Страховая отрасль предлагает очень широкий спектр продуктов, таких как индивидуальное, групповое страхование, страхование транспортных средств и многое другое. Каждый из них требует соблюдения различных процедур и требований законодательства, а также анализа различного рода информации как при продаже полисов, так и при выплате надлежащих требований.

Это создает множество процессов, которые требуют много времени для обработки вручную. Отсюда растущий интерес в этой отрасли к использованию алгоритмов искусственного интеллекта.

Даже частичная автоматизация процессов в компании может значительно сокращить время работы над одним страховым предложением. Это также позволит оптимизировать параметры полиса и уменьшить расходы в результате возможных претензий.

В этой статье я хотел бы представить несколько областей, в которых могут быть реализованы алгоритмы искусственного интеллекта, и примеры результатов, которых нам удалось достичь в некоторых из них.

Использование алгоритмов искусственного интеллекта в страховании

  • анализ степени повреждения автомобиля по фотографии

В случае повреждения транспортного средства определение суммы, выплачиваемой по страховке, требует анализа степени повреждения каждой части автомобиля. Часто оценщик делает оценку на основе фотографий отдельных частей автомобиля. Затем на этой основе оценивается сумма к выплате.
Использование алгоритмов анализа изображений и искусственного интеллекта может помочь оценщику в процессе оценки степени повреждения конкретных частей автомобиля.

Приложение Proof of Concept, которое мы создали вместе с нашей командой, позволяет вам идентифицировать и отмечать определенные части автомобиля на фотографиях, а также присваивать каждой из них предполагаемую степень повреждения. Некоторыми дополнительными функциями, доступными на уровне приложения, могут быть: поиск ближайшего пункта обслуживания, вызов эвакуатора или поиск подменного автомобиля.

  • система, поддерживающая создание страхового предложения

Создание страховых предложений для новых клиентов требует анализа многих факторов. Для группового страхования это, например: состав людей, занятых в компании, профиль бизнеса, регион, в котором базируется компания.

Кроме того, продавец должен следовать ряду правил при построении таких предложений, чтобы они были одновременно выгодны для компании и привлекательны для покупателя.

В этом случае искусственный интеллект можно использовать как рекомендательную систему, которая поможет продавцу выбрать подходящие варианты для данного покупателя. Такое решение позволило бы значительно ускорить и облегчить работу, необходимую при подготовке предложения.

Ниже приведены примеры рекомендаций, сделанных системой, когда мы знаем возраст и пол клиента (51-летний мужчина, 37-летняя женщина, 39-летний мужчина). В этом решении продавец выбирает несколько вариантов (строка: замаскировано), и на этом основании система предлагает другие, которые следует включить в полис (строка: рекомендация).

Первая строка в каждой группе представляет исходную политику, принятую клиентом.

Кроме того, на основе исторических данных, показывающих, какие политики были приняты клиентами, а какие были отклонены, он мог сделать еще лучший выбор из предложенных предложений, тем самым повысив эффективность продаж новых полисов.

  • система поддержки процесса обновления или изменения условий политики

Изменения условий страхового полиса чаще всего предлагаются, когда приближается дата окончания текущего договора или когда с полисом происходит что-то нехорошее (неожиданный всплеск событий, влекущий за собой большие, чем прогнозируемые, компенсационные выплаты). В таких случаях наиболее распространенными предложениями являются:

  • увеличение премий при сохранении существующих условий полиса,
  • сохранение размера премии, но изменение объема полиса в соответствии с рекомендациями, предоставленными андеррайтером на основе истории событий.

Роль алгоритмов искусственного интеллекта в этом процессе может состоять в том, чтобы поддерживать работу по построению нового предложения, указывая, что в данном полисе лучше всего изменить, чтобы минимизировать риск для страховой компании при сохранении самое выгодное предложение с точки зрения клиента.

Сводка

В этой статье я представил примеры использования алгоритмов искусственного интеллекта в страховой отрасли. Стоит отметить, что помимо рассмотренных кейсов есть и другие, такие как: обслуживание клиентов чат-ботом, оценка рисков или обнаружение мошенничества и скама.

Эти три примера могут быть применены не только в страховой отрасли, но и во многих других, например, в финансовой отрасли, как более подробно описано в статье Использование ИИ в финансовой отрасли.

Если обсуждаемые темы вас интересуют, пожалуйста, свяжитесь с нами через мой профиль в LI, а также следите за нашими записями в блоге Isolution, а также в профилях компании LI и FB.