Vad är effekten av artificiell intelligens i försäkringar? Tja, det finns många användningsfall för artificiell intelligens i vardagen, men hur är det med AI inom försäkring? Effekterna av artificiell intelligens i affärer omfattande försäkringar.

Är du rädd för AI-jargong? Vi har redan skapat en detaljerad AI-ordlista för de vanligaste artificiell intelligens och förklarade grunderna i artificiell intelligens samt risker och fördelar med artificiell intelligens för organisationer och andra. Så det är dags att utforska vilken roll artificiell intelligens har i försäkringssektorn.

Effekten av artificiell intelligens i försäkringsbranschen

En av de mest revolutionerande framstegen har varit användningen av AI i försäkringar, som har hyllats ha betydande ekonomiska och samhälleliga fördelar som så småningom ökar riskpoolen och förbättrar riskminskning, begränsning och förebyggande.

Automatisering gör det möjligt för försäkringsföretag att snabbt svara på förfrågningar och garantera att de kunder som de lovar att betjäna får service av hög kvalitet.

"Maskinerna har instruktioner; vi har ett syfte. Vi kommer att behöva intelligenta maskiner för att hjälpa oss att förverkliga våra största drömmar.”

Garry Kasparov

Har Kasparov rätt? Absolut. Försäkringsbranschen har dock inte anpassat sig till AI-teknologier trots deras många fördelar. Den traditionella försäkringsbranschen har generellt varit tveksam till att anpassa sig till ny teknik. Enligt a Deloitte-undersökning, medan praktiskt taget alla företag har rönt framgång med AI eller har börjat investera i det, verkar försäkringssektorn ligga långt efter, med endast 1.33 % av försäkringsbolagen som investerar i AI jämfört med 32 % i mjukvara och internetteknik.

Den goda nyheten är att den som anammar AI tidigt i försäkringssektorn kommer att vara en pionjär och få den största biten av kakan.

Miljön utvecklas för närvarande snabbt med framväxten av InsureTech-startups och tekniska operatörer. Förutom att de kräver mindre pengar och resurser kan de tillhandahålla on-demand-planer, mer transparent prissättning och snabbare skadebetalningar.

Vad är InsurTech-branschen?

Termen "InsurTech" beskriver tekniska framsteg som utvecklats och används för att öka effektiviteten i försäkringssektorn. Uppfinningen, distributionen och förvaltningen av försäkringsbranschen stöds alla av InsurTech.

Den skiftande dynamiken skapar globala möjligheter för den AI-aktiverade försäkringssektorn. Så låt oss se fördelarna med artificiell intelligens i försäkringar och utforska smaken av "pajen".

Fördelar med artificiell intelligens i försäkringar

Det här är några av de bästa fördelarna med artificiell intelligens inom försäkring:

• Utökad tillgång till data och insikter
• Rätt information i rätt ögonblick till rätt personer
• Konsekvent prestation från anställda
• Bättre, snabbare beslut styrs av data

Låt oss ta en närmare titt på fördelarna med artificiell intelligens inom försäkring och ta reda på hur artificiell intelligens hjälper försäkringsprocessen.

Utökad tillgång till data och insikter

Att bygga en bättre, mer exakt datagrund är en förutsättning för att integrera AI i ett arbetsflöde, och att göra det gynnar människor redan innan AI används.

Överväg en arbetare som försöker fastställa om vissa kunder tillbringar för mycket tid i servicecentret, särskilt om de har ett lågt uppskattat livstidsvärde. Garanteraren får ett prognostiserat livstidsvärde och kan använda det för att informera ett bättre prisbeslut tack vare tillgång till kundreseinformation och insikter.

Efter att AI implementerats kan eventuella tidigare aktiviteter skickas till maskininlärningsmodellen och kundens information. Genom att rikta in sig på de mest lönsamma kunderna och undvika de som med största sannolikhet är olönsamma kan sälj- och marknadsföringsteamen förbättra framtida resultat.

Rätt information i rätt ögonblick till rätt personer

En inlämning som skickas till emissionsgarantin utvärderas först i realtid med hjälp av prediktiva modeller för kriterier inklusive "mäklarens uppriktighet" och "prognostiserade förlustkvot för denna klass." För att hjälpa till med frågor som "Vilken risk ska jag arbeta med härnäst som är mest fördelaktig för vårt företag?" AI kan sedan utveckla ett poängsystem för dessa indata.

Med de insikter som tillhandahålls kan försäkringsgivaren välja det optimala tillvägagångssättet genom att digitalisera försäkringsprocessen med AI. I det här fallet hjälper AI till att överbrygga klyftan mellan den anställdes agerande baserat på rekommendationen från AI-motorn och den inhämtade informationen.

Konsekvent prestation från anställda

Beslut blir mer exakta, korrekta och konsekventa tack vare AI:s eliminering av en stor del av gissningarna som är involverade i beslutsfattande.

Även om utbildning fortfarande är viktigt, gör tillämpningen av AI det möjligt för mindre erfarna anställda att ta till sig nya färdigheter mycket snabbare eftersom de får rekommendationer baserade på beslut som redan har visat sig vara korrekta. Detta minskar mycket av risken som följer med att anställa en ny medarbetare.

Checka ut hur förändrar artificiell intelligens rekryteringsprocessen

En försäkringsskadejusterare med mindre expertis kan överkompensera en klient för ett skadefall. Däremot kan en justerare bemyndigad av AI styras genom föreslagna nästa åtgärder baserat på tidigare erfarenheter, allt inom samma analyssystem.

Bättre, snabbare beslut styrs av data

Tänk på en försäkringsleverantör som försöker förhindra bedrägerier. Till skillnad från människor kan AI läsa och lita på enorma mängder historisk data baserat på falska påståenden.

Som ett resultat kommer framtida bedrägerier att fångas upp betydligt snabbare och mer exakt. Detta hjälper också AI:n att snabbt förbättra sitt grepp om typiska bedrägeribeteenden. Mycket mer än en mänsklig motsvarighet någonsin skulle kunna beräkna eller agera på.

På grund av dessa fördelar finns det många användningsfall av artificiell intelligens i försäkringar.

Checka ut hur big data förändrar försäkringsbranschen

AI i försäkringsanvändningsfall

AI blir allt viktigare i försäkringsbranschen, från skadehantering till efterlevnad till riskreducering och skadeanalys. Det här är några av de bästa AI i försäkringsanvändningsfall:

• Skadehantering
• Skadebedrägeriupptäckt
• Skadeprövning
• Automatiserad underwriting
• Inlämningsintag
• Prissättning och riskhantering
• Policyservice
• Försäkringsdistribution
• Produktrekommendation
• Sakskadeanalys
• Automatiserade inspektioner
• Kundens livstidsförutsägelse
• Talanalys
• Kundsegmentering
• Arbetsflödesbalansering för agenter
• Självbetjäning för policyhantering
• Prognos av anspråksvolym

Hur förändrar tekniken försäkringsbranschen? Hur gör AI & ml det möjligt för försäkringsbolag att hantera aktuella utmaningar? Låt oss utforska artificiell intelligens i försäkringsanvändningsfall och ta reda på det!

Skadehantering

För att följa policy- och regulatoriska krav måste försäkringsgivare se till att anspråken är giltiga under hela processcykeln.

Att hantera tusentals reklamationer och kundförfrågningar är en mödosam uppgift som tar tid. Hela proceduren är effektiv och effektiv, tack vare maskininlärning. Att flytta reklamationer genom den första rapporten, analysera och kontakta konsumenterna ökar värdekedjan av reklamationsprocesser avsevärt.

Kolla in 15 verkliga exempel på maskininlärning

Anställda skulle kunna koncentrera sig på mer komplicerade reklamationer och en-till-en kundinteraktioner på grund av tidsbesparingarna.

Skadebedrägeriupptäckt

Enligt forskning från Federal Bureau of Investigation på amerikanska försäkringsbolag är den totala kostnaden för försäkringsbedrägerier (icke-sjukförsäkring) nästan 40 miljarder dollar årligen.

När det gäller högre premier kostar försäkringsbedrägerier det typiska amerikanska hushållet $400 till $700 årligen. Dessa chockerande siffror belyser det kritiska behovet av exakta automatiserade stölddetekteringslösningar för att göra det möjligt för försäkringsbolag att förbättra sina due diligence-procedurer.

Skadeprövning

Enligt Council for Affordable Quality (CAQH) Indexforskning, kan automatisering av behörighet och verifiering av anspråk spara enbart sjukförsäkringsbranschen 5.2 miljarder dollar årligen. Med en chatbot som kommunicerar med konsumenter och samlar in nödvändig data, hjälper automatiseringsprocessen för skadeinitiering försäkringsgivare att spara tid.

En validering på första nivån kan göras under hela anspråksstartprocessen med hjälp av chatbots för att fånga information på ett strukturerat sätt. Enligt a World Economic Forums (WEF) rapport, kommer datorer att användas för att utföra 62 % av en organisations databearbetnings- och lagringsuppgifter till 2022. På grund av den växande automationsindustrin kommer investeringar i system för automatisk bedömning att hjälpa företag att hålla sig relevanta inom kort.

Automatiserad underwriting

Känner du till en bättre kärlekshistoria än AI inom försäkringsgarantier? Tidigare förlitade sig försäkringsgarantierna främst på att anställda granskade historiska data och kom till kloka slutsatser. Att arbeta med kaotiska system, procedurer och arbetsflöden var en annan utmaning då de försökte minska risker och ge kundvärde. Intelligent processautomation förenklar emissionsprocessen genom att erbjuda Machine Learning-algoritmer som samlar in och förstår enorma mängder data. Det är en av de mest använda artificiella intelligenserna i försäkringsfall.

Dessutom förbättrar det reglernas prestanda, kontrollerar STA-hastigheter (straight-through acceptance) och skyddar mot applikationsmisstag. Underwriters kan endast koncentrera sig på komplexa fall som kan behöva manuell uppmärksamhet eftersom det mesta av proceduren har automatiserats.

Inlämningsintag

I kombination med AI och NLP kan automatisering extrahera data från strukturerade och ostrukturerade källor, inklusive mäklares e-postmeddelanden, kalkylblad, förlustkörningar och ACORD-formulär, vilket underlättar effektivt lagarbete och påskyndar och förbättrar riskbedömningen.

Dessutom gör automatisering det enklare att hantera olika inlämningsköer för nya företag, förnyelser och rekommendationer. Maskininlärningsmodeller sållar snabbt igenom hundratals inlämningar och rangordnar de bästa bidragen enligt försäkringskriterierna och riskaptiten.

Prissättning och riskhantering

Prisoptimering använder dataanalystekniker för att bestämma en organisations idealpriser samtidigt som man överväger dess mål. Det är en av de bästa artificiella intelligenserna i försäkringsanvändningsfall.

Den analyserar hur kunder reagerar på olika prissättningsstrategier för varor och tjänster. GLM (Generalized Linear Models) används oftast av försäkringsbolag för att optimera priserna inom branscher som bil- och livförsäkring. Med denna metod kan försäkringsföretag bättre förstå sina kunder, balansera utbud och efterfrågan och öka konverteringsfrekvensen.

Automatisering av riskbedömning förbättrar också den operativa effektiviteten. Automatisering av riskbedömning ökar effektiviteten genom att kombinera RPA med maskininlärning och kognitiva teknologier för att bygga intelligenta operationer. Försäkringsbolag kan ge en bättre kundupplevelse och lägre omsättning eftersom det automatiserade förfarandet tar mycket kortare tid.

Checka ut exempel på cyberriskbedömningar

Policyservice

Policyadministrationssystemet kan integreras för att få information om varje policy tack vare det automatiska intaget av policydata. Detta minskar den manuella sökning och platsansträngning som krävs för att upptäcka de relevanta fälten för policygodkännanden.

Dessutom möjliggör den parallell bearbetning för att hantera komplexa omständigheter där många förfrågningar görs av olika kunder, vilket minskar handläggningstiden för hantering och service av försäkringar. RPA inom försäkringsbranschen hjälper till att effektivt utföra olika uppgifter utan att kräva omfattande systemnavigering. Det automatiserar administrativa och transaktionsuppgifter som redovisning, uppgörelser, riskfångst, kreditkontroll, skatteförberedelser och regelefterlevnad.

Försäkringsdistribution

I den pre-digitala eran kan försäkringskunder besöka en lokal transportör eller kontakta en finansiell rådgivare för att lära sig om täckningsmöjligheter. På en specialiserad marknad skulle det ofta finnas en ledande transportör för en viss produkt. Transportören skulle utföra underwriting-uppgifter och dela en offert baserad på kundens inlämnade data. Digitaliserade försäkringsdistributionsmetoder vände på detta scenario.

Idag har nästan alla operatörer en webbsajt där kunder kan bläddra i deras utbud av produkter och tjänster innan de gör ett val. Denna förändring i konsumentbeteende ledde till betydande störningar i försäkringsbranschen. Utöver underwriting och skadereglering har AI förmågan att revolutionera försäljnings- och distributionsledet i försäkringsvärdekedjan genom att använda banbrytande AI-algoritmer som nu finns på marknaden.

Försäkringsbolag kan dra nytta av en kunds digitala beteende genom att använda digital teknik som optisk teckenigenkänning (OCR), maskininlärning (ML) och naturlig språkbehandling (NLP).

Produktrekommendation

Varje dag producerar försäkringsbranschen en stor mängd transaktionsdata. Automatisering kan hjälpa företag i den här situationen att på ett korrekt och effektivt sätt föreslå försäkringsprodukter till kunder, vilket ökar försäkringsbolagets förmåga att konkurrera.

Prisoptimering använder dataanalystekniker för att bestämma en organisations idealpriser samtidigt som man överväger dess mål. Det är en av de vanligaste artificiella intelligenserna i försäkringsfall.

Sakskadeanalys

Det första steget i en skadeförsäkringsprocess, oavsett om det handlar om en mobiltelefon, en bil eller en egendom, är inspektion.

Med fysiska ingrepp är det svårt för försäkringsbolagen att uppskatta skadorna för att fastställa reparationskostnaderna. Dataanalys och AI-driven objektdetektering jämför skadenivån före och efter händelsen. Maskininlärningsalgoritmer kan identifiera trasiga bildelar och ge uppskattningar av reparationskostnader.

Automatiserade inspektioner

Trafikförsäkringsskadebedömningen har historiskt hanterats manuellt av besiktningsmän och skadereglerare. Manuell besiktning är dyr eftersom den kräver att justeraren eller besiktningsmannen kontaktar försäkringstagaren. Varje undersökning kostar mellan $50 till $200. Behandlingen av anspråk skulle också ta längre tid eftersom rapportgenerering och uppskattning vanligtvis tar en till sju dagar.

Försäkringsbolag kan undersöka bilskador med AI-baserad bildbehandling. Systemet producerar sedan en grundlig bedömningsrapport som förklarar de bildelar som kan repareras och bytas ut och deras ungefärliga kostnader. Försäkringsbolag kan sänka kostnaderna för skadeuppskattning och förbättra förfarandets effektivitet. Dessutom fyller den i tillförlitliga data för att fastställa den slutliga avräkningssumman.

Kundens livstidsförutsägelse

En av de viktigaste teknikerna som gör det möjligt för företag att förutsäga kundens livstidsvärde med hjälp av maskininlärning är kundens livstidsvärde (LTV).

Enligt forskning från Bain & Co., kan en förbättring i retention på 5 % resultera i en vinstökning på 25 % till 95 % för ett företag. En kunds köphistorik jämförs med ett enormt produktlager genom maskininlärningsalgoritmer för att avslöja dolda mönster och gruppera produkter som liknar varandra. Det är en av de viktigaste artificiella intelligenserna i försäkringsanvändningsfall.

Kunderna får sedan tillgång till dessa produkter, vilket så småningom främjar produktköp. Försäkringsbolag kan hitta den perfekta balansen mellan kundförvärv och behålla genom att känna till varje kunds livstidsvärde.

Talanalys

Taligenkänning är ett kraftfullt verktyg för analys av lead-samtal baserat på kundtal för att förbättra personaliseringen. Den kan upptäcka bedrägeri baserat på röstanalys av kundsamtal för att öka säkerhetsåtgärderna och identifiera kunders smärtpunkter med produkter med hjälp av talanalys av kommentarer för att förbättra framtida produkter.

Vet du artificiell intelligens kundtjänster är på uppgång?

Kundsegmentering

Det första steget i att utveckla anpassning är kundsegmentering. Det förbättrar konsumentglädje, produktdesign, marknadsföring och budgetering. Det är en av de vanligaste artificiella intelligenserna i försäkringsfall.

Maskininlärningsalgoritmer undersöker kunddata för att avslöja trender och insikter. Verktyg med AI-hjälp identifierar noggrant klientkategorier som är svåra att slutföra manuellt eller använder traditionella analytiska tekniker.

Arbetsflödesbalansering för agenter

Att använda AI-stödda modeller som ger dem tillgång till konsumenter och gör det möjligt för dem att växa sina verksamheter blir allt mer populärt bland försäkringsagenter.

AI kommer utan tvekan att vara hörnstenen för att öka konsumenternas lycka och i sin tur utöka räckvidden för försäkringsmäklare eftersom enkelhet är dess avgörande egenskap.

Självbetjäning för policyhantering

Self-service business intelligence (BI) är en plattform för dataanalys som gör det möjligt för användare att komma åt, granska och analysera datamängder utan förkunskaper om BI, data mining, eller statistisk analys.

Självbetjäningsteknik för BI tillåter användare att filtrera, organisera, analysera och visualisera data utan hjälp av BI- och IT-team i ett företag. Dessa verktyg gör det enklare för personalen att få insiktsfull affärskunskap från data som samlas in i BI-system. I slutändan främjar denna strategi mer informerat beslutsfattande, vilket ökar intäkterna, ökar produktiviteten och förbättrar kundnöjdheten.

Kolla in rollen som artificiell intelligens i informationssystem

Prognos av anspråksvolym

Att sätta premien i början av försäkringsavtalet är grundläggande för försäkringspraxis. En exakt och tillförlitlig bedömning av antalet skadefall och de totala skadebeloppen är avgörande för att komma fram till ett försäkringsbolags exakta premie för det kommande året. Det är en av de mest kritiska artificiella intelligenserna i försäkringsanvändningsfall.

Prognoserna för individuella anspråk är snabbare och mer exakt, tack vare maskininlärning. Detta ökar effektiviteten i en försäkringsgivares prissättning.

Checka ut hur används artificiell intelligens inom militären

Försäkringsbolag som använder artificiell intelligens (Topp 5)

Vilka försäkringsbolag använder AI? Försäkringsbolag använder artificiell intelligens för att skapa skräddarsydda planer, automatisera försäkringsprocessen och ge kunder över hela världen mer exakta uppskattningar. Dessa är några av de bästa försäkringsbolagen som använder artificiell intelligens:

• Liberty ömsesidig försäkring
• CCC intelligenta lösningar
• Insurify
• Rensa om
• Djärv pingvin

Kolla in dessa försäkringsbolag som använder artificiell intelligens för att lära dig mer om hur AI påverkar försäkringssektorn.

Liberty ömsesidig försäkring

Genom programmet Solaria Labs undersöker Liberty Mutual AI inom områden inklusive datorseende och naturlig språkbehandling. Ett resultat av deras ansträngningar är Auto Damage Estimator. Denna AI-lösning använder jämförande studier av anonyma anspråksbilder för att snabbt utvärdera fordonsskador och erbjuda reparationsuppskattningar efter en olycka. Det är ett av de företag som använde artificiell intelligens i försäkringar.

CCC intelligenta lösningar

Artificiell intelligens används av CCC Intelligent Solutions för att digitalisera och automatisera hela reklamationsprocessen. Bilder tagna på olycksplatser analyseras med hjälp av AI och riktlinjer som försäkringen kommit överens om. Baserat på denna information kan CCC:s AI fastställa omfattningen av skadan och omedelbart erbjuda uppskattningar som försäkringsgivare kan acceptera och vidarebefordra till sina kunder för bekräftelse.

Insurify

Med hjälp av artificiell intelligens kopplar Insurify omedelbart kunder till bil- och hemförsäkringsleverantörer som uppfyller deras individuella krav. Verksamheten använder RateRank-algoritmer för att identifiera den försäkring som skulle passa varje kund, med hänsyn till detaljer som plats och önskad rabattnivå.

Rensa om

Clearcover använder artificiell intelligens för att behandla anspråk och försäkra användare snabbt. Användare av Clearcover kan få AI-genererade offerter och välja den som bäst passar deras behov efter att ha fyllt i ett kort frågeformulär. Användare behöver bara ta några få bilder och fylla i ett kort formulär om de någon gång råkar ut för en olycka innan ClearAI startar skadeförfarandet.

Djärv pingvin

Med två AI-drivna verktyg, SubmissionLink och ClauseLink, gör Bold Penguin det möjligt för försäkringsföretag att snabbt producera försäkringar som sticker ut i branschen. SubmissionLink undersöker dokument som transportörer får från myndigheter och identifierar viktig information för garantigivare. Medan detta pågår undersöker ClauseLink försäkringsbestämmelser för att hjälpa leverantörer att jämföra sina planer med konkurrenternas.

AI i försäkringsmarknadens storlek

Med en förutspådd CAGR på 32.56 % från 2022 till 2031, förväntas den globala AI på försäkringsmarknaden, värderad till 2.74 miljarder USD 2021, öka till 45.74 miljarder USD 2031, enligt AlliedMarketResearch.

Den globala AI på försäkringsmarknaden expanderar på grund av ökade investeringar från försäkringsbolag i AI och maskininlärning, samt en ökad efterfrågan på personliga försäkringstjänster.

Checka ut hur datavetenskap hjälper försäkringsbolag

Slutsats

AI kommer att driva framtiden för försäkringar. Att använda olika AI-tekniker kommer snabbt att automatisera försäkringshanteringen, från skadeanmälan till betalning, utan mänsklig inblandning. Att spara dessa pengar och ansträngning kommer att göra det möjligt för försäkringssektorn att utveckla bättre produktkategorier och anpassade premiesatser baserat på information som samlats in från flera källor.

En våg av homogenitet över olika marknadssektorer, industriella vertikaler och tjänsteleverantörer frambringas av AI. Som ett resultat kan förfaranden för att få försäkring och hantering av anspråk standardiseras mer konsekvent.

Större operationell excellens, lägre kostnader och förbättrade kundupplevelser är andra fördelar som vi kan förutse. Det är tydligt att AI-drivna försäkringar har en ljus framtid, och användningen av AI inom försäkringssektorn kommer att öka markant under de kommande åren.

Är artificiell intelligens bättre än mänsklig intelligens? Utforska nackdelar med artificiell intelligens innan du bestämmer dig för om artificiell intelligens i försäkringar är bra eller dåligt.