인공 지능(AI)이 보험업에 통합되고 있다는 것은 특히 보상 처리 분야에서 중요한 변화를 불러오고 있습니다. EY의 최근 연구인 “클레임 (재)생성: 클레임 관리에서 생성적 AI의 잠재력, 혜택과 위험 사이”는 이 혁신적인 기술이 생산성을 향상시키고 운영 효율성을 향상시키는 방식에 대해 밝혔습니다.
이탈리아 시장의 25개 주요 보험사, Insurtech 및 중개인의 참여를 포함한 조사에 따르면, AI의 활용은 운영 비용 절감의 잠재력을 포함해서 비용 절감이라는 분명한 신호가 있습니다. 생산성 향상과 비용 절감을 위한 88%의 참가자와 63%의 참가자가 인정한 바대로 이 잠재력은 보허 사기를 감지하는 능력 향상도 제공합니다. 보허 사기 탐지와 위험 관리를 효과적으로 처리하는 데 AI의 유용성이 절반 정도의 인터뷰 대상자에 의해 인정되었습니다.
이 기업들은 이론만을 고려하는 것이 아닙니다. 대략 67%는 유령 AI 프로젝트를 시도하거나 시도할 계획입니다. 더욱이, 42%가 AI 전략을 설립하고 있습니다 이 기술의 능력을 책임있고 효과적으로 활용하기 위해서, 반면 33%는 데이터 수집 및 타당성 조사 단계에 있습니다.
AI의 클레임 프로세스로의 도입의 영향은 참가자의 거의 모두(96%)가 중요하거나 혁신적이라고 설명했으며, 청구 개시(72%)와 반 사기 프로세스(82%)의 개선이 예상됩니다. 이러한 열정에도 불구하고, AI 기술이 실제로 생산 환경에 도입된 기업은 단 21%뿐이며, 아직 변화 중에 있는 산업을 시사합니다.
AI가 리스크 관리에 미치는 잠재적인 긍정적인 면을 인정하면서 볼 때, 이 기술이 72%의 참가자가 중요하다고 생각하는 보험 사기 감지를 포함한 영역에서 AI가 인식향 개선의 관점이 있음을 지적한 EY의 보고서도 운영적, 법적, 준수 및 윤리적 리스크에 유의합니다. 보고서는 응답자의 17%가 강조한 사이버 보안 문제를 강조하면서, AI 모델에 대한 악의적인 공격에 대한 잠재적 취약점을 강조했습니다.
2024년 보험 기관의 AI 투자는 5000만 유로로 산정되었으며, 2026년에는 1억 4000만 유로까지 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 보상 절차를 가속화하고 보험 사고자 관계를 개선하는 데 필수적일 뿐만 아니라, 섹터 내 성장을 촉진하는 것으로 확인됩니다.
보험 클레임 처리에서 AI 혁명과 관련된 가장 중요한 질문은 다음과 같습니다:
– AI가 보험 클레임 프로세스를 어떻게 변환시키고 있나요?
– 보험 사기 감지 및 리스크 관리에서 AI의 구체적인 응용 분야는 무엇인가요?
– 클레임 처리의 어느 단계에서 AI 통합에서 가장 큰 영향을 받고 있나요?
– 보험 분야에 AI 사용에 대한 투자와 성장 전망은 어떻게 되나요?
– 보험에서 AI의 통합을 둘러싼 주요 도전과 논란은 무엇인가요?
이 질문에 대한 답은 다음과 같습니다:
– AI는 작업을 간소화하고 사기 검출을 더 효과적으로 하며, 수속 처리 속도와 정확성을 향상시킴으로써 보험 클레임 프로세스를 변화시킵니다.
– AI의 응용 프로그램은 보험 사기의 패턴 탐지, 문서에서의 자동 데이터 추출, 위험 평가 및 예측 분석을 돕습니다.
– AI는 클레임 개시 및 반 사기 프로세스에 가장 큰 영향을 미치며, 이후 클레임 처리 수명주기의 모든 단계에 걸쳐 추가적인 응용이 있습니다.
– 2024년 보험 회사의 AI 투자는 5000만 유로이며, 2026년까지 1억 4000만 유로로 증가할 예정이며, 이는 클레임 처리용 AI 채택의 큰 성장을 보여줍니다.
– 도전과 논란에는 AI 결정의 정확성과 공정성, 사이버 보안 위험, 법률 및 규정 준수, 데이터 개인 정보 보호 및 직업 오프셋 관련 윤리적 고려 사항 관리 등이 포함됩니다.
AI가 보험 클레임 처리에서 제공하는 장점은 다음과 같습니다:
– 효율성 향상: AI는 인간보다 작업을 빠르고 정확하게 처리할 수 있어 생산성을 향상시킵니다.
– 비용 절감: 루틴 작업을 자동화하면 장기적으로 운영 비용을 줄일 수 있습니다.
– 사기 탐지: AI가 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있는 능력은 보험사 및 보기자 양쪽에 도움이 되는 사기 활동의 검출을 향상시킵니다.
– 고객 경험: 빠른 클레임 처리와 맞춤 서비스는 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
보험 클레임 처리에서 AI의 단점은 다음과 같습니다:
– 최초 비용: AI 기술에 투자하는 것은 비용이 많이 들 수 있으며, 이에 대한 투자 수익을 보는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
– 복잡한 통합: 기존 시스템 및 업무에 AI를 통합하는 것은 도전적이며, 비즈니스 프로세스에 상당한 변화가 필요할 수 있습니다.
– 직업 상실: 작업 자동화로 인해 직업 상실이 발생하거나 근로자가 다시 스킬링할 필요가 있을 수 있습니다.
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