Генеративный искусственный интеллект (ИИ) представляется перспективным решением, способным не только оптимизировать опер

[jisansorkar12]

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) представляется перспективным решением, способным не только оптимизировать операции, но и внедрять инновационные персонализированные услуги, несмотря на потенциальные сложности при внедрении.

Цепочка создания стоимости в страховании, от разработки продукта до управления претензиями, представляет собой сложный процесс. Сложность задач, таких как оценка рисков и обработка претензий, создает значительные трудности для страховой компании.

Изучите 10 потенциальных вариантов использования генеративного ИИ в страховании и связанные с ним проблемы, которые могут создать проблемы в страховом секторе.

10 вариантов использования генеративного ИИ в страховании
1- Дополнение данных
Генеративный ИИ может анализировать существующие данные клиентов и создавать синтетические данные из существующих данных, что может быть особенно полезно при отсутствии определенных типов данных для моделирования. Это можно использовать для повышения производительности предиктивных моделей.

Кроме того, эти сгенерированные синтетические наборы данных могут имитировать свойства исходных данных, не содержа при этом никакой персональной информации, что помогает сохранять конфиденциальность клиентов.

2- Создание контента
Генеративный ИИ в страховых инструментах, таких как ChatGPT, может использоваться в страховой отрасли для создания контента различными способами:

Маркетинговые материалы: ИИ можно использовать для создания индивидуальных маркетинговых материалов, таких как брошюры, записи в блогах, контент для социальных сетей и кампании по электронной почте. Он может генерировать контент, связанный с различными страховыми продуктами, персонализированный для разных сегментов пользователей.
Коммуникации с клиентами: ИИ может помочь составить электронные письма, уведомления и сообщения для клиентов .
Описания продуктов: ИИ может создавать подробные, понятные описания для различных страховых продуктов, предлагаемых компанией. Их можно использовать на веб-сайте компании, в брошюрах или в других маркетинговых материалах.
3- Оценка риска и расчет премии
Генеративный ИИ может использоваться для моделирования различных сценариев риска на основе исторических данных и расчета страховой премии соответствующим образом. Например, обучаясь на основе данных о предыдущих клиентах, генеративные модели могут создавать симуляции потенциальных будущих данных клиентов и их потенциальных рисков. Эти симуляции могут использоваться для обучения предиктивных моделей для лучшей оценки риска и установления страховых премий.

Пример из реальной жизни : Zest AI

Zest AI предоставляет инструменты андеррайтинга для страховой отрасли, используя машинное обучение для улучшения оценки рисков. Платформа анализирует исторические данные и прогнозирует риски, делая андеррайтинг более точным и эффективным для страховщиков, таких как компании по автострахованию и страхованию жизни.

Более подробную информацию об оценке рисков можно найти в нашей статье о технологиях, позволяющих улучшить оценку рисков в страховой отрасли .

4- Обнаружение мошенничества
Генеративный ИИ в страховании может генерировать примеры мошеннических и не мошеннических претензий, которые могут быть использованы для обучения моделей машинного обучения для обнаружения мошенничества. Эти модели могут предсказать, имеет ли новая претензия высокую вероятность мошенничества, тем самым экономя деньги компании.

Более подробную информацию можно найти в нашей статье о 5 технологиях, улучшающих обнаружение мошенничества в страховании .


Источник: Генеративный ИИ в страховании

5- Профилирование клиентов
Генеративный ИИ можно использовать для создания синтетических профилей клиентов, которые помогают разрабатывать и тестировать модели сегментации клиентов , прогнозирования поведения и персонализированного маркетинга без нарушения норм конфиденциальности.

6- Обработка претензий
Генеративный ИИ в моделях страхования может быть использован для оптимизации часто сложного процесса управления претензиями в страховом бизнесе. Они могут генерировать автоматизированные ответы на основные запросы по претензиям, ускоряя общий процесс урегулирования претензий и сокращая время обработки страховых претензий.

Например, после аварии клиент может загрузить данные и фотографии поврежденного автомобиля. Генеративная модель, обученная на аналогичных данных, может оценить ущерб, оценить стоимость ремонта и, следовательно, помочь в определении суммы претензии. Модели также могут генерировать соответствующие ответы на запросы клиентов о статусе или деталях их претензии, делая коммуникацию более простой и эффективной.

Пример из реальной жизни : управляемый ИИ

Tractable — это инструмент на базе искусственного интеллекта, который помогает страховым компаниям быстрее обрабатывать претензии, генерируя оценки ущерба на основе фотографий автокатастроф или ущерба имуществу. Такие страховщики, как Geico и Admiral, используют Tractable для автоматизации процессов подачи претензий, сокращая время, необходимое для урегулирования претензий, с недель до нескольких часов.

Генеративный ИИ в страховом инструменте: Tractable AI
Дополнительную информацию об обработке претензий в страховании можно найти в наших статьях:

7 лучших технологий, улучшающих обработку страховых претензий
Трансформация обработки претензий: тенденции и стратегия в 2023 году
Три главных способа, которыми ИИ улучшит обработку страховых претензий в 2023 году
7- Формирование политики
Модели ИИ могут генерировать персонализированные страховые полисы на основе конкретных потребностей и обстоятельств каждого клиента. На основе данных о клиенте, таких как возраст, история болезни, местоположение и т. д., система ИИ может генерировать полис, который соответствует этим индивидуальным характеристикам, а не предоставлять полис «один размер для всех». Такая персонализация может привести к более адекватному покрытию для застрахованных и лучшему удовлетворению клиентов.

Пример из реальной жизни : искусственный интеллект лимонада

Lemonade, цифровая страховая компания, использует ИИ для предоставления персонализированных рекомендаций по страхованию. Анализируя данные клиентов с помощью своей платформы на базе ИИ, они создают персонализированные полисы, которые соответствуют индивидуальным потребностям на основе таких факторов, как образ жизни, толерантность к риску и предпочтения по покрытию.

8- Прогностический анализ и моделирование сценариев
Генеративный ИИ в моделях страхования может генерировать тысячи потенциальных сценариев из исторических тенденций и данных. Страховые компании могут использовать эти сценарии для понимания потенциальных будущих результатов и принятия более обоснованных решений.

Например, в медицинском или имущественном страховании эти модели могут люксембург whatsapp номер телефона имитировать возможные изменения состояния здоровья или стихийные бедствия, помогая страховщикам понимать будущие риски и устанавливать точные страховые премии.
В страховании жизни или пенсионном планировании ИИ может создавать сценарии, учитывающие такие факторы, как инфляция, рыночные условия и продолжительность жизни, чтобы прогнозировать потенциальные будущие выплаты. Эти идеи позволяют страховым компаниям принимать обоснованные решения и лучше готовиться к различным потенциальным будущим событиям. Однако качество прогнозов в значительной степени зависит от качества данных и допущений моделирования, поэтому требует тщательного рассмотрения.
9- Чат-боты и обслуживание клиентов
Генеративный ИИ может использоваться для создания чат-ботов , которые могут генерировать текст, похожий на человеческий, улучшая взаимодействие с клиентами и отвечая на их запросы в режиме реального времени. Внедрение генеративного ИИ в страховании для операций по обслуживанию клиентов может повысить удовлетворенность клиентов за счет быстрой и круглосуточной поддержки, а также экономии средств.

Реальный пример инструмента : Spixii

Spixii — это чат-бот на основе искусственного интеллекта, разработанный специально для страхового сектора. Он обрабатывает запросы клиентов, помогает с претензиями и дает советы по изменению политики. Такие компании, как Allianz, используют Spixii для улучшения обслуживания клиентов, предлагая круглосуточную поддержку по запросам клиентов.