Казахстанский портал о страховании,
22 апреля 2019 г.
Де-мистификация использования искусственного интеллекта в страховой отрасли 742 просмотра
Страховщики должны научиться использовать огромный объем полученной информации для принятия эффективных решений по андеррайтингу и претензиям.
Было много мистических историй о влиянии искусственного интеллекта на страховую индустрию в течение следующего десятилетия. Является ли ИИ панацеей от всех болезней медленной, основанной на бумаге системы, изобилующей неточностями, неэффективностью и несоответствиями? Мы с нетерпением ждем будущего автоматизированных приложений, взаимосвязанных устройств и цикла заявок, контролируемых ИИ?
Отчет McKinsey «Страхование 2030. Влияние ИИ на будущее страхования» рисует картину будущего, в котором «страхование переходит от своего текущего состояния обнаружения и исправления к прогнозированию и предотвращению».
Чтобы оценить ценность ИИ для страхования, вы должны рассмотреть, как приложения ИИ получают информацию из необработанных данных, и как эти идеи могут применяться в реальном мире. Вы должны подумать, почему и как системы, контролируемые ИИ, могут превзойти своих коллег-людей. Чтобы увидеть истинный потенциал ИИ, нужно заглянуть за кулисы.
Внутри черного ящика
ИИ - это обширная область исследований, охватывающая множество разнообразных технологий и с одинаково разнообразными приложениями. Искусственный суперинтеллект (система, которая может превзойти человека в любой области) и искусственный общий интеллект (система, которая может соответствовать возможностям человеческого мозга) по-прежнему являются предметом фантастических фильмов и утопических фантазий. Современные технологии характеризуются как искусственный узкий интеллект (ИУИ), что означает, что он может соответствовать или превосходить возможности человека в конкретной задаче, что делает его идеально подходящим для отдельных страховых приложений.
Машинное обучение
Для эффективного функционирования ИУИ-систем требуется огромный набор данных, значительная вычислительная мощность и современные алгоритмы машинного обучения. Осуществляя поиск шаблонов и применяя статистический анализ к данным, система «учится», как интерпретировать информацию и моделировать поведение, не получая конкретных инструкций. Как только система научится интерпретировать данные, она сможет потреблять и анализировать значительные объемы данных быстрее и точнее, чем любой человек. Она также может выявить тенденции и сделать прогнозы, которые человек-аналитик не увидит.
Страховая индустрия всегда генерировала огромные объемы данных, что делает ее идеальной областью для тестирования и разработки алгоритмов обучения. С ростом Интернета вещей (IoT) объем данных будет только увеличиваться, как и сложность идей, доступных тем, кто может успешно анализировать эту информацию.
Датчики на транспортных средствах, носимых устройствах и подключенных устройствах предоставляют данные для точной настройки актуарных расчетов, прогнозирования вероятности возникновения риска, снижения его тяжести и даже предотвращения потери.
Например, несколько страховщиков и поставщиков InsurTech предоставляют технологию, которая подключается к автомобилю, собирает данные о вождении и сопоставляет данные с известными схемами, чтобы определить стиль вождения и сравнить его с более или менее безопасными водителями. Технология находится на ранней стадии и не совершенна в отдельных вопросах, например, знает ли устройство, кто занимается вождением? Тем не менее, это позволяет получить больше данных, и это приводит к лучшим вариантам андеррайтинга и покрытия.
Машинное обучение также успешно применяется для выявления мошенничества, генерации потенциальных клиентов и оптимизации маркетинга. Это помогает страховщикам отойти от подхода «один размер подходит всем» для повышения продаж, предлагая персональные советы и рекомендации по продукту. Технология может определить полис, который вот-вот истечет, и предложит лучшую стратегию защиты бизнеса.
Когнитивные вычисления
Приложения когнитивных вычислений эмулируют взаимодействие с человеком, интерпретируя визуальные или слуховые стимулы и реагируя в режиме реального времени. Успешная система должна анализировать, понимать и генерировать естественный язык, принимая во внимание такие сложные факторы, как региональные акценты и эмоциональные сигналы.
Наиболее практичным и часто внедряемым приложением в этой области является чат-бот, который может помочь клиенту пройти через процесс подачи заявки, ответить на вопросы по продуктам и управлять прямыми претензиями. Многие страховщики уже автоматизировали части процесса управления претензиями, и эта тенденция, вероятно, сохранится.
Чат-боты доступны 24/7, сокращают лишнюю бумажную работу и освобождают агентов от повторяющихся задач, что позволяет им сосредоточиться на более уникальных запросах, повысить удовлетворенность клиентов и оптимизировать процесс подачи претензий. В 2016 году Джим (чат-бот, используемый Lemonade), урегулировал претензию за три секунды, не создавая никаких документов.
Интеллектуальная автоматизация процессов
Роботизированная автоматизация процесса включает конструирование робота с одной задачей, которую он может повторять бесконечно, не совершая ошибки и не уставая. Роботы, созданные для этой модели, уже очень успешно применяются в производстве. Интеграция ИИ обеспечивает интеллектуальную автоматизацию процессов. Теперь система может учиться и адаптироваться, что позволяет большему количеству роботизированных систем работать в повседневной жизни.
Прогнозируется, что автомобили с автоматическим управлением значительно уменьшат риск несчастных случаев и пробок на дорогах, устраняя человеческие ошибки. Усовершенствованные хирургические роботы станут более распространенными, 3D-печать может быть распространена на создание зданий и всевозможных инструментов, а автономные беспилотники, похоже, будут доставлять все больше и больше товаров. Страховщики должны будут приспособиться к этим новым возможностям и разработать новые продукты для реагирования на изменяющиеся профили рисков.
ИИ положительно трансформирует страховую отрасль
ИИ обладает способностью превращать огромные объемы данных, генерируемых в течение всей жизни полиса, в действенные идеи. Это также может трансформировать процесс поиска новых клиентов, маркетинга продуктов, оптимизации взаимодействия с клиентами и улучшения решений по андеррайтингу. В конечном итоге, ИИ имеет потенциал для кардинального изменения страхового бизнеса.
Вся пресса за 22 апреля 2019 г.
Смотрите другие материалы по этой тематике: Технологии, За рубежом, Умное страхование, телематика, Хайтек и инновации
В материале упоминаются: |
Компании, организации:
|
|
|
|
Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте
|
|
|
Архив прессы
|
|
|
|
Текущая пресса
|
| |
2 мая 2024 г.
|
|
Банки.ру, 2 мая 2024 г.
Россиянам перечислили страховки, за которые не надо платить ни копейки
|
|
МК в Чите, 2 мая 2024 г.
Мошенники стали обманывать забайкальцев по новой схеме с полисом ОМС
|
|
ГТРК Владивосток, 2 мая 2024 г.
7 млн рублей заработал житель Владивостока на «автоподставах»
|
|
Российское судоходство, 2 мая 2024 г.
Флот международной группы P&I выводится из-под юрисдикции G7
|
|
BFM.Ru, 2 мая 2024 г.
Американский бизнес заинтересовался новым типом страхования от погодных явлений
|
|
Аргументы и факты, 2 мая 2024 г.
Переплатили за страх. В Лондоне оценили эффект санкций против России
|
|
УралБизнесКонсалтинг, Екатеринбург, 2 мая 2024 г.
В Каменске-Уральском местная жительница перевела на счета аферистов свыше миллиона рублей
|
|
Коммерсантъ онлайн, 2 мая 2024 г.
Во Владивостоке «автоподставщика» обвиняют в организации 40 ДТП
|
|
Профиль, 2 мая 2024 г.
В Госдуму внесли законопроект об обязательном страховании жилья после ситуации с паводками в регионах
|
|
БелТА (Белорусское телеграфное агентство), Минск, 2 мая 2024 г.
Страховщики пожаловались на теневые перевозки из-за ограничения цен на нефть из России
|
|
BFM.Ru, 2 мая 2024 г.
Финансовые гарантии для туроператоров увеличили с 10 до 25 млн рублей
|
|
РБК.Приморье, 2 мая 2024 г.
Во Владивостоке страховые пытаются доказать серию автоподстав на 7 млн
|
28 апреля 2024 г.
|
|
Правда.ru, 28 апреля 2024 г.
Кое-кто из жителей Кургана не получит страховку после наводнения
|
|
Казинформ, Астана, 28 апреля 2024 г.
Реформы в ОСМС: чего ждать казахстанцам и повысится ли качество медуслуг
|
|
МК в Пензе, 28 апреля 2024 г.
Пензенцы узнали, в каких случаях страховка покрывает ущерб лобовому стеклу
|
|
Ставропольская правда, 28 апреля 2024 г.
Ставрополье стало лидером в стране по объёмам агрострахования за три года
|
27 апреля 2024 г.
|
|
МК в Донбассе, 27 апреля 2024 г.
Продажа полисов ОСАГО стартовала в ДНР
|
 Остальные материалы за 27 апреля 2024 г. |
 Самое главное
 Найти
: по изданию
, по теме
, за период
 Получать: на e-mail, на свой сайт
|
|
|
|
|
|