صنعت بیمه که به دلیل مقاومت چندین ساله خود در برابر تغییرات شناخته شده است، در حال حاضر در حال تجربه یک انقلاب دیجیتالی است. الگوریتم های یادگیری ماشینی پیشرفته پدید آمده اند. بیمه‌گران از این ابزارها برای مدیریت حجم وسیعی از داده‌ها استفاده می‌کنند، ارزیابی ریسک را بهبود می‌بخشند و امکان قیمت‌گذاری سفارشی را فراهم می‌کنند. همزمان، هوش مصنوعی در بیمه، متقاضیان را با شرکت‌های مخابراتی به شیوه‌ای کارآمد مرتبط می‌کند که با کاهش قابل توجه خطا مشخص شده است.

بیمه‌گران و متقاضیان به طور یکسان اثرات قدرتمندی را از این تحول سریع تجربه می‌کنند. هوش مصنوعی (AI) در صنعت بیمه پیشگام است. بیایید مسیری را که ممکن است در سال های آینده دنبال شود، بررسی کنیم.

نگاهی اجمالی به آینده هوش مصنوعی مولد در بیمه

آیا می خواهید آینده بیمه را ببینید؟ آن را از چشم اسکات، یک مشتری در سال 2030 ببینید. دستیار شخصی دیجیتالی او یک وسیله نقلیه با قابلیت های خودران را برای جلسه ای در سطح شهر به او سفارش می دهد. پس از رسیدن، اسکات تصمیم می گیرد که می خواهد رانندگی کند و ماشین را به حالت "فعال" منتقل می کند. دستیار شخصی او یک مسیر را ترسیم می‌کند و آن را با بیمه‌گر حمل‌ونقل خود به اشتراک می‌گذارد، که به سرعت با یک مسیر جایگزین و امن‌تر پاسخ می‌دهد و حق بیمه ماهانه او را بر این اساس تنظیم می‌کند. بیمه نامه عمر اسکات، که اکنون بر اساس "پرداخت به اندازه زندگی شما" قیمت گذاری شده است، نیز بر اساس فعالیت های او تنظیم می شود.

وقتی اسکات پارک می کند، ماشینش به تابلویی برخورد می کند. عیب یابی داخلی خودرو آسیب را ارزیابی می کند و اسکات برای ادعا عکس می گیرد. در زمان بازگشت، ادعا تایید می شود و یک پهپاد پاسخگو برای بازرسی اعزام می شود. این تجربه کاربری یکپارچه نشان دهنده آینده بیمه است که توسط فناوری های پیشرفته مانند هوش مصنوعی و یادگیری عمیق هدایت می شود و صنعت را از «تشخیص و تعمیر» به «پیش بینی و پیشگیری» تبدیل می کند. با این پیشرفت ها، بیمه به سرعت تکامل می یابد، تصمیم گیری را افزایش می دهد، هزینه ها را کاهش می دهد و تجربه مشتری را بهینه می کند.

هوش مصنوعی چگونه در صنعت بیمه پیاده سازی می شود؟

1. ارزیابی ریسک برای پذیره نویسان

در طول تاریخ، پذیره نویسان بیمه بر اطلاعات ارائه شده توسط متقاضیان برای ارزیابی ریسک مشتری تکیه کرده اند. با این حال، این رویکرد چالش‌های مهمی را ایجاد می‌کند، زیرا متقاضیان ممکن است سهوا یا عمداً اطلاعات نادرستی ارائه دهند که قابلیت اطمینان ارزیابی‌های ریسک را به خطر می‌اندازد.

برای غلبه بر این چالش، بیمه‌گران به این موضوع روی می‌آورند پذیره نویسی بیمه خودکاربا استفاده از یادگیری ماشینی، به‌ویژه درک زبان طبیعی (NLU)، برای کشف منابع اطلاعاتی متنوع‌تر، مانند بررسی‌های Yelp، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، و پرونده‌های SEC. با استفاده از NLU، بیمه‌گران می‌توانند داده‌های مرتبط را برای ارزیابی دقیق‌تر ریسک‌های مرتبط با شرکت بیمه جمع‌آوری کنند.

اندی برین، معاون ارشد در گروه آرگو، قدرت تغییردهنده NLU را برجسته می‌کند: «با NLU، توانایی ما برای تجزیه و تحلیل منابع داده متنی و استخراج اطلاعات بسیار مرتبط بسیار افزایش می‌یابد. اکنون می‌توانیم به مخازن اطلاعاتی دسترسی پیدا کنیم و از آنها استفاده کنیم که قبلاً غیرقابل دسترس یا تفسیر آنها دشوار بود.»

SofyaPogreb، COO در Next Insurance، بر اهمیت مدل‌های قرار گرفتن در معرض شخصی در صنعتی تأکید می‌کند که قیمت‌گذاری اغلب شرکت‌های بیمه را بیشتر از محصولاتشان متمایز می‌کند. پوگرب توضیح می‌دهد که با استفاده از مدل‌های قرار گرفتن در معرض شخصی، بیمه‌گران می‌توانند ارزیابی‌های ریسک را بهبود بخشند، که منجر به حق بیمه‌های متناسب‌تر برای مشتریان می‌شود.

به طور سنتی، صنعت بیمه سیاست‌های استانداردی را ارائه می‌دهد که در نتیجه محصولات غیرمتمایز شده‌ای است که مشاغل مختلف پوشش‌های یکسانی دریافت می‌کنند. پوگرب استدلال می کند که با افزایش قابلیت های مصرف خودکار داده، سفارشی سازی در محصولات بیمه افزایش می یابد. این تغییر به سمت سفارشی سازی به نفع مشتریان خواهد بود، زیرا آنها فقط برای پوششی که واقعاً به آن نیاز دارند پرداخت می کنند.

• تشخیص تقلب

کشف تقلب یک نگرانی حیاتی برای شرکت های بیمه است و هوش مصنوعی در صنعت بیمه به عنوان ابزاری کلیدی در مبارزه با ادعاهای فریبنده عمل می کند.

Shift Technology، یک استارت آپ فرانسوی هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی را در خدمات پیشگیری از کلاهبرداری خود ادغام می کند و بیش از 77 میلیون ادعا را با دقت 75 درصد در تشخیص ادعاهای جعلی پردازش می کند. این الگوریتم‌ها اطلاعات دقیقی را در مورد ادعاهای مشکوک ارائه می‌کنند، ارزیابی‌های مسئولیت بالقوه و هزینه تعمیر را ارائه می‌کنند و اقدامات حفاظتی در برابر تقلب را پیشنهاد می‌کنند.

در حالی که یادگیری ماشین در شناسایی کلاهبرداری بالقوه برتر است، آریل وولانو، مدیر عامل Finserv Experts، بر اهمیت مداوم علم داده مبتنی بر انسان در این کار تاکید می کند. همانطور که مجرمان حرفه ای با شاخص های تقلب پیشرو در صنعت سازگار می شوند، دانشمندان داده های انسانی باید به طور مداوم تجزیه و تحلیل خود را تکرار کنند در حالی که الگوریتم های یادگیری ماشین به طور مستقل بر اساس تغییرات قابل مشاهده در داده ها تنظیم می شوند.

• کاهش خطای انسانی

زنجیره توزیع در صنعت بیمه پیچیده و مستعد خطاهای انسانی است که منجر به ناکارآمدی و تاخیر می شود. اندی برین نشان می‌دهد که چگونه الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم خطا را کاهش داده و انتقال داده‌ها را ساده‌تر کنند و دقت و کارایی فرآیند را بهبود بخشند.

PrimaFelicitas نامی شناخته شده در بازار است که با ارائه پروژه های مبتنی بر فناوری های وب 3.0 از جمله به مصرف کنندگان در سراسر جهان خدمت می کند. هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، اینترنت اشیا و بلاک چین. تیم متخصص ما با تبدیل ایده های عالی شما به شما خدمت خواهد کرد راه حل های نوآورانه

SofyaPogreb بر اهمیت داده های پیشرفته در پر کردن شکاف بین بیمه شده و بیمه گر تاکید می کند. با ارزیابی های دقیق تر، بیمه گران می توانند محصولات برتر را فرموله کنند و اطمینان حاصل کنند که مشتریان فقط برای آنچه واقعاً نیاز دارند پرداخت می کنند.

• خدمات مشتری پیشرفته

در بخش بیمه، اولویت دادن به خدمات خوب به مشتریان برای حفظ مشتریان بسیار مهم است. چت ربات‌های هوش مصنوعی به مشتریان کمک شبانه‌روزی می‌دهند و آن‌ها را از طریق پرسش‌ها راهنمایی می‌کنند و مشکلات را به سرعت حل می‌کنند. در حالی که نگرانی‌های پیچیده‌تر ممکن است همچنان به مداخله انسانی نیاز داشته باشد، چت ربات‌های هوش مصنوعی برای اکثر سوالات کافی هستند.

• ساده کردن رسیدگی به ادعاها 

ابزارهای هوش مصنوعی در پردازش ادعاها، فرآیند ارزیابی را با پیش‌بینی هزینه‌های بالقوه و بررسی دقیق جزئیات از منابع مختلف ساده می‌کنند. این اجازه می دهد تا رویه های تأیید خسارت سریع و دقیق را انجام دهید، که هم به نفع بیمه گران و هم مشتریان است.

مزایای مصرف کننده هوش مصنوعی در بیمه

پیاده سازی هوش مصنوعی در صنعت بیمه مزایای آشکاری را برای مشتریان به ارمغان می آورد. سفارشی‌سازی طرح را افزایش می‌دهد، خطاهای انسانی را در فرآیند درخواست به حداقل می‌رساند، گزینه‌های خدمات مشتری را گسترش می‌دهد و کارایی در رویه‌های تایید ادعاها را بهبود می‌بخشد و در نهایت اطمینان می‌دهد که مشتریان به آنچه نیاز دارند می‌رسند.

نگاهی به آینده بیمه

بیش از یک دهه پیش، پیش‌بینی نفوذ فراگیر هوش مصنوعی در صنعت بیمه تقریباً غیرممکن به نظر می‌رسید. همانطور که به جلو نگاه می کنیم، منطقی است که ظهور مدل های پیشرفته تر هوش مصنوعی را پیش بینی کنیم. این پیشرفت ها ممکن است برخی از نگرانی های فعلی را کاهش دهد یا پیچیدگی های جدیدی را ایجاد کند.

رهبران صنعت بیمه متعهد به بهره برداری از پتانسیل هوش مصنوعی در این مدت باید هوشیار باشند. آگاه ماندن در مورد دستورالعمل‌های نظارتی در حال تحول و اجرای بهترین شیوه‌ها برای کاهش خطرات مالی و اعتباری بالقوه مرتبط با افزایش نظارت نظارتی ضروری است. خدمات BPO بیمه همچنین می تواند نقش مهمی در ساده سازی عملیات و بهینه سازی منابع برای انطباق موثر با این تغییرات داشته باشد.

نمایش پست ها: 245

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/how-is-artificial-intelligence-impacting-the-insurance-industry/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-is-artificial-intelligence-impacting-the-insurance-industry