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인공지능이 보험산업에 어떤 영향을 미칠까? – 프리마펠리시타스

플라톤에 의해 재발행
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수세기 동안 변화에 저항해 온 보험 산업은 현재 디지털 혁명을 경험하고 있습니다. 고급 기계 학습 알고리즘이 등장했습니다. 보험업자는 이러한 도구를 활용하여 방대한 양의 데이터를 관리하고 위험 평가를 강화하며 맞춤형 프리미엄 가격 책정을 가능하게 합니다. 동시에, 백엔드에서는 보험 AI가 오류를 크게 줄여 효율적인 방식으로 신청자와 보험사를 연결하고 있습니다.

보험사와 신청자 모두 이러한 급속한 변화로 인해 강력한 효과를 경험할 수 있습니다. 인공 지능 (AI)가 보험업계를 개척하고 있습니다. 향후 몇 년 동안 이어질 수 있는 궤적을 살펴보겠습니다.

보험 분야의 생성적 AI의 미래 엿보기

보험의 미래를 보고 싶으신가요? 2030년 고객인 Scott의 눈으로 살펴보세요. 그의 디지털 개인 비서는 도시 전역의 회의를 위해 자율 주행 기능이 있는 차량을 그에게 명령합니다. 도착하자마자 Scott은 운전하기로 결정하고 자동차를 "활성" 모드로 전환합니다. 그의 개인 비서는 경로를 계획하고 이를 이동성 보험사와 공유합니다. 그러면 보험사는 보다 안전한 대체 경로로 신속하게 대응하여 그에 따라 월 보험료를 조정합니다. 현재 "실시간 종량제(pay-as-you-live)" 기준으로 가격이 책정되는 Scott의 생명 보험 정책도 그의 활동에 따라 조정됩니다.

Scott이 주차할 때 그의 차가 표지판에 부딪칩니다. 차량 내부 진단을 통해 손상 정도를 평가하고 Scott은 청구를 위해 사진을 찍습니다. 그가 돌아올 때쯤에는 청구가 승인되고 검사를 위해 대응 드론이 파견됩니다. 이 통합된 사용자 경험은 AI 및 딥 러닝과 같은 첨단 기술을 기반으로 업계를 "감지 및 수리"에서 "예측 및 예방"으로 변화시키는 보험의 미래를 나타냅니다. 이러한 발전을 통해 보험은 빠르게 발전하여 의사 결정을 강화하고 비용을 절감하며 고객 경험을 최적화할 것입니다.

보험업계에서는 AI가 어떻게 구현되나요?

  1. 보험업자를 위한 위험 평가

역사적으로 보험업자들은 고객 위험을 평가하기 위해 신청자가 제공한 정보에 의존해 왔습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 신청자가 부주의하게 또는 의도적으로 부정확한 정보를 제공하여 위험 평가의 신뢰성을 손상시킬 수 있으므로 심각한 문제를 야기합니다.

이러한 어려움을 극복하기 위해 보험사에서는 자동 보험 인수, 기계 학습, 특히 자연어 이해(NLU)를 활용하여 Yelp 리뷰, 소셜 미디어 게시물, SEC 서류 등 더욱 다양한 정보 소스를 탐색합니다. NLU를 활용함으로써 보험사는 보험사와 관련된 위험을 보다 자세히 평가하기 위해 관련 데이터를 수집할 수 있습니다.

Argo Group의 수석 부사장인 Andy Breen은 NLU의 혁신적인 힘을 다음과 같이 강조합니다. “NLU를 통해 텍스트 데이터 소스를 분석하고 관련성이 높은 정보를 추출하는 능력이 크게 향상되었습니다. 이제 이전에는 접근할 수 없거나 해석하기 어려웠던 정보 저장소에 접근하고 활용할 수 있습니다.”

Next Insurance의 COO인 SofyaPogreb는 가격 책정이 종종 보험사를 상품보다 더 구별하는 업계에서 개인화된 노출 모델의 중요성을 강조합니다. Pogreb은 보험사가 개인화된 노출 모델을 활용함으로써 위험 평가를 개선하여 고객에게 더욱 맞춤화된 보험료를 제공할 수 있다고 설명합니다.

전통적으로 보험 업계는 표준화된 보험 상품을 제공하여 서로 다른 기업이 동일한 보장을 받는 획일적인 상품을 제공해 왔습니다. Pogreb은 자동화된 데이터 소비 기능이 증가함에 따라 보험 상품의 맞춤화가 급증할 것이라고 주장합니다. 이러한 맞춤화로의 전환은 고객에게 실제로 필요한 보장에 대해서만 비용을 지불하므로 고객에게 이익이 될 것입니다.

  • 사기 탐지

사기 탐지는 보험 회사의 중요한 관심사이며, 보험 업계의 AI는 사기성 청구에 맞서 싸우는 핵심 도구 역할을 합니다.

프랑스의 AI 스타트업인 Shift Technology는 사기 예방 서비스에 기계 학습을 통합하여 사기 청구 탐지 시 77% 정확도로 75만 건 이상의 청구를 처리합니다. 이러한 알고리즘은 의심스러운 청구에 대한 자세한 정보를 제공하고 잠재적 책임 및 수리 비용 평가를 제공하며 사기 방지 조치를 제안합니다.

기계 학습은 잠재적인 사기를 식별하는 데 탁월하지만 Finserv Experts의 전무 이사인 AreielWolanow는 이 작업에서 인간 중심 데이터 과학의 지속적인 중요성을 강조합니다. 전문 범죄자들이 업계 최고의 사기 지표에 적응함에 따라, 인간 데이터 과학자는 지속적으로 분석을 반복해야 하며, 동시에 기계 학습 알고리즘은 관찰 가능한 데이터 변화에 따라 자동으로 조정됩니다.

  • 인적 오류 감소

보험 업계의 유통망은 복잡하고 인적 오류가 발생하기 쉬우므로 비효율성과 지연이 발생합니다. Andy Breen은 AI 알고리즘이 어떻게 오류량을 줄이고 데이터 전송을 간소화하여 프로세스 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있는지 강조합니다.

프리마 펠리 키 타스 는 시장에서 잘 알려진 이름으로 다음과 같은 Web 3.0 기술을 기반으로 한 프로젝트를 제공하여 전 세계 소비자에게 서비스를 제공합니다. AI, 머신러닝, IoT, 블록체인. 우리의 전문가 팀이 귀하의 훌륭한 아이디어를 실현시켜 드리겠습니다. 혁신적인 솔루션.

SofyaPogreb은 피보험자와 보험사 간의 격차를 해소하는 데 있어 향상된 데이터의 중요성을 강조합니다. 보다 정확한 평가를 통해 보험사는 우수한 상품을 구성하여 고객이 실제로 필요한 것에 대해서만 비용을 지불하도록 보장할 수 있습니다.

  • 고객 서비스 향상

보험 부문에서는 우수한 고객 서비스를 우선시하는 것이 고객 유지에 매우 중요합니다. AI 챗봇은 고객에게 24시간 지원을 제공하여 고객의 문의 사항을 안내하고 신속하게 문제를 해결합니다. 더 복잡한 문제에는 여전히 사람의 개입이 필요할 수 있지만 AI 챗봇은 대부분의 문의에 충분합니다.

  • 청구 처리 간소화 

청구 처리의 AI 도구는 잠재적 비용을 예측하고 다양한 소스의 세부 정보를 면밀히 조사하여 평가 프로세스를 간소화합니다. 이를 통해 빠르고 정확한 청구 승인 절차가 가능해 보험사와 고객 모두에게 이익이 됩니다.

보험 분야에서 AI가 소비자에게 제공하는 이점

보험 업계의 AI 구현은 고객에게 분명한 이점을 제공합니다. 이는 계획 맞춤화를 강화하고, 신청 프로세스에서 인적 오류를 최소화하며, 고객 서비스 옵션을 확대하고, 청구 승인 절차의 효율성을 향상시켜 궁극적으로 고객이 필요한 것을 얻을 수 있도록 보장합니다.

보험의 미래 살펴보기

불과 10년 전만 해도 보험 업계에서 AI가 광범위한 영향을 미칠 것이라는 예측은 거의 불가능해 보였습니다. 앞으로 더 정교한 AI 모델이 등장할 것으로 예상하는 것이 합리적입니다. 이러한 발전으로 인해 현재의 우려가 완화되거나 새로운 복잡성이 발생할 수 있습니다.

당분간 AI의 잠재력을 활용하는 데 전념하는 보험 업계 리더들은 경계심을 늦추지 말아야 합니다. 강화된 규제 조사와 관련된 잠재적인 재무 및 평판 위험을 완화하려면 진화하는 규제 지침에 대한 최신 정보를 유지하고 모범 사례를 구현하는 것이 필수적입니다. 보험 BPO 서비스 또한 이러한 변화에 효과적으로 적응할 수 있도록 운영을 간소화하고 리소스를 최적화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

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