Казахстанский портал о страховании,
22 апреля 2019 г.
Де-мистификация использования искусственного интеллекта в страховой отрасли 753 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:
|
|
![](/img/_.gif) |
|
Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте
|
|
![](https://www.insur-info.ru/img/_.gif) |
Архив прессы
|
|
|
![](https://www.insur-info.ru/img/_.gif) |
Текущая пресса
![](https://www.insur-info.ru/img/_.gif) |
| |
23 августа 2024 г.
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
cbr.ru, 23 августа 2024 г.
Банк России рекомендует выплачивать страховое возмещение пострадавшим жителям Белгородской, Брянской и Курской областей
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
it-world.ru, 23 августа 2024 г.
Как оформить ДТП в электронном виде?
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Казахстанский портал о страховании, 23 августа 2024 г.
Азиатские рынки остаются самым быстрорастущим сегментом медицинского страхования, стимулируя поддержку перестрахования
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Тульские известия, 23 августа 2024 г.
Туляков предупреждают о новом виде телефонного мошенничества
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Казахстанский портал о страховании, 23 августа 2024 г.
Улучшение метаболического здоровья может снизить количество случаев заболевания раком в L&H
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Казахстанский портал о страховании, 23 августа 2024 г.
AM Best отмечает растущий спрос на параметрическое страхование в 2024 году
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Udm-Info.ru, Ижевск, 23 августа 2024 г.
640 тысяч рублей похитили у жителя Удмуртии под предлогом продления полиса ОМС
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Казахстанский портал о страховании, 23 августа 2024 г.
Опрос показывает отсутствие инноваций в технологиях ценообразования в страховой отрасли
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Крестьянская жизнь.ру, Волгоград, 23 августа 2024 г.
Волгоградские аграрии получили самые большие страховые выплаты в России
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Про бизнес, Минск, 23 августа 2024 г.
«Зонт в сумке — это тоже страховой резерв». Как онлайн-платформа Vedaem.by меняет рынок страхования в Беларуси
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Банки.ру, 23 августа 2024 г.
Зачем нужна страховка в школе и какой полис купить ребенку к 1 сентября
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Известия онлайн, 23 августа 2024 г.
ЦБ заявил об упрощении удаленного оформления ДТП
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
cbr.ru, 23 августа 2024 г.
Оформить ДТП удаленно станет еще проще: новые правила ОСАГО
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Банки.ру, 23 августа 2024 г.
ЦБ упрощает правила удаленного оформления ДТП
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
22 августа 2024 г.
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Клерк.Ру, 22 августа 2024 г.
Страховщики готовы к запуску ОСГОП для такси
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
РБК (RBC.ru), 22 августа 2024 г.
Менеджмент «Ренессанс Страхования» рекомендовал дивиденды за полугодие
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
|
Финмаркет, 22 августа 2024 г.
Акции «Ренессанс страхования» остаются интересными для долгосрочных покупок - «Газпромбанк Инвестиции»
![](https://www.insur-info.ru/img/trans.gif)
|
 Остальные материалы за 22 августа 2024 г. |
 Самое главное
 Найти
: по изданию
, по теме
, за период
 Получать: на e-mail, на свой сайт
|
|
|
|
|
|