बहुत से बीमा कंपनियां अपने डेटा का केवल एक छोटा सा हिस्सा संसाधित करती हैं - लगभग 10 से 15%। उनके डेटाबेस में शेष डेटा को पर्याप्त रूप से संसाधित नहीं किया जा रहा है, जिसका अर्थ है कि वे संभवतः अपने द्वारा रखे गए डेटा में अंतर्दृष्टि पर गायब हैं लेकिन कभी विश्लेषण नहीं करते हैं।

हालांकि, असंरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए जो आपको बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने और घुसपैठियों के हमलों को रोकने में मदद करेगा, उन्नत तकनीक के उपयोग की आवश्यकता है। मशीन लर्निंग यहाँ दृश्य पर आता है क्योंकि यह बहुत सारे संरचित, अर्ध-संरचित, या पूरी तरह से असंरचित डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम है बीमा कंपनियां अपने डेटाबेस में स्टोर करती हैं।

के लाभ यंत्र अधिगम असंख्य हैं:

जोखिम को समझना

प्रीमियम रिसाव को समझना

खर्चे का प्रबंधन

प्रस्थापना

मुक़दमा

धोखाधड़ी का पता लगाना

चूंकि बीमा कंपनियां बहुत अधिक संवेदनशील डेटा और संपत्तियों से निपटती हैं, इसलिए उन्हें किसी भी धोखाधड़ी गतिविधियों को खोजने और उन्हें रोकने का एक कुशल तरीका होना चाहिए। इससे मौजूदा और संभावित ग्राहकों की नजर में उनकी विश्वसनीयता बढ़ेगी।

मशीन सीखने की संभावित चुनौतियों के बारे में बताते हुए हमारे साथ बने रहें, इससे पहले कि हम यह बताएं कि कैसे मशीन लर्निंग कंपनियां बीमा सेवा प्रदाताओं के लिए उपयोगी हो सकता है।

किसी भी अन्य नई चीज़ की तरह जिसे आप पहली बार लागू करने और लागू करने का प्रयास कर रहे हैं, मशीन लर्निंग भी कुछ विशिष्ट चुनौतियाँ लाता है। सबसे महत्वपूर्ण लोगों को नीचे सूचीबद्ध और समझाया गया है।

प्रत्येक प्रणाली को प्रशिक्षित और डेटा के साथ खिलाया जाना चाहिए जो विभिन्न परिदृश्यों को प्रोत्साहित और समर्थन करता है। लेकिन चूंकि हर एक परिदृश्य को कवर करना असंभव है, यह सिस्टम में कुछ अपरिहार्य खामियों की ओर जाता है।

उदाहरण के लिए, यदि बीमाकर्ता एक की तलाश कर रहे हैं AI-पावर प्रणाली बिलिंग में लागू करने के लिए, इसके लिए उन्हें एक अलग की आवश्यकता होगी ट्रेनिंग प्रणाली। यह वह जगह है जहां समस्या आती है - एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए आपको उपरोक्त डेटा प्रदान करने की आवश्यकता होती है, और कभी-कभी यह शारीरिक रूप से संभव नहीं होता है।

मशीन लर्निंग में, आपके द्वारा प्रदान की जाने वाली डेटा की मात्रा इसमें महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी ट्रेनिंग एआई सिस्टम। जितना अधिक डेटा आप सिस्टम में फीड करते हैं, उतने ही बेहतर प्रेडिक्टिव मॉडल बनाए जा सकते हैं। हालांकि, आइए इस तथ्य की अवहेलना न करें कि न केवल मात्रा बल्कि डेटा की गुणवत्ता भी बहुत महत्वपूर्ण है।

यदि आप सिस्टम को खराब डेटा खिलाते हैं, तो भविष्य कहनेवाला मॉडल का कोई मूल्य नहीं होगा। भविष्य में किसी भी पूर्वाग्रह से बचने के लिए डेटा के स्रोतों को प्रतिनिधि और प्रासंगिक होना चाहिए।

मशीन लर्निंग के साथ सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक यह है कि अपेक्षित आरओआई (निवेश पर लाभ) की भविष्यवाणी और गणना करना बहुत कठिन हो सकता है। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि मशीन लर्निंग एक सतत प्रक्रिया है, इसलिए यदि आप परियोजना के शुरुआती चरण में कुछ निष्कर्ष निकालते हैं और उस बजट की गणना करते हैं जिसकी आपको आवश्यकता होगी, तो यह परियोजना के बाद के चरणों में प्रासंगिक नहीं हो सकता है।

ऐसा इसलिए है क्योंकि इस प्रक्रिया में कुछ नए निष्कर्ष हो सकते हैं जो अतिरिक्त धन का अनुरोध करेंगे। ये नए निष्कर्ष ROI को प्रभावित कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग की संभावित चुनौतियों की व्याख्या करने के बाद, बीमा प्रक्रियाओं में मशीन लर्निंग को लागू करने के पेशेवरों की व्याख्या करने का समय आ गया है। यहां कुछ ऐसे क्षेत्र दिए गए हैं जहां बीमा में मशीन लर्निंग का उपयोग किया जा रहा है:

● चूक प्रबंधन - मशीन लर्निंग यह पता लगाने में बहुत बड़ी भूमिका निभाती है कि बीमा में कौन सी पॉलिसी लैप्स होने की संभावना है, इसलिए यह उनकी पहचान करने और उन्हें लैप्स होने से बचाने का तरीका खोजने में मदद करता है।

● सिफारिश उपकरण - मशीन लर्निंग सभी व्यक्तिगत बीमाओं का विश्लेषण कर सकती है और दी गई स्थिति के लिए स्वचालित रूप से सर्वश्रेष्ठ बीमा प्रदान कर सकती है।

● संपत्ति विश्लेषण - यदि आप संपत्ति बीमा में मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहे हैं, तो आप इसका उपयोग उन क्षेत्रों की पहचान करने के लिए कर सकते हैं जिन्हें संभावित रूप से रखरखाव की आवश्यकता होगी। आप भविष्य में किसी भी रखरखाव को शेड्यूल करने के लिए AI का उपयोग भी कर सकते हैं।

● धोखाधड़ी का पता लगाना - शायद मशीन लर्निंग के सबसे बड़े पेशेवरों में से एक और यही कारण है कि अधिकांश बीमा कंपनियां एआई का उपयोग करना चाहती हैं। धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकथाम बीमा में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं क्योंकि बीमा कंपनियां बहुत सारे व्यक्तिगत डेटा से निपटती हैं।

● निजीकरण - एआई का इस्तेमाल पॉलिसीधारकों के लिए व्यक्तिगत ऑफर तैयार करने के लिए किया जा सकता है। यह ग्राहकों के अनुभव को बेहतर बना सकता है क्योंकि ऑफ़र बीमा प्रदाता के साथ उनके पिछले इतिहास पर आधारित होगा, इसलिए इसे उनकी आदतों और संभावनाओं के अनुसार अनुकूलित किया जाएगा।

● पूर्वानुमान - मशीन लर्निंग का उपयोग विभिन्न सांख्यिकीय उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे कि भविष्य में कुछ प्रकार के व्यवहार की भविष्यवाणी करना। आप इसका उपयोग कीमतों, बजट, जोखिम आदि के संबंध में मॉडल बनाने के लिए कर सकते हैं। संभावनाएं वास्तव में अनंत हैं।

जैसा कि आप देख सकते हैं, मशीन लर्निंग का उपयोग न केवल धोखाधड़ी का पता लगाने और हामीदारी के लिए किया जाता है - बीमा में मशीन लर्निंग का उपयोग कई अन्य उपयोगी सुविधाओं के लिए किया जा रहा है।

छवि क्रेडिट: https://unsplash.com/photos/rg1y72eKw6o

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स्रोत: https://datafloq.com/read/the-ways-machine-learning-companies-can-redefine-insurance/17967