다리 보험 기업은 데이터의 작은 부분(약 10~15%)만 처리하는 경향이 있습니다. 데이터베이스의 나머지 데이터는 적절하게 처리되지 않고 있습니다. 즉, 보관하지만 분석하지 않는 데이터의 통찰력이 누락되었을 수 있습니다.

그러나 더 나은 비즈니스 결정을 내리고 침입자의 공격을 방지하는 데 도움이 되는 비정형 데이터를 분석하려면 고급 기술을 사용해야 합니다. 기계 학습 많은 정형, 반정형 또는 완전히 비정형 데이터를 분석할 수 있기 때문에 여기에 등장합니다. 보험 회사는 데이터베이스에 저장하는 경향이 있습니다.

의 장점 기계 학습 많다:

● 위험 이해

● 프리미엄 누수 이해

● 비용 관리

● 대위변제

● 소송

● 사기 감지

보험사는 민감한 데이터와 자산을 많이 다루기 때문에 사기 행위를 발견하고 예방할 수 있는 효율적인 방법이 필요합니다. 이것은 현재 및 잠재 고객의 눈에 그들의 신뢰성을 높일 것입니다.

방법을 설명하기 전에 기계 학습과 관련하여 발생할 수 있는 문제를 설명하는 동안 우리와 함께하십시오. 기계 학습 회사 보험 서비스 제공자에게 유용할 수 있습니다.

처음으로 적용하고 구현하려는 다른 모든 새로운 것과 마찬가지로 기계 학습도 몇 가지 특정 문제를 가져옵니다. 가장 중요한 것은 아래에 나열되고 설명됩니다.

모든 시스템은 다양한 시나리오를 자극하고 지원하는 데이터로 훈련되고 공급되어야 합니다. 그러나 모든 단일 시나리오를 다루는 것은 불가능하기 때문에 시스템에 피할 수 없는 특정 허점이 있습니다.

예를 들어 보험사가 AI- 청구서에서 구현하기 위한 전원 시스템, 별도의 훈련 체계. 여기서 문제가 발생합니다. AI 시스템을 훈련하려면 앞서 언급한 데이터를 제공해야 하며 때로는 물리적으로 불가능합니다.

머신 러닝에서 제공하는 데이터의 양은 훈련 AI 시스템. 시스템에 더 많은 데이터를 제공할수록 더 나은 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 그러나 데이터의 양뿐만 아니라 질도 매우 중요하다는 사실을 간과해서는 안 됩니다.

시스템에 잘못된 데이터를 제공하면 예측 모델은 아무런 가치가 없습니다. 데이터 소스는 향후 편견을 피하기 위해 대표성과 관련성이 있어야 합니다.

머신 러닝의 가장 큰 문제 중 하나는 예상 ROI(투자 수익률)를 예측하고 계산하기가 매우 어렵다는 것입니다. 이것은 머신 러닝이 연속적인 프로세스이기 때문에 발생합니다. 따라서 프로젝트 초기 단계에서 일부 결과를 파고 필요한 예산을 계산하면 프로젝트의 후반 단계에서 관련이 없을 수 있습니다.

추가 자금을 요청하는 과정에서 새로운 발견이 있을 수 있기 때문입니다. 이러한 새로운 발견은 ROI에 영향을 미칠 수 있습니다.

머신 러닝과 관련하여 잠재적인 문제를 설명한 후에는 보험 프로세스에 머신 러닝을 적용할 때의 장점을 설명할 차례입니다. 다음은 보험에서 기계 학습이 사용되는 몇 가지 영역입니다.

● 경과 관리 – 머신 러닝은 보험의 어떤 정책이 만료될 가능성이 높은지 알아내는 데 큰 역할을 하므로 이를 식별하고 만료되지 않도록 방지하는 방법을 찾는 데 도움이 됩니다.

● 추천 도구 – 머신 러닝은 모든 개별 보험을 분석하고 주어진 상황에 가장 적합한 보험을 자동으로 제공할 수 있습니다.

● 재산 분석 – 재산 보험에서 기계 학습을 사용하는 경우 이를 활용하여 잠재적으로 유지 관리가 필요한 영역을 식별할 수 있습니다. AI를 사용하여 향후 유지 관리를 예약할 수도 있습니다.

● 사기 감지 – 아마도 머신러닝의 가장 큰 장점 중 하나이자 대부분의 보험사가 AI를 사용하려는 이유일 것입니다. 보험 회사는 많은 개인 데이터를 취급하기 때문에 사기 탐지 및 예방은 보험에서 중요한 역할을 합니다.

● 개인화 – AI를 사용하여 보험 계약자를 위한 개인화된 제안을 생성할 수 있습니다. 이 제안은 보험 제공자와의 과거 이력을 기반으로 하므로 고객의 습관과 가능성에 맞춤화되기 때문에 고객의 경험을 개선할 수 있습니다.

● 예측 – 머신 러닝은 미래의 특정 유형의 행동을 예측하는 것과 같은 다양한 통계적 목적으로 사용될 수 있습니다. 이를 사용하여 가격, 예산 책정, 위험 등에 관한 모델을 만들 수 있습니다. 가능성은 정말 무궁무진합니다.

보시다시피 기계 학습은 사기 탐지 및 보험 계약에만 사용되는 것이 아니라 기계 학습이 보험에 사용되는 다른 유용한 기능이 많이 있습니다.

이미지 크레디트: https://unsplash.com/photos/rg1y72eKw6o

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