@Surya-choudharySurya Choudhary

Insurtech'te 13 yıllık uzmanlığa sahip kanıtlanmış deneyime sahip Project Software Delivery Manager.

Sigorta endüstrisindeki Yapay Zeka (AI) pazarının değerine ulaşmak 4.5 milyar ABD doları 2026 tarafından % 24'lük bir YBBO ile. Ve endüstri, AI teknolojilerinin yaygın bir şekilde benimsenmesiyle yanıt verirken, uygulama zorluklarının adil payıyla birlikte geliyor. Aşağıda, sigorta şirketleri için yapay zeka ile ilgili bazı sorunlar ve bunların üstesinden gelmek için olası çözümler bulunmaktadır.

Veri İşleme Eğitimi İhtiyacı

Sigortacılıkta makine öğrenimi gibi modeller, onu ne kadar çok kullanırsanız o kadar akıllı hale gelir. Ancak veri kalitesi kötüye gittiğinde ne olur? Doğal olarak, iş kararlarınızın büyük bir kısmı verilere bağlı olduğunda, ilk eylem hattı veri hijyenini sağlamak olacaktır.

Yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinizi eğitirken bile, geçmiş iddialar, işlemler, kişisel belgeler, GPS verileri, zengin medya, araştırma raporları vb. Gibi girdileri içeren çok çeşitli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilere ihtiyacınız olacak. düzenlenmiş, etiketlenmiş ve ilgili eğitim veri kümelerinde yer almaktadır.

Bu süreç boyunca, kaliteyi etkilemeden veri doğruluğunu koruyabilen ve koruyabilen uzman veri işleyicilerine ihtiyacınız olacaktır. Daha sonraki aşamalarda bile, verileri işlerken, verilerinizin seyreltilmeye karşı yalıtıldığından emin olmanız gerekecektir. Bu nedenle, ekibinizin veri kalitesinin işlenmesi ve sürdürülmesi için düzenli eğitimden geçmesi gerekecektir.

Farklı Veri ve Veri Siloları

Sigorta sektörü, çeşitli temas noktalarında üretilen müşteri verilerine büyük ölçüde bağlıdır. İster bir müşteri adayı toplama formu veya FNOL ile ilişkili zengin medya tarafından toplanan bilgiler olsun - müşterilerin sürekli olarak sigortacılarla veri paylaşması gerekir. Bu nedenle, kullanmanın büyük bir endişesi sigortada yapay zeka bu verileri evrensel olarak erişilebilir kılmak etrafında döner.

Bu girdiler farklı aşamalarda mevcut olduğundan, AI sistemi yalnızca kuruluşunuz veri silolarını ve farklı veri depolama çerçevelerini aştığında doğru şekilde çalışabilir. Sigorta şirketleri için yapay zekanın optimum performansını sağlamak için, verilerin tutarlı ve tekdüze kalması için etkin bir veri doğrulama ve güncelleme sistemi ile merkezi olarak konumlandırılması gerekir.

Teknoloji ve Satıcı Seçimi

AI, sigorta sektöründe keskin bir şekilde büyümeye devam ederken, birkaç satıcı bu kalabalığı etkilemek için pazara girdi. Birkaç satıcı, büyük yatırımlar için bastırarak yutturmaca toplamaya ve büyük kazançlar elde etmeye çalışıyor. Sigorta şirketleri, ilgili teknolojinin özünü henüz anlamadılar, ancak bir sonraki yüksek teknoloji dalgasını kaçırmaktan korkuyorlar, daha fazla zaman kaybetmek istemiyorlar. Bu baskı FOMO, onları alan "uzmanlarından" gerçek değerdeki önerileri kabul etmeye itiyor. Bununla birlikte, birçok şey sigorta şirketleri için bir AI uzmanı olmaya ve öyle olduğunu iddia etmeye gidiyor.

Tuzuna değecek herhangi bir satıcı, önce bir değerlendirme yapın kapsamı değerlendirmek AI'yı çeşitli süreçlerde tanıtmak için. Daha sonra, mevcut süreci denetleyerek bir maliyet-fayda değerlendirmesi sigorta süreçlerinde yapay zeka veya makine öğreniminin etkisini ölçmek için. Sonunda formüle edecekler ayrıntılı bir yol haritası dönüşümün nasıl gerçekleşeceğine dair. Ek olarak, satıcı teknolojileri belirlemede size yardımcı olacak, eğitim ve işe alım ve güvenilir satış sonrası destek sunacaktır.

Organizasyonel Destek

Son olarak, bir şirket içinde yeni teknolojinin tanıtılması söz konusu olduğunda, örgütsel destek, benimsenmesi ve uygulanmasının başarısını belirlemede çok önemli bir rol oynar.

Sorunsuz AI entegrasyonu, kurumsal bir değişime ilham vermek için şirket liderlerinin ve C-suite'in aktif katılımını gerektirir. Bu endüstri liderlerinin ayrıca, bu değişime yönelik herhangi bir tereddüt biçimini ortadan kaldırmak için altyapı, eğitim, beceri geliştirme ve diğer destek türlerinin işgücüne kolayca sunulmasını sağlamaları gerekecektir. Liderler, diğerlerini sigorta şirketleri için yapay zeka kullanımının dayatılan bir araç değil, üretkenliği artırmak için bir kolaylaştırıcı olduğuna ikna etmek ve ilham vermek zorunda kalacak. Yukarıdan aşağıya damlama yaklaşımı, değişimi kabul ederken ivme oluşturacak ve sürdürecektir.

Sonuç

Çoğu zaman, işletmeler sigortacılıkta yapay zeka veya makine öğreniminin getirdiği zorlukları gözden kaçırma ve yalnızca teknolojinin sunduğu fırsatlara odaklanma eğilimindedir. Bununla birlikte, potansiyel engelleri anlamak, kendini bütünsel olarak hazırlamanın mükemmel bir yolu olabilir.

Yukarıdan da görülebileceği gibi, sigortacılıkta yapay zeka birkaç zorluk ortaya çıkarabilir, ancak hiçbiri aşılmaz değildir. Sonunda, yapay zekayı benimseme hedefine doğru ısrarla çalışmakla ilgili ve uzun vadede birçok fayda elde edeceksiniz.

Coinsmart. Europa İçindeki En İyi Bitcoin-Börse
Kaynak: https://hackernoon.com/4-challenges-of-implementing-ai-in-the-insurance-industry-and-how-to-overcome-them-963u35tb?source=rss