Штучний інтелект у страхуванні майна та від нещасних випадків: чому надійні дані є відсутньою ланкою

ШІ швидко переходить від експериментальної до практичної практики в галузі страхування майна/від нещасних випадків. Від оцінки страхових випадків на основі ШІ до прогнозного андеррайтингу та виявлення шахрайства, страховики отримують відчутну цінність у швидшому прийнятті рішень, підвищенні точності та кращому досвіді клієнтів. Однак, на кожну історію успіху припадають застопорені ініціативи та нездійснені очікування.

Більшість страховиків майна/відшкодування працюють у межах клаптикової суміші застарілих основних систем (поліси, виставлення рахунків та страхові виплати), підкріплених електронними таблицями та спеціалізованими відомчими додатками. Ці ізольовані середовища створюють непослідовні визначення, неповні записи та обмежену прозорість у всьому підприємстві. Коли моделі штучного інтелекту навчаються на фрагментованих або неякісних даних, вони неминуче працюють неефективно, що підриває довіру та уповільнює впровадження.

Дані на першому місці, ШІ на другому

Замість того, щоб поспішати зі створенням вузькоспеціалізованих моделей штучного інтелекту, страховики та їхні партнери повинні спочатку зміцнити свою базу даних. Без забезпечення якості, походження та доступності даних жодна ініціатива у сфері штучного інтелекту не досягне успіху в усьому підприємстві.

Страховики дедалі більше усвідомлюють потребу в сучасному Data Lakehouse – єдиному середовищі, яке об'єднує структуровані та неструктуровані дані з основних систем, андеррайтингу та зовнішніх джерел. Ця узгоджена, аудиторизована платформа, що відповідає стандартам страхових даних, таким як ACORD, дозволяє створити єдине джерело достовірної інформації, яке підживлює всю наступну аналітику та додатки штучного інтелекту.

Пов’язана стаття: Розвінчуємо міфи про ландшафт даних: пояснення Lake, Warehouse та Lakehouse

Перевага очевидна: організації можуть мінімізувати ризик невдалих проектів ШІ, прискорити час окупності та максимізувати рентабельність інвестицій у дані, зберігаючи при цьому прозорість та управління.

Архітектура медальйона: від сирого до вишуканого інтелекту

В основі концепції Data Lakehouse лежить архітектура Medallion, яка організовує дані за багаторівневими рівнями – бронзовим, срібним та золотим.

• Bronze збирає необроблені дані безпосередньо з операційних та зовнішніх систем, зберігаючи походження та забезпечуючи повну відстежуваність.
• Silver трансформує, очищує та стандартизує ці дані, застосовуючи узгоджені бізнес-правила для створення надійного, загальнострахового уявлення про клієнтів, ризики та транзакції.
• Gold надає куровані, готові до аналітики набори даних, які підтримують андеррайтинг, ціноутворення, резервування, виявлення шахрайства та аналітику збитків.

Такий багаторівневий підхід відводить страховиків від спеціалізованих конвеєрів даних до дисциплінованої моделі "дані як інфраструктура" – живої, надійної основи, де моделі штучного інтелекту можуть впевнено споживати точні, керовані дані.

Azure Fabric: наступний крок у сфері уніфікованих даних та штучного інтелекту

Платформа Fabric від Microsoft втілює це бачення інфраструктури даних у життя, об'єднуючи інженерію даних, аналітику, бізнес-аналітику (BI) та штучний інтелект в одному середовищі SaaS. Концепція OneLake від Fabric дозволяє всім корпоративним даним – структурованим чи неструктурованим – співіснувати в єдиному логічному озері, доступному через узгоджене управління, безпеку та контроль політик.

Для страховиків це означає, що експерти з оцінки збитків, актуарії та андеррайтери можуть отримувати доступ до узгоджених даних за допомогою знайомих інструментів, таких як Power BI, або безпосередньо запитувати їх, використовуючи природну мову, через службу Azure OpenAI. Штучний інтелект стає частиною щоденних операцій, а не окремою експериментальною ініціативою.

Інтегруючи принципи Lakehouse та можливості штучного інтелекту, Microsoft Fabric перетворює інфраструктуру даних на живий інтелектуальний шар, де безперешкодно відбувається отримання, трансформація та моделювання. Це долає розрив у модернізації для страховиків, дозволяючи їм удосконалювати аналітику, не замінюючи кожну застарілу систему.

Мережа даних: масштабування володіння даними в межах підприємства

Хоча моделі Lakehouse та Fabric наголошують на технологічній об'єднанні, модель Data Mesh розширює цю концепцію на організаційний дизайн. У Data Mesh дані розглядаються як продукт, що належить бізнес-доменам, які його генерують та розуміють – страхові виплати, андеррайтинг, фінанси та операції – дотримуючись при цьому стандартів спільного управління та сумісності.

Такий об'єднаний підхід дозволяє страховикам децентралізувати інновації, зберігаючи при цьому глобальну узгодженість. Локальні команди доменів можуть швидко створювати та розгортати моделі, що відповідають їхнім унікальним потребам, тоді як підприємство забезпечує якість даних, походження та відповідність вимогам у всіх регіонах та напрямках бізнесу.

У поєднанні з фундаментом Lakehouse, архітектура Data Mesh забезпечує як автономію, так і узгодженість, безпечно та ефективно масштабуючи ШІ.

Активізація генеративного штучного інтелекту

Ранні зусилля зі штучного інтелекту в страхуванні були зосереджені переважно на автоматизації та розпізнаванні образів. Сьогодні увага галузі переключається на генеративний штучний інтелект (GenAI), який дозволяє користувачам досліджувати дані та взаємодіяти з ними за допомогою підказок природною мовою.

Уявіть собі, що андеррайтер запитує: "Які п’ять основних факторів погіршення коефіцієнта збитковості в комерційних автомобілях цього кварталу?" Замість того, щоб чекати, поки спеціалізована команда аналітиків створить звіт, цей андеррайтер отримує негайне, контекстуальне та підтверджене даними пояснення. Актуарії, керівники страхових випадків та керівники отримують аналогічний доступ до аналітичних даних, не вимагаючи глибоких аналітичних знань.

Однак, цей розмовний інтелект приносить цінність лише тоді, коли інструменти GenAI базуються на надійній, добре керованій інфраструктурі даних, побудованій на принципах Lakehouse, Fabric та Mesh.

Доповнюючи, а не конкуруючи

Найбільша сила екосистеми полягає у співпраці. Постачальники платформ даних та аналітики повинні працювати разом зі спеціалізованими фірмами зі штучного інтелекту, такими як Tractable (претензії на основі зображень), Shift Technology (виявлення шахрайства) та Cape Analytics (геопросторові ризики). Ці моделі штучного інтелекту процвітають лише тоді, коли базові дані є чистими, повними та зрозумілими.

Жоден алгоритм не може перевершити якість даних, які він споживає.

Стратегічна перевага

Оскільки страховики переходять від перевірки концепції до впровадження штучного інтелекту в масштабах усього підприємства, довірені дані визначатимуть наступне покоління лідерів галузі. Завдяки впровадженню архітектури Data Lakehouse Medallion, використанню уніфікованих аналітичних можливостей Microsoft Fabric та штучного інтелекту, а також впровадженню управління Data Mesh, страховики перетворюють свої дані на актив інфраструктури всього підприємства.

Ті, хто ставиться до даних як до інфраструктури, а не до чогось другорядного, матимуть найкращі можливості впевнено, відповідально та масштабно використовувати штучний інтелект. Майбутнє штучного інтелекту у страхуванні належить тим, хто спочатку будує довіру до даних, а потім до інновацій.