Ar dirbtinis intelektas gali padaryti draudimą įperkamesnį?

Dirbtinis intelektas greitai keičia pramonės šakas optimizuodamas procesus, tobulindamas duomenų analizę ir kurdamas išmanesnes, efektyvesnes sistemas. Tradiciškai draudimo sektorius nustato kainodarą rankiniu būdu analizuodamas įvairius veiksnius, įskaitant draudimo tipą, kad apskaičiuotų riziką ir nustatytų įmokas.

Įsivaizduokite, kad panaudosite AI galią, kad būtų galima tiksliau ir efektyviau atsijoti didžiulius duomenų rinkinius. Tai žada greitesnį aptarnavimą ir galbūt teisingesnę kainodarą draudėjams. Šis pokytis gali pakeisti tai, kaip draudikai apskaičiuoja įmokas, kad procesas būtų skaidresnis ir pritaikytas individualiems rizikos profiliams.

Draudimo kainodaros pagrindai

Draudimo bendrovės tradiciškai nustato įmokas, analizuodamos klientų amžių, vietą ir draudimo tipą. Pavyzdžiui, draudimo įmokos gali didėti senstant draudėjams, visų pirma dėl to vyresnio amžiaus žmonėms paprastai kyla daugiau sveikatos komplikacijų arba trumpesnė gyvenimo trukmė. Šie aspektai padidina draudikų riziką.

Įmonės taip pat atsižvelgia į tai, kur gyvena klientai, nes skirtingose ​​vietovėse dėl nusikalstamumo ar pavojų aplinkai kyla nevienodo rizikos lygis. Draudikai, pasirinkdami draudimą, susiduria su iššūkiu suderinti tikslų rizikos įvertinimą ir konkurencingą kainą. Jie turi pasiūlyti patrauklius tarifus savo klientams, kartu padengdami galimas išlaidas. Ši pusiausvyra yra labai svarbi jų verslo gyvybingumui ir draudėjų finansinei apsaugai.

AI draudime

Šiuo metu 80% draudimo bendrovių naudoja dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi, kad būtų galima valdyti ir analizuoti savo duomenis. Šis plačiai paplitęs pritaikymas pabrėžia jos svarbų vaidmenį modernizuojant ir racionalizuojant pramonę.

AI technologijos integravimas leidžia draudikams tvarkyti didelius informacijos kiekius precedento neturinčiu tikslumu ir greičiu. Ši galimybė leidžia jiems efektyviau nei anksčiau įvertinti riziką, nustatyti įmokas ir aptikti sukčiavimą. Tai reiškia greitesnį aptarnavimą ir tikslesnę kainodarą, atspindinčią tikrąją riziką, o ne visiems tinkantį įvertinimą.

DI potencialas pagerinti sprendimų priėmimo procesus draudimo sektoriuje yra didžiulis. Pažangūs algoritmai leidžia įmonėms numatyti rezultatus, individualizuoti politiką ir optimizuoti pretenzijų valdymą. Šis metodas taip pat gali sumažinti žmogiškąsias klaidas ir padidinti efektyvumą.

Šie patobulinimai sustiprina draudikų pelną ir padidina draudėjo patirtį. Jie naudojasi labiau pritaikytomis aprėpties galimybėmis ir labiau reaguojančiomis paslaugomis. Tobulėjant dirbtiniam intelektui, jis gali turėti didelės įtakos ir pasiūlyti pažangesnius, labiau pritaikomus draudimo sprendimus.

Dirbtinio intelekto skatinami draudimo kainodaros modelių pokyčiai

AI ir mašininis mokymasis žymiai padidina rizikos vertinimo tikslumą integruodami ir analizuodami didžiulius duomenų rinkinius. Šios technologijos tiria sudėtingus modelius, kurių analitikai gali nepastebėti, ir leidžia geriau suprasti kiekvienam draudėjui būdingus rizikos veiksnius. Tai reiškia, kad draudikai gali tiksliau pritaikyti savo pasiūlymus, atspindėdami faktinę riziką, o ne apibendrintą modelį. 

Galimybė apdoroti didelius duomenų kiekius pagreitina pretenzijų apdorojimą ir užtikrina, kad klientai prireikus greičiau gautų kompensaciją. Be to, šios priemonės puikiai tinka aptikti nesąžiningą veiklą, o tai apsaugo draudiką ir draudėjus nuo galimų finansinių nuostolių.

AI technologijos pasireiškia įvairiomis naujoviškomis formomis, tokiomis kaip telematika, nešiojami įrenginiai ir daiktų interneto įrenginiai. Tai padeda tiksliau įvertinti riziką ir apskaičiuoti įmoką.

Transporto priemonėse esantys telematikos įrenginiai seka vairavimo elgesį, teikdami draudikams duomenis apie tai, kaip saugiai vairuoja klientai, o tai gali lemti asmeninius įmokų tarifus arba nuolaidas. Nešiojamieji drabužiai, tokie kaip kūno rengybos stebėjimo priemonės, suteikia įžvalgų apie jų sveikatą ir gyvenimo būdą, todėl gali sumažinti sveikatos draudimo išlaidas, demonstruodami aktyvius ir sveikus įpročius.

Panašiai namuose esantys daiktų interneto įrenginiai gali stebėti riziką, pvz., gaisrą ar vagystę, kad pagerintų saugumą ir galbūt sumažintų namų draudimo įmokas. Šios technologijos kartu sustiprina sąveiką su draudikais ir suteikia naudos išlaikant saugesnę praktiką ir sveikesnį gyvenimo būdą.

AI patobulintos kainodaros pranašumai draudikams

Padidėjęs įmokų skaičiavimo tikslumas naudojant AI sumažina riziką, todėl gali sumažėti draudimo bendrovių ir draudėjų išlaidos.

Tai svarbu, nes draudikai gali supaprastinti veiklą ir perleisti šias santaupas klientams, mokėdami mažesnes įmokas. Be to, AI analizės tikslumas smarkiai sumažina per didelės arba per mažos kainos tikimybę. Tai užtikrina, kad draudėjai mokėtų teisingą tarifą, atitinkantį jų faktinį rizikos lygį.

Dirbtinis intelektas taip pat pagerina klientų segmentavimą, kurdamas individualizuotus draudimo produktus, pritaikytus individualiems poreikiams. Šis suasmeninimas vyksta analizuojant išsamius duomenų taškus, kurie leidžia draudikams giliau suprasti įvairius klientų segmentus ir pasiūlyti produktus, kurie tiksliau atitinka skirtingą gyvenimo būdą ir rizikos profilius.

Be to, jis automatizuoja įprastas užduotis ir analizes, pvz., duomenų įvedimą ir pretenzijų apdorojimą, o tai pagreitina šias operacijas ir sumažina žmogiškųjų klaidų tikimybę. Tai užtikrina greitesnį aptarnavimą ir patikimesnę draudimo apsaugą, nes dirbtinis intelektas padeda įmonėms tiksliai ir efektyviai valdyti polisus ir pretenzijas.

Poveikis draudėjams

Dirbtinio intelekto atsiradimas draudimo srityje lėmė reikšmingą perėjimą prie teisingesnių, naudojimu pagrįstų įmokų, o tai gali pakeisti draudėjams. Vidutinė metinė sveikatos būklė 2023 m draudimo įmokos buvo 8,435 XNUMX USD už vieną draudimą ir 23,968 XNUMX USD šeimos draudimui, daugeliui tai yra nemažos išlaidos.

Tačiau įtraukę dirbtinį intelektą, draudikai gali pritaikyti įmokas labiau pagal faktinį naudojimą ir rizikos lygį, taip sumažindami išlaidas. Šis individualizuotas požiūris daro draudimą prieinamesnį, o draudėjams už sveiką gyvenseną ar saugų vairavimą atlyginama sumažintais tarifais. Tai tiesiogiai suderina jų išlaidas su asmeniniais rizikos veiksniais.

Ir atvirkščiai, AI integravimas į draudimą kelia pagrįstų privatumo ir duomenų saugumo problemų. Draudikams renkant ir analizuojant daugiau asmens duomenų, kad patikslintų polisų pasiūlymus ir supaprastintų ieškinius, pažeidimų ar netinkamo naudojimo rizika didėja. 

Jie turi daug investuoti į duomenų apsaugą, be AI, kad greičiau apdorotų pretenzijas ir tiksliau išspręstų ginčus. Tai reiškia, kad reikia įgyvendinti tvirtas kibernetinio saugumo priemones ir skaidrią duomenų naudojimo politiką, kad būtų apsaugota slapta klientų informacija. Taip pat draudėjai turi būti informuoti apie tai, kaip organizacijos tvarko jų informaciją, ir suprasti savo teises, kad užtikrintų šiuos pokyčius.

Iššūkiai ir etiniai svarstymai

Dirbtinis intelektas tampa neatsiejama draudimo pramonės dalimi, todėl kyla etinių problemų, susijusių su duomenų naudojimu, algoritmų šališkumu ir skaidrumu. Asmeninė klientų informacija yra labai svarbi kuriant politiką, tačiau yra ta riba tarp naudojimo ir netinkamo naudojimo. Jame pabrėžiamas tikslios duomenų tvarkymo ir sutikimo politikos poreikis.

Dirbtinio intelekto algoritmų šališkumas gali lemti nesąžiningus politikos tarifus arba pretenzijų atmetimą, jei kūrėjai jų nestebės ir nepataisys. Be šių rūpesčių, reguliavimo aplinkai sunku neatsilikti nuo spartaus AI vystymosi, todėl reikia naujų sistemų, kad būtų užtikrintas teigiamas ir gerai reguliuojamas jo poveikis.

Be to, generatyvus AI keičia darbo jėgą ir yra antra pagrindinė darbo praradimo priežastis po pramoninių ir humanoidinių robotų. Dėl šio pokyčio sektoriuje reikia perkvalifikuoti ir keisti strategijas, kad būtų sumažintas poveikis užimtumui. Dėl šios priežasties draudikams labai svarbu, kad jie būtų informuoti ir galėtų prisitaikyti besivystant pramonei.

AI ateitis draudimo kainodaroje

AI ir toliau keis draudimo aplinką. Pramonės ekspertai apskaičiavo, kad generatyvus AI galėtų prisideda apie 7 trilijonus USD prie pasaulio BVP per ateinantį dešimtmetį. Šis reikšmingas ekonominis poveikis pabrėžia novatoriškų naujovių ir naujų technologijų potencialą draudimo srityje.

Draudikai taip pat gali naudoti sudėtingas dirbtinio intelekto programas, kad dar labiau suasmenintų draudimo įmokų skaičiavimus, rizikos vertinimus ir žalų apdorojimą. Tikėtina, kad naujovės, tokios kaip rizikos modeliavimas realiuoju laiku, blokų grandinė skaidriam ir saugiam politikos valdymui, ir dirbtinio intelekto valdomi virtualūs klientų aptarnavimo asistentai, greičiausiai taps standartinėmis funkcijomis. Šios pažangos pagerins žmonių bendravimą su draudimo paslaugų teikėjais ir užtikrins didesnį tikslumą bei efektyvumą valdant poreikius.

Atsakingai naršykite AI revoliuciją draudimo srityje

Draudėjai ir pramonės lyderiai turi atsakingai bendrauti su dirbtiniu intelektu, nes jis keičia draudimo aplinką. Pasinaudokite dirbtinio intelekto potencialu pagerinti draudimo patirtį ir propaguoti skaidrumą, sąžiningumą ir saugumą jį diegiant, kad būtų užtikrinta, jog tai būtų naudinga visiems susijusiems asmenims.