Страхування штучний інтелект потребує контексту, а не швидкості

Страхова галузь значно інвестує у штучний інтелект, головним чином для автоматизації функцій, пов'язаних з андеррайтингом, страховими виплатами, виявленням шахрайства та обслуговуванням клієнтів. Однак, незважаючи на збільшення інвестицій, мало хто з страхових компаній отримав значну цінність від штучного інтелекту , значною мірою тому, що перепрофілювання підприємств було зосереджено виключно на швидкості, а не на контексті.

Автоматизація, безперечно, набирає обертів, але автоматизація, яка надає пріоритет швидкості без розуміння, ризикує помилками. А у страхуванні помилки є дороговартісними. Люди залишаються важливими для прийняття нюансованих рішень, особливо у складних або дуже емоційних сценаріях. Відповідальне масштабування ШІAPI можливе, але це вимагає переходу від підходу, що враховує перш за все швидкість, до підходу, що враховує контекст. Моделі повинні розуміти не лише закономірності, які вони аналізують, але й основні причини, що лежать в їх основі.

Розрив у точності

Страховики досягли значного прогресу в розробці прогностичних моделей, які визначають ймовірності з дедалі більшою точністю. Однак ці моделі обмежені потребою в пояснюваності. Нормативні вимоги означають, що актуарні та андеррайтингові моделі спираються на обмежені, добре зрозумілі змінні, створюючи розрив між тим, що може передбачити передове машинне навчання, і тим, що страховики можуть об£рунтовано використовувати. В результаті моделі часто намагаються врахувати всі нюанси ризику, що підсилює необхідність людського судження у складних або виняткових випадках.

Системи генеративного штучного інтелекту та машинного навчання можуть підтримувати все: від сортування страхових випадків до виявлення шахрайства, проте їхні можливості прийняття рішень швидко знижуються, коли відсутній контекст. Через це страховики та фахівці з врегулювання страхових випадків продовжують нести тягар роботи, оскільки більшість випадків потребують ручного втручання як "виняткові" випадки зі стандартної прогностичної моделі. Наприклад, коригування ризиків з урахуванням незвичайних факторів навколишнього середовища або управління емоційно зарядженими страховими випадками, коли важливі історія клієнта, тон та обставини.

Андеррайтерам часто обіцяють "вихідні дані чорної скриньки", які можуть суттєво покращити якість рішень, хоча такі моделі рідко повністю впроваджуються у виробництво через вимоги прозорості. Потенційне підвищення продуктивності є переконливим, але відсутність пояснень створює проблеми з управлінням, дотриманням вимог та аудитом, які перешкоджають широкому впровадженню.

В результаті, штучний інтелект та автоматизація часто використовуються для пришвидшення прийняття змодельованих рішень, таких як автоматизація процесів збору даних, а не для підвищення якості цих рішень. Швидкість стає стандартним показником прогресу, тоді як страховики все ще покладаються на людей для інтерпретації контексту та управління важливими рішеннями. У регульованій галузі, де захищеність є першочерговою, цей акцент на ефективності, а не на розуміння, обмежує потенційну цінність штучного інтелекту.

Чому контекст має значення

Контекст є основою достовірних результатів. Контекстний аналіз дозволяє страховикам моделювати нюанси, що лежать в основі прийняття рішень, які традиційні аналітичні підходи часто не враховують. Рішення приймаються не виключно на основі окремих транзакцій чи об'єктів; вони залежать від того, як ці елементи пов'язані один з одним.

Багато критичних факторів залишаються прихованими: показники збитковості відображають як поведінку людей, так і умови навколишнього середовища, і хоча на останні важко вплинути, перші, як-от стосунки застрахованих осіб з іншими особами чи підприємствами, часто недостатньо враховуються. Більшість страховиків оцінюють поведінку в контексті конкретного напрямку діяльності, але не враховують такі сигнали, як історія роботи комерційних директорів у попередніх фірмах, соціальні стосунки з іншими зацікавленими сторонами або моделі, що охоплюють особисті та комерційні напрямки. Швидкий та надійний доступ до таких даних є складним завданням, саме тому в багатьох рішеннях часто бракує контексту.

Хоча горизонтальне використання ШІ, таке як підсумовування або транскрипція, забезпечує операційну підтримку, воно рідко призводить до трансформаційних змін. Вертикальний, контекстно-залежний ШІ, навпаки, забезпечує справжнє керівництво щодо наступних найкращих дій. Він може пріоритезувати претензії на основі їхньої серйозності та цінності для клієнта, оцінювати поведінку брокера з часом або виявляти приховані зв'язки в складних бізнес-порталах. Згідно зі звітом Deloitte про тенденції в страхових технологіях за 2025 рік , навіть по мірі розвитку систем ШІ вони все ще значною мірою покладатимуться на підключені набори даних, щоб надавати "практичну інформацію" як регуляторам, так і клієнтам.

Трансформаційні програми

Страховики вже починають досліджувати, як контекстний штучний інтелект може змінити основні операції. В андеррайтингу контекстно-залежні моделі можуть оцінювати ризики цілісно, ​​враховуючи нюанси експозиції, історичні показники, моделі поведінки клієнтів та сторонні набори даних. Ці системи підтримують більш справедливі, точні та послідовні рішення. Згідно з дослідженням CEFPro 2025 року , страховики, які вже застосовують контекстний штучний інтелект до андеррайтингу, скоротили час обробки на 31% та покращили оцінку ризиків більш ніж на 40%, одночасно підвищуючи загальну ефективність.

У справах про претензії моделі штучного інтелекту в поєднанні з людським наглядом пришвидшують розгляд справ, зберігаючи прозорість та можливість аудиту. Контекст допомагає командам з розгляду претензій визначити, які справи можуть просуватися швидко, а які потребують глибшого розгляду, покращуючи як час циклу, так і задоволеність клієнтів без шкоди для регуляторного контролю. Це також допомагає точніше моделювати тяжкість претензій та знаходити сукупні можливості для відшкодування через повторювану вину третіх осіб, що часто залишається непоміченим під час аналізу, орієнтованого на претензії.

У виявленні шахрайства контекстний штучний інтелект може виявляти скоординовані шахрайські кола, зменшувати кількість хибнопозитивних результатів та покращувати швидкість обробки даних. Побудова контекстних зв'язків перед виявленням аномалій призводить до набагато точніших рішень, впевненого виявлення найбільших загроз та забезпечення безперешкодного потоку надійних клієнтів, покращуючи клієнтський досвід, одночасно зменшуючи витоки та підтримуючи зростання доходів.

Управління та готовність

Надійне управління даними більше не є необов'язковим; це обов'язкова умова для відповідального впровадження штучного інтелекту. Жодна модель, якою б технічно складною вона не була, не може компенсувати слабку основу даних. Страховики, що лідирують на ринку, активно інвестують у надійні системи управління, які включають моніторинг моделей, стандарти пояснювальності, перевірки рішень та постійне узгодження нормативних актів.

Індекс страхування Evident AI показує, що страхові компанії з найвищими показниками пріоритезують прозорість та етичний розвиток штучного інтелекту, пов'язуючи ефективність із сильним управлінням та підзвітністю керівництва. Це демонструє, що успіх штучного інтелекту залежить не лише від технологій; це впровадження довіри та контролю на кожному етапі впровадження.

Тим часом, у Звіті IAIS про страхування за півріччя підкреслюється, що стійкість у впровадженні штучного інтелекту залежить від надійних баз даних та послідовного нагляду. Разом ці висновки висвітлюють важливий урок: страховики, які інвестують у надійне управління та високоякісні дані, мають кращі можливості для ефективного масштабування штучного інтелекту, зниження ризиків та створення вимірюваної бізнес-цінності.

Визначення наступного розділу у сфері страхового штучного інтелекту

Страхова галузь досягла переломного моменту. Успіх штучного інтелекту вимірюватиметься не кількістю процесів, які він автоматизує, а тим, наскільки ефективно він допомагає людям приймати кращі та об£рунтованіші рішення. Страховики, які надають пріоритет інтегрованим контекстним даним, інвестують у співпрацю між людиною та штучним інтелектом і створюють системи, які можна пояснити та перевірити, будуть тими, хто розкриє весь потенціал штучного інтелекту.

У міру того, як галузь рухається до 2026 року і далі, контекст стане конкурентною валютою, яка визначатиме, які страховики лідирують на ринку, а яким доведеться намагатися пояснити рішення, які вони не можуть повністю зрозуміти.