Стратегія використання штучного інтелекту у страховій галузі вимагає операційної моделі типу "підключи та працюй"

Страхова галузь вступає у фазу впровадження ШІ, де головним обмежувальним фактором вже не є технічні можливості.

Більшість основних варіантів використання, включаючи прийом заявок, підтримку андеррайтингу, сортування страхових випадків, обробку документів та покращення обслуговування клієнтів, вже розроблені. Багато перевізників не вирішують, чи можна застосовувати штучний інтелект, а визначають, які рішення заслуговують на впровадження та як ці рішення слід приймати з часом.

Ця відмінність має значення. Виклик змістився з інновацій на вибір і, зрештою, на управління життєвим циклом. Враховуючи темпи змін в екосистемі InsurTech, будь-яке рішення може бути замінене або витіснене протягом відносно короткого часу. Така динаміка не є прецедентом.

На початку 2000-х років швидке поширення інтернет-компаній створило аналогічно переповнений та нестабільний ландшафт, де лише невеликий відсоток постачальників зрештою виявився стійким. Сучасний ринок штучного інтелекту демонструє аналогічні характеристики, з великою кількістю нових учасників, нерівномірною диференціацією та постійним зростанням можливостей.

Перевізники, які розглядають штучний інтелект як статичний інвестиційний ризик, накопичують технічні та операційні обмеження, що обмежують їхню здатність адаптуватися в міру консолідації та розвитку ринку.

Переможний підхід полягає у розгляданні ШІ як модульної можливості в рамках ширшої технологічної екосистеми. Це вимагає операційної моделі "підключи та працюй", яка дозволяє операторам оцінювати, впроваджувати та замінювати компоненти з мінімальними збоями в міру розвитку умов.

Закріплення рішень ШІ в операційних обмеженнях

Постійною проблемою у впровадженні штучного інтелекту є тенденція починати з можливостей постачальників, а не з внутрішніх операційних вимог. Це призводить до впровадження інструментів, які є технічно об£рунтованими, але мають лише незначний вплив.

Краще прив'язувати оцінювання до чітко визначених операційних обмежень. Перевізники, як правило, мають добре зрозумілі точки тертя, незалежно від того, чи пов'язані вони з пропускною здатністю андеррайтингу, ефективністю обробки страхових випадків чи мінливістю якості подання заявок. Роль штучного інтелекту слід оцінювати в контексті цих обмежень, а не як окрему функцію.

Наприклад, у середовищах андеррайтингу з великим обсягом робіт проблема часто полягає не стільки в наявності достатньої кількості даних, скільки в усуненні їх невідповідності. Коли заявки надходять у стандартному форматі, такі інструменти, як OCR (оптичне розпізнавання символів), можуть ефективно їх обробляти. Проблема виникає, коли вони надходять нестандартним чином, коли андеррайтери переглядають невідповідно структуровані заявки, частково заповнені заявки або документи, отримані з різних систем. У таких ситуаціях штучний інтелект допомагає розібратися у відмінностях, упорядкувати інформацію та виявити найбільш релевантні ризики, щоб андеррайтери могли зосередити свій час на рішеннях з вищою цінністю.

Такий тип цільового застосування часто дає більш стабільні результати, ніж широке, недиференційоване розгортання. Він також забезпечує операторам чіткішу основу для оцінки рентабельності інвестицій.

Проектування систем, які можуть адаптуватися

Сьогодні на ринку постачальників штучного інтелекту спостерігається високий рівень волатильності. Нові рішення регулярно з'являються на ринку, а існуючі вдосконалюються або замінюються швидкими темпами. Оператори можуть припустити, що деякі інструменти, які вони впроваджують сьогодні, потребуватимуть заміни найближчим часом. Здатність ефективно вносити ці зміни стає критично важливою.

Це має важливі наслідки для того, як проектуються системи. У багатьох організаціях системи тісно пов'язані з глибоко вбудованими, взаємозалежними інтеграціями. Хоча це може спрацювати в короткостроковій перспективі, це робить зміни повільними та дорогими. Заміна одного інструменту може створити хвильовий ефект на все середовище.

Більш гнучкий підхід полягає в проектуванні систем таким чином, щоб компоненти можна було оновлювати або замінювати з мінімальними збоями. Зазвичай це передбачає використання чітко визначених AI та підтримку чистоти та простоти керування потоками даних. Це також вимагає постійної уваги. З часом навіть сучасні системи може стати важко змінити, якщо інтеграції додаються без врахування довгострокової гнучкості.

Питання не лише в тому, стара система чи нова. Важливіше те, чи була вона розроблена та підтримується з урахуванням адаптивності.

Вибір правильного підходу до тестування

Тестування є критично важливою частиною впровадження штучного інтелекту, але рівень ретельності повинен відображати рівень ризику. A/B-тестування, яке є комплексним, але також дорогим та трудомістким, необхідне в ситуаціях, коли рішення важко скасувати, а помилки мають суттєві наслідки.

Гарним прикладом є сортування претензій. Коли штучний інтелект використовується для класифікації та маршрутизації претензій з метою виявлення потенційного шахрайства або визначення шляхів ескалації, це може безпосередньо впливати як на результати збитків, так і на операційну ефективність. Це гарний приклад, коли необхідний контрольований підхід. Змінні повинні бути обмежені, а показники успіху мають бути чітко визначені заздалегідь.

Але такий рівень ретельності не є обов'язковим для кожного випадку використання. Коли ціна відмови низька, а зміни можна легко скасувати, більш гнучкий, ітеративний підхід часто є ефективнішим. Це дозволяє операторам тестувати рішення в реальному середовищі, швидко навчатися та коригуватися без витрат часу та коштів на формальне A/B-тестування. Ця модель особливо добре підходить для випадків використання, що передбачають людський нагляд.

Прикладами є узагальнення документів, допомога кол-центру та вилучення даних з неструктурованих заявок за допомогою штучного інтелекту. У цих сценаріях результати можна переглянути та перевірити перед подальшими діями, що зменшує ризики та водночас підвищує ефективність.

У цих випадках оцінювання має зосереджуватися на операційному впливі, а не на абсолютній точності. Такі показники, як економія часу, зменшення ручної роботи та мінімальні перебої в подальшому процесі, забезпечують більш практичний показник цінності. Такий підхід дозволяє швидше навчатися, підтримує ширші експерименти та допомагає операторам уникнути зобов'язань щодо рішень, перш ніж вони продемонструють реальну, стійку користь.

Планування масштабу з самого початку

Багато операторів сьогодні виявляють, що їхні ініціативи у сфері штучного інтелекту застрягають на пілотній фазі та ніколи не масштабуються повністю по всій організації. Це стало поширеною проблемою в галузі: рішення показують багатообіцяючі результати в контрольованих середовищах, але не дають ширшого операційного впливу.

Одна з головних причин полягає в тому, що масштабування не розглядається достатньо рано. Пілотні проекти часто розробляються для того, щоб довести, що щось може працювати, але не те, що потрібно для того, щоб це працювало стабільно на рівні підприємства. Щоб уникнути цього, оператори повинні планувати масштабування з самого початку. Це означає думати не лише про пілотний проект, а й про те, що потрібно для підтримки рішення у виробничому середовищі.

Є кілька ключових елементів, які потрібно зробити правильно. Інтеграції повинні бути побудовані для надійної роботи в масштабі, а не лише під час тестування. Управління має бути чітко визначене, з належністю та підзвітністю. А організації повинні бути готові до змін, оскільки штучний інтелект часто змінює робочі процеси та те, як приймаються рішення.

Наявність спеціального спонсора особливо важлива. Хтось має відповідати за відстеження результатів, стимулювання впровадження та забезпечення постійного вдосконалення рішення з часом. Без такого рівня планування та відповідальності навіть успішні пілотні проекти можуть залишатися обмеженими в масштабах та не мати значного впливу на всю організацію.

Оцінка технологічних партнерів у середовищі мультиінтеграції

Зростаюча складність екосистем операторів зв'язку підвищила важливість технологічних партнерів. Сучасні впровадження часто передбачають численні інтеграції, що охоплюють джерела даних, сторонні сервіси та внутрішні системи.

В результаті, здатність партнера підтримувати інтеграцію стала першочерговим фактором. Це включає не лише початкове впровадження, але й постійний розвиток цих інтеграцій у міру зміни систем та вимог.

Традиційні механізми оцінювання, такі як системи оцінювання на основі характеристик, часто не повністю враховують ці можливості. Більш інформативні показники включають задоволеність клієнтів, відгуки про рекомендації та ступінь, до якої стимули партнера відповідають цілям кар'єрного директора.

Експертиза в галузі також є критичним фактором. Страхові операції пов'язані з певним рівнем складності, який вимагає досвіду для ефективного управління. Партнери з відомими знаннями галузі мають кращі можливості для передбачення викликів та підтримки довгострокового успіху.

Траєкторія впровадження штучного інтелекту у страхуванні свідчить про те, що конкурентна перевага буде визначатися не стільки доступом до технологій, скільки здатністю керувати ними з часом.

Оператори, які застосовують модульний підхід "підключи та працюй", що підтримується відповідною архітектурою, управлінням та дисципліною тестування, будуть краще підготовлені до реагування на поточні зміни ринку. Ті ж, хто цього не робить, можуть опинитися обмеженими попередніми рішеннями, які важко скасувати. У цьому середовищі визначальною здатністю є не впровадження, а адаптивність.