Прогнозна аналітика у страхуванні: новий тренд чи майбутнє галузі?

Illustration

Штучний інтелект уже якийсь час звучить на вустах кожного керівника страхової галузі. І його потенціал справді неймовірний — інтелектуальне прийняття рішень та прогнозна аналітика, точніші аналітичні дані та автоматизовані процеси, і це лише деякі з переваг. Але насправді, чи може штучний інтелект у страхуванні відповідати своїй репутації, і чи дійсно прийняття рішень AI/ML у страхуванні корисне, чи це просто ще один тренд? Тут ми розглянемо реальні переваги використання ШІ у страхуванні та способи його застосування, щоб отримати максимальну вигоду для вашого бізнесу.

Як ШІ впливає на страхування?

Ще в 2016 році IBM провела опитування щодо бізнес-цінностей та технологій штучного інтелекту. У ньому 56% керівників вищої ланки заявили, що зниження ризику андеррайтингу є пріоритетом, інші заявили, що на першому місці стоїть операційна ефективність.
Понад 40% опитаних зазначили, що когнітивні обчислення, такі як ШІ у страхуванні, відіграватимуть важливу роль у зниженні ризику. До 2020 року цей показник зріс до 80%, що
свідчить про зростання довіри та успіху технології ШІ.

Загалом страхова галузь сьогодні
оцінюється у більш ніж 5,5 трлн доларів США і, як очікується, зросте до 6,3 трлн доларів США у наступні 4 роки, що робить важливішою, ніж будь-коли, наявність у страхових компаній інструментів, необхідних їм для ефективного виконання своєї роботи та скорочення ризику.

Застосування штучного інтелекту у страхуванні — один із способів зробити і те, й інше. Залежно від конкретних інструментів він може ефективно орієнтуватися на дві сторони бізнесу. Розглянемо докладніше процеси прийняття рішень та передиктивної аналітики у страхуванні.

Ухвалення виконавчих рішень

Коли справа доходить до важливих рішень, що стоять за вашим бізнесом, ви хочете переконатися, що у вас є інструменти, які допоможуть вам приймати рішення точно і швидко. Страхова галузь швидко розвивається, а це означає здатність швидко адаптуватися до змін, таким як нові ризики, ринки, що розвиваються і т.д.
ШІ в страховій галузі може допомогти вам приймати важливі бізнес-рішення на основі останніх даних. Потенціал ШІ для швидкого вилучення інформації з моря даних означає, що у вас завжди під рукою інструменти, необхідні для прийняття рішень за всіма основними напрямками компанії: де відкрити новий офіс, у які послуги інвестувати, які нові страхові продукти використовувати і т. д.

Прийняття рішень віч-на-віч з клієнтом

У той же час, AI/ML для прийняття рішень у страхових інструментах можна використовувати і в інших сферах вашого бізнесу. І це виходить за межі простого прийняття виконавчих рішень. Інтегруючи інтелектуальні інструменти штучного інтелекту у свої повсякденні процеси, ви можете не лише підвищити ефективність бізнесу за рахунок автоматизації рутинних процесів, а й знизити ризики.
ШІ та машинне навчання у страхуванні можна використовувати для різних функцій, орієнтованих на клієнтів. Наприклад, програмне забезпечення на основі штучного інтелекту може використовуватися для оптимізації процесів заповнення форм та адаптації або створення моделей даних, які дозволяють компаніям швидше приймати рішення про кредитування та багато іншого.

Як компанії можуть ефективно використовувати ШІ у страховій галузі

Тепер, коли ми трохи знаємо про сфери бізнесу, в яких можна використовувати програмне забезпечення ШІ у страхуванні, давайте розберемо його і трохи докладніше розглянемо області, у яких застосування штучного інтелекту у страхуванні буде запроваджено у майбутньому.

Під'єднані пристрої

Великі дані — це великі новини, і завдяки інтелектуальним технологіям ми стали більш пов'язаними, ніж будь-коли. Але яке це має відношення до страхової галузі? Так само, як фітнес-браслети відстежують рух під час вправ, на транспортні засоби можна встановити технологію, яка, наприклад, відстежує якість водіння людини. Це може вплинути на майбутні котирування для людей з обережними водіями, які отримують нижчі премії, ніж ті, хто виявився менш безпечним на дорозі. У той же час аналогічна практика може бути використана для медичного страхування та багато іншого.

Екосистеми даних

Продовжуючи тему даних, поговоримо про те, як екосистеми даних впливатимуть на майбутні рішення для бізнесу. Так само, як підключені пристрої можуть використовуватися для персоналізації котирувань і пропозицій, ширші екосистеми даних можуть давати інформацію прийняття рішень. Великі дані можна використовувати для прогнозної аналітики у страхуванні, наприклад, Scoring Machine, яка створила моделі прийняття рішень, які можна використовувати у всій організації. Вони допомагають підприємствам адаптувати свої пропозиції до своєї клієнтської бази та забезпечувати їхню відповідність потребам клієнта, не створюючи надмірних ризиків.

Когнітивні технології

Нейронні мережі або когнітивні технології можуть використовуватись страховими компаніями для обробки великих обсягів даних, з якими вони стикаються. Це не тільки дозволяє бізнесу адаптувати свої пропозиції в залежності від поведінки клієнта, а й використовувати такі технології для оптимізації процесів та автоматизації рутинних процедур.

Які проблеми із прийняттям рішень за допомогою ШІ у страхуванні?

Тож чи буде плавний перехід у майбутнє штучного інтелекту? На жаль, це може бути не так. Розробка плану цифрової трансформації вашої компанії повинна включати стратегічне планування того, як зробити процес прийняття рішень за допомогою ШІ у страхуванні більш ефективним та реалістичним. Деякі з цих завдань включатимуть:
100% автоматизоване прийняття рішень неможливо
І не має бути. Хоча інтелектуальна передиктивна аналітика у страхуванні може допомогти у прийнятті рішень, автоматизація на 100% не повинна заохочуватись. Технології штучного інтелекту можуть ефективно аналізувати дані, але часто не можуть досліджувати більш людське «чому» того, як відбулися обставини, і це може змінити рішення. Наприклад, якщо ми візьмемо перерву в кар'єрі, це може бути викликано декретною відпусткою для догляду за дитиною, хворобою або звільненням, що не повинно впливати на можливість людини отримати страховку, але може розглядатися у негативному світлі.
Дані за своєю природою історичні
Навіть у найшвидших системах аналізу даних ШІ аналізовані дані завжди залишаються у минулому. Це ускладнює точне передбачення майбутнього. Хоча прогнозна аналітика може дати загальний індикатор майбутніх подій або поведінки, це не є повністю надійним рішенням, і необхідно пам'ятати про історичний характер даних.
Упереджене прийняття рішень
ШІ хороший настільки, наскільки хороші люди, які його запрограмували. На сьогоднішній день було багато прикладів невдалих рішень ШІ. Однак це не означає, що все погано. Дуже важливо ретельно вивчити, які рішення ви хочете, щоб ваш ШІ міг приймати, і забезпечити гарантію якості, щоб переконатися, що він робить це правильно. Ненавмисно упереджене програмне забезпечення може призвести до неправильних рішень, якщо вчасно не вжити заходів.

Чому ви повинні розглянути можливість використання ШІ у страхуванні?

Незважаючи на проблеми, з якими стикаються компанії, що використовують програмне забезпечення ШІ, є непереборні переваги, які протистоять кожному з них. Впроваджуючи правильні інструменти штучного інтелекту, підприємства можуть ефективно розширювати свої можливості, автоматизувати процеси, забезпечувати прийняття зважених рішень і навіть знижувати ризики. Штучний інтелект – це не мода. Насправді це зростаюча галузь з величезним потенціалом, і перші користувачі потенційно можуть отримати ринкову перевагу, впровадивши правильну технологію на ранній стадії.
Бажаєте спробувати штучний інтелект у страхуванні? Зареєструйтесь на Scoring Machine та спробуйте!