Waarom AI die toekoms van versekering sal verander - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
Kunsmatige Intelligensie, Bank en Finansies, Fintech
Versekeringsverskaffers stem saam dat 80% daarvan gebruik of AI in die volgende drie jaar uiteindelik in hul werk sal gebruik. Om te verstaan ​​waarom AI van kardinale belang is vir die versekeringsonderneming, kyk ons ​​hoe KI-sagteware-ontwikkeling herdefinieer die tradisionele benadering tot bedrogopsporing, kliëntediens, polisontwerp en eisevaluering.
Bestryding van bedrog: die opspoor van bedrieglike versoeke met behulp van masjienleer
Om te besluit of 'n eis wettig is, was vroeër slegs 'n ervaringstoets vir die werknemer wat die versoek hanteer. Die eerste fase van die hantering van betalingsaansoeke kan mense dalk glad nie betrek nie - AI kan geleer word om enige eis binne enkele minute te analiseer met behulp van slim klanteprofielering.
'N Klanteprofiel sluit kredietwaardigheid in die verlede, bestedingsgedrag, geskiedenis van eise en ander openbare rekords in, wat aanlyn beskikbaar is of in 'n maatskappy se databasis. Elke aansoek word deur 'n AI-aangedrewe masjien behaal en ontvang 'n punt met aanbevelings. Afhangend van die kompleksiteit van die eis, kan die finale beslissing steeds aan 'n spesialis vir menslike versekering voldoen.
As daar kommer is oor die identiteit van die versekerde of die agent, kan AI dit aanspreek deur middel van biometriese verifikasiemetodes. Dit kan handtekening, gesig- en stemherkenning insluit om identiteitsdiefstal te voorkom en indringers vroeg te keer.
Kliëntediens word geautomatiseer: komende eise word onmiddellik met 'n virtuele agent gedek
Stel jou voor dat daar 'n natuurramp is soos die Katrina-orkaan, met duisende gelyktydige versoeke. Alhoewel die oorsaak dieselfde is, is elke situasie uniek en vra onmiddellike aandag van die agent. AI sal die las van die versekeraar se skouers afhaal deur triage en kategorisering van veelvuldige eise vinniger te verwerk as wat 'n mens ooit sou doen.
Virtuele agente, chatbots en stem-geaktiveerde koppelvlakke slaap nooit of verloor 'n objektiewe siening nie. Hulle sal geen besonderhede mis nie, en hul 'denk'-proses is volledig op te spoor: as daar 'n misverstand is, sal die redenasie agter die besluit in die kode weerspieël word.
KI dra by tot die uitskakeling van onbewuste ouderdom, geslag en rassevooroordele tydens navorsing en papierwerk vir die afhandeling van eise. Dit sal slegs fokus op wat vir die eis saak maak, en bly heeltemal neutraal en laat kliënte tevrede.
Ontdek tendense: gebruik analise om besigheidskritieke insigte te openbaar
Volgens die 2018 Advanced Analytics en die Future Survey, oor twee jaar sal AI 70% van alle eisaansoeke evalueer. Dit beteken dat AI-gedrewe sagteware nie net die versekeringstake vergemaklik nie, maar ook betroubaar versamel statistieke oor wat kliënte wil hê.
Deur gebruik te maak van KI, sal u die klantsegmentasie verbeter en deurlopende patrone herken wat nie sigbaar is vir agente wat direk met kliënte werk nie. Dit sal help om nuwe idees oor versekeringopsies te bedink deur nuwe scenario's en nuanses soos outomatiese vlieëniermotors en slim huisopstellings te dek.
Dieselfde navorsing toon dat mobiele interaksies met 53%sal toeneem. Aangesien mense aanlyn versekering wil koop en die papiere dieselfde dag wil onderteken, is die bedryf geneig om dit te word mobiele-eerste. AI het geen probleem daarmee nie - as 'n versekerde gebeurtenis plaasvind, kan sommige versekeraars 'n eis goedkeur onder 'n minuut.
Individualiseringsopsies: herontwerp van versekeringsprodukte na 'betaal-soos-u-leef'
Die meganismes van die bou van risikomodelle en die identifisering van hoërisiko-gevalle is nou meestal die take van toepassings wat deur ML geaktiveer word. Met 'n groeiende aantal eiendomstipes soos elektronika en slimhuise-ekosisteme, bied hierdie neigings die weg vir gedragsgebaseerde versekeringsopsies soos huis- en voertuigtelematika.
Telematika beteken IoT-geaktiveerde monitering, aangedryf deur sensors in 'n motor of in die huis, en betaal premies op 'betaal-as-u-ry' of 'betaal-soos-u-leef-basis'. Die monitering sluit in die versameling van presiese data en die real-time risikobepaling. Dit kan 'n versekeringsplan moontlik goedkoper maak - as daar geen gebeure is om met die versekering te dek nie. Maar as u 'n kaartjie kry om te vinnig te ry of af en toe 'n pyp breek, betaal u meer.
Sulke geleenthede skuif versekeringspoele van groot ongespesifiseerde kategorieë na individue wat gereed is om hul data vir afslag in te dien. Terselfdertyd help dit verskaffers waansinnig waardevolle insigte uit die regte lewe te versamel vir 'n beter begrip van risiko's.
Verfyning van onderskrywing: vermindering van menslike betrokkenheid
Die aantal agente sal aanvanklik laer word met die toename in AI en slegs aanlynversekering. Maar die vraag na die versekeringsdiens gaan nêrens heen nie. Die tegnologie en eiendom rondom ons word slimmer en verg toenemend meer instandhouding en daarom versekeringsdekking.
Die goeie nuus is dat die fyn kuns van onderskrywing outomaties kan wees. AI-aangedrewe stelsels kan werknemershulpbronne herverdeel waar werklike menslike insette nodig is, en bespaar tyd op papierwerk, ondersoek sosiale profiele, mediese toestande en kredietpunte. In plaas daarvan om verskeie persoonlike rekords te skandeer, kan spesialiste konsentreer op die hersiening van ingewikkelde sake en die onderrig van KI om risikomonitering en -versagtingstegnologie te verbeter.
Die evaluering van skade is nog een plig waarmee AI vertrou kan word. Rekenaarvisie-gebaseerde oplossings sal motorvoorvalle kan herken en prioritiseer op grond van hul erns, wat die risikoklassifikasie en koersberekening meer ingelig en akkuraat maak.
KI-gedrewe versekering is onvermydelik
Soos in enige ander onderneming, stel versekeringverskaffers belang om koste te verlaag, besluitneming te versnel en kliëntetevredenheid te verhoog. As gevolg van die bedryfsbesonderhede, is AI-verwante tegnologieë toevallig die hefboom wat die versekering in elkeen van hierdie rigtings na vore laat kom.
Die uitdagings van bedrieglike eise, ingewikkelde onderskrywing en herbeoordeling, verpersoonliking, data-insameling en -analise sal bly-maar veroorsaak minder wrywing as gevolg van biometries-gebaseerde identifikasie, ML-gedrewe risiko-monitering en gebruiksgebaseerde beleid.