@スーリヤ・チョウダリースーリヤ・チョードリー

Insurtechで13年の専門知識の実証済みの経験を持つプロジェクトソフトウェアデリバリーマネージャー。

保険業界における人工知能（AI）の市場は、 の評価に達する 十億ドル 2026年までに 24％のCAGRで。 業界はAIテクノロジーの普及に対応してきましたが、実装上の課題はかなりの割合で発生しています。 以下は、保険会社向けのAIに関するいくつかの問題と、それらを克服するための可能な解決策です。

データ処理トレーニングの必要性

保険の機械学習のようなモデルは、使用すればするほど賢くなります。 しかし、データ品質が低下しているとどうなりますか？ 当然のことながら、ビジネス上の意思決定の大部分がデータに依存している場合、最初の行動はデータの衛生状態を確保することです。

AIモデルとMLモデルをトレーニングしているときでも、履歴クレーム、トランザクション、個人文書、GPSデータ、リッチメディア、調査レポートなどの入力を含むさまざまな構造化データと非構造化データが必要になります。さらに、このすべての情報は整理され、ラベルが付けられ、それぞれのトレーニングデータセットに含まれています。

このプロセス全体を通じて、品質に影響を与えることなくデータの忠実度を維持および維持できる専門家のデータハンドラーが必要になります。 後の段階でも、データを処理する際には、データが希釈されないようにする必要があります。 そのため、チームはデータ品質の処理と維持のために定期的なトレーニングを受ける必要があります。

異種データとデータサイロ

保険セクターは、さまざまなタッチポイントで生成された顧客データに大きく依存しています。 リードキャプチャフォームによって収集された情報であろうと、FNOLに関連するリッチメディアであろうと、顧客は継続的に保険会社とデータを共有する必要があります。 したがって、使用の主な懸念事項 保険における人工知能 このデータを世界中で利用できるようにすることを中心に展開しています。

これらの入力はさまざまな段階で利用できるため、AIシステムは、組織がデータサイロと異種のデータストレージフレームワークを突破した場合にのみ正しく機能します。 保険会社のAIの最適なパフォーマンスを確保するには、データを中央に配置し、アクティブなデータ検証および更新システムを使用して、データの一貫性と均一性を維持する必要があります。

テクノロジーとベンダーの選択

AIが保険セクターを通じて急激に成長し続けるにつれて、この群衆を魅了するためにいくつかのベンダーが市場に参入しました。 いくつかのベンダーは、誇大広告を収穫し、大規模な投資を推進することで大きな利益を上げようとしています。 保険会社は、関連するテクノロジーの本質をまだ理解していませんが、次のハイテクの波を逃すことを恐れて、これ以上時間を無駄にしたくありません。 この差し迫ったFOMOは、ドメインの「専門家」からの推奨を額面どおりに受け入れるように促します。 ただし、保険会社のAIエキスパートになり、XNUMX人であると主張することには多くのことが関わっています。

彼らの塩に値するどんなベンダーも 最初に評価を実行します スコープを評価する さまざまなプロセスでAIを導入するため。 次に、既存のプロセスを監査して、 費用便益評価 保険プロセスにおけるAIまたは機械学習の影響を測定します。 最後に、彼らは策定します 詳細なロードマップ 変換がどのように行われるかについて。 さらに、ベンダーは、テクノロジーの決定、トレーニングとオンボーディング、および信頼性の高い販売後のサポートを提供します。

組織的サポート

最後に、企業内に新しいテクノロジーを導入する場合、組織のサポートは、その採用と実装の成功を決定する上で重要な役割を果たします。

AIをスムーズに統合するには、組織の変革を促すために、企業のリーダーと経営幹部が積極的に関与する必要があります。 これらの業界リーダーはまた、この変化に対して持つ可能性のあるあらゆる形態の躊躇を排除するために、インフラストラクチャ、トレーニング、スキルアップ、およびその他の形態のサポートを従業員がすぐに利用できるようにする必要があります。 リーダーは、保険会社にAIを使用することは、課せられたツールではなく、生産性を高めるための促進要因であることを他の人に納得させ、刺激する必要があります。 トップダウンのトリクルアプローチは、変化を受け入れながら勢いを構築し、維持します。

まとめ

多くの場合、企業は、保険における人工知能や機械学習に伴う課題を見逃し、テクノロジーによってもたらされる機会にのみ焦点を当てる傾向があります。 ただし、潜在的な障害を理解することは、全体的に自分自身を準備するための優れた方法です。

上からわかるように、保険における人工知能はいくつかの課題を提示する可能性がありますが、それらのどれも克服できないものではありません。 最終的には、人工知能を採用するという目標に向けて継続的に取り組むことがすべてであり、長期的にはいくつかのメリットを享受できます。

コインスマート。 BesteBitcoin-ヨーロッパのBörse
ソース：https：//hackernoon.com/4-challenges-of-implementing-ai-in-the-insurance-industry-and-how-to-overcome-them-963u35tb？source = rss