Будущее искусственного интеллекта в страховании

ИИ сделал страхование быстрее, лучше и умнее. Как?

Старая, как мир, индустрия страхования долгое время сопротивлялась изменениям, навязанным развитием искусственного интеллекта. Его давние бизнес-модели и унаследованная среда не обновлялись десятилетиями.

По сравнению со смежными отраслями, которые успешно продвигались к цифровой трансформации, страховые услуги нередко не соответствовали современным вкусам клиентов. До сих пор. Чтобы предотвратить ухудшение ситуации, страховщики начали поспешно применять технологию искусственного интеллекта, что привело к серьезным изменениям в сфере страхования.

Заглядывая в будущее, исследователи из Juniper ожидают, что общая сумма страховых премий, полученных от страхования благодаря ИИ, достигнет 20,6 млрд. долларов в 2024 году по сравнению с 1,3 млрд. долларов в 2019 году. Кроме того, ИИ в области непрерывного развития страхования улучшит или даже автоматизирует большинство процессов.

Давайте признаем, что время, когда искусственный интеллект сможет выполнять любую задачу, которую может выполнить человек, еще далеко. Тем не менее, было бы неплохо, если бы ИИ выполнял хотя бы всю аналитическую работу: собирал и импортировал данные, выделяя их тенденции. Любая ведущая страховая компания использующая ИИ а своей работе, может доказать - это действительно так, но возможностей его использования уже сейчас гораздо больше. Сегодня искусственный интеллект в сфере страхования измеряет вовлеченность клиентов, степень покрытия страховых рисков, потоки выплат премий и представление претензий.

Мы рассмотрим перспективы и преимущества для страховой отрасли, движущейся в направлении освоения возможностей использования искусственного интеллекта.

Персонализация

Исследования клиентов с помощью ИИ позволяют получать в реальном времени обширную информацию о физическом мире, способствуя детальному анализу поведения клиентов. Страхование благодаря ИИ получает доступ к данным клиентов через носимые устройства, датчики на основе определения местоположения, датчики на объектах и геоинформационные системы. С помощью методов машинного обучения ИИ страховая компания может выполнять более точную аналитику в режиме реального времени.

Традиционно страховщики используют обобщенные модели при работе с клиентами для формирования своих пакетов и подготовки тарифов из-за отсутствия данных и их сложного анализа. В настоящее время стало возможным преодолеть это неудобство. Страховая компания с помощью ИИ может собирать индивидуальные данные в режиме реального времени. Каждый отдельный случай будет служить основой для контракта, способствуя его гибкости и точности ставок. Таким образом, искусственный интеллект может создать более благоприятные условия для клиентов. Но чтобы приспособиться к новой реальности, страховые компании должны переориентироваться как можно скорее.

Точно так же страховые продукты, разработанные и оцененные по индивидуальным потребностям и образу жизни клиента, позволят клиентам оплачивать необходимое им покрытие. Человек больше не просто данные в статистике; он практически платит за свои действия, формируя собственную статистику. Такой подход очень вероятно увеличит привлекательность страхования для более широкого круга клиентов, значительно повысив уровень их ответственности.

Недавно страховая компания, использующая ИИ, предложила людям приобрести страховку на основе ... селфи. Как известно, курение сигарет влияет на продолжительность жизни. Инновационная технология распознавания лиц быстро анализирует, курит ли человек, и оценивает показатели риска без длительных медицинских тестов.

Используя комбинацию изображений и видео, можно получить несколько контрольных точек для каждого пользователя. Программное обеспечение может обнаружить гусиные лапки вокруг глаз, оценить индекс массы тела и определить, насколько быстро человек биологически стареет.

Более того, селфи, сделанного в ресторане, может быть достаточно, чтобы страховщик проверил, есть ли в заведении детекторы дыма или продается ли крепкий алкоголь, или выглядит ли пол скользким. Эта информация, например, дает возможность страховщикам более тщательно оценивать риск травмы в танцевальной зоне этого заведения.

Конечно, такие выводы и их исследование могут быть предвзятыми. Но они могут заменить привычные сейчас методы исследований, включающие в себя сотни вопросов для опросников, требующие затрат времени и ресурсов, чтобы собрать нужный объем данных и проверить их. Новая возможность, которую дает ИИ выгодна как для страховых компаний, так и для клиентов.

Критически важным здесь является обеспечение искусственного интеллекта правильными данными, обеспечение адекватной подготовки системы в подобных случаях. При соблюдении этих условий, ИИ в страховании повысит его актуальность и точность.

Путь клиента к покупке без задержек

Клиентам не нужно будет долго ждать в колл-центрах - новые технологии ИИ совершают революцию в мире обслуживания клиентов. Оформление страховки становится беспрепятственным. В типичных случаях клиенту потребуется пройти всего несколько контрольных точек, чтобы узнать расценки, например, и совершить покупку.

Процесс подачи иска о возмещении страховых убытков также становится быстрым и беспроблемным. Низкоуровневые монотонные запросы можно хотя бы частично заменить чат-ботом, чтобы зарегистрировать заявку, проверить детали, убедиться, что это не мошенничество, и передать претензию в банк для дальнейшей обработки.

Целых 68% респондентов в страховой отрасли утверждают, что используют чат-ботов в определенном сегменте своего бизнеса.

Кроме того, чат-боты могут использовать географические и социальные данные клиентов для персонализации взаимодействия с компанией. Страховщики также позволят клиентам корректировать покрытие для конкретных вещей и событий и использовать страхование по требованию.

С помощью компьютерного зрения чат-робот может изучить доказательства происшествия и оценить количество повреждений. Отныне не будет длительного процесса отправки страхового инспектора для фотографирования и составления отчета.

Работа с платформой на основе ИИ высвобождает значительное время и ресурсы для страховщиков. У них есть возможность направить усилия в сторону более ценных действий и рассматривать только сложные претензии. Система охватывает все остальное. Она может отвечать на запросы клиентов по электронной почте, в чате и по телефону. В результате время урегулирования претензии, которое является наиболее важной метрикой для клиентов, уменьшается, а результат приносит удовлетворение.

Усиленная безопасность

ФБР сообщает, что общая стоимость страхового мошенничества в США оценивается в сумму более чем 40 миллиардов долларов в год, что может стоить средней семье от 400 до 700 долларов в год в виде дополнительной надбавки.

Иногда страховые агенты хранят деньги для личного пользования, а не отправляют их страховой компании или продают страховки без лицензии на сбор премий.

ИИ в страховании позволит компаниям распознавать такие мошеннические схемы и вести борьбу с мошенничеством на новом уровне. Чем больше заявлений, тем больше данных, а это значит, что система искусственного интеллекта будет становиться все умнее и умнее.

Кроме того, анализ данных датчиков систем безопасности может принести новые возможности для страхования бизнеса. Чтобы смягчить ущерб, вызванный взломом системы безопасности, компания может воспользоваться страховкой от кибер-угроз, которая покрывает широкий спектр потерь от кибер-рисков, которые могут неожиданно возникнуть в результате кибератак.

Кибер-страхование использует прогнозирующую аналитику для выявления риска таких атак, как взлом и использование вредоносных программ. Его решения для визуализации служат подробными пользовательскими интерфейсами, цель которых - понять природу угрозы кибербезопасности. Система также регистрирует всю активность для навигации и расследования недавних атак.

Сферы первоочередного применения ИИ

Основные области страхования идут в ногу с технологическим прогрессом. Чтобы обеспечить большую точность и скорость, они уже интегрировали в свои бизнес-модели чат-ботов, решения для обнаружения мошенничества на основе ИИ и другие приложения с использованием ИИ.

ЗДРАВООХРАНЕНИЕ

Выбор наиболее эффективного медицинского страхования имеет решающее значение в мире, где появляются новые угрозы для здоровья, а цены и сложность медицинского страхования растут.

В основном, AI влияет на эффективность затрат на медицинское страхование. Страховые компании снабжают своих клиентов новыми платформами, которые выбирают наиболее подходящее покрытие для пользователя, направленное на пропаганду здорового образа жизни. Значение и понимание различных данных для определения профиля каждого клиента обеспечивает большую точность и персонализацию.

Благодаря стремительному развитию технологий и растущему присутствию IoT (Internet of Things) - интернета вещей люди все больше контролируют свои повседневные потребности в области здравоохранения и более активно заботятся в своем здоровье и благополучии. Эта готовность распространяется на области искусственного интеллекта и робототехники, чтобы перенести акцент в сфере здравоохранения на профилактическую помощь.

Другим преимуществом ИИ в страховании является сортировка реальных медицинских требований от обманных. Системы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские приложения и выявлять закономерности, которые могут указывать на мошенничество в области медицинского страхования или неиспользованные услуги. На сегодняшний день мошенничество составляет до 7-8% от общих медицинских обращений. Для человека проверить каждую подозрительную претензию может быть чрезвычайно сложно, но с ИИ и распознаванием паттерна детали, которые ранее были неочевидны, незамедлительно обнаруживаются.

СТРАХОВАНИЕ АВТОМОБИЛЯ

Анализируя телематические данные автомобилей с алгоритмами машинного обучения, страховые службы с помощью AI создают персонализированные профили рисков для водителей.

Некоторые страховщики используют собранные данные, чтобы предоставлять водителям скидки на безопасные привычки вождения и наказывать за опасное поведение, такое как превышение скорости или резкое торможение.

Тем не менее, главное преимущество страхования автомобилей с ИИ заключается в том, что в случае аварии те же данные помогают оценить ущерб в режиме реального времени с помощью камеры смартфона. Система страхования ИИ способна определять серьезность ущерба, оценивать стоимость ремонта и анализировать влияние несчастного случая на будущие страховые взносы этого водителя.

Механизмы машинного обучения обеспечивают точность такого анализа, поскольку они сравнивают полученную фотографию с базой данных изображений с тысячами изображений автомобильных аварий.

Кроме того, порталы API могут объединять общедоступные данные с собственными данными страховой компании, что позволяет создавать более качественные продукты страхования для клиентов.

СТРАХОВАНИЕ ЖИЛЬЯ

По данным Statista, сегмент рынка интеллектуальных устройств в 2019 году составил почти 17 миллиардов долларов, а к 2023 году ожидается его рост почти на 20%.

Так как страховка искусственного интеллекта может обрабатывать обширные базы данных с беспрецедентной скоростью, можно получить варианты страхования жилья за время от 15 минут до 60 секунд.

С помощью интернета вещей и ИИ цены страхового полиса могут быть рассчитаны индивидуально для страховки каждого дома. Это может также включать умный домашний контроль и чрезвычайную помощь, наряду с полисом страхования жилья.

Устройства IoT способствуют предотвращению бедствий в домашних условиях. По сравнению со старой моделью оценки бедствий, новая является более точной. Она учитывает растения, топографию и даже то, насколько легко могут включиться в работу пожарные в случае необходимости. Новые модели оценивают опасности стихийных бедствий, состояние имущества и прошлые записи о претензиях клиента. Например, было бы гораздо труднее позволить себе жить на краю разрушающейся скалы. Вы должны знать об этом риске и решить, можете ли вы себе это позволить.

Еще одна мера с поддержкой ИИ, направленная на снижение риска, - это контроль влажности. Около трети всех претензий домовладельцев связаны с повреждением водой. Датчики влажности IoT могут контролировать домашнюю сантехнику. Система не только предупреждает домовладельца; во многих случаях она перекрывает поток воды в сломанных трубах. Некоторые датчики также могут вызывать не аварийные, но важные оповещения, такие как включение крана.

Подводя итог: к ИИ или не к ИИ?

Сейчас, как никогда ранее, традиционные страховые бизнес-модели перевернуты с ног на голову, и компании понимают, что для управления беспрецедентным ростом данных в нестабильной экономике им следует сосредоточиться на стратегии выживания и развития в новых условиях. Искусственный интеллект - один из инструментов, который может помочь в этом.

Благодаря эффективной обратной связи с потребителями и ускорению расследования страховых случаев страховщики смогут определить, где личное взаимодействие наиболее выгодно и где именно применять инновации в области искусственного интеллекта. Чтобы получить выгоду, страховщикам также необходимо решить, как именно обрабатывать данные и как интегрировать последние инновации в области искусственного интеллекта в свои бизнес-процессы так, чтобы использование этих данных превратить в ценность для бренда.

Для того, чтобы процветать в нестабильные времена и расширять технологические возможности, практичные решения, которые предлагает искусственный интеллект, могут превратить традиционную услугу страхования в регулируемую, доступную, быструю и персонализированную.

Если вы ищете помощь в том, чтобы разблокировать рост вашего бизнеса с помощью значимых инноваций, включая ИИ, то это мы - эксперты в разработке и внедрении бизнес-решений на основе AI.

Всегда к вашим услугам, Zfort Group.