測過程，從而節省時間和成本。

保險理賠人工智能可降低理賠監管成本20-30%、處理成本50-65% 、處理時間50-90%，同時提升客戶服務體驗。

改進的日常操作

人工智能在保險行業的力量帶來了客戶服務水平的革命性變化。 同樣如上所述，聊天機器人是啟動流程並將信息進一步傳播到下一個對齊流程的最簡單方法，無需人工干預，使流程順利、快速且無錯誤。

人工智能驅動的聊天機器人可以根據客戶的資料和歷史交叉銷售和追加銷售產品。 通過自動化重複過程，可以輕鬆地擴大運營規模，同時將人力資源用於更具戰略意義的角色。

改進的損失估計

隨著顛覆性人工智能技術、機器學習、深度學習和 OCR 的出現，評估損壞變得更加容易和快捷，因為可以通過上傳損壞對象的圖片輕鬆完成同樣的工作。

預測潛在損失並提供建議使損失估計過程快速有效。

欺詐檢測和預防

借助 AI 的力量，欺詐檢測系統解決了人工填寫應用程序的缺點，並提供了有關提示的有價值的詳細信息，以便更好地進行人工判斷。 機器學習和深度學習算法能夠很好地識別可能異常或可疑的重複模式。

保險中的人工智能用例

從上述收益和附加值可以推斷，人工智能技術在保險領域可以帶來革命性的三個領域——理賠流程、風險評估和預測。 通過示例更容易理解它。 下面提到的是其中一些：

Lemonade-使用人工智能聊天機器人進行索賠處理

Lemonade 是一家 InsureTech 初創公司，它使用人工智能技術來運行端到端的保險任務。 這幫助他們節省了運營成本，從而利用他們提供更低的價格、增加客戶獲取以及提升客戶體驗和參與度。

ZestFinance-使用人工智能進行風險評估

借助人工智能，它可以讓貸方評估傳統和非傳統數據，從而更好地衡量風險。 更好的自動化承保流程有助於公司提高盈利能力，同時降低風險。

Nauto – 使用人工智能進行預測

Nauto是一家無人駕駛汽車公司。 其目的是通過減少分心駕駛來避免商業車隊的碰撞。 AI驅動的駕駛員安全系統，使用雙攝像頭、CV等算法實時預防危險行為

人工智能對保險業未來的影響

實施聊天機器人、NLP 和 OCR 只是保險業自動化的第一步。 大流行實際上迫使我們採用新技術來維持業務。 這種技術浪潮肯定會繼續下去。 深度學習技術和人工智能尚未充分發揮其潛力。 這些場景肯定會發展為模仿人類思維的感知、推理、學習和解決問題的機器，

預計未來十年，保險將從目前的“發現和修復”狀態轉變為“預測和預防”。 用戶也習慣於使用先進技術來提高生產力、降低成本、增強決策制定和提高客戶滿意度。

將影響保險業未來的趨勢

隨著各種人工智能技術的實施，保險業的未來將走陡峭的曲線以達到新的高度。 它不僅會影響保險公司，也會影響有保險的人。 讓我們探索一些趨勢：

來自連接設備的數據爆炸式增長

即使在今天，我們也正在經歷這種情況。 借助物聯網，連接的各種設備的數量每天都在增加。 借助人工智能，這種連接將導致收集全面的數據。 利用這些數據了解消費者行為將使保險行業能夠提出新的產品類別、更個性化的定價以及越來越實時的服務交付。

擴展現實

擴展現實是虛擬現實的高級形式。 被保險人不必親自到現場。 提出索賠後，將在人工智能技術的幫助下進行虛擬檢查。 根據被保險車輛的安全特性提供更​​好的報價會更容易。

數據精度

數據是人工智能的王者。 從各種來源收集數據並理解它就是人工智能技術。 但是，確保數據準確無誤將有助於做出更好的業務決策。 保險公司甚至可以在風險和欺詐發生之前使用準確的數據來降低風險和欺詐。

Appinventiv 如何幫助利用 AI 的力量來實現您的目標

保險業的人工智能將改變保險業的未來。 Appinventiv 可以成為您可靠的開發合作夥伴，幫助您利用保險業自動化的優勢。

憑藉我們在人工智能軟件開發服務方面的專業知識。 我們已成功幫助企業轉變其業務能力。

例如， Appinventiv 成功地為歐洲一家領先銀行實現了銀行流程自動化。 自動化流程幫助銀行提高了 50% 的準確性和 92% 的 ATM 服務水平。

此外，在銀行對話式人工智能的幫助下，客戶能夠通過聊天機器人處理超過 50% 的客戶服務請求，從而減少 20% 的人力成本

您還可以利用 Appinventiv 經驗豐富的團隊的專業知識，跨入保險業的未來。

結論

人工智能是今天和未來的保險。 利用人工智能技術的各種工具，將在沒有人為乾預的情況下，立即從應用程序狀態到理賠自動處理保險。 節省這些成本和時間將有助於保險業提出更好的產品類別和個性化的保費報價，這些報價將從各種來源收集的數據中生成。

人工智能保險目前處於非常初級的階段。 它將在未來十年發生巨大變化。

常見問題

問：為保險公司和投保人應用人工智能有什麼好處？

A. 為保險公司應用人工智能的好處如下：

• 減少錯誤數量
• 降低風險
• 具有成本效益
• 提高生產力
• 更高的客戶滿意度

為投保人應用人工智能的好處如下：

• 增強的客戶體驗
• 聊天機器人形式的 24/7 客戶支持
• 更快的索賠處理

Q. 未來保險業的哪些功能有望利用人工智能？

A. 雖然人工智能的影響是整體的，旨在自動化流程/功能以提高效率並節省成本和時間。 然而，通過使用預測分析，承保過程將最大限度地採用它。

問：汽車保險的新興 AI 用例有哪些？

A. 以下主要是新興的汽車保險人工智能用例

• 索賠的預測成本分析
• 駕駛員表現監測
• 實時事故支持。