Sektor osiguranja svjedoči transformacijskom pomaku, kako umjetna inteligencija (AI) počinje optimizirati i automatizirati složene procese uključene u obradu zahtjeva i korisničku podršku. Marcin Warszewski, stručnjak za usluge osiguranja u Deloitteu, pruža nam uvid u revolucionarne promjene koje dolaze.
Umjesto dugih rasprava o nadolazećoj revoluciji AI u tržištu osiguranja, Warszewski naglašava budućnost industrije. Uspjeh u automatizaciji osiguravateljskih procesa ovisi o nekoliko ključnih faktora, od kojih je jedan integracija sofisticiranih AI tehnologija. Ovi napretci ne samo da preoblikuju pristup osiguravatelja rješavanju zahtjeva, već i poboljšavaju ukupno korisničko iskustvo.
Osim toga, AI-jev utjecaj na sektor implicira da će profesionalci u osiguranju trebati razviti nove vještine kako bi se prilagodili ovom visokotehnološkom okruženju. Iako granica automatizacije unutar osiguranja ostaje predmet rasprave, temeljni je cilj uvijek služiti najboljem interesu korisnika.
Razgovor s Warszewskim sugerira da smo pred velikom evolucijom u osiguranju, gdje su efikasnost, preciznost i zadovoljstvo korisnika u prvom planu. Tržište osiguranja je spremno za evoluciju usmjerenu sposobnostima AI-a, osiguravajući da industrija ostane suvremena u današnjem digitalnom i dinamičnom svijetu. Ključno pitanje savršene ravnoteže između tehnologije i ljudskog dodira u osiguranju ostaje, ali jedno je jasno: pristupi usmjereni na korisnike vodit će put naprijed.
Ključna pitanja:
1. Kako AI mijenja poslovni model u osiguravajućoj industriji?
AI revolucionira osiguravajuću industriju uvođenjem podataka vođenih uvida, prediktivne analitike i automatizacije procesa. Zahvaljujući AI-ju, osiguravateljske tvrtke mogu bolje procjenjivati rizike, personalizirati police te ubrzati obradu zahtjeva, što pak ima potencijal smanjiti premije za korisnike.
2. Koje nove vještine trebaju razviti profesionalci u osiguranju?
Uspon AI-a zahtijeva od profesionalaca u osiguranju razvoj vještina u području analize podataka, razumijevanja koncepata strojnog učenja i sposobnosti rada uz AI sustave. Također, trebaju se fokusirati na jačanje interpersonalnih vještina, jer ljudski dodir ostaje ključan u odnosima s korisnicima.
3. Koja je ravnoteža između AI-a i ljudske interakcije unutar osiguranja?
Iako AI može riješiti mnoge zadatke brže i preciznije od ljudi, ne može zamijeniti nijansirano razumijevanje i empatiju koju pruža ljudska interakcija. Izazov leži u integriranju AI-a na način koji pojačava, a ne zamjenjuje, ulogu stručnjaka za osiguranje u pružanju personalizirane usluge i rješavanju složenih problema.
Glavni izazovi i kontroverze:
– Zaštita podataka i sigurnost: AI u osiguranju snažno se oslanja na masivne količine osobnih podataka, što izaziva zabrinutost zbog kršenja privatnosti i zloupotrebe podataka.
– Gubitak poslova: Postoji strah da će automatizacija AI-a dovesti do značajnog smanjenja potrebe za ljudskim radnicima u osiguravajućoj industriji.
– Prepristranost i pravednost AI-a: Ako se ne upravljaju pravilno, AI sustavi mogu pojačati pristranosti prisutne u povijesnim podacima na koje su trenirani, što može dovesti do nepravednog postupanja prema nekim pojedincima ili grupama.
– Regulatorna usklađenost: Osiguravanje da AI pogonjene odluke i procesi usklađeni s postojećim regulativama osiguranja ostaje složen izazov.
Prednosti:
– Povećana efikasnost: AI može brzo i precizno rješavati ponavljajuće zadatke, oslobađajući ljudske radnike za složenije aktivnosti.
– Poboljšano korisničko iskustvo: 24/7 korisnička podrška putem chatbotova, personalizirane preporuke polica i brze obrade zahtjeva putem AI-a mogu dovesti do veće zadovoljstva korisnika.
– Poboljšana procjena rizika: AI može analizirati velike skupove podataka da bi identificirao obrasce i predvidio ishode, što dovodi do točnije procjene rizika i cijena.
Mane:
– Nedostatak ljudske empatije: AI nema sposobnost razumijevanja i reagiranja na ljudske emocije, što može biti ključno u složenim ili osjetljivim osiguravateljskim pitanjima.
– Ovisnost o kvaliteti podataka: AI je toliko dobar koliko podaci koje obrađuje. Loše kvalitete ili pristrani podaci mogu dovesti do suboptimalnih rezultata.
– Regulatorne prepreke: Nedostatne regulatorne okvire za AI u osiguranju mogu dovesti do siva područja u odgovornosti, posebice kada dođe do pogrešaka.
Za više općih informacija o razvijajućoj ulozi AI-a u različitim industrijskim sektorima, posjetite vodeće istraživačke tehnološke stranice ili web stranice profesionalnih uslužnih mreža specijaliziranih za savjetovanje tvrtki o implementaciji AI-a. Evo nekoliko predloženih povezanih linkova:
IBM
Deloitte
McKinsey & Company
Ove ugledne izvore nude uvide i analize o utjecaju AI-a na različite industrije, uključujući osiguranje. Uvijek provjerite legitimnost web stranice prije nego što pouzdate njezin sadržaj.
The source of the article is from the blog papodemusica.com