Узнайте, как машинное обучение может помочь вам решить ваши бизнес-задачи по всей цепочке создания стоимости страхования.

Крупнейшие отрасли мира, от здравоохранения до финансовых услуг, производства и транспорта, переживают цифровую трансформацию. Безусловно, страховая сфера в этом случае не отстает.

По мере того, как ожидания потребителей растут с точки зрения эффективности и обслуживания клиентов, мы наблюдаем развитие так называемого цифрового страхования. Это общий термин, который включает в себя различные инновационные технологии, которые меняют страховую отрасль и методы ее работы. По данным Делойта, AI/ML — основная технология, в которую страховщики готовы инвестировать. Только в 2022 году 74% страховых лидеров ожидают значительного увеличения своих расходов на эту технологию.

И поскольку все больше руководителей страховых компаний считают, что их бизнес-модель созрела для усовершенствования с помощью машинного обучения, пришло время поговорить о том, что есть для страховых и страховых компаний.

Краткий обзор машинного обучения

Когда дело доходит до машинного обучения (ML), мы в основном говорим об извлечении знаний из данных. Согласно IBM, ML можно определить как:

Подраздел искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерных наук, в котором основное внимание уделяется использованию данных и алгоритмов для имитации обучения людей с постепенным повышением его точности.

Опираясь на исторические данные, алгоритм машинного обучения может обучаться самостоятельно, делать прогнозы и выводы без явного программирования. Таким образом, модель машинного обучения генерирует результаты максимально точно, и важно, чтобы она была снабжена достаточно качественными данными.

Между AI и ML существует существенная разница, однако в бизнесе эти два понятия часто путают. Как следует из определения, ML — это ветвь искусственного интеллекта. Хотя оба они относятся к компьютерным наукам, ИИ — это более широкая концепция, чем машинное обучение, предназначенная для моделирования способностей и поведения человеческого мышления. С точки зрения бизнеса, как AI, так и ML могут помочь вам лучше выполнять бизнес-операции, с большей точностью и меньшими затратами.

Еще одним важным понятием здесь является глубокое обучение. Точно так же это подмножество машинного обучения, которое обрабатывает алгоритмы, вдохновленные структурой и функциями человеческого мозга. Основное различие между ними заключается в том, как данные передаются машине. В то время как традиционные алгоритмы машинного обучения полагаются на структурированные данные, глубокое обучение может работать с огромными объемами как структурированной, так и неструктурированной информации, работая на основе нескольких уровней искусственных нейронных сетей.

Мы можем описать структуру простейшей нейронной сети следующим образом. Входные данные попадают во входной слой. Затем скрытые слои помогают обнаружить любые скрытые функции из информации, а выходной слой, наконец, предоставляет результаты.

Прочитайте пост, рассказывающий об опыте наших дата-инженеров на хакатоне Hack4Retail о том, как они применяли подход глубокого обучения для решения третьей задачи хакатона.

Значение машинного обучения в страховании

Страхование известно своим высоким регулированием и нежеланием изменений и новых технологий. Клиенты во всем мире жалуются на большое количество документов и бюрократию, когда дело доходит до подачи претензии или подписания нового полиса.

При этом в последние годы страховая отрасль стала сильно цифровизированной. И технология AI/ML сыграла заметную роль в этой цифровой трансформации. График ниже иллюстрирует рост рынка AI/ML в страховании в разных географических регионах с 2017 по 2024 год.

Поскольку мы наблюдаем глобальное стремление к цифровому страхованию с использованием машинного обучения, давайте углубимся в то, как машинное обучение влияет на страховой сектор.

Интеллектуальный андеррайтинг

Андеррайтинг — важная часть повседневной работы страховщиков, когда компания просчитывает риски страхования чьего-то бизнеса, активов или жизни и подбирает правильную цену для этой сделки. Таким образом, технология ML может повысить эффективность андеррайтеров несколькими способами:

  • Автоматизация сортировки отправки
  • Оптимизация обработки отправки
  • Более точно оценивать риски
  • Прогнозирование потенциальной частоты отказов и других операционных рисков
  • Оптимизация ставок для премий
  • Улучшение рекомендаций по покрытию

Узнайте больше об интеллектуальном андеррайтинге, его основных примерах использования и преимуществах в посте.

Обработка претензий

Другая часть рабочего дня агента уходит на рассмотрение страховых случаев. Это включает в себя различные этапы, от регистрации претензий до расследования, корректировки и урегулирования. Машинное обучение в страховании может ускорить и автоматизировать эти процессы. Следовательно, это сокращает время, затрачиваемое на обработку претензий, и улучшает качество обслуживания клиентов.

Как ML может оптимизировать обработку претензий?

  • Умная сортировка претензий
  • Путем автоматической и дистанционной оценки повреждений
  • Автоматическое вынесение решений на основе машинного обучения
  • Путем автоматического обнаружения мошеннических требований

Обнаружение мошенничества

Выявление мошенничества, пожалуй, самая сложная задача в страховании. Компании ежегодно теряют миллиарды долларов из-за мошеннических требований. И пока они думают, как бороться с мошенничеством, злоумышленники используют это время для придумывания новых мошеннических схем и шаблонов.

Однако машинное обучение очень полезно для обнаружения страхового мошенничества. Это помогает страховщикам выявлять поддельные претензии (и обрабатывать практически любые типы данных, от структурированных до неструктурированных). Точно так же решение на основе машинного обучения позволяет страховщикам выявлять повторяющиеся требования, и мы говорим не только о точных совпадениях, но и о более сложных случаях. Добавьте сюда еще частые мошеннические случаи перекодирования в медицинских счетах и ​​завышение стоимости ремонта в автостраховании.

Прогноз оттока клиентов

Обнаружение ранних сигналов оттока и распознавание клиентов, подверженных риску, предоставляет страховщикам исключительную возможность предотвратить уход клиентов из компании до того, как это действительно произойдет. С помощью модели машинного обучения компания может отслеживать клиентов из группы риска на основе их поведенческих моделей и предсказывать уровень оттока. Таким образом, он может уменьшить его и оставаться конкурентоспособным на рынке.

лид-менеджмент

Страховые компании также могут рассмотреть возможность внедрения системы управления страховыми потенциальными клиентами на основе машинного обучения. И это выведет их лид-менеджмент на совершенно новый уровень. Извлекая ценную информацию из данных о потенциальных клиентах, ML помогает страховщикам в анализе и классификации потенциальных клиентов. Таким образом, компания могла выбирать качественных лидов и не тратить время на тех, у кого низкая конверсия.

Более того, мощная система управления страховыми потенциальными клиентами может помочь вам рассчитать порог продаж, анализируя различные важные факторы, такие как время возврата потенциальных клиентов, переходы по ссылкам или посещения веб-сайтов. Когда лид приблизится к эталону отрасли, ваши агенты поймут, что стоит сделать холодный звонок или сообщение.

Вот интересный пример страхового случая, описывающий, как мы использовали ML для повышения эффективности холодных звонков в компании.

Персонализированный маркетинг

Неудивительно, что персонализация лучше всего работает в страховом маркетинге. Клиенты в страховании (как и везде) хотели бы, чтобы услуги соответствовали их конкретным потребностям и требованиям.

Как и ожидалось, машинное обучение может помочь страховщикам предоставлять персонализированный и актуальный опыт. Алгоритмы машинного обучения извлекают ценную информацию из демографических данных, поведения клиентов, отношений, взаимодействий и образа жизни, которую страховщики могут затем использовать в своих маркетинговых инициативах:

  • Персонализированные предложения и правила
  • Программы лояльности
  • Страховые пакеты
  • Цены
  • Сообщения

Сегментация клиентов

Сегментация клиентов оказывается важным методом маркетинга в страховании, поскольку разные клиенты имеют разные ожидания в отношении страховых услуг. Алгоритмы машинного обучения могут пригодиться и в этом случае.

Анализируя важные данные, такие как доход клиентов, возраст, пол и местоположение, ML классифицирует клиентов по разным группам. Он также может искать закономерности на основе более сложных переменных, таких как поведение или личные предпочтения. Используя эти выводы, страховая компания вырабатывает определенные установки или использует маркетинговые стратегии, нацеленные на различные сегменты клиентов.

Извлечение данных

Еще одним интересным вариантом использования ML в страховании является оцифровка документов с оптическим распознаванием символов (OCR). Эта технология позволяет распознавать рукописные и печатные тексты, что помогает страховщикам быстрее обрабатывать документы и устранять операционные неэффективности. Кроме того, извлечение данных с помощью ML позволяет страховщикам забыть о ручном перепечатывании. В сочетании с компьютерным зрением он может точно отображать каждый пиксель и при необходимости переводить информацию.

В страховании оптическое распознавание символов — это большое открытие, когда речь идет о регистрации клиентов и управлении претензиями, помогая извлекать информацию о клиенте в мгновение ока. Tokio Marine использует службу OCR на основе машинного обучения для обработки претензий. Система позволила компании сократить человеческий фактор на 80% и время обработки на 50%.

Оптимизация цен

Модели ценообразования на основе машинного обучения в последнее время набирают популярность в страховании как отличный способ оптимизации ценовой политики. Их основным преимуществом является возможность включать в надбавку различные переменные с разным уровнем воздействия. Алгоритмы машинного обучения также обрабатывают больше источников и каналов (даже альтернативных, таких как предыдущие заявки или социальные сети) при определении цены. Страховщик никогда не сможет добиться такого же эффекта ручной оптимизацией цен. Наконец, модель ценообразования на основе машинного обучения позволяет страховым компаниям динамически корректировать премии, например, своевременно реагируя на колебания рынка.

Если вы хотите глубже изучить примеры использования машинного обучения в страховании вместе с примерами из реальной жизни, см. соответствующую литературу.

Машинное обучение в различных областях страхования

Хотя мы рассмотрели применение машинного обучения в страховании в целом, также интересно изучить, как машинное обучение улучшает итоговую прибыль страховой компании и качество обслуживания клиентов в конкретных областях.

Медицинская страховка

Это, наверное, самая прогрессивная сфера в страховом бизнесе. Поэтому неудивительно, что медицинское страхование активно использует прорывные технологии и машинное обучение. Системы машинного обучения помогают страховым компаниям выявлять лиц из групп риска и снижать растущие расходы на местах.

Поскольку модель машинного обучения может одновременно просматривать и извлекать закономерности из миллионов точек данных, она также помогает с помощью настраиваемых рекомендаций и страховых пакетов для создания надежного взаимодействия с пользователем в предметной области. С помощью ML Accolade предлагает персонализированные страховые услуги и помогает пациентам выбрать наиболее актуальную и экономически выгодную медицинскую страховку. Сообщается, что сейчас у компании более 1,1 миллиона клиентов.

Страхование имущества и несчастных случаев

Индивидуальный подход к клиентам, а также повышенный уровень удовлетворенности клиентов также объясняют использование решений ML в страховании имущества и от несчастных случаев (P&C). Статистика показывает, что 84% страховых организаций внедрили или планируют внедрить ОД для этой цели. Основываясь на исторических данных о клиентах, алгоритмы ML помогают страховым компаниям P&C нацеливать клиентов на более персонализированные планы, адаптированные к их потребностям, и не тратить время на потенциальных клиентов с низким коэффициентом конверсии.

Другой распространенный вариант использования в страховании P&C включает компьютерное зрение. Эта технология позволяет быстро, точно и без лишних усилий проанализировать имущество при подаче иска. Следователю не нужно ехать в поле. Кроме того, страховая компания может предложить допродажу, когда заметит новые постройки, добавленные к собственности, такие как гараж или бассейн.

Автострахование

Стандартные варианты использования машинного обучения в автостраховании включают обработку претензий, интеллектуальный андеррайтинг и обнаружение мошенничества. Тем не менее, мы можем также упомянуть здесь и более интересные приложения, такие как использование машинного обучения и компьютерного зрения для оценки ущерба, расчета стоимости ремонта и анализа влияния аварии на будущие премии водителя.

Например, страховая компания Liberty Mutual использует мобильное приложение на основе машинного обучения, где ее клиенты, участвующие в автомобильных авариях, могут загружать фотографии своего поврежденного автомобиля прямо на месте аварии. Модель машинного обучения, обученная на тысячах изображений автомобильных аварий, автоматически рассчитает стоимость ремонта. В режиме реального времени клиент также может урегулировать претензию с помощью того же приложения.

Страхование жизни

Многие компании, занимающиеся страхованием жизни, считают алгоритмы машинного обучения полезными для прогнозирования рисков и оптимизации цен. В этом сценарии технология имеет большой потенциал для автоматизации и ускорения процесса оценки. Он также имеет доступ к более широким источникам данных и может основывать свои прогнозы на большем количестве переменных, таких как статистика смертности в регионе. Заявка на страхование жизни рассматривается как стандартная задача обучения с учителем, где

  • Приложение действует как точка данных
  • Информация (или столбцы данных), предоставленная клиентом, является характеристикой этой точки данных.
  • Рейтинг риска клиента - это результат, который страховщик стремится предсказать.

Помимо андеррайтинга, страховщики жизни могут применять машинное обучение для прогнозирования оттока клиентов, персонализированного маркетинга и управления потенциальными клиентами.

Шаги по внедрению ML в страховом бизнесе

1. Определите цель вашего бизнеса

Хорошая идея для начала работы с ML — подумать, для каких бизнес-задач вам это нужно. В этом руководстве мы упомянули девять вариантов использования машинного обучения в страховании. Просмотрите их и подумайте, какие из них относятся конкретно к вашей компании. Затем расставьте приоритеты на основе ваших самых больших болевых точек и тех, которые только приятны.

Постарайтесь быть как можно более конкретными в своих целях. Вы также можете обратиться за консультацией к профессиональным дата-инженерам, имеющим отраслевой опыт в области страхования. Например, мы, Intelliarts, всегда начинаем с понимания бизнеса, прежде чем переходить к разработке любого индивидуального решения. Таким образом, мы можем помочь вам понять препятствия на пути эффективности вашего страхового бизнеса и те процессы, которые можно оптимизировать с помощью ML.

2. Понять и подготовить данные

Получение качественных и достаточных данных является главным приоритетом для создания надежного решения машинного обучения. Под наблюдением опытных специалистов по данным вы идентифицируете и понимаете данные, которыми владеете сейчас или которые должны собрать в будущем.

У большинства страховых компаний есть репозитории существующих данных (подумайте о своих исторических данных о претензиях или данных о страховых полисах). Даже если у вас недостаточно исходных данных, профессиональная команда машинного обучения может помочь вам со сбором данных, посоветовав о лучших типах данных, форматах или способах их хранения. Инженеры данных также могут при необходимости создать резервную копию вашего бизнеса с помощью синтетических данных.

После сбора данных специалистам по данным также необходимо будет потратить время на исследование данных, чтобы найти закономерности в данных, исследовать взаимосвязи между переменными и определить, как они повлияют на результат. Визуализация данных может быть очень полезной на этом этапе. Кроме того, для наиболее эффективной обработки данных может потребоваться очистка и проверка данных, а также их структурирование.

3. Выберите и обучите модель машинного обучения

Это когда модель машинного обучения фактически строится. Специалисты по данным должны изучить различные алгоритмы машинного обучения и выбрать те, которые наиболее подходят для вашей бизнес-задачи. Затем эти алгоритмы обучаются — в модель загружаются обучающие наборы данных, результаты оцениваются, а инженеры настраивают параметры модели до получения высокой точности.

4. Протестируйте модель машинного обучения

Тестирование — важный шаг в создании решения на основе машинного обучения. Здесь дата-инженеры под руководством вашей страховой компании проверяют, работает ли система машинного обучения по плану и достаточно ли удовлетворительны результаты (возможно, модель нуждается в дополнительном обучении).

5. Запустите решение машинного обучения в производство

Когда модель машинного обучения будет окончательно готова, инженеры данных помогут вам развернуть решение. В идеале команда также должна помогать вам в мониторинге модели, чтобы вы могли отслеживать результаты, не углубляясь в технические детали. Благодаря качественному мониторингу модели ваша страховая компания также будет знать, когда модель нуждается в переобучении, если вы получите новые наборы данных.

Каково будущее машинного обучения в страховании?

Страхование является высококонкурентной отраслью, особенно сейчас, когда многие компании работают в Интернете. Хороший способ для вашего страхового бизнеса выделиться на фоне конкурентов — использовать преимущества инновационных технологий и, в частности, машинного обучения.

У алгоритмов машинного обучения есть хороший шанс превратить разочаровывающий опыт клиентов страховщиков из неэффективных и трудоемких услуг в автоматические, быстрые и более доступные. Страховщики будущего (и вы можете легко стать одним из них) извлекают выгоду из обширных страховых данных, на которых они работают, и используют ML для:

  • Повышение эффективности андеррайтеров
  • Обрабатывайте претензии быстрее и продуктивнее
  • Обнаружение мошенников за несколько минут
  • Прогнозируйте потенциальных оттоков и принимайте меры для удержания клиентов
  • Эффективнее анализируйте лиды и выбирайте наиболее перспективные.
  • Извлекайте ценную информацию о своих клиентах, чтобы применять персонализированные маркетинговые тактики.
  • Сегментируйте клиентов, чтобы лучше ориентироваться на них
  • Легко извлекайте данные
  • Оптимизируйте премии и динамически корректируйте их в соответствии с изменениями рынка.

Углубленное исследование по применению машинного обучения в страховом бизнесе

Теперь, когда вы прочитали эту статью, вы знаете, как машинное обучение может способствовать цифровой трансформации страхового бизнеса. Однако, если вы планируете внедрить эту конкретную технологию в своей компании, вам может быть полезно прочитать более подробное исследование о создании решений на основе данных и машинного обучения для страховой отрасли.

В нашем техническом документе Машинное обучение для страхового бизнеса: использование данных для стимулирования инноваций вы найдете дополнительные советы о том, как найти практическое применение данным вашей компании, оптимизировать страховые процессы и решить различные бизнес-задачи, с которыми вы можете столкнуться.

Вы заинтересованы во внедрении машинного обучения в свою страховую бизнес-модель? Или, может быть, вы просто изучаете доступные варианты? Обратитесь к нашей команде профессиональных инженеров данных, которые могут использовать свой обширный отраслевой опыт, чтобы дать исчерпывающие ответы на любые вопросы об ML в страховании.