Потребители сегодня ожидают более быстрых, более персонализированных услуг в страховой отрасли. Чтобы удовлетворить эти требования, страховщики все чаще используют решения для AI, способствующие повышению эффективности и качества обслуживания клиентов. Исследования McKinsey показывают, что, по прогнозам, только генеративное ИИ будет вносить в год до 4,4 трлн. В результате у треть крупных страховщиков уже есть варианты использования GEA в производстве, в то время как большинство из них продвигают свои возможности данных.
От ИИ чат-ботов, управляющих претензиями в режиме реального времени, до идей, обеспечивающих персонализированные полисы, ИИ революционизирует страхование. Стартапы Insurtech ведут это преобразование, интегрируя автоматизацию и блокчейн для повышения эффективности и безопасности. Тем не менее, этот цифровой сдвиг также вызывает обеспокоенность по поводу кибербезопасности и алгоритмической предвзятости. Нанесение правильного баланса между инновациями, справедливостью и безопасностью станет ключом к укреплению доверия и обеспечению страховых решений, управляемых искусственным интеллектом, способствует долгосрочному успеху.
Директор по решениям клиентов в GFT.
Увеличение разрешения претензий с помощью ИИ
ИИ меняет, как страховые компании взаимодействуют с клиентами. С помощью AI -чат -ботов страховщики теперь могут предвидеть запросы клиентов и активно управлять претензиями. Цифровые помощники могут обеспечить поддержку в реальном времени, оптимизируя процесс разрешения и сокращая время ожидания, что повышает общий опыт пользователей.
Например, после столкновения с транспортным средством страхователи могут загружать изображения через свои смартфоны, позволяя алгоритмам ИИ мгновенно оценивать ущерб и оценить затраты на ремонт. Это ускоряет утверждения утверждений, повышает прозрачность и снижает споры.
Персонализация политики с помощью данных, управляемых данными,
Современные потребители ожидают персонализированных услуг, которые соответствуют их образу жизни и поведению. Таким образом, страховщики в настоящее время используют информацию, управляемую данными, для создания индивидуальных политик. В частности, страховые компании используют геолокацию, Edge Computing и устройства IoT для сбора данных по индивидуальным профилям риска, а затем преобразуют эти необработанные данные в действенные идеи, раскрывая полный потенциал ИИ. Например, анализ поведения вождения в режиме реального времени позволяет страховщикам предлагать более низкие премии для осторожных драйверов, при этом корректируя ставки для более рискованного поведения.
Однако, хотя использование ИИ в страховании может помочь различить драйверы с низким и высоким риском, страховщики должны гарантировать, что эти системы не приводят к несправедливой дискриминации или исключению. Модели ИИ должны быть тщательно разработаны, чтобы избежать предубеждений, особенно тех, которые могут непреднамеренно учитывать расу или этническую принадлежность, чтобы способствовать справедливости и справедливости в практике страхования.
Смягчение мошенничества с AI с AI-с поддержкой и укрепление кибербезопасности
Хотя ИИ повышает эффективность, он также вводит проблемы, особенно в обнаружении мошенничества. Мошенники все чаще используют технологию DeepFake и мошенничество с синтетической идентичностью, что делает традиционные методы обнаружения недостаточными. Чтобы противостоять этим угрозам, страховщики развертывают системы обнаружения мошенничества, основанные на искусственном интеллекте, которые анализируют поведенческие закономерности и обнаруживают вредоносную активность в режиме реального времени. Таким образом, страховые компании могут выявлять уязвимости и предотвратить потенциальные нарушения данных, прежде чем они произойдут, что значительно повышает устойчивость кибербезопасности.
Помимо мошенничества, сдвиг в сторону моделей страхования в цифровом первом возрасте вызывает проблемы кибербезопасности. Благодаря доступу к огромным количествам конфиденциальных данных клиентов, страховщики являются основными целями для кибератак. Реализация расширенного шифрования, биометрической аутентификации и мониторинга угроз, способствующих искусственным технологиям, больше не является обязательным-это важно.
Страховщики также должны рассмотреть потребительский скептицизм в отношении роли ИИ в страховании путем приоритетов прозрачности. Очень важно, чтобы сообщить о преимуществах персонализации с AI, в то же время реализация сильных мер по защите данных. В частности, соблюдение законов о конфиденциальности данных является ключом к обеспечению моделей страхования, управляемых ИИ, и укреплению доверия потребителей. Кроме того, создание комитетов по этике ИИ и инициатив по образованию потребителей может способствовать доверию и принятию ИИ в страховой отрасли.
Ведение будущего с ответственной интеграцией ИИ
Страховая отрасль должна продолжать развиваться, чтобы использовать весь потенциал ИИ. От интеллектуальной автоматизации до персонализации, управляемой данными, и усовершенствованного обнаружения мошенничества, ИИ трансформирует операции, улучшает опыт работы с клиентами и стимулирует конкурентное преимущество. Те, кто стратегически интегрирует ИИ, будут вести будущее, в то время как другие рискуют отставать.
Тем не менее, успех требует не только инноваций — он требует ответственности. Страховщики должны найти тщательный баланс между использованием возможностей ИИ и обеспечением прозрачности, справедливости и безопасности. Адаптивность также будет ключевой, поскольку модели ИИ должны постоянно развиваться для решения возникающих рисков и развивающихся рыночных потребностей. Принимая ИИ с помощью ориентированного на клиента подхода, страховщики могут построить более безопасную, эффективную и заслуживающую доверия отрасль, которая делает все возможное, чтобы оправдать развивающиеся ожидания потребителей в сегодняшнюю цифровую эру.
Мы продемонстрировали лучшую защиту от кражи личных данных.
Эта статья была создана в рамках канала Expert Insights в Techradarpro, где сегодня мы показываем лучшие и самые яркие умы в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно являются мнениями Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы внести здесь больше: узнать больше: