4 эффективных способа использования ИИ

Более шести десятилетий новаторы пытались раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта (ИИ). И только в последнее десятилетие наука наконец-то оправдала ожидания. Сегодня известно, что рынок ИИ достигнет 500 миллиардов долларов к 2024 году. COVID-19 ускорил процесс внедрения и принятия ИИ.

McKinsey & Company утверждает, что страхование перейдет от своего нынешнего состояния “обнаружить и наладить” к “предсказать и предотвратить”, преобразуя каждый аспект отрасли в процессе.

Решения с использованием искусственного интеллекта открыли новые возможности для автостраховщиков и ремонтных компаний. От обнаружения ДТП с помощью технологии IoT до мгновенной обработки платежа за выполненный ремонт – возможности безграничны. Однако первым в списке для большинства страховщиков стоит использование ИИ для автоматизации процесса оценки и составления “бесконтактной” сметы. Это может повысить эффективность, сократить время цикла и удовлетворить ожидания страхователей в отношении упорядоченного, цифрового опыта рассмотрения претензий. Теперь, благодаря этим четырем тенденциям, создание такого опыта находится в пределах досягаемости.

1. Смена методов осмотра

До появления COVID-19 виртуальная оценка была доступна для претензий с низкой степенью риска. Однако необходимость социального дистанцирования во время пандемии и меняющиеся требования потребителей подтолкнули внедрение методов виртуальной инспекции. В апреле 2020 года, согласно данным Mitchell, использование виртуальной оценки, или оценки на основе фотографий, увеличилось более чем в два раза по сравнению с предыдущим годом. Всего год спустя компания LexisNexis Risk Solutions сообщила, что виртуальная обработка претензий “достигла уровня чуть более 60%”.

Этот сдвиг открыл дверь для “бесконтактной” обработки претензий и использованию искусственного интеллекта в процессе оценки. За последний год виртуализация – считающаяся первым уровнем автоматизации – привела к повышению эффективности оценки. На основе изображений оценщики могут выполнять примерно 15-20 оценок в день против трех-четырех в полевых условиях. По данным LexisNexis Risk Solutions, это побудило большее число страховщиков – почти 70% – начать путь к автоматизации претензий.

2. Распространенность больших данных

По данным Центра страховой политики и исследований, успехам ИИ также способствуют огромные объемы данных, которыми мы сегодня располагаем. Богатство данных, которое мы сейчас создаем, поражает воображение, а скорость, с которой генерируются данные, только повышает важность таких инструментов управления данными, как ИИ.

Отрасль страхования имущества и убытков всегда процветала благодаря сбору, анализу и интерпретации данных. Будь то данные с мобильных устройств, автомобильных датчиков IoT или других источников, эти данные дают лицам, принимающим решения, информацию, необходимую для персонализации взаимодействия с клиентами и решения проблем. Однако, когда речь идет о бесконтактной оценке, одних данных недостаточно. Необходим доступ к полной библиотеке данных об автомобиле, ремонте и исторической информации о претензиях, а также возможность быстро интерпретировать эту информацию с помощью искусственного интеллекта. В случае Mitchell Intelligent Estimating собираются данные о рекламации и изображения. Затем искусственный интеллект анализирует данные, сравнивая их с обширной библиотекой Mitchell, содержащей информацию об автомобилях и ремонтах за более чем 30 лет. После этого алгоритмы машинного обучения переводят полученные данные в сметные строки на уровне компонентов для рассмотрения и утверждения оценщиками.

3. Сотрудничество между человеком и машиной

Как люди постоянно учатся и совершенствуются, так и машины. Как подчеркивается в журнале Insurance Thought Leadership, “хорошие системы машинного обучения включают в себя контуры обратной связи. Позволяя машине знать, что происходит в “реальном мире”, машины учатся и совершенствуются” – ничем не отличаются от специалистов по урегулированию убытков.

Поддержка контура обратной связи между человеком и машиной имеет решающее значение для автоматизации процесса рассмотрения претензий и может привести к значительному улучшению скорости и точности. Обратная связь с оценщиком помогает научить машину принимать лучшие решения. Поскольку решения на базе ИИ устраняют повторяющиеся задачи, у сотрудников появляется больше времени, чтобы сосредоточиться на сложных претензиях, которые могут потребовать дополнительной проверки.

4. Рост облачных вычислений и открытых экосистем

Зависимость ИИ от данных увеличивает потребность в облачных системах, которые могут получать доступ и агрегировать огромные объемы информации, делая ее доступной из любого места. Такие системы помогают организациям снизить затраты на разработку и обслуживание, повысить безопасность и доступность, а также скорость, надежность и масштабируемость.

Подобно облачным вычислениям, открытые экосистемы также жизненно важны для ИИ и бесконтактной оценки. Открытые экосистемы позволяют ИИ легко получать доступ к данным, аналитике и программному обеспечению на разных платформах и у разных поставщиков, что дает страховщикам возможность создать целостный, сквозной опыт урегулирования претензий. Они также обеспечивают гибкость и возможность выбора.

Например, благодаря Mitchell Intelligent Open Platform страховщики могут выбрать ИИ, который наилучшим образом отвечает их потребностям. Сюда входят алгоритмы ИИ, разработанные внутри компании, предоставленные Mitchell или предоставленные третьими сторонами, такими как Tractable или Claim Genius. Результаты ИИ используются для проведения частичной или полной оценки.

Будущее претензий с использованием ИИ

К 2030 году, по прогнозам McKinsey & Company, более половины текущей деятельности по урегулированию претензий будет заменено автоматизацией с помощью ИИ. “Претензии по личным видам страхования и страхованию малого бизнеса в значительной степени автоматизированы, что позволяет перевозчикам достичь коэффициента обработки претензий более 90% и значительно сократить время обработки претензий с нескольких дней до нескольких часов или минут”.

Комментарии редакции

Индустрия автострахования достигла переломного момента. Страховщики могут либо инвестировать в ИИ, либо рисковать оказаться на обочине дороги. В конечном счете, организации, которые примут эту “новую” технологию для обеспечения цифрового опыта урегулирования убытков, будут в наилучшем положении для завоевания доли рынка и лояльности потребителей.

Ближе познакомиться с темой ИИ вы можете в наших прошлых статьях:

Актуальная и свежая информация на нашем информационно-аналитическом ресурсе о страховании Calmins.com!

NEO-волонтер D2

Calmins.com ©

Источник: insurancethoughtleadership.com