Draudimo pramonės lyderiai pritaria dirbtinio intelekto (AI) naudojimui dėl jo potencialo pagerinti draudimo politikos sudarymo kokybę ir kovoti su sukčiavimu, teigia naujausias Capgemini Research Institute ataskaitos pranešimas. Tyrimas apima įžvalgas iš įvairių pramonės profesionalų, rodančių, kad dauguma vyresniųjų vadovų optimistiškai vertina AI vaidmenį savo srityje.
62% apklausytų vadovų pripažįsta, kad AI puikiai papildo draudimo politikos sudarymo kokybę ir vaidina esminį vaidmenį mažinant sukčiavimo atvejus. Tarp labiausiai lauktinų naudos aspektų išsiskiria greitas draudimo politikų išdavimas, tobulos sukčiavimo aptikimo galimybės ir tikėtinai sumažėjęs rankinių klaidų skaičius.
Atvirkščiai draudimo rizikų vertintojai parodyti santūrumą dėl AI priėmimo, su mažesniu 43% pasitikėjimu AI rekomendacijomis, kurias teikia prognozavimo analizės įrankiai. Rezerviškumas tarp rizikų vertintojų daugiausia priskiriamas AI technologijų suvoktamai sudėtingumui – kaip nurodė 67% respondentų. Be to, duomenų, naudojamų AI sistemoms, tikrumas yra dar viena spaudžianti problema, su 59% rizikų vertintojų, siūlančių didesnį priežiūrą.
Tyrimo metodologija apima duomenis iš trijų atskirų Capgemini ataskaitų, t.y. „Globalinis Draudimo Klientų Balsas 2024“, kurioje dalyvavo klientų požiūrio (3323 draudžiamų asmenų apklausiama), „Globalinė Draudimo Vadovų Apklausa 2024“, kurią sudaro valdymo vadovai (294 dalyviai), ir „Globalinė Draudimo Rizikų Vertintojų Apklausa 2024“, kuri skiria dėmesį draudimo rizikų vertintojams (201 dalyvis). Išsamios ataskaitos yra prieinamos anglų kalba per pateiktą nuorodą.
Tema „Dirbtinis Intelektas Suteikia Kokybę ir Aptinka Sukčiavimą Draudime“ atskleidžia AI esminį vaidmenį perkeliant draudimo sektorių. Remiantis Capgemini ataskaita, galime identifikuoti svarbiausius klausimus ir ieškoti atsakymų, pagrindinių iššūkių ar besiginčijančių aspektų, taip pat AI privalumų ir trūkumų draudimo pramonėje.
Svarbiausi klausimai ir atsakymai:
1. Kaip AI pagerina draudimo rizikų vertinimą? AI gerina draudimo rizikų vertinimą efektyviai analizuodamas didelius duomenų kiekius, siekiant tiksliau vertinti rizikas, dėl to priimami informuotesni sprendimai ir nustatomos politikos kainos.
2. Kaip AI padeda aptikti draudimo sukčiavimą? AI sistemos gali nustatyti rašymo duomenų modelius ir anomalijas, kurios gali rodyti sukčiavimo veiklą, leidžiant greitesnį ir efektyvesnį įsikišimą.
3. Kokius iššūkius kelia AI diegimas draudime?
– AI technologijų kompleksiškumas: draudimo specialistams gali būti sunku suprasti ir pasitikėti AI sistemomis, dėl to atsiranda dvejonių dėl priėmimo.
– Duomenų integritetas: AI rezultatų tikslumas priklauso nuo įvesties duomenų kokybės, kuri gali būti pažeista arba iškreipta.
– Teisinės reikalavimų laikymasis: Draudikai turi užtikrinti, kad AI modeliai atitiktų visus taikomus įstatymus ir nuostatas, kas gali būti sudėtinga užduotis.
Pagrindiniai iššūkiai ir ginčai:
– Skaidrumas ir paaiškinamumas: AI sistemos gali būti „juodos dėžės“, todėl sunku suprasti, kaip jos pasiekia savo išvadas. Tai kelia iššūkį įgyti rizikų vertintojų ir reguliuotojų pasitikėjimą.
– Darbo vietų pakeitimas: Kyla nerimas, kad AI gali pakeisti žmonių darbus draudimo pramonėje, ypač srityse, tokiomis kaip rizikų vertinimas ir žalos tvarkymas.
– AI pasipriešinimai: AI gali išlikti ar net sustiprėti esamos diskriminacijos, jei mokymo duomenys yra netinkami ar neteisingi, kas gali lemti neteisingą tam tikrų grupių aptarnavimą.
Privalumai:
– Padidėjęs efektyvumas rizikų vertinime ir žalos tvarkyme.
– Geriau vertinamas rizikos įvertinimas naudojant pažangias analitikos sistemas.
– Palaikoma kliento patirtis dėl greitesnių paslaugų.
– Sukčiavimo bylų aptikimas ir sumažinimas, taupant išlaidas draudimo pramonei.
Trūkumai:
– Pradinis diegimas gali būti brangus ir sudėtingas.
– Egzistuoja pavojus, kad neatsargiai tvarkomos AI sistemos gali išlaikyti diskriminacijos pavojų.
– Potenciali darbo jėgos mažėjimo ir susijusių socialinių-ekonominių problemų grėsmė.