Розпакування ролі штучного інтелекту в страховій галузі

Новий звіт показує, як провідні страховики використовують штучний інтелект

ШІ стрімко трансформує страховий сектор, змінюючи те, як організації працюють і надають послуги. В останні роки організації визнали потенціал штучного інтелекту для підвищення ефективності, отримання глибшого розуміння та революційних змін в операціях.

Андеррайтинг традиційно знаходиться в авангарді цифрових інновацій. Однак, згідно зі звітом Sprout.ai, за останні два роки центр уваги змістився на страхові виплати.

У звіті "Бізнес-об£рунтування застосування штучного інтелекту у врегулюванні збитків" підкреслюється, що страховики виділяють все більше ресурсів на вдосконалення функції врегулювання збитків, розуміючи її вирішальну роль у клієнтському досвіді та загальній бізнес-стратегії.

Використання ШІ для прискорення процесів

Впровадження штучного інтелекту у врегулюванні страхових випадків досліджується в кількох ключових сферах. Для багатьох організацій першим кроком стала інтеграція ШІ в існуючі системи. Інші обрали більш кастомізовані рішення, пристосовані до їхніх унікальних потреб. Однак переважаючою тенденцією є перехід до використання ШІ як помічника для покращення процесу прийняття рішень, а не повної заміни людей-працівників.

Цей підхід "другого пілота" або "асистента штучного інтелекту" зосереджений на автоматизації рутинних завдань для підтримки працівників, які обробляють страхові випадки. Замість того, щоб ліквідувати робочі місця, штучний інтелект стає інструментом для розширення людського досвіду, дозволяючи персоналу зосередитися на більш складних рішеннях, поки штучний інтелект виконує завдання, що повторюються.

Крім того, ШІ використовується для вирішення великомасштабних завдань, з якими не може впоратися людина, наприклад, для аналізу величезних обсягів документів про страхові випадки, щоб отримати інформацію та виявити закономірності для запобігання збиткам або оптимізації політики.

У відділах врегулювання збитків набирає обертів кілька сфер застосування штучного інтелекту. Наприклад, автоматизована підтримка прийняття рішень підвищує точність і послідовність у прийнятті рішень, дозволяючи страховикам більш ефективно сортувати претензії. ШІ також відіграє ключову роль в обробці перших повідомлень про збитки (FNOL), автоматизуючи первинний збір інформації про страхові випадки і скорочуючи час, необхідний для вилучення відповідних даних.

Прогностичні можливості штучного інтелекту також дедалі ширше використовуються. Страховики використовують ШІ для прогнозування ключових змінних, таких як величина резервів і ймовірність того, що претензії призведуть до судового розгляду. Ця прогностична здатність допомагає менеджерам з врегулювання збитків на ранніх стадіях виявляти випадки з високим ризиком.

Крім того, виявлення шахрайства – ще одна сфера, де ШІ робить значні успіхи. Виявляючи аномалії та закономірності в даних про страхові випадки, системи штучного інтелекту можуть виявити шахрайські дії, які в іншому випадку залишилися б непоміченими.

Стратегії для успішного усиновлення

Незважаючи на зростаюче використання штучного інтелекту у врегулюванні страхових випадків, організації перебувають на різних етапах впровадження. Деякі компанії вже мають напрацьовані моделі та процеси ШІ, тоді як інші тільки починають вивчати його можливості. Одна з головних проблем, з якою стикаються страховики, – визначити, з чого почати.

Щоб подолати ці виклики, експерти запропонували стратегії успішного впровадження штучного інтелекту. Одне з важливих міркувань полягає в тому, чи варто співпрацювати із зовнішнім провайдером ШІ, чи розвивати власну експертизу. Компаніям також рекомендується зібрати правильну команду, яка чітко усвідомлює свою відповідальність за ініціативи в галузі ШІ, і з самого початку вирішувати питання етики та конфіденційності.

Крім того, перевірка концепцій (PoC) і пілотні проекти можуть допомогти страховикам протестувати рішення ШІ в контрольованому середовищі, перш ніж масштабувати їх в масштабах всієї організації.