보험 업계의 인공 지능 (AI) 시장은 평가에 이르다 억 달러 2026로 24 %의 CAGR로. 업계는 AI 기술의 광범위한 채택으로 대응 해 왔지만 구현 과제의 공정한 부분을 함께 제공합니다. 다음은 보험 회사를위한 AI의 몇 가지 문제와이를 극복 할 수있는 솔루션입니다.
데이터 처리 교육의 필요성
보험의 기계 학습과 같은 모델은 더 많이 사용할수록 더 똑똑해집니다. 하지만 데이터 품질이 떨어지면 어떻게 될까요? 당연히 비즈니스 결정의 주요 부분이 데이터에 의존하는 경우 첫 번째 조치는 데이터 위생을 보장하는 것입니다.
AI 및 ML 모델을 훈련하는 동안에도 과거 청구, 거래, 개인 문서, GPS 데이터, 리치 미디어, 조사 보고서 등과 같은 입력을 포함하는 다양한 구조화 및 비 구조화 데이터가 필요합니다. 또한이 모든 정보는 조직화되고 레이블이 지정되고 해당 교육 데이터 세트에 포함됩니다.
이 프로세스 전반에 걸쳐 품질에 영향을주지 않고 데이터 충실도를 유지하고 유지할 수있는 전문 데이터 핸들러가 필요합니다. 이후 단계에서도 데이터를 처리하는 동안 데이터가 희석되지 않도록해야합니다. 따라서 팀은 데이터 품질을 처리하고 유지하기 위해 정기적 인 교육을 받아야합니다.
서로 다른 데이터 및 데이터 사일로
보험 부문은 다양한 접점에서 생성 된 고객 데이터에 크게 의존합니다. 리드 캡처 양식을 통해 수집 된 정보 든 FNOL과 관련된 리치 미디어이든 상관없이 고객은 지속적으로 보험사와 데이터를 공유해야합니다. 따라서 사용의 주요 관심사는 보험의 인공 지능 이 데이터를 보편적으로 사용할 수 있도록하는 것입니다.
이러한 입력은 여러 단계에서 사용할 수 있기 때문에 AI 시스템은 조직이 데이터 사일로와 이질적인 데이터 스토리지 프레임 워크를 돌파 할 때만 올바르게 작동 할 수 있습니다. 보험 회사의 AI 성능을 최적화하려면 데이터가 일관되고 균일하게 유지되도록 활성 데이터 검증 및 업데이트 시스템을 통해 중앙에 위치해야합니다.
기술 및 공급 업체 선택
AI가 보험 부문을 통해 계속해서 급격히 성장함에 따라 여러 공급 업체가이 군중을 끌어 들이기 위해 시장에 진입했습니다. 몇몇 벤더는 과대 광고를 수확하고 큰 투자를 추진하여 큰 이익을 얻으려고 노력하고 있습니다. 보험 회사는 관련 기술의 핵심을 아직 이해하지 못했지만 더 이상 시간을 낭비하고 싶지 않은 다음 하이테크 물결을 놓치는 것을 두려워합니다. 이 FOMO는 그들이 도메인 "전문가"로부터 액면가로 추천을 수락하도록 밀어 붙입니다. 그러나 보험 회사의 AI 전문가가되고 하나라고 주장하는 데에는 많은 노력이 필요합니다.
그들의 소금에 가치가있는 모든 공급 업체는 먼저 평가를 수행 범위를 평가하기 위해 다양한 프로세스에 AI를 도입합니다. 다음으로 기존 프로세스를 감사하여 비용 편익 평가 보험 프로세스에서 AI 또는 기계 학습의 영향을 측정합니다. 마지막으로, 그들은 공식화 할 것입니다 상세한 로드맵 변화가 어떻게 일어날 지 또한 공급 업체는 기술을 결정하고 교육 및 온 보딩을 제공하며 안정적인 판매 후 지원을 제공합니다.
조직 지원
마지막으로, 회사 내에서 새로운 기술을 도입 할 때 조직 지원은 채택 및 구현의 성공 여부를 결정하는 데 중요한 역할을합니다.
원활한 AI 통합을 위해서는 회사 리더와 최고 경영진의 적극적인 참여가 필요합니다. 이러한 업계 리더는 또한 인프라, 교육, 숙련도 향상 및 기타 형태의 지원을 인력이 쉽게 이용할 수 있도록하여 이러한 변화에 대한 모든 형태의 주저함을 제거해야합니다. 리더는 보험 회사에 AI를 사용하는 것이 강제 도구가 아니라 생산성 향상을위한 촉진자임을 다른 사람들에게 설득하고 영감을 주어야합니다. 하향식 세류 접근 방식은 변화를 수용하면서 추진력을 구축하고 유지합니다.
결론
종종 기업은 인공 지능이나 기계 학습과 관련된 문제를 보험에서 간과하고 기술이 제공하는 기회에만 집중하는 경향이 있습니다. 그러나 잠재적 인 장애물을 이해하는 것은 자신을 전체적으로 준비하는 훌륭한 방법이 될 수 있습니다.
위에서 볼 수 있듯이 보험의 인공 지능은 몇 가지 문제를 제시 할 수 있지만 극복 할 수있는 것은 없습니다. 결국 인공 지능을 수용하려는 목표를 향해 지속적으로 노력하는 것이 전부이며 장기적으로 여러 이점을 얻을 수 있습니다.
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출처 : https://hackernoon.com/4-challenges-of-implementing-ai-in-the-insurance-industry-and-how-to-overcome-them-963u35tb?source=rss
