De verzekeringssector, bekend om zijn eeuwenlange weerstand tegen verandering, maakt momenteel een digitale revolutie door. Er zijn geavanceerde machine learning-algoritmen ontstaan. Verzekeraars maken gebruik van deze tools om grote hoeveelheden gegevens te beheren, de risicobeoordeling te verbeteren en premiumprijzen op maat mogelijk te maken. Tegelijkertijd verbindt AI in de verzekeringen aanvragers op een efficiënte manier met vervoerders, gekenmerkt door aanzienlijk minder fouten.

Zowel verzekeraars als aanvragers zullen krachtige effecten ondervinden van deze snelle transformatie. Artificial Intelligence (AI) is pionier binnen de verzekeringsbranche. Laten we het traject verkennen dat de komende jaren zou kunnen volgen.

Een kijkje in de toekomst van generatieve AI in de verzekeringssector

Wil jij de toekomst van verzekeren zien? Bekijk het door de ogen van Scott, een klant in het jaar 2030. Zijn digitale persoonlijke assistent bestelt hem een ​​voertuig met zelfrijdende mogelijkheden voor een bijeenkomst in de stad. Bij aankomst besluit Scott dat hij wil rijden en zet de auto in de "actieve" modus. Zijn persoonlijke assistent stippelt een route uit en deelt deze met zijn mobiliteitsverzekeraar, die snel reageert met een alternatieve, veiligere route en zijn maandelijkse premie daarop aanpast. Scotts levensverzekeringspolis, die nu wordt geprijsd op een 'pay-as-you-live'-basis, wordt ook aangepast op basis van zijn activiteiten.

Als Scott parkeert, botst zijn auto tegen een bord. De interne diagnostiek van de auto beoordeelt de schade en Scott maakt foto's voor de claim. Tegen de tijd dat hij terugkeert, is de claim goedgekeurd en wordt een responsdrone ter inspectie gestuurd. Deze geïntegreerde gebruikerservaring vertegenwoordigt de toekomst van verzekeringen, aangedreven door geavanceerde technologieën zoals AI en deep learning, en transformeert de sector van ‘detecteren en repareren’ naar ‘voorspellen en voorkomen’. Met deze ontwikkelingen zullen verzekeringen snel evolueren, waardoor de besluitvorming wordt verbeterd, de kosten worden verlaagd en de klantervaring wordt geoptimaliseerd.

Hoe wordt AI geïmplementeerd in de verzekeringssector?

1. Risicobeoordeling voor verzekeraars

Door de geschiedenis heen hebben verzekeraars vertrouwd op de door aanvragers verstrekte informatie om het risico van de klant te beoordelen. Deze aanpak brengt echter aanzienlijke uitdagingen met zich mee, aangezien aanvragers onbedoeld of opzettelijk onnauwkeurige informatie kunnen verstrekken, waardoor de betrouwbaarheid van risicobeoordelingen in gevaar komt.

Om deze uitdaging het hoofd te bieden, wenden verzekeraars zich tot geautomatiseerd afsluiten van verzekeringen, waarbij gebruik wordt gemaakt van machinaal leren, met name het begrijpen van natuurlijke talen (NLU), om meer diverse informatiebronnen te verkennen, zoals Yelp-recensies, posts op sociale media en SEC-registraties. Door gebruik te maken van NLU kunnen verzekeraars relevante gegevens verzamelen voor een meer gedetailleerde evaluatie van de risico's die aan de verzekeraar zijn verbonden.

Andy Breen, Senior Vice President bij Argo Group, benadrukt de transformerende kracht van NLU: “Met NLU wordt ons vermogen om tekstuele gegevensbronnen te analyseren en zeer relevante informatie te extraheren aanzienlijk vergroot. We hebben nu toegang tot en kunnen gebruik maken van informatiereservoirs die voorheen ontoegankelijk of moeilijk te interpreteren waren.”

SofyaPogreb, COO bij Next Insurance, benadrukt het belang van gepersonaliseerde blootstellingsmodellen in een sector waar de prijsstelling verzekeringsmaatschappijen vaak meer onderscheidt dan hun producten. Pogreb legt uit dat verzekeraars door gebruik te maken van gepersonaliseerde blootstellingsmodellen de risicobeoordelingen kunnen verbeteren, wat leidt tot meer op maat gemaakte premies voor klanten.

Traditioneel biedt de verzekeringssector gestandaardiseerde polissen aan, wat resulteert in ongedifferentieerde producten waarbij verschillende bedrijven een identieke dekking krijgen. Pogreb stelt dat naarmate de mogelijkheden voor geautomatiseerde dataconsumptie toenemen, het maatwerk in verzekeringsproducten zal toenemen. Deze verschuiving naar maatwerk zal de klanten ten goede komen, omdat zij alleen betalen voor de dekking die zij werkelijk nodig hebben.

• Fraude detectie

Fraudedetectie is een cruciale zorg voor verzekeringsmaatschappijen, en AI in de verzekeringssector fungeert als een belangrijk instrument bij de bestrijding van misleidende claims.

Shift Technology, een Franse AI-startup, integreert machinaal leren in hun fraudepreventiediensten en verwerkt meer dan 77 miljoen claims met een nauwkeurigheidspercentage van 75% bij het detecteren van frauduleuze claims. Deze algoritmen bieden gedetailleerde informatie over verdachte claims, bieden beoordelingen van potentiële aansprakelijkheid en reparatiekosten en stellen fraudebeschermingsmaatregelen voor.

Terwijl machinaal leren uitblinkt in het identificeren van potentiële fraude, benadrukt AreielWolanow, Managing Director van Finserv Experts, het blijvende belang van mensgestuurde datawetenschap in deze taak. Terwijl professionele criminelen zich aanpassen aan toonaangevende fraude-indicatoren, moeten menselijke datawetenschappers hun analyses voortdurend herhalen, terwijl machine learning-algoritmen zich autonoom aanpassen op basis van waarneembare veranderingen in gegevens.

• Vermindering van menselijke fouten

De distributieketen binnen de verzekeringssector is complex en gevoelig voor menselijke fouten, wat leidt tot inefficiëntie en vertragingen. Andy Breen benadrukt hoe AI-algoritmen het aantal fouten kunnen verminderen en de gegevensoverdracht kunnen stroomlijnen, waardoor de procesnauwkeurigheid en efficiëntie kunnen worden verbeterd.

PrimaFelicitas is een bekende naam in de markt en bedient wereldwijde consumenten door projecten te leveren op basis van Web 3.0-technologieën zoals AI, machinaal leren, IoT en Blockchain. Ons deskundige team zal u van dienst zijn door uw geweldige ideeën om te zetten in innovatieve oplossingen.

SofyaPogreb benadrukt het belang van verbeterde data bij het overbruggen van de kloof tussen verzekerde en verzekeraar. Met nauwkeurigere beoordelingen kunnen verzekeraars superieure producten formuleren, waardoor klanten alleen betalen voor wat ze echt nodig hebben.

• Verbeterde klantenservice

In de verzekeringssector is het prioriteit geven aan een goede klantenservice cruciaal voor het behouden van klanten. AI-chatbots bieden 24 uur per dag hulp aan klanten, begeleiden hen door vragen en lossen problemen snel op. Hoewel complexere problemen nog steeds menselijke tussenkomst vereisen, volstaan ​​AI-chatbots voor de meeste vragen.

• Stroomlijn de claimverwerking 

AI-tools bij de verwerking van claims stroomlijnen het beoordelingsproces door potentiële kosten te voorspellen en details uit verschillende bronnen onder de loep te nemen. Dit maakt snelle en nauwkeurige claimgoedkeuringsprocedures mogelijk, waarvan zowel verzekeraars als klanten profiteren.

De consumentenvoordelen van AI in verzekeringen

AI-implementatie in de verzekeringssector brengt duidelijke voordelen voor klanten met zich mee. Het verbetert de aanpassing van plannen, minimaliseert menselijke fouten in het aanvraagproces, verruimt de mogelijkheden voor klantenservice en verbetert de efficiëntie bij de goedkeuringsprocedures voor claims, waardoor er uiteindelijk voor wordt gezorgd dat klanten krijgen wat ze nodig hebben.

Kijken naar de toekomst van verzekeringen

Iets meer dan tien jaar geleden zou het voorspellen van de alomtegenwoordige invloed van AI in de verzekeringssector vrijwel onmogelijk hebben geleken. Als we vooruitkijken, is het redelijk om te anticiperen op de opkomst van meer geavanceerde AI-modellen. Deze ontwikkelingen kunnen een aantal huidige zorgen wegnemen of nieuwe complexiteiten introduceren.

Leiders in de verzekeringssector die zich inzetten om het potentieel van AI in de tussentijd te benutten, moeten waakzaam blijven. Op de hoogte blijven van veranderende regelgevingsrichtlijnen en het implementeren van best practices is essentieel om potentiële financiële en reputatierisico's die gepaard gaan met verscherpt toezicht te beperken. Verzekeringen BPO-diensten kan ook een cruciale rol spelen bij het stroomlijnen van activiteiten en het optimaliseren van middelen om zich effectief aan deze veranderingen aan te passen.

Publicatie Bezichtigingen: 12

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/how-is-artificial-intelligence-impacting-the-insurance-industry/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-is-artificial-intelligence-impacting-the-insurance-industry