Комерційне страхування використовує штучний інтелект, зберігаючи при цьому людський контроль

Згідно з дослідженням Lockton, яке вивчає зростаючий вплив штучного інтелекту на галузь імущественного та страхового страхування, штучний інтелект фундаментально змінює те, як комерційні страховики оцінюють, оцінюють та управляють ризиками, а рішення, які колись приймалися тижнями, тепер приймаються за лічені хвилини.

Цей зсув відображає спільний тиск у галузі. Доступність даних різко зросла завдяки розвитку датчиків Інтернету речей, телематики та аерофотознімків. Обчислювальна потужність прискорилася завдяки вдосконаленню хмарної інфраструктури. Тим часом, за словами Локтона, зростання збитків, нестача талантів та очікування страхувальників щодо швидкості та прозорості спонукали страховиків шукати нові операційні підходи.

Ринок реагує трьома різними моделями впровадження:

• "Інноватори штучного інтелекту" впроваджують найбільш автоматизовані системи, видаючи обов’язкові котирування за лічені секунди для високопродуктивних та не складних ліній, таких як особисті автомобілі та домовласники.
• "Виміряні користувачі" застосовують штучний інтелект для збору даних та оцінки ризиків у сегментах середнього та спеціалізованого ринку, що дозволяє андеррайтерам зосередитися на винятках та складних рахунках.
• "Обережні послідовники" використовують штучний інтелект переважно для підтримки рішень – виявлення аномалій та надання орієнтирів ціноутворення, залишаючи остаточні рішення щодо андеррайтингу в руках людей.

Перспективні можливості та зростаючі ризики

Згідно зі звітом, ШІ пропонує страховикам стратегічні переваги: ​​стислі терміни котирування, покращену сегментацію портфеля, зниження коефіцієнтів витрат та розширення схильності до ризику. Аналізуючи величезні набори даних, ШІ може виявляти закономірності та адаптувати ціноутворення до конкретних профілів ризику, що потенційно може призвести до створення більш стійких портфелів та конкурентних переваг.

Брокери переходять від транзакційних посередників до стратегічних консультантів, використовуючи інструменти бенчмаркінгу та прогнозну аналітику, щоб спрямувати клієнтів до оптимальних програм. Покупці страхових послуг отримують доступ до постійного відстеження ризиків, покращеного прогнозного моделювання та розширеної ідентифікації експозиції – переваги, які виходять за рамки економії коштів та включають кращий розподіл ресурсів та об£рунтований операційний контроль.

Однак, за словами Локтона, ці можливості супроводжуються значними викликами. Проблеми упередженості та дискримінації стають критичною проблемою, особливо коли недосконалі дані або погані припущення моделі призводять до дискримінаційних результатів. Проблема "чорної скриньки" зберігається – без прозорості щодо джерел даних та логіки моделі рішення, засновані на штучному інтелекті, можуть підірвати довіру.

Розвиток нормативно-правових баз посилює контроль над конфіденційністю, справедливістю та пояснимістю. Крім того, залежність від упереджених або недосконалих моделей може призвести до того, що організації недострахують критичні ризики або неправильно розподіляють капітал, що наражає керівництво на потенційні претензії щодо недбалості.

Інтеграція людського досвіду в системи штучного інтелекту

За словами Локтона, успіх галузі залежить від поєднання технологічних можливостей із людським судженням. Традиційні навички андеррайтингу, актуаріїв та аналітики залишаються важливими, але робоча сила повинна розвиватися. Фахівці зі страхування та управління ризиками повинні вільно володіти інтерпретацією даних, логікою моделювання та цифровими робочими процесами.

Андеррайтери повинні розуміти, як навчаються моделі штучного інтелекту, на яких припущеннях вони спираються та як ефективно перевіряти результати. Для брокерів та покупців це означає розвиток можливостей, пов'язаних з алгоритмічними припущеннями, джерелами даних та технологічною грамотністю.

Перегляньте повний звіт тут.