Wprowadzenie

Źródło: App Inventiv

Podobnie jak inne branże, rok 2020 (pandemia COVID-19) był trudnym okresem dla branży ubezpieczeniowej. Ale nawet wtedy ta faza okazała się punktem zwrotnym, który wzmocnił znaczenie technologii, zwłaszcza uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Oto niektóre liczby potwierdzające to twierdzenie:

• Połączenia Badanie Willis Towers Watson ubezpieczycieli na życie podkreśliło, że ponad połowa firm ubezpieczeniowych korzystała z analizy predykcyjnej opartej na uczeniu maszynowym do zawierania umów ubezpieczeniowych.
• Więcej niż 76% specjalistów ubezpieczeniowych wskazuje, że stawka innowacyjności była najwyższa w historii.
• Więcej niż 40% CIO planuje zwiększyć wydatki na przypadki użycia AI i pilotować bardziej zautomatyzowane projekty ubezpieczeniowe.

Najwyraźniej mamy o wiele więcej do odkrycia na temat zastosowań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach. W niniejszym artykule skupiono się na ustaleniu, że technologie te mają istotny wpływ na funkcjonowanie firm ubezpieczeniowych.

Spis treści

1. Dlaczego uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja (sztuczna inteligencja) są bardzo korzystne dla branży ubezpieczeniowej?
2. 5 najważniejszych sposobów, w jakie uczenie maszynowe wpłynęło na branżę ubezpieczeniową
3. 15 najlepszych zastosowań uczenia maszynowego w branży ubezpieczeniowej
4. Wnioski
5. Często Zadawane Pytania

Dlaczego uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja (sztuczna inteligencja) są bardzo korzystne dla branży ubezpieczeniowej?

Zaawansowane technologie, takie jak uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i uczenie głębokie, to najszerzej akceptowane trendy ostatnich kilku dekad. Zostały one przyjęte przez większość firm we wszystkich branżach wyłącznie ze względu na korzyści operacyjne, jakie firmy mogą uzyskać w swoim łańcuchu wartości. Branża ubezpieczeniowa jest jedną z branż, która odniosła znaczne korzyści z włączenia uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do swoich przepływów pracy. Na początek uczenie maszynowe w ubezpieczeniach może pomóc w automatyzacji standardowych codziennych funkcji i usprawnieniu procesów. Co więcej, technologie te mogą pomóc firmom analizować i wykorzystywać mnóstwo danych o klientach, aby podejmować lepsze decyzje i oferować swoim klientom bardziej dochodowe i spersonalizowane polisy ubezpieczeniowe. Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja wpływają na firmy ubezpieczeniowe, przeczytaj ten artykuł.

5 najważniejszych sposobów, w jakie uczenie maszynowe wpłynęło na branżę ubezpieczeniową

Źródło: czat REVE

Przypadków użycia:

• Wydajność obsługi klienta: Podobnie jak inne branże, branża ubezpieczeniowa posiada pion obsługi klienta, który pomaga ludziom w całym procesie ubezpieczeniowym. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą pomóc usprawnić ten proces.

• Wykrywanie oszustw związanych z roszczeniami i zapobieganie im: Sztuczna inteligencja i ML w ubezpieczeniach mogą pomóc w wykrywaniu prób oszukańczych roszczeń i zapobieganiu im poprzez analizę historycznych danych o roszczeniach i znajdowanie wzorców sugerujących oszustwo.

• Ceny ubezpieczeń i underwriting: AI i ML mogą pomóc w tworzeniu lepszych i bardziej dochodowych polis ubezpieczeniowych poprzez analizę trendów rynkowych i prognozowanie przyszłych stanów.

• Przyspieszone roszczenia i przetwarzanie: Technologie te ułatwiają szybsze rozpatrywanie roszczeń ubezpieczeniowych poprzez automatyzację centralnej części procesu.
• Optymalizacja rezerw na roszczenia: Rezerwa na roszczenia to pieniądze odłożone z zamiarem zapłaty w przyszłości za powstałe szkody. AI i ML w ubezpieczeniach mogą pomóc firmom w podjęciu decyzji o odpowiedniej wysokości rezerw na roszczenia na podstawie danych firmy.

• Spersonalizowane rekomendacje: Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą pomóc w opracowaniu zaleceń dotyczących zasad.

• Przewidywanie rezygnacji klientów: Technologie te mogą przewidywać prawdopodobieństwo, że klient nie wróci, aby skorzystać z produktu lub usługi.

Dzięki tym przypadkom użycia uczenie maszynowe w ubezpieczeniach wpłynęło na branżę w sposób przekraczający wszelkie wyobrażenia. Usprawniło ogólne operacje, automatyzując i ułatwiając ocenę ryzyka i zarządzanie nim, pomagając w modelowaniu aktuarialnym, ulepszając analizy predykcyjne i wiele więcej.

1. Automatyzacja

Dając ubezpieczycielom możliwość automatyzacji czasochłonnych i powtarzalnych operacji, zwiększając efektywność operacyjną i poprawiając doświadczenia klientów, ML może pomóc w automatyzacji sektora ubezpieczeniowego. Algorytmy te mogą służyć do automatyzacji operacji, takich jak wprowadzanie, przetwarzanie i analiza danych, dając pracownikom więcej czasu na skoncentrowanie się na bardziej wymagających i złożonych zadaniach wymagających zaangażowania człowieka.

2. Szybsza i lepsza ocena ryzyka

Uczenie maszynowe w ubezpieczeniach umożliwia ubezpieczycielom analizowanie ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym i punktowych wzorców i powiązań, których nie dostrzegałyby tradycyjne metody oceny ryzyka, co prowadzi do szybszej i lepszej oceny ryzyka i zarządzania ryzykiem w branży ubezpieczeniowej. Te algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane, takie jak dane demograficzne klientów, historia roszczeń, aktywność w mediach społecznościowych i inne istotne czynniki, aby tworzyć modele predykcyjne, które mogą oszacować prawdopodobieństwo przyszłych zdarzeń i związane z nimi ryzyko.

3. Lepsza prognoza wartości klienta w czasie (CLV).

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja dla branży ubezpieczeniowej również zyskują na lepszym przewidywaniu wartości klienta w czasie (CLV). Algorytmy ML mogą analizować dane demograficzne klientów, historię zakupów, historię roszczeń i inne istotne czynniki w tworzeniu modeli predykcyjnych, które mogą oszacować przyszłą wartość klienta dla ubezpieczyciela. Przewidując CLV, ubezpieczyciele mogą identyfikować najbardziej wartościowych klientów i kierować do nich spersonalizowane produkty i usługi spełniające ich potrzeby.

4. Modelowanie aktuarialne

Zwiększając wydajność i dokładność oceny ryzyka, uczenie maszynowe w ubezpieczeniach może przynieść korzyści modelowaniu aktuarialnemu. Aktuariusze prognozują przyszłe zdarzenia i obliczają ich wpływ finansowy na zakłady ubezpieczeń za pomocą modeli matematycznych i statystycznych. Badając ogromne ilości danych w celu znalezienia wzorców i powiązań, które mogą przeoczyć konwencjonalne techniki modelowania, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą udoskonalić te modele.

5. Wykrywanie oszustw

Dzięki uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji w branży ubezpieczeniowej wiele firm ubezpieczeniowych wykrywa wzorce i potencjalne anomalie w danych swoich klientów, aby wskazać na nieuczciwą działalność. Ponadto algorytmy ML mogą analizować sieci społecznościowe i inne połączenia klientów oraz identyfikować potencjalne kręgi oszustów. Z drugiej strony NLP oparte na sztucznej inteligencji (przetwarzanie języka naturalnego) można zaimplementować techniki analizy nieustrukturyzowanych danych, takich jak opinie, notatki itp., w celu wykrycia wszelkich innych podejrzanych działań.

15 najlepszych zastosowań uczenia maszynowego w branży ubezpieczeniowej

Istnieje niezliczona ilość zastosowań uczenie maszynowe w firmach ubezpieczeniowych. Algorytmy ML mogą obsługiwać prawie wszystkie branże, takie jak wdrażanie klientów, zarządzanie i utrzymywanie klientów, opracowywanie strategii dotyczących danych ubezpieczeniowych, przetwarzanie roszczeń klientów, wdrażanie praktycznych planów ubezpieczeń na życie itp. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się o nich szczegółowo.

1. Usprawnij obsługę klienta

Źródło: Simplifai.ai

Obsługa klienta jest integralną częścią każdej firmy, zwłaszcza ubezpieczeniowej, ponieważ ma na celu zapewnienie klientom pomocy finansowej i wskazówek w nagłych wypadkach. Niezależnie od tego, czy chodzi o ogólne ubezpieczenie na życie, czy ubezpieczenie zdrowotne, klienci oczekują bezproblemowego odbioru roszczeń, zapytania o plan i zrozumienia procesu. Firmy ubezpieczeniowe mogą zautomatyzować te procesy za pomocą modeli uczenia maszynowego i chatbotów, aby świadczyć usługi przez całą dobę.

Co więcej, firma ubezpieczeniowa może wykorzystać ML do analizy predykcyjnej, aby zidentyfikować osoby, które najprawdopodobniej wystąpią z roszczeniem w przyszłości i odpowiednio zaplanować, aby zapobiec stratom. Może to pomóc firmom ubezpieczeniowym obniżyć koszty i zwiększyć satysfakcję klientów.

Zastosowanie

Korzystając z asystenta AI o imieniu Violet, Ubezpieczenie umożliwia ubezpieczycielom szybką i zindywidualizowaną obsługę klienta. Dzięki NLP, uczeniu maszynowemu i pomysłom na interfejs użytkownika, Violet może dostosować się do rozmów i zarządzać obowiązkami w zakresie obsługi klienta dla firm.

2. Przetwarzanie reklamacji

źródło: AlexSoft

Proces likwidacji szkód jest jednym z najpowszechniejszych zastosowań uczenia maszynowego w ubezpieczeniach. ML pomaga w tym procesie, automatyzując proces analizy danych o roszczeniach. Algorytmy ML mogą analizować dane dostarczone przez klientów i porównywać je ze szczegółami polisy w celu ustalenia zasadności roszczenia. Może to znacznie skrócić czas rozpatrywania roszczeń ubezpieczeniowych i zwiększyć satysfakcję klientów. Ponadto algorytmy te mogą rozpoznawać wzorce w danych i mapować je na fałszywe roszczenia, pomagając ubezpieczycielom zaoszczędzić pieniądze i zmniejszyć ryzyko utraty reputacji poprzez lepsze podejmowanie decyzji.

Zastosowanie

Sztuczna inteligencja jest używana przez Inteligentne rozwiązania CCC zdigitalizować i zautomatyzować cały proces reklamacyjny. Zdjęcia wykonane na miejscu wypadku są analizowane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i wytycznych uzgodnionych z ubezpieczycielem. Na podstawie tych informacji sztuczna inteligencja CCC może określić rozmiar szkód i niezwłocznie przedstawić szacunki.

3. Optymalizacja cen

źródło: Jukoe

Optymalizacja cen odnosi się do analizy danych konsumenckich i rynkowych w celu ustalenia najbardziej optymalnej ceny dla dowolnej usługi lub produktu. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja dla branży ubezpieczeniowej również sprzyjają procesowi optymalizacji cen. Algorytmy ML mogą analizować dane, takie jak dane demograficzne klientów, historia roszczeń i szczegóły polisy, aby określić, które czynniki mają najbardziej znaczący wpływ na ryzyko. Może to pomóc organom regulacyjnym ustalać ceny dla ubezpieczających które dokładnie odzwierciedlają ryzyko związane z każdą polisą.

Zastosowanie

Znaczący światowy ubezpieczyciel Axa wykorzystuje uczenie maszynowe do weryfikacji koncepcji w celu optymalizacji cen poprzez dokładne prognozowanie wypadków drogowych powodujących „duże straty”.

4. Ubezpieczenie ubezpieczenia

Źródło: czat REVE

Underwriting ubezpieczeniowy to proces oceny i oszacowania ryzyka związanego z ubezpieczeniem osoby lub podmiotu oraz ustalenia odpowiedniej składki, która ma zostać naliczona za ubezpieczenie/ochronę. Czynniki takie jak wiek, styl życia, stan zdrowia i wcześniejsze roszczenia pomagają agencjom ubezpieczeniowym obliczyć ryzyko związane z ubezpieczeniem firmy lub osoby.

Sektor ubezpieczeniowy od niedawna stosuje uczenie maszynowe (ML) w celu zwiększenia skuteczności i efektywności operacyjnej underwritingu. Algorytmy ML mogą analizować duże ilości danych, które mogą następnie wykrywać trendy, które mogą być ukryte przed ludzkimi ubezpieczycielami. Na przykład modele uczenia maszynowego mogą pomóc ubezpieczycielom analizować dane z urządzeń ubieralnych lub innych urządzeń IoT (internet rzeczy) w celu określenia stanu zdrowia danej osoby i ryzyka przyszłych roszczeń medycznych.

Zastosowanie

Korzystając z dwóch narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, SubmissionLink i ClauseLink, Odważny pingwin umożliwia firmom ubezpieczeniowym szybkie tworzenie polis wyróżniających się w branży. SubmissionLink sprawdza dokumenty, które przewoźnicy otrzymują od władz i identyfikuje kluczowe informacje dla ubezpieczycieli. W międzyczasie ClauseLink analizuje przepisy ubezpieczeniowe, aby pomóc dostawcom w porównaniu ich polis z polisami rywali.

5. Rekomendacje Produktów Ubezpieczeniowych

Źródło: Systemy trwałe

Dostarczanie rekomendacji dotyczących produktów/polityk jest jednym z najważniejszych zastosowań uczenia maszynowego w ubezpieczeniach. Przede wszystkim algorytmy ML mogą to zrobić, analizując duże ilości danych historycznych związanych z zachowaniem klientów, danymi demograficznymi i profilami ryzyka. Jednym z powszechnych podejść stosowanych w rekomendacjach produktów ubezpieczeniowych opartych na uczeniu maszynowym jest filtrowanie oparte na współpracy. System ML może zasugerować klientowi ubezpieczenie na życie, jeśli ma ten sam profil ryzyka i historię zakupów, co inny klient, który właśnie wykupił ubezpieczenie na życie.

Zastosowanie

W przypadku ubezpieczenia OC, INSZUR to mobilna metoda kupowania ubezpieczenia samochodu. Aplikacja INSHUR, oparta na sztucznej inteligencji, umożliwia zawodowym kierowcom przeglądanie szeregu szacunków i uzyskiwanie zasięgu, który najlepiej odpowiada ich potrzebom.

6. Efektywne wyszukiwanie w Intranecie

źródło: Saketa

Uczenie maszynowe w ubezpieczeniach może znacznie pomóc w skutecznym wyszukiwaniu w intranecie, czyniąc ten proces bardziej odpowiednim dla pracowników poszukujących informacji w firmowym intranecie. firmy naukowcy danych może wykorzystywać algorytmy NLP i NLG do uściślania zapytań i automatycznego generowania podsumowań dokumentów intranetowych dla innych pracowników w celu ich przestudiowania i sformułowania zaleceń. Dodatkowo algorytmy ML mogą służyć do personalizacji wyników wyszukiwania dla poszczególnych pracowników w oparciu o ich historię wyszukiwania i preferencje. Pomaga to w dostarczaniu bardziej trafnych wyników.

Zastosowanie

W przypadku wyszukiwania w intranecie Dokumentacja jest szeroko stosowany przez firmy ubezpieczeniowe. Firmy ubezpieczeniowe mogą zautomatyzować wyodrębnianie pól danych i kluczowych wartości z dowolnego dokumentu (zeskanowanego i cyfrowego), w tym rządowych dokumentów identyfikacyjnych, kanałów informacyjnych, wyciągów bankowych, dokumentów pisanych odręcznie i dzienników, za pomocą dobrze wyszkolonego systemu sztucznej inteligencji, takiego jak Docusense.

7. Opracowywanie nowych strategii dotyczących danych

źródło: Quantiphi

Innym powszechnym zastosowaniem uczenia maszynowego w ubezpieczeniach jest opracowywanie nowych strategii opartych na danych poprzez analizę danych historycznych w celu identyfikacji wzorców i przewidywania przyszłych wyników oraz podejmowania lepszych decyzji opartych na danych. Dzięki aktualnym strategiom danych firmy ubezpieczeniowe mogą lepiej segregować klientów na podstawie ich danych demograficznych i preferencji, poprawiając zadowolenie klientów i rekomendacje produktów oraz zmniejszając rotację klientów.

Ponadto, pomagając w wykrywaniu oszustw, zarządzaniu ryzykiem i wizualizacji danych, uzyskane w ten sposób spostrzeżenia mogą pomóc firmom ubezpieczeniowym w opracowaniu bardziej ukierunkowanych strategii dotyczących danych.

Zastosowanie
Lemoniada, firma InsurTech, w dużym stopniu polega na analizie dużych zbiorów danych opartej na ML i sztucznej inteligencji, aby wspierać nowsze strategie danych za pomocą zbiorów kompleksowych procesów ubezpieczeniowych. Pomogło to firmie podkopać niektóre z najlepszych agencji ubezpieczeniowych, stając się czołowym ubezpieczycielem dla młodszych klientów.

8. Utrzymanie klienta

źródło: NeoITO

Uczenie maszynowe w ubezpieczeniach ułatwia analiza rotacji klientów, co obniża wskaźnik utraty klientów firmy. Firmy ubezpieczeniowe mogą wykorzystywać algorytmy ML do analizowania historycznych danych klientów i identyfikowania wzorców wskazujących na odejście. Algorytmy te mogą również analizować zachowania klientów, dostarczać wglądu i sugerować spersonalizowane kampanie promujące wysokiej jakości polisy ubezpieczeniowe. Te spostrzeżenia mogą pomóc firmom ubezpieczeniowym skoncentrować się na klientach o wyższym ryzyku odejścia. Pomaga to w dążeniu do uzyskania stabilnych przychodów przez cały rok.

Zastosowanie
ZestFinanse to firma ubezpieczeniowa, która wykorzystuje zautomatyzowane uczenie maszynowe do wykorzystywania zarówno konwencjonalnych, jak i niekonwencjonalnych danych, takich jak ocena kredytowa, aby proces był bardziej wydajny i bezproblemowy. Ich ML koncentruje się na kontaktowaniu się z nowymi klientami i pomaganiu obecnym w zapewnieniu utrzymania klienta.

9. Ochrona danych

źródło: Novarica

Ponieważ firmy rozwijają się i pracują na ogromnych ilościach danych, konieczne staje się zapewnienie bezpieczeństwa tych danych. Staje się to jeszcze ważniejsze dla firm takich jak branża ubezpieczeniowa. Firmy w tych branżach polegają na danych klientów, preferencjach, danych dotyczących zdrowia i przewidywaniach wartości życiowej klientów. Algorytmy uczenia maszynowego można wyszkolić w celu wykrywania anomalii lub wartości odstających w danych, które mogą wskazywać na naruszenie bezpieczeństwa lub podejrzaną aktywność. Może to pomóc firmom ubezpieczeniowym w podjęciu proaktywnych kroków w celu ograniczenia tego ryzyka.

Zastosowanie
MetLife jest jednym z przykładów dostawcy ubezpieczeń wykorzystującego sztuczną inteligencję do ochrony danych. Algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane przez system bezpieczeństwa MetLife oparty na sztucznej inteligencji do skanowania ruchu sieciowego i wykrywania nieprawidłowości, które mogą być oznaką potencjalnego cyberataku. System może również przewidywać i powstrzymywać przyszłe ataki, identyfikując wzorce i trendy w cyberzagrożeniach na podstawie wcześniejszych danych.

10. Zarządzanie wygaśnięciami

Źródło: Canara HSBC

W kontekście ubezpieczeń słowo „zarządzanie przypadkami utraty ważności” odnosi się do praktyki identyfikowania i nadzorowania polis, które są narażone na ryzyko wygaśnięcia lub rozwiązania w wyniku niezapłaconych składek. Wiąże się to z lokalizowaniem klientów, którzy są podatni na wygaśnięcie. Uczenie maszynowe (ML) może odgrywać znaczącą rolę w zarządzaniu rezygnacjami z ubezpieczeń, umożliwiając ubezpieczycielom identyfikację klientów, którzy są narażeni na ryzyko wygaśnięcia i podjęcie odpowiednich działań, aby temu zapobiec. Po drugie, mogą pomóc firmom w segmentacji klientów na podstawie ich ryzyka wygaśnięcia.

Zastosowanie
Ant Financial, chińska superaplikacja finansowa, wykorzystuje algorytmy AI i ML, aby przyznawać swoim klientom „punkty ubezpieczenia samochodu”. Na podstawie tych punktów system buduje kompleksowy profil ryzyka danego klienta i przewiduje szanse wygaśnięcia polisy. Podczas procesu bierze również pod uwagę inne czynniki, takie jak styl życia, wiek, pojazd itp.

11. Trening

źródło: LeadSquared

Szkolenie pracowników jest istotnym aspektem budowania niezawodnej siły roboczej w Twojej organizacji. Uczenie maszynowe w ubezpieczeniach może pomóc w skalowalnym szkoleniu pracowników, tworząc spersonalizowane ścieżki uczenia się dla każdego działu i jego pracowników. Plany te koncentrują się na poziomie umiejętności, roli zawodowej i stylach uczenia się pracowników. ML może również dostarczać automatyczne informacje zwrotne na temat wydajności pracowników, identyfikując obszary, w których są doskonali i gdzie wymagają poprawy. Ta informacja zwrotna jest niezbędna organom regulacyjnym, aby utrzymać zaangażowanie i motywację pracowników przez cały okres ich pracy w firmie.

Zastosowanie

Technologie AI są wbudowane w Cześć Marley Insurance Cloud aby pomóc w szkoleniu przedstawicieli obsługi klienta. Na przykład platforma Hi Marley zapewnia coaching w czasie rzeczywistym i tłumaczenie tekstu w celu usprawnienia interakcji między sprzedawcami a klientami.

12. Prognoza następnej najlepszej oferty

źródło: AlexSoft

Next Best Offer (NBO) to część analizy predykcyjnej, która polega na identyfikacji najbardziej odpowiedniego produktu lub usługi do zaoferowania klientowi w oparciu o jego potrzeby i preferencje. W dziedzinie ubezpieczeń odnosi się to do praktyki dostarczania najbardziej odpowiednich dodatkowych produktów ubezpieczeniowych klientom posiadającym aktualną polisę.

Uczenie maszynowe w ubezpieczeniach może pomóc w przeglądaniu zestawów danych i identyfikowaniu preferencji, które można wykorzystać do tworzenia ukierunkowanych ofert. Na przykład ML i AI mogą analizować dane klientów, aby identyfikować klientów, którzy prawdopodobnie będą poszukiwać nowej polisy ubezpieczeniowej, na przykład tych, którzy niedawno kupili dom lub rozpoczęli nową pracę.

Zastosowanie
GetSafe to startup InsurTech, który za pomocą sztucznej inteligencji doradza klientom w wyborze najlepszego ubezpieczenia. Wykorzystuje sztuczną inteligencję do kompilowania wszystkich istotnych danych dotyczących istniejącej polisy klienta (jeśli taka istnieje) i innych zasad, które mogą przynieść im korzyści.

13. Testowanie oprogramowania ubezpieczeniowego

źródło: Guru99

Testowanie oprogramowania jest jednym z najbardziej znanych przypadków użycia i zastosowań uczenia maszynowego w firmach ubezpieczeniowych. Algorytmy ML mogą ustalać priorytety przypadków testowych na podstawie prawdopodobieństwa wykrycia defektu. Co więcej, analizując historyczne dane testowe, można je wykorzystać do przewidywania, gdzie prawdopodobnie wystąpią defekty i jak można im zapobiegać. Mogą również wykrywać nieoczekiwane zachowanie w uruchomionych systemach oprogramowania i wydawać zalecenia, w jaki sposób można je poprawić.

Zastosowanie
Allianz, globalny dostawca ubezpieczeń (ATS), stworzył platformę testową opartą na sztucznej inteligencji o nazwie Allianz Testing Services. ATS wykorzystuje metody uczenia maszynowego do oceny ogromnych ilości danych i wykrywania trendów w błędach oprogramowania.

14. Wirtualni asystenci

źródło: Invedus

Używanie i rozwijanie wirtualnych asystentów/chatbotów jest jednym z powszechnych przypadków wykorzystania uczenia maszynowego w firmach ubezpieczeniowych, kolejnym postępem technologicznym. Wirtualni asystenci mogą wykorzystywać algorytmy NLP do zrozumienia zapytań klientów, gromadzenia danych i dostarczania precyzyjnych odpowiedzi. Dzięki ogromnym zbiorom danych dotyczących dyskusji dotyczących ubezpieczeń modele uczenia maszynowego można uczyć, aby z czasem zyskiwały na dokładności. Co więcej, chatboty są częstym przypadkiem użycia wirtualnych asystentów. Korzystając z ML, chatboty mogą zrozumieć zapytania klientów, uczyć się na podstawie poprzednich interakcji i udzielać dokładnych odpowiedzi.

Zastosowanie

Maya, chatbot AI stworzony przez firmę ubezpieczeniową o nazwie Lemoniada, ma na celu szybkie i osobiste odpowiadanie na pytania klientów. Kiedy konsument zadaje pytanie, Maya stosuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby zrozumieć, zinterpretować i odpowiednio zareagować.

15. Asystent nieruchomości

Źródło: HomeCapital

Asystent ds. nieruchomości to specyficzny rodzaj wirtualnego asystenta, którego firmy ubezpieczeniowe wykorzystują do oferowania właścicielom nieruchomości spersonalizowanego wsparcia i wskazówek w zakresie zarządzania ich ubezpieczeniem majątkowym. Asystentem może być chatbot lub platforma internetowa, która komunikuje się z właścicielami nieruchomości i oferuje wskazówki, sugestie i wsparcie. Asystenci ci wykorzystują uczenie maszynowe i modele sztucznej inteligencji do wykonywania wyżej wymienionych zadań i pomagają właścicielom wybrać najbardziej opłacalny zakres ubezpieczenia w oparciu o ich majątek.

Zastosowanie
Znaleziony to firma oferująca ubezpieczenia majątkowe na żądanie i obsługująca roszczenia ubezpieczeniowe z wykorzystaniem AI. Dzięki oprogramowaniu przy pomocy sztucznej inteligencji można uruchomić ubezpieczenie od wszelkiego rodzaju strat, szkód i kradzieży. Jego sztuczna inteligencja pomaga również klientom w procesie ubezpieczenia i pomaga im zarządzać kosztownościami.

Wnioski

Podsumowując, branża ubezpieczeniowa może znacznie zyskać na uczeniu maszynowym (ML) i sztucznej inteligencji (AI), od poprawy jakości obsługi klienta i obniżenia kosztów po poprawę dokładności oceny ryzyka i przetwarzania roszczeń. Firmy ubezpieczeniowe mogą wykorzystywać ML i AI do

• Podejmuj lepsze decyzje,
• Zarządzaj ryzykiem efektywniej,
• Rozwiń swoją działalność, wykorzystując ogromne ilości danych,
• Analizuj dane historyczne,
• Oferuj lepsze zasady itp.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o możliwościach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, możesz przejść do Analytics Vidhya (AV). AV to doskonała platforma zawierająca liczne zasoby, które pomogą Ci dowiedzieć się o analizie danych, tworzeniu oprogramowania, uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i dziedziny pokrewne. Platforma oferuje:

• Samouczki wideo,
• bezpłatne kursy,
• Fora społecznościowe,
• Blogi.

Dzięki tej ogromnej kolekcji AV pomaga zarówno osobom indywidualnym, jak i organizacjom budować niezbędne umiejętności, zdobywać wiedzę i skutecznie wykorzystywać ich wiedzę.

Często Zadawane Pytania

Q1. Jaka jest rola AI w ubezpieczeniach?

O. Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa ważną rolę w ubezpieczeniach, zwiększając efektywność operacyjną, poprawiając jakość obsługi klienta i zmniejszając ryzyko poprzez automatyzację operacji, analizowanie danych i oferowanie wnikliwych analiz.

Q2. Jakie są korzyści z wykorzystania uczenia maszynowego w ubezpieczeniach komunikacyjnych?

A. Korzyści z wykorzystania uczenia maszynowego w ubezpieczeniach komunikacyjnych:

• Ulepszona ocena ryzyka i zarządzanie nim,
• Indywidualna wycena,
• Wykrywanie oszustw,
• Szybsze rozpatrywanie reklamacji,
• Lepsze doświadczenie klienta.

Q3. Jakie są główne wyzwania dla firm ubezpieczeniowych, jeśli chodzi o uczenie maszynowe?

Odp. Istnieją pewne wyzwania, przed którymi stoją firmy ubezpieczeniowe podczas wdrażania uczenia maszynowego. Niektórzy z nich są

• Wyzwania organizacyjne i infrastrukturalne,
• aspekty finansowe,
• Jakość danych,
• Względy etyczne,
• Możliwość interpretacji przez personel bez znajomości ML.

Q4. Jak firmy ubezpieczeniowe wykorzystują uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest wykorzystywane przez firmy ubezpieczeniowe do usprawniania procedur, usprawniania procesu decyzyjnego i oferowania klientom bardziej wyspecjalizowanych usług. W przypadku zadań takich jak ocena ryzyka, wykrywanie oszustw i przetwarzanie roszczeń badają ogromne ilości dużych zbiorów danych, szukają trendów z wielu źródeł danych i generują prognozy za pomocą algorytmów uczenia maszynowego.

Związane z

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/applications-of-machine-learning-and-ai-in-insurance/