На главную страницу
 
Головна
Про нас
Новини
Обговорення
Оголошення
База знань
Пошук
Карта сайту
Коментарі
Інтерв'ю
Аналітика
Рейтинги
Поиск по сайту

Обговорення / Аналітика / Аналітика

Штучний інтелект для полісів та страхових випадків

Версия для печати Версия для печати
22.08.2025 

Все більше страховиків занурюються у пул штучного інтелекту. Фактично, 57 відсотків страхових організацій вважають, що штучний інтелект буде найважливішою технологією протягом наступних трьох років.

Але значна частина цього імпульсу не стосується роботи з претензіями. Коли справа доходить до перегляду та тлумачення політик – галузі, де штучний інтелект може допомогти оптимізувати складний робочий процес – вони більш вагаються. Частково проблема полягає в характері роботи, яка вимагає глибоких галузевих та юридичних знань, а також частих оцінок.

Тим не менш, перспектива оптимізації перегляду та інтерпретації полісів за допомогою штучного інтелекту є переконливою. Питання полягає в тому, як: купуючи стороннє рішення чи створюючи його власними силами? Будувати чи купувати – одне з найдавніших питань, яке розглядає будь-яка компанія. Але характер як роботи, так і технології, про яку йде мова, представляють кілька унікальних аспектів, які страховики повинні враховувати.

Ось деякі переваги та недоліки, які варто врахувати з обох сторін.

СТВОРЕННЯ: Переваги та недоліки власного рішення на основі штучного інтелекту

Багато великих страховиків мають значні, досвідчені ІТ-команди, які самостійно займаються більшістю своїх великих технологічних розробок. Для цих компаній рішення на основі штучного інтелекту може виглядати як наступний проект серед багатьох у списку справ. Так само аргументи на користь власного рішення на основі штучного інтелекту будуть схожими на аргументи "за" для інших власних проектів:

  • Ви маєте більше контролю над налаштуванням рішення для вашої команди.
  • Ви контролюєте свої дані протягом усього процесу розробки.
  • У вас під одним дахом протягом усього процесу знаходиться ІТ-команда та кінцеві користувачі, що спрощує вирішення будь-яких проблем або запитів, що виникають.

Так само, як і в інших ІТ-проектах, рішення про створення ШІ власними силами значною мірою зводиться до деяких основних питань розподілу ресурсів. Але ШІ – це спеціалізація, яка надає іншим поглядам на ці питання, такі як:

Чи маємо ми інженерний талант, щоб розробити та створити рішення на основі штучного інтелекту, яке відповідає аналогам на ринку? Якщо ІТ-команда ще не працювала зі штучним інтелектом, залучення її до вашого фірмового проекту зі штучним інтелектом може бути ризикованим. Зрештою, чудові інженери-програмісти у страховій компанії, ймовірно, не мають рівня талантів фірми, що спеціалізується на штучному інтелекті. Це просто не їхня сильна сторона, і це може проявитися в кінцевому продукті.

Чи забезпечить наше рішення зі штучним інтелектом такий користувацький досвід, який спонукатиме наших людей захотіти його впровадити? Багато проектів зі штучним інтелектом зазнають невдачі через недостатнє впровадження, і немає нічого кращого за незграбний UX, щоб відштовхнути людей. Ваша ІТ-команда може створювати інформаційні панелі та інструменти для робочих процесів, які виглядають і працюють чудово, але штучний інтелект – це зовсім інша справа. Якщо люди його не використовують, це дорога втрата.

Чи маємо ми достатньо ресурсів – часу, ресурсів тощо – щоб взятися за проект зі штучним інтелектом? Це стандартне питання для будь-якого ІТ-проекту. Але воно набуває більшого значення, якщо ШІ виходить за межі звичайного набору навичок вашої команди.

Яка альтернативна вартість виділення наших ІТ-ресурсів на розробку штучного інтелекту? Це ще одне досить стандартне питання. Але знову ж таки, якщо ШІ є важчим, ніж зазвичай, завданням для вашої команди, як це вплине на інші важливі ініціативи?

Як виглядає аналіз витрат і вигод у майбутньому? На початковому етапі, власне рішення на основі штучного інтелекту може коштувати дорожче, ніж стороннє рішення (залежно від можливостей та швидкості вашої команди). Але є також поточні витрати, які слід враховувати в найближчі роки – обслуговування, оновлення тощо. Як це впливає на кінцевий результат проекту?

КУПИТИ: Переваги та недоліки стороннього рішення на основі штучного інтелекту

Не кожен страховик має розкіш мати глибокий ІТ-фахівців. Саме тому менші або менш технологічно розвинені компанії часто шукають стороннього постачальника для отримання необхідної технічної експертизи та підтримки. А коли йдеться про інструмент штучного інтелекту для перегляду та інтерпретації полісів, зокрема, така практична позиція може мати ще більше сенсу.

Постачальник, який спеціалізується на штучному інтелекті, має низку переваг перед власною розробкою, зокрема:

  • Нижчі витрати. Початкова покупка рішення на основі штучного інтелекту може здатися значною інвестицією. Але в багатьох випадках це буде дешевше, ніж години, витрачені власною командою на розробку нового інструменту з нуля. Технічне обслуговування та утримання з часом (зазвичай включені до продукту стороннього виробника) також можуть збільшити довгострокові витрати на власну розробку.
  • Кращий продукт з першого дня. Внутрішній команді може знадобитися багато часу методом спроб і помилок, щоб правильно налаштувати нове рішення на основі штучного інтелекту. З іншого боку, сторонній постачальник матиме рішення, готове до використання одразу після розпакування. Що ще важливіше, це рішення буде розроблено з глибоким розумінням того, як має працювати штучний інтелект.
  • Краща підтримка. Хороший сторонній постачальник буде спеціально налаштований на підтримку та обслуговування інструментів штучного інтелекту, які ви використовуєте. Натомість, власна ІТ-команда має багато інших систем та проблем, якими потрібно займатися.

Варто зазначити, що власна ІТ-команда може вбудувати в рішення на основі штучного інтелекту власні функції, які ви навряд чи знайдете в готовому продукті. Багато сторонніх постачальників, ймовірно, можуть запропонувати налаштування як опцію, але це підвищить ціну.

Ще один потенційний аргумент проти стороннього рішення на основі штучного інтелекту пов'язаний з питанням розуміння галузі. Внутрішня команда страховика зможе вбудувати специфічні страхові та юридичні знання у свій інструмент штучного інтелекту. Чи може постачальник зробити те саме? Тільки якщо ви знайдете того, хто має досвід у галузі та може запропонувати свою предметну експертизу.

Штучний інтелект не може прийняти це рішення за вас

Рішення "будувати чи купувати" є поширеним явищем для великих ІТ-проектів. Але є певні аспекти штучного інтелекту, особливо в сферах перегляду та інтерпретації політик, які потребують трохи більше уваги.

Яким би не був кінцевий результат цих дебатів, важливо порушити ці питання та провести ці дискусії. Тому що, хоча від рішення щодо будівництва чи купівлі залежить багато чого, реальний ризик полягає в тому, щоб стояти на місці, поки галузь рухається вперед зі штучним інтелектом і залишає вас позаду.

Автор:  Dan Schuleman
Джерело:  Carrier Management
URL статті:  https://www.carriermanagement.com/features/2025/08/22/278648.htm

«« Вернуться на первую страницу раздела



Адміністрація сайту не завжди поділяє думку авторів чиї статті розміщені на ресурсі.
При використанні матеріалів сайту гіперпосилання www.insurancebiz.org обов'язкове.
© 2006-2025 Асоціація Страховий Бізнес