تحول تجزیه و تحلیل ریسک و بهره‌وری جریان کار از طریق هوش مصنوعی
بخش بیمه در حال فراگیری یک فاز تحولی است زیرا از هوش مصنوعی (AI) برای بازسازی تجزیه و تحلیل ریسک و آسان‌سازی فرآیندهای کاری استفاده می‌کند. ارائه‌دهندگان بیمه مدل‌های AI را در علم بازرسی بیمه یکپارچه می‌کنند و دقت و کارایی را افزایش می‌دهند.
فاز بازسازی نور بخش با AI و مدل‌های پیشرفته
اخیراً پیشرفت‌های در AI — با پشتیبانی از مدل‌های بزرگ زبان (LLMs) و هوش مصنوعی تولیدی — به ایده‌ای نوی از بازسازی صنعت اشاره کرده‌اند. این نوآوری‌ها برای مقابله با چالش‌های مختلف در سلسله ارزش بیمه، نشانه‌ای از یک روند اتخاذ شتابان بوده و در حال حاضر برنامه ریزی می‌شود.
راه حل‌های شخصی‌سازی شده در رده‌های بیمه
هر نوع پوشش بیمه، از شخصی و اموال، با استفاده از راه حل‌های شخصی‌سازی ویژه‌ای که به چالش‌های اختصاصی بخش صنعتی هدفمند می‌شوند، از AI بهره‌مند می‌شود. به عنوان مثال، ارزیابی خسارت خودکار از تجزیه و تحلیل داده‌های دید الکترونیکی و حسگر برای ارزیابی سریع خسارت خودرو و اموال استفاده می‌کند، در حالی که اندیشه‌سازی AI از هزینه‌های بهداشتی از پردازش زبان طبیعی برای استخراج اطلاعات ارزشمند از تشخیص‌ها و گزارش‌ها استفاده می‌کند و این امر به ارسال مدارک بیمه‌ای بهداشتی کمک می‌کند.
بنزینز خورد کردن استارتاپ‌ها و برنامه‌های جدید در بیمه
استارتاپ‌ها مانند Prognomiq پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل چند‌نیکی را برای شناسایی زودرس بیماری توسعه می‌دهند، در حالی که شرکت‌هایی مانند Pervisia و Cota ابزارهای پیش‌بینی برای مدیریت هزینه‌های بهداشتی ایجاد می‌کنند. Sourabh Nyalkalkar از GlobalData تاکید می‌کند که گسترش گسترده ای از برنامه‌های مبتنی بر AI در بخش بیمه رخ می‌دهد که سیاست‌ها و بهداشت را شکل دهد.
سرمایه‌گذاری ها به عنوان AI صنعت بیمه را پدیده کردن
سال 2023 یک افزایش 18٪ در سرمایه‌گذاری‌ها در شرکت‌های فناوری AI هدف گذاری‌کننده برای بازسازی بیمه داشت، با تقریبا 2 میلیارد دلار از سرمایه گذاری خصوصی و سرمایه‌پذیری. این رشد بر تغییر مهم به سمت نوآوری، شامل ارزیابی خسارت و خودکارسازی فرآیندهای ریسک و ادعا با شرکت‌هایی مانند Tractable و Yembo در پیش‌زمینه میچرخد.
مناظره آینده بیمه با نوآوری AI
بیش از صد استارتاپ در حال توسعه راهکارهای مبتنی بر AI در بیمه به منظور نشان دادن یک منظره به سرعت در حال تحول هستند. فارسی‌های فناوری GlobalData به ردیابی این توسعه‌ها می‌پردازد و برای رهبران صنعت فرصت‌های استراتژیک برای همکاری و تأمین‌های به موقع برای آنها ارائه می‌دهد که به آنها امکان می‌دهد با چالش‌های بازار مقابله کرده و این مسابقه‌ی بازسازی را به بهترین شکل هدایت کنند.
یکپارچگی AI به بخش بیمه نه تنها وظایف سنتی را تسهیل می‌کند، بلکه یک تغییر چشمگیر در نحوه فروش بیمه، پردازش و مدیریت آن ایجاد می‌کند به خاطر پیشرفت‌های در تجزیه و تحلیل داده، یادگیری ماشین و فناوری اتوماسیون.
سوالات کلیدی و پاسخ‌ها:
– چه چالش‌های اساسی با یکپارچه‌کردن AI در صنعت بیمه وجود دارد؟
چالش‌ها شامل مشکلات حریم خصوصی داده، مسائل رعایت مقررات، جابجایی شغلی به دلیل اتوماسیون و نیاز به سرمایه‌گذاری قابل توجه در فناوری است. به علاوه، اطمینان از دقت و انصاف الگوریتم‌های AI حیاتی است، زیرا تا روش‌های متاثر از تبعیض می‌توانند منجر به روش‌های ناآنصافانه شوند.
– ردیابی اختلافاتی که با AI در صنعت بیمه همراه است
نگرانی‌هایی وجود دارد که AI ممکن است منجر به رویه‌های تبعیض‌آمیز شود اگر داده‌های آموزشی دارای تبعیض باشند. به علاوه، ترس این را داریم که تصمیمات به دست آمده از AI ممکن است غیر شفاف باشد («جعبه‌های سیاه») که ابهاماتی راجع به مسئولیت و شفافیت به وجود می‌آورد.
– بهره‌ها:
AI چندین مزیت از جمله ارزیابی بهتر خطر از طریق تجزیه و تحلیل پیش‌بینانه، سیاست‌های بیمه‌ای شخصی‌سازی‌شده، پردازش سریع‌تر ادعاها با اتوماسیون، تشخیص تقلب، بهره‌وری عملیاتی و صرفه‌جویی در هزینه‌ها فراهم می‌کند.
– معایب:
AI در بیمه می‌تواند به دغدغه‌های حفظ حریم خصوصی داده، جابجایی شغلی، وابستگی به الگوریتم‌های ممکن است با تبعیض، و هزینه‌های بالای سرمایه‌گذاری اولیه برای اجرای فناوری AI منجر شود.
با توجه به سازمان‌ها و منابع اطلاعات مرتبط، می‌توان فردی برای کسب اطلاعات بیشتر وارد وب‌سایت‌های اصلی فناوری و نوآوری در بیمه مانند CB Insights یا InsurTech News شد که به روزرسانی‌ها و شناسایی آخرین روندها و استارتاپ‌ها در صحنه فناوری بیمه گزارش می‌دهند.
برای دیدن یک دیدگاه جهانی در مورد برآوردهای داده‌ها و تجزیه و تحلیل در صنعت بیمه، ممکن است فرد بخواهد به GlobalData مراجعه نماید، منبعی که در مقاله ارائه شده، پیش‌بینی‌ها و پیگیری‌ها را فراهم کرده است.
مهم است که توجه داشته باشید که این پیوندها دامنه‌های اصلی را نمایندگی می‌کنند و همیشه باید برای به روزرسانی‌های جدید و محتوای بیشتر چک شوند و تأیید شود که آنها منابع معتبر و مرتبط در این زمینه هستند.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni