Introductie

Bron: App Inventiv

Net als andere sectoren was 2020 (de COVID-19-pandemie) een moeilijke periode voor de verzekeringssector. Maar zelfs toen bleek de fase een keerpunt te zijn dat het belang van technologie, met name machine learning en kunstmatige intelligentie, versterkte. Hier zijn enkele cijfers die deze bewering ondersteunen:

• De Willis Towers Watson-enquête van de levensverzekeraars benadrukte dat meer dan de helft van de verzekeringsmaatschappijen ML-gestuurde voorspellende analyses gebruikte voor het afsluiten van verzekeringen.
• Meer dan 76% van de verzekeringsprofessionals geeft aan dat er op het gebied van innovatie de hoogste inzet ooit is geweest.
• Meer dan 40% van de CIO's is van plan om meer uit te geven aan AI-use-cases en om meer geautomatiseerde verzekeringsprojecten uit te voeren.

Het is duidelijk dat we nog veel meer kunnen ontdekken over de toepassingen van machine learning en AI in verzekeringen. Dit artikel concentreert zich op het vaststellen van het feit dat deze technologieën een aanzienlijke impact hebben op de manier waarop verzekeringsmaatschappijen werken.

Inhoudsopgave

1. Waarom zijn machine learning en AI (kunstmatige intelligentie) zeer nuttig voor de verzekeringssector?
2. Top 5 manieren waarop machine learning de verzekeringssector heeft beïnvloed
3. Top 15 toepassingen van machine learning in de verzekeringssector
4. Conclusie
5. Veelgestelde Vragen / FAQ

Waarom zijn machine learning en AI (kunstmatige intelligentie) zeer nuttig voor de verzekeringssector?

Geavanceerde technologieën zoals machine learning, kunstmatige intelligentie en deep learning zijn de afgelopen decennia de meest geaccepteerde trends geweest. Ze zijn overgenomen door een meerderheid van bedrijven in alle sectoren, puur en alleen vanwege de operationele voordelen die bedrijven kunnen behalen in hun waardeketen. De verzekeringssector is zo'n sector die aanzienlijk heeft geprofiteerd van de integratie van machine learning en kunstmatige intelligentie in haar workflows. Om te beginnen kan machine learning in verzekeringen helpen bij het automatiseren van standaard dagelijkse functies en de processen efficiënter maken. Bovendien kunnen deze technologieën bedrijven helpen tonnen klantgegevens te analyseren en te gebruiken om betere beslissingen te nemen en meer winstgevende en gepersonaliseerde verzekeringspolissen aan hun klanten aan te bieden. Volg het artikel voor meer informatie over de impact van machine learning en AI op verzekeringsmaatschappijen.

Top 5 manieren waarop machine learning de verzekeringssector heeft beïnvloed

Bron: REVE Chat

Gebruik gevallen:

• Efficiëntie klantenondersteuning: Net als andere sectoren heeft de verzekeringssector een verticale klantenondersteuning die mensen helpt tijdens het hele verzekeringsproces. AI en ML kunnen helpen om dit proces efficiënter te maken.

• Detectie en preventie van claimfraude: AI en ML in verzekeringen kunnen frauduleuze claimpogingen helpen opsporen en voorkomen door historische claimgegevens te analyseren en patronen te vinden die op fraude wijzen.

• Verzekeringsprijzen en acceptatie: AI en ML kunnen helpen om betere en winstgevendere verzekeringspolissen te maken door markttrends te analyseren en toekomstige toestanden te voorspellen.

• Versnelde claims en verwerking: Deze technologieën maken een snellere verwerking van verzekeringsclaims mogelijk door het centrale deel van het proces te automatiseren.
• Schadereserve optimalisatie: Claimreserve is het geld dat opzij wordt gehouden met de bedoeling om in de toekomst gemaakte claims te betalen. AI en ML in verzekeringen kunnen bedrijven helpen bij het bepalen van het juiste bedrag aan schadereserves op basis van bedrijfsgegevens.

• Gepersonaliseerde aanbevelingen: AI en ML kunnen helpen met beleidsaanbevelingen.

• Voorspelling van klantverloop: Deze technologieën kunnen de waarschijnlijkheid voorspellen dat een klant niet terugkeert om gebruik te maken van het product of de dienst.

Met deze use-cases heeft machine learning in verzekeringen een onvoorstelbare impact gehad op de branche. Het heeft de algemene bedrijfsvoering verbeterd door risicobeoordeling en -beheer te automatiseren en te vergemakkelijken, te helpen bij actuarismodellering, voorspellende analyses te verbeteren en nog veel meer.

1. Automatisering

Door verzekeraars de mogelijkheid te bieden om tijdrovende en repetitieve handelingen te automatiseren, de operationele effectiviteit te vergroten en de klantervaring te verbeteren, kan ML helpen bij de automatisering van de verzekeringssector. Deze algoritmen kunnen worden gebruikt om bewerkingen zoals gegevensinvoer, verwerking en analyse te automatiseren, waardoor werknemers meer tijd hebben om zich te concentreren op meer uitdagende en complexe taken die menselijke betrokkenheid vereisen.

2. Snellere en betere risicobeoordeling

Machine learning in verzekeringen stelt verzekeraars in staat om enorme hoeveelheden gegevens in realtime te analyseren en patronen en verbanden te ontdekken die traditionele risicobeoordelingsmethoden zouden missen, wat leidt tot snellere en betere risicobeoordeling en risicobeheer in de verzekeringssector. Deze machine learning-algoritmen kunnen gegevens analyseren zoals demografische gegevens van klanten, claimgeschiedenis, activiteiten op sociale media en andere relevante factoren om voorspellende modellen te creëren die de waarschijnlijkheid van toekomstige gebeurtenissen en de bijbehorende risico's kunnen inschatten.

3. Betere voorspelling van Customer Lifetime Value (CLV).

Machine learning en AI voor de verzekeringssector profiteren ook van een betere voorspelling van Customer Lifetime Value (CLV). ML-algoritmen kunnen demografische gegevens van klanten, aankoopgeschiedenis, claimgeschiedenis en andere relevante factoren analyseren bij het creëren van voorspellende modellen die de toekomstige waarde van een klant voor de verzekeraar kunnen inschatten. Door CLV te voorspellen, kunnen verzekeraars de meest waardevolle klanten identificeren en hen benaderen met gepersonaliseerde producten en diensten die aan hun behoeften voldoen.

4. Actuarismodellering

Door de efficiëntie en nauwkeurigheid van risicobeoordeling te vergroten, kan machine learning in verzekeringen actuariële modellen ten goede komen. Actuarissen voorspellen toekomstige gebeurtenissen en berekenen hun financiële impact op verzekeringsmaatschappijen met behulp van wiskundige en statistische modellen. Door enorme hoeveelheden gegevens te onderzoeken om patronen en koppelingen te vinden die conventionele modelleringstechnieken misschien missen, kunnen ML en AI deze modellen verbeteren.

5. Fraudeopsporing

Met machine learning en AI in de verzekeringssector detecteren veel verzekeringsmaatschappijen patronen en mogelijke afwijkingen in hun klantgegevens om frauduleuze activiteiten aan te geven. Bovendien kunnen ML-algoritmen sociale netwerken en andere klantverbindingen analyseren en potentiële fraudeurs identificeren. Aan de andere kant, AI-aangedreven NLP (natuurlijke taalverwerking) technieken kunnen worden geïmplementeerd om ongestructureerde gegevens zoals feedback, notities, enz. te analyseren om andere verdachte activiteiten te vinden.

Top 15 toepassingen van machine learning in de verzekeringssector

Er zijn talloze toepassingen van machine learning bij verzekeringsmaatschappijen. ML-algoritmen zijn geschikt voor bijna alle branches, zoals onboarding, beheer en retentie van klanten, het ontwikkelen van strategieën voor verzekeringsgegevens, het verwerken van klantclaims, het implementeren van bruikbare levensverzekeringsplannen, enz. Lees verder om er meer over te weten te komen.

1. Stroomlijn de klantenservice

Bron: Simplifai.ai

Klantenservice is een integraal onderdeel van elk bedrijf, met name de verzekeringssector, omdat het tot doel heeft klanten financiële hulp en begeleiding te bieden in geval van nood. Of het nu gaat om een ​​algemene levensverzekering of een zorgverzekering, klanten verwachten een probleemloze ervaring bij het ontvangen van hun claims, het informeren naar het plan en het begrijpen van het proces. Verzekeringsmaatschappijen kunnen deze processen automatiseren met behulp van machine learning-modellen en chatbots om XNUMX uur per dag diensten te verlenen.

Bovendien kan een verzekeringsmaatschappij ML gebruiken voor voorspellende analyses om degenen te identificeren die in de toekomst het meest waarschijnlijk een claim zullen indienen en dienovereenkomstig te plannen om verliezen te voorkomen. Dit kan verzekeringsmaatschappijen helpen kosten te besparen en de klanttevredenheid te verbeteren.

Aanvraag

Met behulp van een AI-assistent genaamd Violet, Insurmi stelt verzekeringsmaatschappijen in staat om klanten snel en op maat te helpen. Dankzij NLP, machine learning en UI-ideeën kan Violet zich aanpassen aan gesprekken en klantenondersteuningsverantwoordelijkheden voor bedrijven beheren.

2. Verwerking van claims

Bron: Alexsoft

Claimverwerking is een van de meest voorkomende toepassingen van machine learning in verzekeringen. ML helpt bij het proces door het proces van het analyseren van claimgegevens te automatiseren. ML-algoritmen kunnen door de klant verstrekte gegevens analyseren en vergelijken met de polisdetails om de geldigheid van de claim te bepalen. Dit kan de tijd die nodig is om verzekeringsclaims te verwerken aanzienlijk verkorten en de klanttevredenheid vergroten. Bovendien kunnen deze algoritmen patronen in de gegevens herkennen en deze in verband brengen met frauduleuze claims, waardoor verzekeraars geld kunnen besparen en het risico op reputatieschade kunnen verkleinen door betere besluitvorming.

Aanvraag

AI wordt gebruikt door CCC intelligente oplossingen om het hele claimproces te digitaliseren en automatiseren. Foto's genomen op de plaats van het ongeval worden geanalyseerd met behulp van AI en richtlijnen die zijn overeengekomen door de verzekering. Op basis van deze informatie kan de AI van CCC de omvang van de schade bepalen en snel schattingen maken.

3. Prijsoptimalisatie

Bron: Jukoe

Prijsoptimalisatie verwijst naar de analyse van consumenten- en marktgegevens om de meest optimale prijs voor een dienst of product te bepalen. Ook machine learning en AI voor de verzekeringsbranche komen het proces van prijsoptimalisatie ten goede. ML-algoritmen kunnen gegevens analyseren zoals demografische gegevens van klanten, claimgeschiedenis en polisdetails om vast te stellen welke factoren de grootste invloed hebben op het risico. Dit kan regelgevende instanties daarbij helpen prijzen voor polishouders vast te stellen die nauwkeurig het risico weergeven dat aan elke polis is verbonden.

Aanvraag

De belangrijke wereldwijde verzekeraar AS maakt gebruik van machine learning in een proof-of-concept om de prijsstelling te optimaliseren door verkeersongevallen met grote verliezen nauwkeurig te voorspellen.

4. Verzekeringsovereenkomst

Bron: REVE Chat

Verzekeringsonderschrijving is het proces van het evalueren en beoordelen van risico's verbonden aan het verzekeren van een persoon of een entiteit en het bepalen van de overeenkomstige premie die in rekening moet worden gebracht voor de verzekering/dekking. Factoren zoals leeftijd, levensstijl, gezondheid en eerdere claims helpen verzekeringsmaatschappijen om het risico te berekenen dat gepaard gaat met het verzekeren van een bedrijf of een individu.

De verzekeringssector heeft recentelijk machine learning (ML) omarmd om de effectiviteit en operationele efficiëntie van acceptatie te vergroten. Grote hoeveelheden gegevens kunnen worden geanalyseerd door ML-algoritmen, die vervolgens trends kunnen ontdekken die verborgen kunnen blijven voor menselijke verzekeraars. ML-modellen kunnen verzekeraars bijvoorbeeld helpen bij het analyseren van gegevens van wearables of andere IoT-apparaten (internet der dingen) om de gezondheid van een persoon en het risico van toekomstige medische claims te bepalen.

Aanvraag

Met behulp van twee AI-aangedreven tools, SubmissionLink en ClauseLink, Vet pinguïn stelt verzekeringsondernemingen in staat om snel polissen te produceren die opvallen in de sector. SubmissionLink onderzoekt documenten die vervoerders van autoriteiten ontvangen en identificeert cruciale informatie voor verzekeraars. Ondertussen analyseert ClauseLink verzekeringsvoorzieningen om aanbieders te helpen bij het vergelijken van hun polissen met die van rivalen.

5. Aanbevelingen voor verzekeringsproducten

Bron: persistente systemen

Het geven van product-/beleidsaanbevelingen is een van de belangrijkste toepassingen van machine learning in verzekeringen. ML-algoritmen kunnen dit in de eerste plaats doen door grote hoeveelheden historische gegevens met betrekking tot klantgedrag, demografische gegevens en risicoprofielen te analyseren. Een veelgebruikte aanpak bij aanbevelingen voor ML-gebaseerde verzekeringsproducten is collaboratief filteren. Het ML-systeem kan levensverzekeringen voorstellen aan een klant als deze hetzelfde risicoprofiel en aankoopgeschiedenis deelt als een andere klant die net een levensverzekering heeft gekocht.

Aanvraag

Voor TLC-verzekeringen, VERZEKEREN is een mobile-first methode voor het afsluiten van een autoverzekering. De INSHUR-app, mogelijk gemaakt door AI, stelt professionele chauffeurs in staat om door een reeks schattingen te bladeren en de dekking te krijgen die het beste bij hun behoeften past.

6. Effectief zoeken op intranet

Bron: Saketa

Machine learning in verzekeringen kan aanzienlijk helpen bij het effectief zoeken op intranet door het proces relevanter te maken voor de werknemers die informatie zoeken op het intranet van het bedrijf. Bedrijf data wetenschappers kan NLP- en NLG-algoritmen gebruiken om zoekopdrachten te verfijnen en automatisch samenvattingen van intranetdocumenten te genereren die andere medewerkers kunnen bestuderen en aanbevelingen kunnen formuleren. Bovendien kunnen ML-algoritmen worden gebruikt om zoekresultaten voor individuele werknemers te personaliseren op basis van hun zoekgeschiedenis en voorkeuren. Dit helpt bij het leveren van meer relevante resultaten.

Aanvraag

Voor zoekopdrachten op het intranet, Docusense wordt veel gebruikt door verzekeringsmaatschappijen. Verzekeringsmaatschappijen kunnen de extractie van gegevensvelden en cruciale waarden uit elk document (gescand en digitaal), inclusief overheidsidentificatiedocumenten, nieuwsfeeds, bankafschriften, handgeschreven documenten en tijdschriften, automatiseren met een goed getraind AI-systeem zoals Docusense.

7. Nieuwe datastrategieën ontwikkelen

Bron: Quantiphi

Een andere veelgebruikte toepassing van machine learning in verzekeringen is het ontwikkelen van nieuwe gegevensstrategieën door historische gegevens te analyseren om patronen te identificeren en toekomstige resultaten te voorspellen, waardoor betere gegevensgestuurde beslissingen kunnen worden genomen. Met up-to-date datastrategieën kunnen verzekeringsmaatschappijen tot betere klantsegmentatie komen op basis van hun demografie en voorkeuren, de klanttevredenheid en productaanbevelingen verbeteren en het klantverloop verminderen.

Verder kunnen de resulterende inzichten, door te helpen bij fraudedetectie, risicobeheer en datavisualisatie, verzekeringsmaatschappijen helpen om meer gerichte datastrategieën te ontwikkelen.

Aanvraag
Limonade, een InsurTech-bedrijf, vertrouwt sterk op ML en op AI gebaseerde big data-analyses om nieuwere datastrategieën te ondersteunen met verzamelingen van end-to-end verzekeringsprocessen. Het heeft het bedrijf geholpen om enkele van de beste verzekeringsagentschappen te ondermijnen door een eersteklas verzekeraar voor jongere klanten te worden.

8. Klantbehoud

Bron: NeoITO

Machine learning in verzekeringen faciliteert klantverloop analyse, wat het verliespercentage van klanten van een bedrijf verlaagt. Verzekeringsmaatschappijen kunnen ML-algoritmen gebruiken om historische klantgegevens te analyseren en patronen te identificeren die wijzen op klantverloop. Deze algoritmen kunnen ook het gedrag van klanten analyseren, inzichten verschaffen en gepersonaliseerde campagnes voorstellen om hoogwaardige verzekeringspolissen te promoten. Deze inzichten kunnen verzekeringsmaatschappijen helpen zich te richten op klanten met een hoger risico op klantverhuizing. Dit helpt bij het bereiken van een stabiele omzet gedurende het hele jaar.

Aanvraag
ZestFinanciën is een verzekeringsmaatschappij die geautomatiseerde machine learning gebruikt om zowel conventionele als niet-conventionele gegevens, zoals kredietscores, te gebruiken om het proces efficiënter en probleemloos te maken. Hun ML is gericht op het contacteren van nieuwe klanten en het helpen van bestaande klanten bij het behouden van klanten.

9. Gegevensbeveiliging

Bron: Novarica

Aangezien bedrijven groeien en met enorme hoeveelheden gegevens werken, wordt het noodzakelijk om ervoor te zorgen dat deze gegevens veilig zijn. Dit wordt zelfs nog belangrijker voor bedrijven zoals de verzekeringssector. De bedrijven in deze sectoren vertrouwen op klantgegevens, voorkeuren, gezondheidsgegevens en de levenslange waardevoorspelling van klanten. ML-algoritmen kunnen worden getraind om anomalieën of uitschieters in gegevens te detecteren die kunnen wijzen op een inbreuk op de beveiliging of verdachte activiteiten. Dit kan verzekeringsmaatschappijen helpen om proactieve maatregelen te nemen om deze risico's te beperken.

Aanvraag
MetLife is een voorbeeld van een verzekeringsmaatschappij die AI gebruikt voor gegevensbescherming. Machine learning-algoritmen worden gebruikt door het op AI gebaseerde beveiligingssysteem van MetLife om netwerkverkeer te scannen en onregelmatigheden op te sporen die tekenen kunnen zijn van een mogelijke cyberaanval. Het systeem kan ook toekomstige aanvallen voorzien en stoppen door patronen en trends in cyberdreigingen te identificeren met behulp van eerdere gegevens.

10. Vervalbeheer

Bron: Canara HSBC

In de context van verzekeringen verwijst het woord "vervalbeheer" naar de praktijk van het identificeren en controleren van polissen die het risico lopen te vervallen of te beëindigen als gevolg van onbetaalde premies. Het gaat om het lokaliseren van klanten die vatbaar zijn voor verval. Machine learning (ML) kan een belangrijke rol spelen bij het beheer van vervallen verzekeringen door verzekeraars in staat te stellen klanten te identificeren die het risico lopen te vervallen en passende maatregelen te nemen om dit te voorkomen. Ten tweede kunnen ze de bedrijven helpen bij het segmenteren van klanten op basis van hun vervalrisico.

Aanvraag
Ant Financial, een Chinese financiële super-app, gebruikt AI- en ML-algoritmen om "autoverzekeringspunten" aan zijn klanten te geven. Op basis van deze punten bouwt het systeem een ​​uitgebreid risicoprofiel op van de betreffende klant en voorspelt het de kansen op het aflopen van de polis. Het houdt tijdens het proces ook rekening met andere factoren, zoals levensstijl, leeftijd, voertuig, enz.

11. Opleiding

Bron: LeadSquared

Training van medewerkers is een essentieel aspect van het opbouwen van een betrouwbaar personeelsbestand in uw organisatie. Machine learning in verzekeringen kan helpen bij de schaalbare training van werknemers door gepersonaliseerde leertrajecten te creëren voor elke afdeling en haar werknemers. Deze plannen richten zich op het vaardigheidsniveau, de functie en de leerstijlen van werknemers. ML kan ook geautomatiseerde feedback geven over de prestaties van werknemers, waarbij gebieden worden geïdentificeerd waar ze uitblinken en waar ze verbetering behoeven. Deze feedback is nodig voor de regelgevende instanties om hun werknemers betrokken en gemotiveerd te houden gedurende hun hele ambtstermijn in het bedrijf.

Aanvraag

AI-technologieën zijn ingebouwd in de Hallo Marley Insurance Cloud om vertegenwoordigers van klantenondersteuning te helpen opleiden. Het platform van Hi Marley biedt bijvoorbeeld real-time coaching en tekstvertaling om de interactie tussen verkopers en klanten te verbeteren.

12. Voorspelling volgende beste aanbieding

Bron: Alex Soft

Next Best Offer (NBO) is een onderdeel van voorspellende analyses waarbij het meest geschikte product of de meest geschikte dienst wordt geïdentificeerd om aan een klant aan te bieden op basis van hun behoeften en voorkeuren. In het verzekeringsdomein verwijst dit naar de praktijk om de meest geschikte aanvullende verzekeringsproducten aan te bieden aan de klanten met een lopende polis.

Machine learning in verzekeringen kan helpen bij het doorbladeren van datasets en het identificeren van voorkeuren die kunnen worden gebruikt om gerichte aanbiedingen te doen. ML en AI kunnen bijvoorbeeld klantgegevens analyseren om klanten te identificeren die waarschijnlijk in de markt zijn voor een nieuwe verzekeringspolis, zoals klanten die onlangs een huis hebben gekocht of een nieuwe baan zijn begonnen.

Aanvraag
GetSafe is een InsurTech-startup die klanten begeleidt met behulp van kunstmatige intelligentie om hen te helpen bij het kiezen van de beste dekking. Het maakt gebruik van AI om alle relevante gegevens te verzamelen over het bestaande beleid van een klant (indien van toepassing) en ander beleid dat hen ten goede kan komen.

13. Testen van verzekeringssoftware

Bron: Guru99

Het testen van software is een van de meest prominente use cases en toepassingen van machine learning bij verzekeringsmaatschappijen. ML-algoritmen kunnen testgevallen prioriteren op basis van hun kans op het detecteren van een defect. Bovendien kunnen ze, door historische testgegevens te analyseren, worden gebruikt om te voorspellen waar defecten kunnen optreden en hoe ze kunnen worden voorkomen. Ze kunnen ook onverwacht gedrag in lopende softwaresystemen detecteren en aanbevelingen doen over hoe dit kan worden gecorrigeerd.

Aanvraag
Allianz, een wereldwijde verzekeraar (ATS), creëerde een AI-aangedreven testplatform genaamd Allianz Testing Services. ATS gebruikt machine learning-methoden om enorme hoeveelheden gegevens te evalueren en trends in softwarefouten te ontdekken.

14. Virtuele assistenten

Bron: Invedus

Het gebruik en de ontwikkeling van virtuele assistenten/chatbots is een van de veelvoorkomende use-cases van machine learning bij verzekeringsmaatschappijen, nog een andere technologische vooruitgang. Virtuele assistenten kunnen NLP-algoritmen gebruiken om vragen van klanten te begrijpen, gegevens te verzamelen en nauwkeurige antwoorden te geven. Met enorme datasets van discussies met betrekking tot verzekeringen, kunnen machine learning-modellen worden aangeleerd om in de loop van de tijd aan nauwkeurigheid te winnen. Bovendien zijn chatbots een veelvoorkomend gebruik van virtuele assistenten. Met behulp van ML kunnen chatbots vragen van klanten begrijpen, leren van eerdere interacties en nauwkeurige antwoorden geven.

Aanvraag

Maya, een AI-chatbot gemaakt door een verzekeringsmaatschappij genaamd Limonade, is bedoeld om vragen van klanten snel en persoonlijk te beantwoorden. Wanneer een consument een vraag stelt, maakt Maya gebruik van natuurlijke taalverwerking (NLP) om de vraag te begrijpen, te interpreteren en op de juiste manier te reageren.

15. Vastgoedassistent

Bron: HomeCapital

Een Property Assistant is een specifiek type virtuele assistent dat verzekeringsmaatschappijen gebruiken om gepersonaliseerde ondersteuning en begeleiding te bieden aan eigenaren van onroerend goed bij het beheer van hun eigendomsverzekering. De assistent kan een chatbot zijn of een webgebaseerd platform dat communiceert met de eigenaren van onroerend goed en begeleiding, suggesties en ondersteuning biedt. Deze assistenten gebruiken machine learning en AI-modellen om de bovengenoemde taken uit te voeren en eigenaren te helpen bij het kiezen van de meest winstgevende verzekeringsdekking op basis van hun eigendom.

Aanvraag
Gevonden is een bedrijf dat on-demand eigendomsverzekeringen aanbiedt en verzekeringsclaims afhandelt met behulp van AI. Met de software kunnen met behulp van AI verzekeringen worden afgesloten om allerlei soorten verlies, schade en diefstal te dekken. De AI-vastgoedassistentie begeleidt klanten ook door het verzekeringsproces en helpt hen bij het beheren van hun waardevolle spullen.

Conclusie

Kortom, het verzekeringsbedrijf kan aanzienlijk profiteren van machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI), van het verbeteren van de klantervaring en het verlagen van de kosten tot het verbeteren van de nauwkeurigheid van acceptatie en claimverwerking. Verzekeringsmaatschappijen kunnen hiervoor ML en AI gebruiken

• Betere beslissingen nemen,
• Beheer risico's efficiënter,
• Breid hun activiteiten uit door gebruik te maken van enorme hoeveelheden data,
• Analyseer historische gegevens,
• Bied betere polissen etc.

Als u meer wilt weten over de mogelijkheden van machine learning en kunstmatige intelligentie, kunt u terecht bij Analytics Vidhya (AV). AV is een uitstekend platform met talloze bronnen om u te helpen meer te weten te komen over datawetenschap, softwareontwikkeling, machine learning, kunstmatige intelligentie en aanverwante gebieden. Het platform biedt:

• Video uitleg,
• gratis cursussen,
• Gemeenschapsforums,
• Blogs.

Met deze uitgebreide collectie helpt AV zowel individuen als organisaties om de nodige vaardigheden op te bouwen, kennis op te doen en hun leren effectief te benutten.

Veelgestelde Vragen / FAQ

Q1. Wat is de rol van AI in verzekeringen?

A. Kunstmatige intelligentie (AI) speelt een belangrijke rol in verzekeringen door de operationele efficiëntie te vergroten, de klantervaring te verbeteren en risico's te verkleinen door operaties te automatiseren, gegevens te analyseren en inzichtelijke analyses aan te bieden.

Q2. Wat zijn de voordelen van het gebruik van machine learning in autoverzekeringen?

A. Voordelen van het gebruik van machine learning in autoverzekeringen:

• Verbeterde risicobeoordeling en -beheer,
• Gepersonaliseerde prijzen,
• Fraude detectie,
• Snellere afhandeling van claims,
• Betere klantervaring.

Q3. Wat zijn de grootste uitdagingen voor verzekeringsmaatschappijen als het gaat om machine learning?

A. Er zijn enkele uitdagingen waar verzekeringsmaatschappijen mee te maken krijgen bij het toepassen van machine learning. Sommige ervan zijn

• Organisatorische en infrastructurele uitdagingen,
• financiële aspecten,
• Data kwaliteit,
• Ethische overwegingen,
• Interpreteerbaarheid door personeel zonder ML-bekendheid.

Q4. Hoe gebruiken verzekeringsmaatschappijen machine learning?

A. Machine learning wordt door verzekeringsmaatschappijen gebruikt om procedures te stroomlijnen, besluitvorming te verbeteren en klanten meer gespecialiseerde diensten aan te bieden. Voor taken als risicobeoordeling, fraudedetectie en claimverwerking onderzoeken ze enorme hoeveelheden big data, zoeken ze naar trends uit meerdere gegevensbronnen en genereren ze voorspellingen met behulp van machine learning-algoritmen.

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/applications-of-machine-learning-and-ai-in-insurance/