एशिया-प्रशांत (एपीएसी) क्षेत्र में बीमा बूम के साथ, बीमाकर्ता अपने ग्राहकों की मांगों को बेहतर ढंग से पूरा करने के लिए बेहतर तकनीकी क्षमताओं को विकसित करने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। इसलिए, प्रतिस्पर्धा से बाहर निकलने के लिए, कंपनियां खेल में आगे बढ़ने के लिए नियमित रूप से नई रणनीति अपना रही हैं, और एआई उनमें से एक है।
एक के अनुसार अध्ययन80 प्रतिशत से अधिक बीमा सीईओ ने उल्लेख किया कि एआई पहले से ही उनके बिजनेस मॉडल का हिस्सा था या अगले तीन वर्षों के भीतर होगा।
एआई ने प्रक्रियाओं को अधिक स्वचालित और कुशल बनाकर बढ़ते डेटा, कंप्यूटिंग क्षमताओं और बढ़ती उपभोक्ता अपेक्षाओं को संभालने और निष्पादित करने के तरीके को बेहतर बनाया है। जटिल व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एआई की भूमिका समय के साथ विकसित हुई है। इस ब्लॉग में, हम छह महत्वपूर्ण क्षेत्रों को कवर करेंगे जिनमें एआई बीमा कंपनियों को बदल रहा है, लेकिन आगे बढ़ने से पहले, आइए देखें कि बीमा के भीतर एआई का रुझान कैसा है।
बीमा में एआई का रुझान (50-100 शब्द)
गूगल ट्रेंड्स2015-2020 के बीच बीमाकर्ताओं द्वारा प्राप्त एआई-संचालित बीमा अनुप्रयोगों में निरंतर वृद्धि का पता चलता है।
हालाँकि, 19 में COVID-2020 के प्रभाव ने इस गति को थोड़ा धीमा कर दिया है। ऐसा इसलिए है क्योंकि एआई सिस्टम पर बीमाकर्ता के खर्च ने अन्य अधिक दबाव वाली चुनौतियों को कम करने के लिए पीछे की सीट ले ली है, जिसके लिए उन प्राथमिकताओं के लिए बजट आवंटन की आवश्यकता होती है। लेकिन कोविड के बाद की दुनिया में, यह उम्मीद की जाती है कि एआई और बीमा को एक साथ लंबा सफर तय करना होगा।
एआई बीमा उद्योग को कैसे बदल रहा है
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने कई अलग-अलग व्यवसाय मॉडलों पर सकारात्मक प्रभाव डाला है, और बीमा कोई अपवाद नहीं है। इसके अलावा, यह एआई के साथ बहुत बेहतर काम करता है क्योंकि बीमाकर्ताओं के पास डेटा का खजाना होता है, जो एआई के साथ सफल परिणाम लाने के लिए प्राथमिक ईंधन है।
AI द्वारा लाए गए सभी परिवर्तनों में से छह प्रमुख परिवर्तनों का उल्लेख नीचे दिया गया है:
- तेजी का दावा
दावे की प्रक्रिया को स्वचालित या तेज़ करने के लिए AI का उपयोग किया जाता है। दावा प्रसंस्करण में समीक्षा करना, जांच करना, समायोजन करना और भुगतान करना या अस्वीकार करना जैसे कई कार्य शामिल हैं। यदि इसे केवल मनुष्यों द्वारा किया जाए, तो निम्नलिखित समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं:
- असंगत प्रसंस्करण और त्रुटियों की अधिक संभावना
- भिन्न-भिन्न डेटा प्रारूप और समय लेने वाला प्रबंधन
- स्टाफ प्रशिक्षण और प्रक्रिया अद्यतन सत्र
नई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्षमताओं के साथ इन प्रक्रियाओं को तेज किया जा सकता है, जिससे दावों का भुगतान हफ्तों के बजाय घंटों या दिनों में किया जा सकेगा। हालाँकि, संभावना है कि दावों में तेजी लाने के लिए इस प्रकार का स्वचालन केवल कम प्रभाव वाले दावों में ही काम करेगा। जटिल अनुरोधों के लिए, एआई, मानव संपर्क के साथ, लक्ष्य प्राप्त करने में सक्षम होगा।
- जीएलएम का उपयोग कर मूल्य परिष्कार
बीमाकर्ता टार और जीवन आश्वासन क्षेत्रों में मूल्य अनुकूलन के लिए जीएलएम (सामान्यीकृत रैखिक मॉडल) जैसी एआई तकनीकों का व्यापक रूप से उपयोग करते हैं। मूल्य निर्धारण अनुकूलन कंपनियों को अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने और उन्हें मांग के साथ क्षमता को संतुलित करने और बेहतर रूपांतरण दरों को चलाने में सक्षम बनाता है।
इसके अलावा, असंरचित डेटा और लिखित रिपोर्ट जैसे गैर-पारंपरिक डेटा को जोड़ने से भी मूल्य अनुकूलन बढ़ सकता है और बेहतर निर्णय लिए जा सकते हैं।
- IoT का उपयोग करना
IoT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) बीमा उद्योग में सबसे महत्वपूर्ण AI अवसरों में से एक है। इन उपकरणों को उपयोगकर्ताओं से बहुत अधिक आकर्षण मिल रहा है और बीमा कंपनियों के लिए ग्राहक जोखिम प्रोफाइल का आकलन करना फायदेमंद है। कई IoT स्मार्ट होम उपकरणों का उपयोग ग्राहकों को सचेत करने के लिए किया जा रहा है जब उनके घर या वाणिज्यिक संपत्ति में रिसाव/नमी सेंसर जैसी कोई समस्या होती है। एआई के साथ इनका उपयोग करने से बीमा कंपनियों को बेहतर सेवाएं प्रदान करने में मदद मिलती है।
उदाहरण के लिए, रिसाव का पता लगाने वाले सेंसर का उपयोग करके ग्राहकों के डेटासेट का उपयोग करके भविष्य कहनेवाला विश्लेषण मॉडल बनाया जा सकता है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि कौन से ग्राहक रिसाव के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं। इस पूर्वानुमान से कंपनियों को दोषपूर्ण पाइपों के फटने से पहले उन्हें बदलने के लिए मरम्मत करने वालों को भेजने में मदद मिलेगी, जिससे दावे किए जा सकें।
- वैयक्तिकृत सेवाएँ और सिफ़ारिशें
वैयक्तिकृत सेवाएँ ग्राहकों को उनकी आवश्यकताओं और जीवनशैली से मेल खाने में मदद करती हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ग्राहकों की उत्पाद रेटिंग, जनसांख्यिकीय डेटा, प्राथमिकताएं, इंटरैक्शन, व्यवहार, दृष्टिकोण, जीवनशैली विवरण, रुचियां और शौक का उपयोग करके वैयक्तिकृत सेवाएं बनाता है। इससे कंपनियों को ग्राहकों को सही उत्पाद बेचने और सही दर्शकों को लक्षित करने में मदद मिलती है। एक एक्सेंचर अध्ययन सुझाव देता है कि 80% बीमा ग्राहक अधिक वैयक्तिकृत अनुभवों की तलाश में हैं, और एआई कंपनियों को ऐसा करने में मदद करता है।
इसके अलावा, ग्राहक के व्यवहार या पिछली खरीदारी के आधार पर सिफारिशों के साथ, एआई ग्राहकों को चीजों की सिफारिश करने के तरीके को आकार देता है। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य बीमा की तलाश कर रहे ग्राहक को स्वास्थ्य बीमा पर ऑफर प्रदर्शित किए जाएंगे। साथ ही, यह सार्थक मार्केटिंग संदेश भेजने में भी मदद करता है।
- हामीदारी जोखिमों को दूर करना
मनुष्य ने केवल हामीदारी की प्रक्रिया की। इसलिए, त्रुटियां होने की संभावना काफी अधिक थी और यह एक समय लेने वाली प्रक्रिया भी थी। लेकिन एआई प्रौद्योगिकियों ने बीमा के इस क्षेत्र में अपना काम किया है और मैन्युअल प्रयासों के बिना प्रक्रिया को त्वरित और कुशल बना दिया है।
- प्रभावशाली कंप्यूटिंग (भावनात्मक एआई)
इमोशन एआई के रूप में भी जाना जाता है, अफेक्टिव कंप्यूटिंग का उपयोग ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने और उनकी मानसिक/भावनात्मक स्थिति के अनुसार निर्णय लेने के लिए किया जाता है। यह मानवीय भावनाओं और भावनाओं को पहचानता है, संसाधित करता है और उनका अनुकरण करता है और उसी के आधार पर व्यवहार और उत्तर देता है। यह तकनीक बीमा उद्योग को निम्नलिखित तरीकों से आकार दे रही है:
- धोखाधड़ी का पता लगाना: वॉयस एनालिटिक्स का उपयोग यह समझने के लिए किया जाता है कि कोई ग्राहक दावा प्रस्तुत करते समय झूठ बोल रहा है या नहीं। एआई यह विश्लेषण विभिन्न पिछले डेटा सेटों और ग्राहक व्यवहारों के आधार पर करता है।
- बुद्धिमान कॉल प्रबंधन: जिन ग्राहकों के पास समय की कमी है या वे नाराज हैं, उनकी संतुष्टि सुनिश्चित करने के लिए उन्हें अधिक अनुभवी कॉल एजेंटों के पास भेजा जाता है।
नये अनुकूलन
बदलते डिजिटल युग में लगातार नई तकनीक अपनाई जा रही है। इसलिए, उद्योग परिवर्तन को समझने के लिए एक और महत्वपूर्ण तत्व मौजूदा तकनीकों और नई तकनीकों के बारे में तुलनात्मक रूप से सीखना है।
नीचे उल्लिखित चार्ट में कुछ सामान्य उच्च-स्तरीय उपयोग के मामले शामिल हैं जिन्हें कई बीमा संगठन अपना रहे हैं। प्रयुक्त संक्षिप्ताक्षर हैं:
- एमएल: मशीन लर्निंग
- एनएलपी: प्राकृतिक भाषा संसाधन
- एसवीएम: समर्थन वेक्टर मशीन
निष्कर्ष
अब तक, ब्लॉग ने आपको यह जानने में मदद की होगी कि एआई विभिन्न तरीकों से बीमा उद्योग को कैसे बदल रहा है। प्रतिस्पर्धा में आगे रहने के लिए आप अपने बिजनेस मॉडल में इन संशोधनों को अपना सकते हैं। हालाँकि, यह उल्लेखनीय है कि एक बीमा कंपनी के लिए AI मानक उपयोग के मामलों से परे हो सकता है और इसे डेटा परिसंपत्तियों की भूमिका बढ़ाने के एक तरीके के रूप में देखा जा सकता है। बीमाकर्ताओं के लिए एआई-फर्स्ट दुनिया से बहुत कुछ हासिल करना है, और अगर एआई को स्वीकार नहीं किया जाता है और अच्छी तरह से नहीं समझा जाता है तो खोने के लिए भी बहुत कुछ है।
