Индустрията на застраховането преживява изключителна трансформация, като бързо интегрира изкуствен интелект (ИИ) в операциите си. Това приложение служи за автоматизиране на комплексни задачи и борба с нарастващия обем на измамни искания. Официален представител от Института за развитие на застраховането заяви, че разработката на ИИ системи като AOS Alpha, който оценява разходите за ремонт, като анализира снимки на повредени превозни средства, обещава едноцветно решение за задачите по оценка на загуби, оптимизирайки ефективността и подобрявайки точността на данните.
Приложението на ИИ включва и идентифициране на високорискови случаи на застрахователна измама. Финансовият надзорен орган подчертава, че откритите случаи на измами и свързаните с тях финансови средства от миналата година показват забележително увеличение спрямо предходната година, като сигнализират за наложителната нужда от по-надеждни мерки. Компании като Samsung Fire & Marine Insurance са актуализирали системите си, за да предвидят и предварително идентифицират потенциално измамни дейности чрез използване на ИИ.
Бъдещето на ИИ в индустрията не е ограничено само до задните операции. Интерпретация от Финансовия надзорен орган също подсказва, че с съгласието на потребителя и подходящи защити, ИИ гласови ботове могат да бъдат използвани за подсещания за взаимност. Това показва по-широко бъдеще, където ИИ може допълнително да взаимодейства с клиентите, увеличавайки ефективността на уведомленията и гарантирайки своевременното разпространение на информация.
Докато индустрията се справя с възможностите и предизвикателствата на ИИ, сътрудничеството между компаниите за развитие на модели за прогнозиране на рискове и проактивния подход на Hanwha Life при анализиране на милиони документи за искове с подкрепата на ИИ илюстрират промяната. Въпреки това опасенията от предразсъдъци на ИИ и риска от дезинформация изискват, че полето на застраховането трябва да бъде готово за изкуствения интелект с подходящо регулиране.
Изследователският институт по застраховане недавно подчерта важността на превантивните мерки, подчертавайки необходимостта от балансиране между регулациите и поддържането на способността на застрахователната индустрия да функционира ефективно в технологичната среда.
Текущи пазарни тенденции в приемането на ИИ в застраховането:
Приемането на изкуствен интелект в застрахователния сектор се характеризира с няколко ключови пазарни тенденции. Застрахователите използват ИИ, за да подобрят потребителското изживяване чрез чатботове и виртуални асистенти на ИИ, предоставяйки персонализирани препоръки за полициите и реално временна поддръжка. Освен това, анализите, базирани на ИИ, за персонализирани ценови оферти и оценка на риска, стават все по-често срещани, позволявайки на компаниите да предлагат персонализирани полиции въз основа на индивидуалните профили на риска.
Застрахователите също влагат значителни средства в ИИ за автоматизиране на процесите, като използват алгоритми, за да оптимизират обработката на искове, осигуряването и други административни задачи. Това олекотява нуждата от ръчно въвеждане на данни и намалява вероятността от човешки грешки, което води до спестяване на разходи и повишена продуктивност.
Прогнози за използването на ИИ в застраховането:
Прогнозите за използването на ИИ в застрахователния сектор предвиждат непрекъснат растеж. Според MarketsandMarkets, размерът на пазара на ИИ в застраховането се очаква да нарасне от 1.3 милиарда щатски долара през 2020 г. до 3.3 милиарда щатски долара до 2025 г., с „Compound Annual Growth Rate” (CAGR) от 20.1% през периода на прогнозата.
Основни предизвикателства и контроверзии:
Едно от основните предизвикателства, свързани с ИИ в застраховането, е защитата на данните. Използването на лични данни за подобряване на алгоритмите на ИИ повдига въпроси относно съгласието на клиентите и възможността за нарушаване на данните. Другото предизвикателство е свързано със създаването на прозрачни модели на ИИ; непрозрачната природа на някои системи на ИИ може да направи трудно разбирането на начина, по който се вземат решенията, което води до възможни проблеми с отговорността и доверието.
Възникват и контроверзии около вградените предразсъдъци в системите на ИИ. Ако алгоритъмът е обучен на исторически данни, които съдържат предразсъдъци, той може да утвърди или дори да усили тези предразсъдъци в своите операции, водейки до несправедливо отношение към определени групи клиенти.
Предимства:
– Подобрена ефективност: ИИ може да обработва големи обеми данни със скорости, недостъпни за човешките възможности, значително подобрявайки ефективността на различните застрахователни процеси.
– По-голяма точност и откриване на измами: Системите на ИИ могат да помогнат за откриването на несъответствия и патерни, показващи измамни дейности, което спестява разходи, свързани с лъжливи искания и подобрява точността на исковете.
– Персонализирани услуги: ИИ позволява разработването на персонализирани застрахователни продукти и препоръки, като анализира индивидуалните данни на клиентите.
Недостатъци:
– Зависимост от данни за качество: Системите на ИИ зависят тежко от качеството и цялостността на данните; лошите данни могат да доведат до неточни резултати и потенциално вредни решения.
За непрекъснато актуална информация относно ролята на ИИ в индустрията на застраховането, разгледайте посещението на уважаеми новинарски източници в индустрията или изследователски организации. Например:
– McKinsey & Company: За инсайти относно тенденциите и влиянието на ИИ в финансовите услуги.
– Forrester: За анализи на ролята на технологиите в застрахователния сектор.
– Accenture: За доклади за ползите от внедряването на ИИ и казуси на успех в застраховането и други индустрии.
Моля, обърнете внимание, че въпреки че домейн URL-адресите, споменати по-горе, се базират на признанието на изданието към момента на последното обновяване, конкретната наличност и съдържание подлежат на промяна.
The source of the article is from the blog cheap-sound.com