„Draudimo vadovai koncentruojasi į dirbtinio intelekto potencialą pramonės plėtrai“
Draudimo rinkos profesionalai su entuziazmu dalyvavo renginyje, kurį 2023 m. balandžio 24 d., trečiadienį, surengė Draudimo mokslininkų asociacija (SESAE). Įvykio tikslas buvo ištirti Dirbtinio Intelekto (DI) vaidmenį draudimo sektoriuje, vadinamą „Dirbtinis Intelektas (DI) ir Draudimo Rinka: Praktiniai Naudojimo Gairės.“
DI pagerinantis draudimo praktikas įžvalgos
Konferencija, kuri vyko 30-osios val. ERGO draudimo bendrovės renginių salėje, kilo iš pastebėjimo, kad DI įrankiai gali labai svariai prisidėti prie draudimo užduočių ir veiklos privalumų. Asociacijos iniciatyva rodo pramonės atvirumą technologijų inovacijoms ir jos įsipareigojimą tobulinti savo praktiką.
Įvairūs požiūriai į technologinį integravimą
Įvykyje pasirodė pripažinti pranešėjai, tokiuose kaip Ioannis Krasonikolakis, Grant Thornton taikomojo intelekto ir prognozių analitikos vadovas; Dimitra Xintara, PWC saugumo vyresnysis vadovas; ir Georgios Dimitrakopoulos, Harokopio Universiteto profesorius. Kiekvienas ekspertas pateikė savo unikalų požiūrį į tai, kaip DI gali būti svarbi vertybinė priemonė profesinėse veiklose ir kaip ji gali paveikti draudimo sektoriaus operacijas, tvirtai įtvirtindama DI kaip transformacinią jėgą profesinėse draudimo veiklose.
Svarbūs klausimai ir atsakymai:
K: Kaip DI konkrečiai gali būti naudingas draudimo pramonei?
A: DI gali būti naudingas draudimo pramonei įvairiais būdais. Jis gali pagerinti žalų tvarkymą automatizavimu ir geresniu sukčiavimo aptikimu, gerinti klientų aptarnavimą su chatbotais ir individualiomis sąveikomis, analizuoti didelius duomenų kiekius rizikos įvertinimui, pritaikyti draudimo politikas ir sumažinti veiklos išlaidas.
K: Kokie yra pagrindiniai iššūkiai, susiję su DI įdiegimu draudimo sektoriuje?
A: Kai kurie pagrindiniai iššūkiai apima duomenų privatumo ir apsaugos klausimus, aukštos kokybės ir struktūrizuotų duomenų poreikį, integraciją su esamomis sistemomis, reguliavimo atitiktį ir užtikrinti DI sprendimų priėmimo procesų skaidrumą.
K: Ar yra kokios nors kontroversijos, susijusios su DI draudime?
A: Taip, dažnai kyla susirūpinimas dėl darbo vietų praradimo dėl automatizavimo, galimų šališkumų DI algoritmuose, kurie galėtų paveikti politikos nustatymą ir draudimo politikos išdėstymą bei DI etiškumo naudojimą atsižvelgiant į asmeninius duomenis.
Privalumai ir trūkumai:
Privalumai:
– DI gali apdoroti ir analizuoti didelius duomenų kiekius žymiai efektyviau nei žmonės, vedantys prie geresnių sprendimų priėmimo.
– Tai leidžia automatizuoti rutininius darbus, atlaisvindamas žmogiškuosius darbuotojus susitelkti į kompleksiškesnes bylas, reikalaujančias asmeniško prisilietimo.
– Pataisytas tikslumas žalų tvarkyme ir sumažintos sukčiavimo žalos per išplėstinės atpažinimo technikas.
– Pobūdžiu pritaikytos politikos ir greitas aptarnavimas, užtikrinant pagerintą klientų patirtį.
Trūkumai:
– Pradinis DI technologijos diegimas gali būti brangus ir ilgalaikis procesas.
– Darbuotojų perkėlimo rūpesčiai, nes automatizavimas gali sumažinti poreikį kai kurioms darbo vietoms.
– Galimi algoritmų šališkumai gali lemti neteisingą elgesį su kai kuriais klientais.
– Yra reikšmingų duomenų privatumo rūpesčių, kadangi DI sistemoms reikia prieigos prie milžiniškų asmeninių duomenų.
Štai kelios susijusios ir patikimos informacijos šaltinėlių papildomai informacijai apie DI draudimo sektoriuje:
– McKinsey & Company
– Accenture
– PricewaterhouseCoopers
– IBM
– World Economic Forum