Большинство страховых руководителей предсказывают улучшение страхования благодаря искусственному интеллекту
Исследование отчета Capgemini «World Property and Casualty Insurance Report 2024» предполагает значительную эволюцию в страховом секторе, особенно в отношении процесса подбора страховых тарифов. Отрасль готовится к трансформационному сдвигу, поскольку 62% ее лидеров предвидят улучшение качества страхования благодаря использованию искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для модернизации процессов подбора тарифов и борьбы с мошенничеством.
Эксперты проявляют уверенность в прогностическом анализе
С увеличивающейся зависимостью от технологий, 43% подборщиков тарифов теперь полагаются на автоматизированные рекомендации от инструментов прогностического анализа, что является восходящим трендом, несмотря на опасения относительно сложности и целостности данных. Данные инструменты меняют пейзаж, двигаясь в сторону процесса принятия решений на основе данных.
Страховые компании сталкиваются с ограничениями организационных структур
Отчет подчеркивает критическую проблему: всего 8% страховщиков собственности и ответственности определяются как лидеры, которые последовательно превосходят конкурентов. Эта элитная группа использует ИИ и автоматизацию для точной оценки риска и принятия решений, тем самым улучшая сотрудничество и прозрачность для клиентов.
Столкновение с волатильностью отрасли с помощью технологического инновационного развития
Под давлением инфляции на страхователей растет спрос на доступные, простые и прозрачные страховые продукты. Многие страховщики модернизируют свои основные системы и инструменты подбора тарифов, что призывает к действию выдвигаемое отраслевыми экспертами, чтобы адаптироваться к меняющимся рискам и поведению потребителей.
Уверенность подборщиков тарифов ключ к использованию преимуществ ИИ
Хотя ИИ/МО обладают явными преимуществами в улучшении подбора тарифов и борьбе с мошенничеством, сдержанность подборщиков обусловлена огромной сложностью и опасениями целостности данных, связанными с этими технологиями. Раннее участие подборщиков в принятии моделей ИИ/МО и обеспечение прозрачности является ключевым моментом для преодоления сопротивления.
Инсайты, основанные на данных: новые горизонты для оптимизированного подбора тарифов
Перев overwhelming majority (подавляющее большинство) отраслевых лидеров считает, что прогностические модели — будущее в подборе тарифов, однако лишь немногие компании обладают необходимыми навыками. Переход к данным, основанным на данным, начинается с безопасной экосистемы данных, сбалансированным учетом забот клиента о конфиденциальности данных с преимуществами прозрачности и скидок.
В гонке за использованием новейших технологий, таких как образование дронов и обработка данных в реальном времени с подключенных устройств, страховщики сталкиваются с препятствием: лишь крошечная доля способна эффективно проанализировать эти данные. Отсутствие доступности и качества данных затрудняет основной бизнес, приводя к неполным оценкам рисков и неточности ценообразования, угрожая обеспеченности.
Ключевые вопросы и ответы:
Каковы преимущества использования ИИ в страховой отрасли?
ИИ оптимизирует точность подбора тарифов за счет анализа огромных объемов данных быстрее, чем человек. Это может привести к более точным оценкам риска, позволяя принимать лучшие ценовые и подборные решения. ИИ также позволяет улучшить обнаружение мошеннических претензий, идентифицируя шаблоны, которые могут указывать на мошенническую деятельность.
Каковы основные проблемы, связанные с использованием ИИ в страховании?
Одной из основных проблем является целостность данных и сложность систем ИИ, которая может быть ошеломляющей для подборщиков. Кроме того, существует опасение за конфиденциальность данных, поскольку клиенты могут не быть склонны делиться личной информацией. Компаниям также необходима надежная инфраструктура данных для эффективного анализа. Обеспечение того, чтобы системы ИИ не усиливали существующую предвзятость и соответствовали всем законодательным требованиям, также является дополнительной сложностью.
Существует ли контроверзия в отрасли страхования в отношении ИИ?
Да, использование ИИ в страховании сопровождается спорами, включая опасения по поводу замещения рабочих мест, поскольку ИИ может потенциально автоматизировать задачи, традиционно выполняемые людьми. Могут также возникнуть этические вопросы, связанные с использованием данных, конфиденциальностью клиентов и потенциальными предвзятостями в алгоритмах ИИ, которые могут нанести ущерб определенным группам страхователей.
Преимущества:
— Улучшение точности в оценке рисков и обнаружении мошенничества
— Более высокая скорость обработки и времени ответа
— Возможность сокращения расходов для страховщиков и страхователей
— Персонализированные страховые продукты и ценообразование
Недостатки:
— Растущая сложность и необходимость в специализированных навыках
— Риски, связанные с конфиденциальностью данных и их недопустимым использованием
— Вероятность увольнения сотрудников в отрасли
— Риск сохранения предвзятости и несправедливых практик, если не будет тщательно мониториться
Предполагаемые ссылки:
— Capgemini
— Чтобы узнать последнее в области технологий ИИ, заинтересованные стороны могут посетить сайты технологических компаний, специализирующихся на ИИ, или организации, предлагающие информацию об этике и регламентации в сфере ИИ.
Ключевые проблемы:
Подстрахования страховых компаний, чтобы интегрировать ИИ и аналитику данных в свои процессы, представляет собой длительную задачу. Это требует значительных инвестиций в технологии и найма кадров с специализированными навыками в области ИИ, науки о данных и кибербезопасности для защиты чувствительной информации. Компаниям следует находить равновесие между использованием частных данных клиентов для анализа и поддержание доверия через защиту конфиденциальности. Кроме того, следует обеспечить, чтобы развернутые ИИ модели были прозрачными, справедливыми и не намеренно дискриминировали какие-либо группы.
Невозможно переоценить необходимость прочного основания данных, но проблемы с качеством данных и их доступностью могут затруднить оптимальное использование ИИ в подборе тарифов и борьбе с мошенничеством. Кроме того, управление изменениями имеет ключевое значение, поскольку сотрудники, в частности подборщики тарифов, должны быть обучены и убеждены в выгодах применения ИИ для максимизации его применения в секторе.
Наконец, соблюдение регулятивных требований является важным аспектом. Страховая отрасль сильно регулируется, и любое применение ИИ должно соответствовать действующем законам и нормам, которые могут существенно отличаться в разных юрисдикциях. Поскольку ИИ продолжает развиваться, следить за изменениями в регулировании будет вызовом.