Asya-Pasifik (APAC) bölgesinde bir sigorta patlaması yaşanırken, Sigortacılar müşterilerinin taleplerini daha iyi karşılamak için üstün teknolojik yetenekler geliştirmek için rekabet ediyor. Bu nedenle, rekabette öne çıkmak için şirketler, oyunda başarılı olmak için düzenli olarak yeni taktikler benimsiyor ve AI da bunlardan biri.
Bir göre ders çalışma, sigorta CEO'larının yüzde 80'inden fazlası, AI'nın zaten iş modellerinin bir parçası olduğunu veya önümüzdeki üç yıl içinde olacağını belirtti.
AI, süreçleri daha otomatik ve verimli hale getirerek artan veri, bilgi işlem yetenekleri ve gelişen tüketici beklentilerinin ele alınma ve yürütülme biçimini geliştirdi. Yapay zekanın rolü, karmaşık iş gereksinimlerini karşılamak için zaman içinde gelişti. Bu blogda, AI'nın sigorta şirketlerini dönüştürdüğü altı önemli alanı ele alacağız, ancak devam etmeden önce, Sigorta'daki AI trendlerine bir göz atalım.
Sigortacılıkta Yapay Zeka Eğilimleri (50-100 Kelime)
Google Arama Trendleri, 2015-2020 yılları arasında sigortacılar tarafından satın alınan yapay zeka destekli sigorta uygulamalarında sürekli bir artış olduğunu ortaya koyuyor.
Bununla birlikte, COVID-19'un 2020'deki etkisi bu hızı biraz yavaşlattı. Bunun nedeni, sigortacıların yapay zeka sistemlerine yaptığı harcamaların, bütçelerin bu önceliklere tahsis edilmesini gerektiren diğer daha acil zorlukları hafifletmek için arka planda kalmasıdır. Ancak Post-COVID dünyasında, yapay zeka ve sigortanın birlikte gidecek uzun bir yolu olması bekleniyor.
Yapay Zeka, Sigorta Sektörünü Nasıl Dönüştürüyor?
Yapay Zeka, birçok farklı iş modeli üzerinde olumlu etkiler yaratmıştır ve sigorta da bir istisna değildir. Ayrıca, yapay zeka ile çok daha iyi çalışıyor çünkü sigortacılar, yapay zeka ile başarılı sonuçlar elde etmek için birincil yakıt olan bir veri hazinesine sahip.
AI'nın getirdiği tüm değişiklikler arasında, altı ana değişiklik aşağıda belirtilmiştir:
- Hızlanma iddiaları
AI, talep sürecini otomatikleştirmek veya hızlandırmak için uygulanır. Talep işleme, inceleme, araştırma, ayarlamalar yapma ve havale veya reddetme gibi birçok görevi içerir. Yalnızca insanlar tarafından yapılırsa, aşağıdaki sorunlar ortaya çıkabilir:
- Tutarsız işleme ve daha fazla hata olasılığı
- Değişen veri formatları ve zaman alan yönetim
- Personel eğitimi ve süreç güncelleme oturumları
Bu süreçler, yeni Yapay Zeka yetenekleriyle hızlandırılarak taleplerin haftalar yerine saatler veya günler içinde ödenmesine yol açabilir. Ancak, muhtemelen, talep hızlandırma için bu tür bir otomasyon, yalnızca düşük etkili taleplerde işe yarayacaktır. Karmaşık istekler için, insan etkileşimi ile birlikte AI, hedefe ulaşabilecektir.
- GLM kullanarak fiyat karmaşıklığı
Sigortacılar, katran ve yaşam güvencesi alanlarında fiyat optimizasyonu için GLM'ler (Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller) gibi AI tekniklerini yaygın olarak kullanır. Fiyatlandırma optimizasyonu, şirketlerin müşterilerini daha iyi anlamalarına ve kapasite ile talep arasında denge kurmalarına ve daha iyi dönüşüm oranları elde etmelerine olanak tanır.
Dahası, yapılandırılmamış veriler ve yazılı raporlar gibi geleneksel olmayan verilerin eklenmesi de fiyat optimizasyonunu artırabilir ve daha iyi kararlar verebilir.
- IoT'yi kullanma
IoT (Nesnelerin İnterneti) sigorta endüstrisindeki en önemli yapay zeka fırsatlarından biridir. Bu cihazlar, kullanıcılardan büyük ilgi görüyor ve sigorta şirketlerinin müşteri risk profillerini değerlendirmesinde fayda sağlıyor. Evlerinde veya ticari mülklerinde sorunlar olduğunda müşterileri uyarmak için birkaç IoT akıllı ev cihazı kullanılıyor, örneğin sızıntı / nem sensörleri. Bunları AI ile birlikte kullanmak, sigorta şirketlerinin daha iyi hizmetler sunmasına yardımcı olur.
Örneğin, hangi müşterilerin bir sızıntıya karşı savunmasız olabileceğini tahmin etmek için kaçak tespit sensörleri kullanan müşterilerin veri kümeleri kullanılarak tahmine dayalı analitik modeller oluşturulabilir. Bu tahmin, şirketlerin hasarlara yol açmadan önce hatalı boruları değiştirmek için tamirciler göndermesine yardımcı olacak.
- Kişiselleştirilmiş Hizmetler ve Öneriler
Kişiselleştirilmiş hizmetler, müşterilerin ihtiyaçlarına ve yaşam tarzlarına uymalarına yardımcı olur. Yapay Zeka, müşterilerin ürün derecelendirmelerini, demografik verilerini, tercihlerini, etkileşimlerini, davranışlarını, tutumlarını, yaşam tarzı ayrıntılarını, ilgi alanlarını ve hobilerini kullanarak kişiselleştirilmiş hizmetler oluşturur. Bu, şirketlerin müşterilere doğru ürünü satmasına ve doğru kitleyi hedeflemesine yardımcı olur. Bir Accenture çalışması sigorta müşterilerinin% 80'inin daha kişiselleştirilmiş deneyimler aradığını ve yapay zekanın şirketlerin bunu yapmasına yardımcı olduğunu öne sürüyor.
Dahası, müşterinin davranışına veya geçmiş satın alımlarına dayalı önerilerle, AI, müşterilere tavsiye edilme şeklini şekillendirir. Örneğin, sağlık sigortası arayan bir müşteriye sağlık sigortası teklifleri gösterilebilir. Ayrıca bu, anlamlı pazarlama mesajları göndermeye yardımcı olur.
- Underwriting risklerini ortadan kaldırmak
İnsanlar sadece sigortalama işlemini yaptı. Dolayısıyla hata alma olasılığı oldukça fazlaydı ve aynı zamanda zaman alan bir süreçti. Ancak AI teknolojileri, bu sigorta alanına girdi ve süreci manuel çaba gerektirmeden hızlı ve verimli hale getirdi.
- Duygusal bilgi işlem (Duygusal AI)
Duygu AI olarak da bilinen Duygusal bilgi işlem, müşterileri daha iyi anlamak ve zihinsel / duygusal durumlarına göre kararlar almak için kullanılır. İnsan duygu ve duygularını tanımlar, işler ve simüle eder ve buna göre davranır ve yanıt verir. Bu teknoloji, Sigorta sektörünü aşağıdaki şekillerde şekillendirmektedir:
- Sahtekarlık tespiti: Ses analizi, bir müşterinin talepte bulunurken yalan söyleyip söylemediğini anlamak için kullanılır. AI, bu analizi önceki çeşitli veri kümelerine ve müşteri davranışlarına göre yapar.
- Akıllı çağrı yönetimi: Zamanında az çalışan veya öfkeli müşteriler, memnuniyetlerini sağlamak için daha deneyimli çağrı temsilcilerine yönlendirilir.
Yeni Uyarlamalar
Bu sürekli değişen dijital çağ, sürekli olarak yeni teknolojiyi benimsiyor. Bu nedenle, endüstri dönüşümünü anlamak için bir diğer kritik unsur, mevcut teknikleri ve yenilerini karşılaştırmalı olarak öğrenmektir.
Aşağıda bahsedilen tablo, birçok Sigorta kuruluşunun benimsediği bazı genel üst düzey kullanım durumlarını içermektedir. Kullanılan kısaltmalar:
- makine öğrenimi: Makine öğrenme
- NLP: Doğal Dil İşleme
- DVM: Vektör makineleri desteklemek
Sonuç
Şimdiye kadar, blog, AI'nın Sigorta endüstrisini çeşitli şekillerde nasıl dönüştürdüğünü bilmenize yardımcı olmuş olmalı. Rekabette bir adım önde olmak için iş modelinizde bu değişikliklere uyum sağlayabilirsiniz. Bununla birlikte, bir Sigorta şirketine yapay zekanın standart kullanım durumlarının ötesinde olabileceğini ve veri varlıklarının rolünü artırmanın bir yolu olarak görülebileceğini belirtmekte fayda var. Sigortacılar için AI'ya öncelik veren dünyadan kazanacak çok şey var ve ayrıca AI benimsenmezse ve iyi anlaşılmazsa kaybedecek çok şey var.
