Прогнозная аналитика в страховании: новый тренд или будущее отрасли?

Illustration

Искусственный интеллект уже некоторое время звучит на устах каждого руководителя страховой отрасли. И его потенциал действительно невероятен — интеллектуальное принятие решений и прогнозная аналитика, более точные аналитические данные и автоматизированные процессы, и это лишь некоторые из преимуществ. Но на самом деле, может ли искусственный интеллект в страховании соответствовать своей репутации, и действительно ли принятие решений AI/ML в страховании полезно или это просто еще один тренд? Здесь мы рассмотрим реальные преимущества использования ИИ в страховании и способы его применения, чтобы получить максимальную выгоду для вашего бизнеса.

Как ИИ влияет на страхование?

Еще в 2016 году IBM провела опрос, касающийся бизнес-ценностей и технологий искусственного интеллекта. В нем 56% руководителей высшего звена заявили, что снижение риска андеррайтинга является приоритетом, а другие заявили, что на первом месте стоит операционная эффективность.
Более 40% опрошенных отметили, что когнитивные вычисления, такие как ИИ в страховании, будут играть важную роль в снижении риска. К 2020 году этот показатель вырос до 80%, что
свидетельствует о росте доверия и успеха технологии ИИ.

В целом страховая отрасль
сегодня оценивается в более чем 5,5 трлн долларов США и, как ожидается, вырастет до 6,3 трлн долларов США в следующие 4 года, что делает более важным, чем когда-либо, наличие у страховых компаний инструментов, необходимых им для эффективного выполнения своей работы и сокращения риска.

Применение искусственного интеллекта в страховании — один из способов сделать и то, и другое. В зависимости от конкретных используемых инструментов он может эффективно ориентироваться на две стороны бизнеса. Рассмотрим подробнее процессы принятия решений и предиктивной аналитики в страховании.

Принятие исполнительных решений

Когда дело доходит до важных решений, стоящих за вашим бизнесом, вы хотите убедиться, что у вас под рукой есть инструменты, которые помогут вам принимать решения точно и быстро. Страховая отрасль быстро развивается, а это означает способность быстро адаптироваться к изменениям, таким как новые риски, развивающиеся рынки и т. д.
ИИ в страховой отрасли может помочь вам принимать важные бизнес-решения на основе самых последних данных. Потенциал ИИ для быстрого извлечения информации из моря данных означает, что у вас всегда под рукой инструменты, необходимые для принятия решений по всем основным направлениям компании: где открыть новый офис, в какие услуги инвестировать, какие новые страховые продукты использовать и т. д.

Принятие решений лицом к лицу с клиентом

В то же время AI/ML для принятия решений в страховых инструментах можно использовать и в других сферах вашего бизнеса. И это выходит за рамки простого принятия исполнительных решений. Интегрируя интеллектуальные инструменты искусственного интеллекта в свои повседневные процессы, вы можете не только повысить эффективность бизнеса за счет автоматизации рутинных процессов, но и снизить риски.
ИИ и машинное обучение в страховании можно использовать для различных функций, ориентированных на клиентов. Например, программное обеспечение на основе искусственного интеллекта может использоваться для оптимизации процессов заполнения форм и адаптации или создания моделей данных, которые позволяют компаниям быстрее принимать решения о кредитовании, и многое другое.

Как компании могут эффективно использовать ИИ в страховой отрасли

Теперь, когда мы немного знаем об областях бизнеса, в которых можно использовать программное обеспечение ИИ в страховании, давайте разберем его и немного подробнее рассмотрим области, в которых применение искусственного интеллекта в страховании будет внедрено в будущем.

Подключенные устройства

Большие данные — это большие новости, и благодаря интеллектуальным технологиям мы стали более связанными, чем когда-либо прежде. Но какое это имеет отношение к страховой отрасли? Точно так же, как фитнес-браслеты отслеживают движение во время упражнений, на транспортные средства можно установить технологию, которая, например, отслеживает качество вождения человека. Это может повлиять на будущие котировки для людей с осторожными водителями, получающими более низкие премии, чем те, кто оказался менее безопасным на дороге. В то же время аналогичная практика может быть использована для медицинского страхования и многого другого.

Экосистемы данных

Продолжая тему данных, давайте поговорим о том, как экосистемы данных будут влиять на будущие решения для бизнеса. Точно так же, как подключенные устройства могут использоваться для персонализации котировок и предложений, более широкие экосистемы данных могут давать информацию для принятия решений. Большие данные можно использовать для прогнозной аналитики в страховании, например Scoring Machine, которая создала модели принятия решений, которые можно использовать во всей организации. Они помогают предприятиям адаптировать свои предложения к своей клиентской базе и обеспечивать их соответствие потребностям клиента, не создавая чрезмерных рисков.

Когнитивные технологии

Нейронные сети или когнитивные технологии могут использоваться страховыми компаниями для обработки больших объемов данных, с которыми они сталкиваются. Это не только позволяет бизнесу адаптировать свои предложения в зависимости от поведения клиента, но и использовать такие технологии для оптимизации процессов и автоматизации рутинных процедур.

Какие проблемы с принятием решений с помощью ИИ в страховании?

Итак, будет ли плавный переход в будущее искусственного интеллекта? К сожалению, это может быть не всегда так. Разработка плана цифровой трансформации вашей компании должна включать стратегическое планирование того, как сделать процесс принятия решений с помощью ИИ в страховании более эффективным и реалистичным. Некоторые из этих задач будут включать:
● 100% автоматизированное принятие решений нереальноИ не должно быть. Хотя интеллектуальная предиктивная аналитика в страховании может помочь в принятии решений, автоматизация на 100 % не должна поощряться. Технологии искусственного интеллекта могут эффективно анализировать данные, но они часто не могут исследовать более человеческое «почему» того, как произошли обстоятельства, и это может изменить решение. Например, если мы возьмем перерыв в карьере, это может быть вызвано декретным отпуском по уходу за ребенком, болезнью или увольнением, что не должно влиять на возможность человека получить страховку, но может рассматриваться в негативном свете.
● Данные по своей природе историческиеДаже в самых быстрых системах анализа данных ИИ анализируемые данные всегда остаются в прошлом. Это сильно затрудняет точное предсказание будущего. Хотя прогнозная аналитика может дать общий индикатор будущих событий или поведения, это не полностью надежное решение, и следует помнить об историческом характере данных.
● Предвзятое принятие решенийИИ хорош настолько, насколько хороши люди, которые его запрограммировали. На сегодняшний день было много примеров неудачных решений ИИ. Однако это не значит, что все плохо. Очень важно тщательно изучить, какие решения вы хотите, чтобы ваш ИИ мог принимать, и обеспечить гарантию качества, чтобы убедиться, что он делает это правильно. Непреднамеренно предвзятое программное обеспечение может привести к неверным решениям, если вовремя не принять меры.

Почему вы должны рассмотреть возможность использования ИИ в страховании?

Несмотря на проблемы, с которыми сталкиваются компании, использующие программное обеспечение ИИ, есть непреодолимые преимущества, которые противостоят каждому из них. Внедряя правильные инструменты искусственного интеллекта, предприятия могут эффективно расширять свои возможности, автоматизировать процессы, обеспечивать принятие взвешенных решений и при этом снижать риски. Искусственный интеллект — это не мода. На самом деле, это растущая отрасль с огромным потенциалом, и первые пользователи потенциально могут получить рыночное преимущество, внедрив правильную технологию на ранней стадии.
Хотите попробовать искусственный интеллект в страховании?
Зарегистрируйтесь на Scoring Machine и попробуйте!