Штучний інтелект забезпечує гнучкість у реальном часі в сфері страхування

Штучний інтелект у страхуванні розвивається не тільки за межі швидкості та ефективності, але й забезпечує гнучкість у режимі реального часу на тлі прискорених змін у галузі.

Штучний інтелект у страхуванні вже давно обговорюється з точки зору швидкості та точності; він дозволяє швидше андеррайтингувати та обробляти страхові виплати, або ж краще оцінювати ризики та виявляти шахрайство.

Але зароджується нова дискусія – така, що розглядає ШІ не лише як інструмент для підвищення ефективності, швидкості чи просто автоматизації, а й як засіб створення гнучкості.

Це зміна, яка не могла бути більш своєчасною. Галузь змінюється під впливом ідеального шторму руйнівних сил, які розгортаються одночасно та вимагають швидших, гнучкіших методів роботи. Стихійні лиха змінили профілі ризиків у різних регіонах, постійний інфляційний тиск змусив страхових компаній переорієнтуватися з обсягу премій на прибутковість, а високі процентні ставки призвели до відкликання страхових полісів та відмов від продовження. Тим часом, величезний прогрес у технологіях та різкі зміни в клієнтській базі призвели до ще більшого зростання базових очікувань, особливо серед тих, хто більше обізнаний з цифровими технологіями.

В результаті багато агентів та перевізників намагаються встигати за змінами, оскільки традиційні застарілі системи, процеси дотримання вимог та повільні цикли прийняття рішень уповільнюють їхню роботу.

Гнучкість, яка в цих термінах класифікується як здатність швидко масштабувати потужності, миттєво застосовувати покращення в організації або адаптувати прийняття рішень у режимі реального часу до нових даних, швидко стає найціннішою валютою галузі.

Як штучний інтелект вже впроваджує гнучкість у страхування

Наразі галузь вже бачить перші ознаки здатності штучного інтелекту підвищувати гнучкість там, де традиційні процеси обмежені обмеженнями людських ресурсів, термінами навчання або системними залежностями. Приклади включають:

• Адаптація до ринку в режимі реального часу: коли страхові компанії змінюють свій апетит до ризику або ринкові умови швидко змінюються, традиційні системи покладаються на оновлення API або зміни в основній системі, які можуть бути надзвичайно повільними, непослідовними або без нюансів. Штучний інтелект забезпечує тут надзвичайну гнучкість – нова інформація з документів, маркетингових брошур або заявок на підтримку може бути безпосередньо введена в механізм ШІ, що дозволяє негайно оновлювати логіку андеррайтингу та бізнес-процеси. Це означає, що страховики можуть реагувати в режимі реального часу на зміну ринкових умов, а не бути обмеженими обмеженнями застарілих систем.
• Зміцнення зв'язків між агентами та перевізниками: розширена аналітика не лише може допомогти агентам визначити правильного перевізника, який відповідає їхнім конкретним потребам та профілям ризику, але й та сама технологія може працювати двонаправлено, дозволяючи перевізникам ідентифікувати та зв'язуватися з агентами, які відповідають їхнім бізнес-стратегіям та цілям дистрибуції. Такий підхід доповнює традиційне побудову відносин більш стратегічним методом, заснованим на даних.
• Зробити аналіз даних простим та доступним: ШІ може зробити доступним для агентів десятиліття галузевих даних для легкого аналізу, допомагаючи навіть новачкам-професіоналам надавати клієнтам аналітичні матеріали досвідченого рівня. Коли дослідження та аналіз якості консалтингової фірми доступні особам, що приймають рішення на кожному рівні, складні питання, на вирішення яких традиційно потрібно було годинами або днями, можна розібратися за лічені хвилини.
• Підвищена швидкість та операційна узгодженість: Штучний інтелект відомий своєю швидкістю та узгодженістю, але здатність реагувати на зміни в режимі реального часу забезпечує справжню гнучкість. Для перевізників це поширюється на обробку страхових випадків, андеррайтинг та оптимізацію робочих процесів співробітників, де ШІ продемонстрував показники виконання, які фактично перевищують людську продуктивність, забезпечуючи при цьому більш стабільне обслуговування в усіх мережах.
• Можливість масштабування потужностей за одну ніч: ШІ усуває вузьке місце, яке спричиняє традиційне масштабування. Наприклад, в управлінні телефонними дзвінками, якщо оператор хоче розширити охоплення або уникнути втрати потоку вхідних запитів, йому потрібно публікувати списки вакансій, проводити співбесіди, переговори, наймати, адаптувати та навчати – тривалий процес, який для посад початкового та середнього рівня може тривати від одного до шести місяців, перш ніж хтось почне справді продуктивно працювати. Завдяки ШІ ці потужності можна збільшити за одну ніч.
• Експериментування набагато простіше та швидше: спрощення процесу експериментування дозволяє організаціям дуже швидко реагувати на бізнес-умови, потреби та аналітичні дані. Продовжуючи приклад з управлінням телефонними дзвінками, традиційно тестування різних сценаріїв для обробки вхідних та вихідних дзвінків означає поділ агентів на групи, вимірювання результатів, визначення найкращого підходу, а потім перенавчання людей. Однак, якщо новий сценарій або підхід краще працює зі штучним інтелектом, його можна миттєво застосовувати до кожної взаємодії, без повільної роботи з перенавчанням чи подолання опору змінам.

Що означає гнучкість, керована штучним інтелектом, для майбутнього страхування

Хоча все вищезазначене вже починає покращувати гнучкість у всій галузі, якщо подивитися трохи далі, можливості штучного інтелекту можуть мати ще більший вплив. Він може, наприклад, діяти як віртуальний субагент, здатний завершувати або навіть зобов'язувати до виконання прості політики. Трохи схоже на самообслуговування, але з гарантією присутності людини, що забезпечить комфорт клієнтів та пришвидшить процес.

Це також може вплинути на традиційний досвід котирування, такий як порівняльне котирування. У цьому сенсі ШІ не просто витягуватиме API та повертатиме котирування, франшизи, премії та ліміти, а також може надавати глибше розуміння нюансів кожного покриття. Наприклад, він може спиратися на відгуки клієнтів, минулі проблеми та інші відповідні дані, щоб отримати повнішу картину. Таким чином, він може виступати в ролі множника сили, дозволяючи агентам надавати клієнтам більш змістовні та об£рунтовані поради. Навіть агент-початківець може мати багаторічний досвід, що допоможе йому забезпечити таку ж глибину розуміння, як і досвідчений професіонал.

Незалежно від того, яку можливість ми розглянемо в майбутньому, головне тут полягає в тому, що ШІ може, і дуже повинен, забезпечити набагато швидший та гнучкіший спосіб реагування на зміни – здатність, яка стає дедалі важливішою, оскільки самі зміни продовжують прискорюватися у страховій галузі.