Програмне забезпечення зі штучним інтелектом трансформує страховий андеррайтинг

Страхування перетворюється з повільного, ручного процесу на динамічну взаємодію, яка є більш справедливою, швидкою та точною для всіх.

Протягом десятиліть страховики використовували широкий підхід. Вони класифікували людей на основі обмеженої та узагальненої інформації. Але ця стара модель сьогодні не допомагає, оскільки немає двох однакових людей. Від звичок водіння до безпеки дому – все унікальне. Як страхові компанії можуть точно оцінювати ризики, коли світ змінюється швидше, ніж може відстежити електронна таблиця?

На щастя, системи андеррайтингу на основі штучного інтелекту охопили страховиків. Вони перетворюють андеррайтинг з повільного ручного процесу на динамічну розмову, яка включає фактичний ризик і забезпечує справедливішу, швидшу та точнішу систему для всіх.

Щоб по-справжньому оцінити силу штучного інтелекту, давайте спочатку зрозуміємо проблеми старих процесів андеррайтингу. Саме через ці питання ми розуміємо, що програмне забезпечення для андеррайтингу на основі штучного інтелекту пропонує страховикам і як вони можуть скористатися цією можливістю.

Чому традиційні методи страхового андеррайтингу більше неефективні?

Протягом десятиліть андеррайтери були основою галузі, приймаючи ретельні рішення на основі свого досвіду та доступних даних. Хоча цей підхід добре служив своїй меті протягом багатьох років, він створює перешкоди з точки зору точності та прибутку. Ось деякі з основних перешкод, з якими стикаються страхові андеррайтери:

1. Сховища даних та ручне введення

Важлива інформація часто залишається в окремих відділах, або у фізичних файлах, або в онлайн-папках. Ще більше розчаровує ручне введення та узгодження цих даних. Окрім того, що цей ручний процес займає багато часу, він створює можливості для людських помилок, що може призвести до неправильної оцінки ризиків з самого початку.

2. Статичні моделі ризику

Страховики завжди покладалися на історичні дані, що, безсумнівно, виявилося цінним. Але, озираючись назад, страховики можуть повністю пропустити нові ризики. Наприклад, модель, побудована на минулих погодних умовах, може бути невідповідним варіантом для оцінки ризику майна з урахуванням сучасних змін клімату.

3. Оцінювання всіх з однієї й тієї ж точки зору

Універсальний підхід чудово спрацював, коли дані були простішими, а джерела обмеженими. Проблема виникає, коли страховикам доводиться розрізняти осіб, які на папері виглядають однаково, але насправді мають абсолютно різні ризики. Це часто призводить до гомогенізації премій, через що страховики втрачають можливості залучити та винагородити клієнтів з низьким рівнем ризику.

4. Повільний час виконання робіт

У часи, коли клієнти можуть отримати кредит або забронювати міжнародну подорож за лічені хвилини, очікування днів і тижнів на процес андеррайтингу здається нереальним. Такі тривалі терміни очікування дратують потенційних клієнтів, ставлячи страховиків у конкурентне невигідне становище.

З огляду на всі ці фактори, очевидно, що страховий андеррайтинг потребує нового підходу. Він має розширити людський досвід. Програмне забезпечення для автоматизації страхового андеррайтингу чудово служить цій меті.

Як штучний інтелект впливає на андеррайтинг у страхуванні?

Штучний інтелект робить процеси інтелектуальними, і андеррайтинг у страхуванні не є винятком. По суті, ШІ дозволяє страховим андеррайтерам робити вибір, підкріплений даними. Давайте подивимося, як:

I. Машинне навчання

Це двигун штучного інтелекту. Алгоритми машинного навчання отримують величезні обсяги історичних даних, таких як мільйони минулих заявок, записи про претензії та результати. Замість того, щоб бути явно запрограмованими, ці алгоритми вчаться виявляти складні закономірності та кореляції, які призводять до претензії. Вони постійно покращують свою прогностичну точність, обробляючи більше даних.

II. Прогнозна аналітика

Це основний результат машинного навчання. Розуміючи закономірності минулого, програмне забезпечення може передбачити майбутню ймовірність страхового випадку для нового заявника. Воно відповідає на основне питання андеррайтингу: "Яка ймовірність збитку?" з набагато вищим ступенем деталізації.

III. Обробка природної мови

Величезна частина цінної інформації про ризики захована в неструктурованому тексті. Це включає записи лікарів у медичній картці, детальні описи у звіті про претензії та навіть документи, що подаються до регуляторних органів. NLP дозволяє програмному забезпеченню "читати" та "розуміти" цей текст, витягуючи відповідні факти та думки, які було б недоцільно оцінювати вручну. Найкраще? Все це робиться з дотриманням суворих протоколів конфіденційності.

IV. Альтернативні дані

Саме тут ШІ справді розширює горизонти оцінки ризиків у страхуванні. Передові моделі виходять за рамки традиційних джерел, таких як кредитні рейтинги та записи про транспортні засоби, щоб також враховувати нетрадиційні точки даних. Для автострахування це можуть бути телематичні дані, що показують фактичну поведінку водія. Для страхування майна це можуть бути дані датчиків Інтернету речей, що вказують на якість обслуговування будівлі. Це створює набагато багатшу та динамічнішу картину ризику.

Платформи страхового андеррайтингу з усіма цими можливостями мають силу перетворити андеррайтинг зі статичної, заснованої на формах процедури на динамічний, багатовимірний аналіз. Це однаково вигідно як для страховиків, так і для застрахованих осіб. Дізнайтеся, що ще страховики можуть зробити з такими передовими рішеннями, у наступному розділі.

Як програмне забезпечення на базі штучного інтелекту покращує оцінку ризиків у страхуванні?

Теоретичні переваги найновішого програмного забезпечення для андеррайтингу, безсумнівно, переконливі. Але те, що переконує зацікавлених сторін фактично впроваджувати його, – це вимірювані результати. Використовуючи програмне забезпечення для андеррайтингу на базі штучного інтелекту, страховики можуть пришвидшити старі процеси та підвищити якість і справедливість оцінки ризиків. Ось що вони можуть зробити:

i. Персоналізоване профілювання ризиків

Штучний інтелект дозволяє страховикам перейти від групування людей за категоріями ризику до оцінки кожного заявника як унікальної особи. Синтезуючи тисячі точок даних, програмне забезпечення створює індивідуалізований бал ризику.

Результат? Двоє 40-річних некурців, які проживають в одному поштовому індексі, можуть отримувати суттєво різні страхові внески за страхування життя. Чому? Тому що модель враховує режим фізичної підготовки та регулярні медичні огляди одного, а неактивний спосіб життя іншого. Така справедливість вигідна як страховику, який може точніше оцінити ризик, так і клієнту, який сплачує премію, що дійсно відображає його індивідуальну ситуацію.

ii. Точніше виявлення шахрайства

Людське око чудове, але воно може пропустити ледь помітні, складні закономірності, які можуть вказувати на шахрайство. Алгоритми штучного інтелекту чудово виявляють аномалії та кореляції, які не видно під час ручної перевірки. Оцінюючи заявку порівняно з мільйонами попередніх, програмне забезпечення виявляє невідповідності. Наприклад, розбіжність між заявленими моделями доходів і витрат, отриманими з альтернативних даних, або історію заявок, яка відповідає підозрілому шаблону.

Таким чином, страховики можуть виявляти потенційно шахрайські заявки на момент андеррайтингу, запобігаючи збиткам ще до оформлення поліса та захищаючи чесних страхувальників від витрат, пов'язаних з шахрайством.

iii. Вища ефективність та швидкість

Однією з найперших переваг є ефективність. Програмні рішення для андеррайтингу на базі штучного інтелекту виконують рутинні, повторювані завдання, які поглинають час андеррайтера-людини. Вони можуть миттєво перевіряти дані, виконувати перевірки в зовнішніх базах даних і навіть приймати рішення щодо обробки стандартних заявок з низьким рівнем ризику.

Це скорочує час виконання замовлень з днів до хвилин, задовольняючи потребу в миттєвому задоволенні потреб. Найголовніше, що це також підвищує роль людини-андеррайтера. Звільнені від буденних завдань, вони можуть зосередити свою експертизу на складних, цінних справах, які потребують тонкої оцінки та емпатії.

iv. Аналіз ризиків

Найновіше програмне забезпечення для андеррайтингу дозволяє страховикам запобігати ризикам, а не потім оплакувати їх. Завдяки підключенню зовнішніх потоків даних у режимі реального часу, таких як кліматичні моделі, геопросторові зображення та економічні показники, ці рішення можуть передбачити майбутнє.

Наприклад, вони можуть виявляти об'єкти нерухомості, що мають підвищений ризик лісових пожеж через зміну густоти рослинності та посуху. Крім того, вони також можуть визначати комерційні об'єкти нерухомості в ланцюжку поставок, які більш схильні до певних геополітичних потрясінь. Це дозволяє страховикам працювати з клієнтами над стратегіями зменшення ризиків до того, як настане збиток, перетворюючи страховика з простого платника страхових відшкодувань на справжнього партнера з управління ризиками.

Підсумки

Спосіб, яким страховики оцінюють ризики сьогодні, разюче відрізняється від того, як це робили, скажімо, три-чотири роки тому. Це вже не ремесло, призначене лише для досвідчених андеррайтерів, а стало чесною практикою, яка забезпечує точність і прозорість. А програмне забезпечення для андеррайтингу на базі штучного інтелекту для страхування допомагає компаніям зробити цей крок.