В то время как многие компании борются с пилотами и координацией, Farmers управляет развертыванием ИИ в масштабах всего предприятия, по одному чат-боту.

Томас Х. Давенпорт и Рэнди Бин

Страхование, представляющее собой отрасль, состоящую из данных, транзакций и решений, является одной из отраслей, на которую с наибольшей вероятностью повлияет искусственный интеллект (ИИ). Страховая компания из Калифорнии Farmers Insurance намерена активно применять эту технологию в своем бизнесе. За последние несколько лет в компании появилось множество проектов, связанных с искусственным интеллектом, и теперь ее руководители рассматривают искусственный интеллект как возможность предприятия и организуются, чтобы обеспечить большее влияние.

ИИ используется в Farmers во многих сферах. Например, в недавней статье Wall Street Journal описывается использование распознавания изображений на основе искусственного интеллекта в процессе урегулирования страховых претензий в компании. В контакт-центрах используются чат-боты и другие инструменты, основанные на обработке естественного языка. Потенциал алгоритмов машинного обучения изучается в рамках программы страхования на основе использования страховщика под названием Signal. Компания также использует автоматизированные инструменты машинного обучения для разработки более совершенных моделей прогнозирования. Роботизированная автоматизация процессов - хотя некоторые в Farmers не уверены, что ее можно отнести к ИИ - тестируется для автоматизации цифровых процессов в бэк-офисе.

Как и во многих других организациях, первоначальные проекты ИИ в Farmers были фрагментированы по всей компании и практически не координировались. Это привело к раннему внедрению множества различных инструментов и взаимоотношений с поставщиками - иногда с той же целью. Однако теперь компания Farmers разработала различные механизмы координации для обеспечения хорошо управляемого развертывания ИИ на предприятии. Одним из ключевых механизмов является AI Council, для которого есть как бизнес-версии, так и ИТ-версии. Business AI Council рассматривает предложения о новых вариантах использования, что является первым способом рассмотрения проекта.

Сами бизнес-единицы руководят не ИИ, а скорее проблемой, которую необходимо решить - если ИИ появляется как средство для достижения желаемой бизнес-цели, то вариант использования передается в совет.

В IT AI Council основное внимание уделяется выявлению корпоративных инструментов, поставщиков и данных. В некоторых случаях Farmers работает с поставщиками «insurtech» над вертикальными решениями для таких случаев использования, как дословный анализ клиентов с помощью моделей машинного обучения. В других случаях, например, при разработке чат-ботов, они используют свои собственные ресурсы для разработки решений с использованием широко доступных платформ, таких как Lex от Amazon. Кэти Мейерс, директор по данным Farmers, сообщила нам, что Farmers планирует разработать серию рационализированных платформ в ключевых областях ИИ с целью развития индивидуальных инициатив в области ИИ до зрелой совокупной способности.

Совет ИТ-организации по ИИ классифицировал проекты ИИ по степени их реализации - с прицелом на то, чтобы перейти от пилотных проектов и проверки концепции к производству. Проекты делятся на три категории:

  • Открытие - рассмотрение проекта или технологии, оценка жизнеспособности, легкие эксперименты;
  • Пилот - формальные эксперименты;
  • Производство (или на пути к нему) - полная реализация системных и сопутствующих процессов.

Мейерс отмечает, что в категории «продакшн» довольно много проектов, хотя в некоторых из них используются относительно простые технологии искусственного интеллекта, такие как чат-боты. По крайней мере, 50% их проектов находятся на стадии открытия, и ожидается, что конвейер будет постоянно пополняться по мере появления дополнительных бизнес-вариантов использования и совершенствования технологий.

Что касается воздействия ИИ на человеческих работников, у Farmers есть корпоративная философия увеличения, а не увольнения сотрудников. Мейерс заявил:

«Мы видим силу ИИ в том, что он работает в тандеме с сотрудниками. Как мы используем человеческие навыки там, где они приносят наибольшую пользу клиенту? Мы не нацелены на замену людей. Взаимодействие с людьми играет огромную роль в нашем бизнесе и отношениях с клиентами .

В Farmers уже есть несколько примеров того, как ИИ улучшает рабочие места людей, а не заменяет их. В контакт-центрах, например, чат-боты освобождают представителей от ответа на самые повторяющиеся и простые звонки. Руководители контактных центров исторически использовали относительно простые инструменты для поддержки развития и управления производительностью людей, принимающих звонки. Они прислушивались к призывам к возможностям улучшения, но у них было время только на то, чтобы просмотреть часть звонков адвоката службы. Их цель в упражнении по обеспечению качества - выяснить, что представителям нужно делать по-другому - когда они делают предложения эффективно или используют сложный язык, требующий работы со стороны клиента.

Теперь система НЛП преобразует все записи речи из звонков в текст. При необходимости руководители могут просматривать 100% вызовов, но система искусственного интеллекта автоматически определяет проблемный язык и взаимодействия. В результате супервизоры могут проводить более эффективный и информированный коучинг с представителями по вызову.

Декстер Джонсон, возглавляющий стратегию Farmers Service Operations, говорит, что теперь у руководителей есть рабочие места, которые в большей степени ориентированы на данные, чем в прошлом. Он отмечает:

«Мы хотим, чтобы наши защитники услуг облегчили нашим клиентам ведение бизнеса с фермерами. Поэтому мы особенно стараемся избегать выражений, требующих больших усилий. У руководителей есть информационная панель, которая отслеживает трудоемкий язык для них. Они могут сказать, сколько звонков требует больших усилий, сравнить свою команду с другими командами, взглянуть на отдельных членов команды и выслушать проблемные или особенно хорошие звонки с представителем, чтобы дать им некоторый инструктаж. Это уже оказало большое влияние на уровень наших услуг ».

Джонсон не представляет себе времени, когда агенты на основе ИИ будут обрабатывать все взаимодействия с клиентами. Он отмечает, что люди лучше устанавливают личную связь с клиентами, чем машины, и он ожидает, что это будет верно в течение долгого времени. По его словам, для относительно простых транзакций клиенты предпочитают машины из-за их скорости и доступности 24/7. Но для более сложных вопросов, таких как понимание покрытия или объяснение, почему изменилась страховая премия, потребуется элемент обсуждения с людьми. Такое разделение труда между людьми и машинами приносит пользу как сотрудникам, так и клиентам.

Рэнди Бин - отраслевой идейный лидер, автор и генеральный директор NewVantage Partners, фирмы, занимающейся стратегическим и управленческим консультированием, которую он основал в 2001 году. Он является соавтором Forbes, Harvard Business Review, MIT Sloan Management Review , и The Wall Street Journal. Вы можете подписаться на него на @RandyBeanNVP.

Томас Дэвенпорт - заслуженный профессор кафедры информационных технологий и менеджмента колледжа Бэбсона, научный сотрудник Инициативы Массачусетского технологического института по цифровой экономике и старший советник аналитической и когнитивной практики Deloitte.

Эта статья впервые появилась 1 августа 2018 г. на Forbes.com здесь.