Kevin TopolskyŠį žingsnį, žymintį svarbų žingsnį draudimo pramonėje, „KB Insurance“ ir „Korean Fire Insurance Association” įgyvendino bendradarbiavimą, siekdami nuspėti saugumą su dirbtine intelektika. Kovo 15 d. šios institucijos pranešė, kad 12 dieną pasirašė strateginį partnerystės susitarimą, skirtą dirbtinės intelektikos pagrindu paremtam rizikos prognozavimo modeliui bendrai plėtoti.
Šis bendradarbiavimas siekia išnaudoti mašininio mokymo galimybes rizikos valdymui ir prognozavimo tikslumui gerinti. Bendradarbiaudamos duomenis bei analitinę techniką, abi organizacijos ketina kartu sukurti modelį, kuris ne tik prognozuotų potencialius pavojus, bet ir nuolat tobulintų savo prognozavimo gebėjimus. Galutinis tikslas yra pagerinti nelaimių pasiruošimą ir prisidėti prie viešojo saugumo, taip sukurdamos visuomeninę vertę.
„KB Insurance“ generalinis direktorius įsipareigojo aktyviai bendradarbiauti su „Fire Insurance Association“, kad kartu būtų sukurta ekosistema, reaguojanti į besimokančius pavojus naudojant mašininio mokymo technologiją.
Jų partnerystė žymi didelį žingsnį siekiant veiksmingai naudoti technologiją norint sumažinti potencialias nelaimės. Tikimasi, kad ši iniciatyva nustatys naują standartą draudimo sektoriuje, sujungdama tradiciškai konservatyvią pramonę su modernia inovacija, siekiant užtikrinti geresnę saugumo ir prevencijos strategiją.
Aktualūs rinkos tendencijos AI ir draudime: „KB Insurance“ ir „Korean Fire Insurance Association” partnerystė atspindi augančią tendenciją draudimo pramonėje naudoti dirbtinę intelektą ir mašininį mokymą. Draudimo įmonės vis daugiau naudoja dirbtinę inteligentiją siekdamos pagerinti draudimo priėmimą, automatizuoti žalos apdorojimą ir gerinti klientų aptarnavimą. Mašininis mokymas, kaip viena iš dirbtinės intelektikos šakų, naudojamas rizikos įvertinimui ir prognoziniam analizavimui siekiant identifikuoti galimus pavojus ir užkirsti kelią nuostoliams.
Prognozės: Prognozuojama, kad pasaulio draudimo pramonės vidaus AI rinka augs, pranašumo naudojant naujausias duomenų analizės ir mašininio mokymosi technologijas. AI integravimas į draudimo sektorių turėtų padėti sukurti labiau pritaikytus draudimo polisus, pagerinti operatyvumą ir efektyvumą, taip pat pagerinti informuotą rizikos vertinimą. Rinkos augimą skatina ir duomenų taškų, prieinamų per daiktų interneto (IoT) įrenginius, padidėjimas.
Svarbiausios kliūtys ir kontroversijos: Nepaisant privalumų, naudojant AI draudime, kyla iššūkių. Duomenų privatumas ir duomenų kokybė yra svarbios problemos, nes modeliai yra tik tiek geri, kiek į juos įvedami duomenys. Taip pat kyla iššūkis užtikrinti skaidrumą AI sprendimų priėmimo procese, skatinant pasitikėjimą klientų, galinčių būti skeptiški automatinėms sistemoms, tarpe. Be to, reglamentavimo iššūkiai gali turėti įtakos tam tikrai AI integravimo į draudimo paslaugas tempą.
Labiausiai svarbūs klausimai, susiję su tema:
– Kaip AI rizikos prognozavimo modeliai paveiks draudimo įmokas ir klientų patirtį?
– Kokios priemonės buvo įgyvendintos, kad būtų užtikrintas saugumas ir gerbiamas duomenų privatumas, naudojami AI modeliuose?
– Kaip turi prisitaikyti draudimo sektoriaus darbuotojai prie vis didesnės AI ir mašininio mokymosi technologijų vaidmens?
Privalumai: AI pagrįsti rizikos prognozavimo modeliai gali vesti prie tikslesnio rizikos įvertinimo ir nuostolių prevencijos, galbūt mažinant išlaidas tiek draudėjams, tiek draudėjams. Tai taip pat gali pagerinti žalos apdorojimo greitį ir efektyvumą, taip pat padidinti klientų patenkinimą, siūlant daugiau pritaikytų draudimo produktų ir paslaugų.
Trūkumai: AI naudojimas gali lemti darbo vietų praradimą draudimo sektoriuje, ypač automatiniais tapusiose pareigose. Algoritmų priklausomybė taip pat kelia etinius klausimus dėl potencialaus nuobaudų sprendimų iškreipimo. Jei nepagrįsta atidžiu valdymu, tai galėtų lemti neteisingą tam tikrų grupių ar asmenų vertinimą.
Norint giliau ištirti plačią temą apie draudimą ir AI, galite apsilankyti prie pagrindinio „KB Insurance“ tinklalapių (jei ieškote informacijos korėjiečių ar įmonės pasiūlymų) arba ieškoti organizacijų, kurioms rūpi technologijų poveikis draudimui, tokiai kaip „Insurance Information Institute“, nors konkrečių URL pateikti nebuvo, kad būtų laikomasi jūsų gairių.
Išvadose inovatyvus bendradarbiavimas tarp „KB Insurance“ ir „Korean Fire Insurance Association“ atspindi modernų požiūrį į šiuolaikinės draudimo pramonės iššūkius. Išnaudoję AI, jie siekia pagerinti rizikos prognozavimą ir nelaimių pasiruošimą, suteikdami pavyzdį sektoriaus atstovams sekdamiesi.
