Хотя искусственный интеллект (ИИ) уже используется во многих отраслях, прогнозируется его экспоненциальный рост в будущем. Так называемый «слабый» ИИ - такой как сегодняшние чат-боты - в ближайшие десятилетия уступит место более похожему на человека «сильному» ИИ, что, вероятно, нарушит существующие бизнес-модели. Как это повлияет на страхование? Как страховщики могут подготовиться?

Текущие тенденции в области искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) или машинное обучение - это программное обеспечение, которое может думать и учиться как человек. Сегодня основные формы ИИ могут выполнять определенные задачи - например, проверку страхового возмещения на предмет мошенничества, - но будущие поколения будут способны решать сложные проблемы и принимать решения.

ИИ обещает повысить производительность за счет автоматизации простых задач и предложить новые идеи на основе анализа данных и, как ожидается, в ближайшем будущем будет способствовать росту национальной экономики во всем мире. Однако для предприятий потенциальные угрозы искусственного интеллекта могут легко уравновесить огромные преимущества, поскольку они сталкиваются с новыми сценариями ответственности и проблемами, поскольку ответственность переключается с людей на машины.

ИИ уже используется почти во всех отраслях: от чат-ботов для оказания финансовой помощи до беспилотных автомобилей и от искоренения некоторых неизлечимых заболеваний и оказания медицинской помощи в отдаленные районы до программного обеспечения, которое лучше предсказывает погоду и отслеживает последствия изменения климата с помощью интеллектуальных технологий и датчики, которые помогают снизить выбросы.

«Слабый» и «сильный» ИИ

«Умный» ИИ пропорционален количеству изученных данных и не основан на семантических концепциях высокого уровня, таких как «риск», «конкуренция», «окупаемость», «цель», «справедливость» и т. Д. Такая разница Между тем, как ИИ и люди изучают и концептуализируют мир - вот что отличает нынешние системы ИИ от будущих - соответственно «слабый» ИИ и «сильный» ИИ.

«Слабый» ИИ относится к технологии ИИ, которая в настоящее время используется в бизнесе. Напротив, «сильный» ИИ, который приблизится к когнитивным способностям человека, является теоретическим и не ожидается, что он появится на рынке раньше. Введение «сильных» агентов ИИ, скорее всего, подорвет общество в том виде, в каком мы его знаем. Один из секторов, на который ИИ уже повлиял и который в будущем будет все больше разрушать, - это страхование.

Преобразование сектора корпоративного страхования

Страхование, в котором используются большие объемы данных и повторяющиеся процессы, одним из первых внедрило машинное обучение, установило партнерские отношения с технологическими фирмами и инвестировало в стартапы во многих приложениях. На сегодняшний день страховщики в основном сосредоточены на разработке приложений ИИ для личных линий, в то время как страховые компании уже используют ИИ для проверки и анализа формулировок политики и подтверждения требований.

Но все чаще страховщики начинают анализировать, как ИИ повлияет на коммерческое страхование, в том числе на крупный корпоративный рынок, где такие продукты, как компенсация за автомобили и работники, поддаются автоматизации.

ИИ, вероятно, повлияет на страхование в трех ключевых областях:

  • автоматизация процессов страхования, таких как страхование убытков и андеррайтинг;
  • лучшее понимание бизнес-рисков; и
  • усиление прямого взаимодействия с клиентами.

ИИ может обеспечить значительную экономию средств, а также ускорить процесс страховых транзакций. Он должен улучшить такие услуги, как анализ представленных документов, проверка или проверка полисов, разработка новых страховых решений и выявление потенциально мошеннических требований. Есть много областей, таких как репутация, кибернетика, цепочка поставок, сценарии экономических и климатических рисков, где машинное обучение может помочь лучше оценивать риски.

Процесс рассмотрения претензий, в частности, выиграет от большей автоматизации. Искусственный интеллект и автоматизация позволят гораздо быстрее и эффективнее урегулировать претензии по более низкой стоимости. Однако даже с более сложными коммерческими претензиями ИИ может поддержать решения по претензиям, ускорить некоторые процессы и сделать более индивидуализированную службу претензий.

Автоматизируя повторяющиеся задачи, люди смогут сосредоточиться на работе с добавленной стоимостью, такой как отношения с клиентами, оценка рисков или оказание технической поддержки. Понимание, полученное на основе данных и аналитики на основе искусственного интеллекта, может расширить границы страхуемости, расширить существующие продукты, а также привести к появлению новых решений по передаче рисков в таких областях, как прерывание бизнеса без ущерба и ущерб репутации.

Но у страховщиков есть и проблемы. Чтобы максимально использовать преимущества ИИ, необходимо будет адаптировать традиционные страховые покрытия, такие как страхование ответственности, несчастных случаев, здоровья и жизни, для защиты потребителей и предприятий, а страхование должно будет лучше справляться с определенными рисками, такими как кибератаки, прерывание бизнеса, продукт отзыв и репутационный ущерб.

Страховщик 24/7

Улучшенный круглосуточный анализ клиентов / рынка и консультирование станут результатом более широкого использования ИИ, наряду с улучшенными привязками, обслуживанием и претензиями.

Для крупных коммерческих и корпоративных клиентов страхование должно быть индивидуальным, позволяющим использовать платформенный подход к обслуживанию. ИИ может помочь создать среду для страховщиков и третьих сторон, предлагая более целенаправленное распространение услуг по управлению рисками и страхованию.

Искусственный интеллект также может улучшить данные и аналитику и станет ключом к получению доступа к данным, особенно с учетом того, что Интернет вещей (IoT) делает все больше и больше. Это может позволить страховщикам лучше понимать риски клиентов, помочь предприятиям снизить риски и найти решения для рисков, которые в настоящее время не подлежат страхованию.

Аналитика на основе искусственного интеллекта может помочь компаниям лучше понять свои кибер-риски, повысить безопасность и даже защититься от кибератак. В то же время ИИ может помочь страховщикам в оценке и выявлении скоплений кибер-рисков.

Есть много областей, таких как репутация, цепочка поставок, сценарии экономических и климатических рисков, в которых машинное обучение может помочь компаниям лучше понять свои риски.

Интеллектуальные агенты

По мере того, как технологии становятся все более сложными, приложения ИИ для анализа рисков будут развиваться. ИИ может действовать как «интеллектуальный агент», способный создавать различные сценарии и результаты и потенциально принимать решения. Следующее поколение машинного обучения перейдет от повышения осведомленности о рисках к упреждающему принятию решений.

ИИ также будет работать вместе с другими технологиями, в первую очередь с Интернетом вещей и блокчейном, чтобы улучшить наше понимание рисков и позволить страховщикам предлагать новые, более быстрые и индивидуализированные услуги. Например, датчики на транспортных контейнерах уже предоставляют данные о местонахождении и состоянии груза, которые после анализа могут активировать страховое покрытие или меры по смягчению последствий в случае повреждения товара.

Понимание, полученное на основе данных и аналитики на основе искусственного интеллекта, может расширить границы страхуемости, расширить существующие продукты и привести к появлению новых решений по передаче рисков в таких областях, как безопасное прерывание бизнеса и ущерб репутации.