从手动到自动：在GenAI时代重新思考保险自动化

保险公司长期以来都了解自动化的好处：简化工作流程，改善客户服务，并让代理人摆脱琐碎的任务。

虽然一些数字化保险公司正在推动全面自动化，但大多数保险公司仍然只是部分自动化，仍然使用无法满足现代需求的工具。这些传统的保险公司仍然在处理基础挑战，例如数据孤岛，过时的工作流程和有限的AI素养，这使得他们难以在不增加复杂性和成本的情况下扩大自动化。

GenAI正在重新定义自动化的含义，实现决策智能化，涵盖保险、理赔、服务等领域。

为了实现自动化的全部承诺，保险公司必须采取分阶段的AI采用方法，以便负责地扩大规模，跟踪进度，优先投资和管理风险。随着GenAI在保险领域的作用不断扩大，保险公司需要了解以下内容。

传统自动化的不足

历史上，保险中的自动化与基于规则的系统和机器人流程自动化（RPA）密切相关，这些工具对于重复任务是有效的，但当出现偏差或细致入微的决策时就会失败。然而，随着理赔成本的增加，监管审查的加剧和客户对快速、超个人化体验的期望日益增长，当前的市场需要更多。

AI驱动的自动化正在帮助优先满足这些需求。

GenAI有潜力增强保险、预测风险评估和个性化等方面的能力。然而，采用只是开始——如果没有明确的实施策略，保险公司可能会低效地自动化，触发不必要的合规风险，并错失GenAI的全部好处。

保险自动化的五个层次

受自主驾驶能力的五级分类系统的启发，保险公司使用自己的自动化成熟度模型来更好地评估其自动化的进度。

• 第0级（手动）：在传统环境和小型互助保险公司中，第0级保险公司仍然一切都由手工完成——手动数据输入、电子表格和纸质表格主导操作。
• 第1级（基本）：在最基本的自动化级别上，任务如报价生成或简单保单的STP（直通处理）部分自动化，但人类仍然控制操作的主要流程。
• 第2级（初期）：在这里，自动化驱动大多数工作流程，但仍然期望人类会干预边缘情况，例如不寻常的理赔条件或其他不常见的情况。
• 第3级（高级）：在第3级，标准保险线的整个保单生命周期可以自动化，人类输入仅在更异常的保险情况下需要。自动理赔支付和续约触发器是这一级的标志。
• 第4级（完全自动化）：第4级保险公司使用GenAI工具和机器学习（ML）模型来管理整个端到端的生命周期，从初始客户交互到最终支付，人类仅提供战略监督。例如，Lemonade可以在不到2秒内处理租户理赔，无需人工审查，体现了成功的全面自动化。

任何级别都是一个好的起点，但对于具有竞争愿望的现代保险公司来说，全面自动化应该是目标。

为了实现这一目标，保险公司需要组织良好的数据、AI治理和合规框架以及可审计的决策过程来解决道德问题、AI幻觉或偏见。培训员工与AI合作——正确提示、审查输出和引导边缘情况——与技术本身一样重要。

自动化驱动价值

那么，对于保险公司来说，实现AI驱动的自动化实际上意味着什么？

在理赔处理中，GenAI正在加速初步审查和首次通知损失（FNOL）评估——如此之快，以至于76％的保险公司已经实施或计划在其理赔工作流程中嵌入GenAI功能。

这种能力在欺诈检测方面尤其具有战略意义，因为AI具有独特的识别传统模型可能忽略的异常模式的能力。例如，Mastercard已经成功实施了GenAI驱动的欺诈检测措施，双倍了检测欺诈风险的速度和准确性，并将虚假的欺诈交易的误报减少了多达200％。保险科技公司也在欺诈数据库上叠加GenAI，以实时交叉引用理赔。

保险也通过AI驱动的决策支持工具得到了改善，这些工具可以实时发现提交风险并立即建议下一步。许多公司正在试用GenAI工具，分析提交数据并生成初步评估，减少承保人在低价值任务上的时间。

最后，GenAI通过AI驱动的虚拟代理和GenAI聊天机器人提高了整个保险过程中的客户服务质量和速度。

AI路线图：从小开始，战略性扩大

保险中的自动化不是一个二元开关，也不会带来许多保险公司所期望的“快速成功”。GenAI是引擎，但保险公司必须带着目的驱动这段旅程——绘制路线图，战略性扩大规模，并随着时间的推移跟踪进度。通过基准成熟度和将AI与人类判断相结合，保险公司可以自信地自动化，摆脱不确定性，打造智能保险的未来。

这不仅仅是便利的问题。这是关于让人们在需要保险公司时更容易应对挑战的时刻变得比以往任何时候都更容易。