Искусственный интеллект (ИИ) стал сенсацией в страховой отрасли. Тем не менее, отрасль добилась значительного прогресса во внедрении ИИ, хотя мы все еще находимся в начале пути.

Искусственный интеллект

С точки зрения бизнеса ИИ можно использовать для более быстрого, дешевого и точного управления операциями. ИИ помогает автоматизировать кропотливые процессы, что может сэкономить вам меньше средств и времени. ИИ также можно использовать для лучшего понимания клиентов — компании могут использовать ИИ для оценки поведения клиентов, понимания предпочтений и анализа имеющихся у них данных для оптимизации ценообразования и предложений продуктов.

ИИ имеет много связанных технологий, некоторые из которых:

Машинное обучение: обучение компьютеров выявлению закономерностей в данных и/или прогнозированию результатов. Другие технологии ИИ — это приложения машинного обучения. Машинное обучение часто используется для разработки количественных торговых стратегий.

Глубокое обучение. Применение машинного обучения, при котором модель может извлекать аналитику и выводы из данных и решать проблемы без обучения, явных инструкций или фреймворков. Эти шаблоны самообучаются.

Нейронные сети: алгоритмы, предназначенные для имитации человеческого мозга и выявления закономерностей в данных. Они могут обнаруживать, классифицировать и анализировать разнообразные данные и находить шаблоны, которые слишком сложны для написания людьми-программистами. Забавным примером глубокого обучения и нейронных сетей является Google QuickDraw, игра для рисования, которая использует огромную базу данных пользовательских эскизов, чтобы точно определить, что вы рисуете.

Обработка естественного языка: помогает компьютерам понимать, интерпретировать и реагировать на письменный текст или речь. Этот метод обычно используется чат-ботами.

ИИ в страховании

Страхование — старая и жестко регулируемая отрасль. Возможно, из-за этого страховые компании медленнее принимают технологические изменения по сравнению с другими отраслями. Страхование по-прежнему работает медленно в ручных, бумажных процессах и требует вмешательства человека. Даже сегодня потребители сталкиваются с трудоемкой бумажной работой и бюрократией, когда они получают компенсацию по претензии или подписываются на новый страховой полис. Потребителям, возможно, придется платить больше за страхование, потому что полисы не отвечают их конкретным потребностям. В эпоху, когда большая часть наших повседневных операций осуществляется онлайн, оцифрована и удобна, страхование не всегда приносит удовлетворение клиентам.
Мы начинаем видеть, как страховые компании во всем мире стремятся расширить свои технические возможности, что они могут вести бизнес быстрее, дешевле и безопаснее. За последние несколько лет было несколько ярких примеров того, как страховщики вкладывали значительные средства в решения искусственного интеллекта.

1. Области, которые могут принести наибольшую выгоду от страхования:

2.Продажи и маркетинг

3. Риски

4.Операции

Будущее ИИ в страховании:

ИИ способен превратить процесс страхования из разочаровывающего и бюрократического в более быстрый, требовательный и доступный. Индивидуальные страховые продукты привлекают больше клиентов по более выгодным ценам. Если страховщики применят технологию искусственного интеллекта к большому количеству данных, находящихся в их распоряжении, они будут автоматически корректировать страховые взносы, состояние здоровья клиентов и т. д., чтобы автоматически адаптироваться к страхованию с оплатой по мере использования.

Самое главное, что описанные выше ИИ-решения могут облегчить клиентам взаимодействие со страховыми компаниями. Это может привести к тому, что люди с большей вероятностью приобретут страховку.