از پذیره‌نویسی تا رسیدگی به خسارت، صنعت بیمه در آستانه یک تغییر زلزله گون قرار دارد. فرآیندهای سنتی که بر موتورهای قاعده‌محور تکیه دارند، با هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری عمیق جایگزین می‌شوند و هفته‌ها کار را ظرف مدت چند روز یا حتی چند دقیقه انجام می‌دهند.

برای بسیاری از شرکت‌های بیمه، انقلاب هوش مصنوعی در حال حاضر در پردازش و توزیع ادعاها – به ویژه در مورد کشف تقلب – به خوبی در حال انجام است. تشخیص دقیق کلاهبرداری به توانایی تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها برای شناسایی ناهنجاری‌ها بستگی دارد. بنابراین، جایگزینی چندین پایگاه داده، جداول محوری و صفحات گسترده با برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی پویا، محلی آشکار برای شرکت‌های بیمه است تا سفر هوش مصنوعی خود را از آن آغاز کنند.

اما کشف تقلب تنها حوزه‌ای نیست که می‌تواند از تزریق هوش مصنوعی بهره‌مند شود. همانطور که تحول دیجیتال در همه بخش‌ها ادامه دارد، واضح است که شرکت‌های بیمه باید تمام بخش‌های دفتر خود را مدرن کنند. اینجاست که هوش مصنوعی می‌درخشد. برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها می‌توانند حجم عظیمی از داده‌های بدون ساختار را در چند ثانیه پردازش کنند، بلکه تطبیق با سناریوهای جدید – مانند انقلاب اخیر سلامت از راه دور، یا افزایش خسارت‌های بیمه‌ای ناشی از افزایش بلایای طبیعی – بسیار سریع‌تر است.

هزینه کمتر و نتایج تجاری بهتر

به طور خلاصه، هوش مصنوعی می‌تواند به بیمه‌گران کمک کند تا با تغییر نحوه مدیریت داده‌ها، به نتایج بهتری در کل چرخه عمر خسارت برسند. اکثر بیمه‌گران حجم عظیمی از داده‌ها را از مدعیان خسارت جمع‌آوری می‌کنند و بسیاری از آن‌ها هرگز به طور کامل تجزیه و تحلیل نمی‌شوند. هنگامی که داده‌ها به منظور پردازش ادعاهای فردی تجزیه و تحلیل می‌شوند، ممکن است روزها یا هفته‌ها کار کارکنان با استفاده از ابزارهای دستی طول بکشد. با هوش مصنوعی، این کار چند ساعت‌ یا چند دقیقه‌ طول می‌کشد که نتایج را برای مشتریان سرعت می‌بخشد و بار کاری خسته‌کننده را بر روی کارکنان شرکت بیمه کاهش می‌دهد.

علاوه بر بهبود نحوه برخورد شرکت‌های بیمه با دعاوی خسارت، هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند پذیره‌نویسی را متحول کند و تصمیم‌‌گیری استراتژیک را در سراسر کسب‌وکار افزایش دهد. چگونه؟ با جمع‌آوری تمام داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط بیمه‌گران و تجزیه و تحلیل آن‌ها در مقیاس برای کشف الگوهای پنهان قبلی و روندهای مشخص که به صورت بلادرنگ توسعه می‌یابند. در جدیدترین نظرسنجی سالانه کسب‌وکار هوش مصنوعی که توسط PwC برگزار شد، ۶۰ درصد از مدیران کسب‌وکار‌های و فناوری ایالات متحده گفتند که پیاده‌سازی هوش مصنوعی تصمیم‌گیری داخلی آنها را بهبود می‌بخشد و ۴۷ درصد گفتند که منجر به افزایش بهره‌وری و صرفه‌جویی در هزینه آنها می‌شود.

افزایش تجربه کارکنان و کمک به حفظ استعدادها

با کمک هوش مصنوعی برای انجام برخی از کارهای خسته‌کننده‌تر، کارکنان بیمه می‌توانند زمان بیشتری را برای موارد با ارزش بالا صرف کنند، که منجر به افزایش بازگشت سرمایه، افزایش رضایت شغلی کلی و کاهش نرخ ریزش می‌شود. با توجه به افزایش سطوح فرسودگی شغلی، همراه با استعفا و بازنشستگی در صنعت بیمه، اولویت دادن به تجربه کارمند بیش از همیشه مهم است.

علاوه بر کمک به حفظ استعدادهای موجود، هوش مصنوعی می‌تواند بخشی از بار استخدام کارکنان جدید را از بین ببرد. نیروی کار بیمه فردا نیازمند استعدادهای درجه یک با مهارت‌های مناسب است. زمانی که بیش از نیمی از بیمه‌گران به دنبال استخدام هستند و تقریبا نیم میلیون کارمند بیمه به زودی بازنشسته می‌شوند، هدف‌گذاری برای آن دشوار است. در این مجموعه استعدادهای کاهش‌یافته، برخی از بیمه‌گران به دنبال تکرار مهارت‌های بهترین کارمندان خود با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ساختن مدل‌های یادگیری ماشینی هستند که می‌توانند مانند بهترین بازرس، رسیدگی‌کننده به دعاوی خسارت یا پذیره‌نویس خود فکر کنند.

با این حال، بیمه‌گران باید به خاطر داشته باشند که هوش مصنوعی زمانی بهترین عملکرد را دارد که در کنار تخصص عمیق تحلیلگران بیمه و ارتباط انسانی مورد استفاده قرار گیرد. هوش مصنوعی می‌تواند به پاسخ خبه سوال «چه» کمک کند (مانند زمانی که کلاهبرداری انجام می‌شود) اما اغلب نمی‌تواند «چرا» را بدون تفسیر انسانی درک کند – که این دومی مسلما سوال مهم‌تری است. علاوه بر این، هوش مصنوعی به اندازه انسان‌هایی که آن را تهیه کرده‌اند، از خطا و شکست محفوظ است. به عنوان مثال، هنگامی که هوش مصنوعی به درستی طراحی شود، می‌تواند به حذف سوگیری‌های پذیره‌نویسان در مورد ویژگی‌های تغییرناپذیر مانند جنسیت یا نژاد در تقلب در ادعا و ریسک پذیره‌نویسی کمک کند. اما وقتی ضعیف طراحی شود، می‌تواند این سوگیری‌ها را تداوم بخشد.

هوش مصنوعی راز افزایش رضایت مشتری

بیش از نیمی (۵۷٪) از مصرف‌کنندگان گزارش می دهند که برای برندهایی که برای به دست آوردن و حفظ وفاداری خود تلاش کرده اند، بیشتر هزینه می‌کنند. با در نظر گرفتن این موضوع، واضح است که اولویت دادن به تجربه مشتری می تواند سود سهام شرکت‌های بیمه را به همراه داشته باشد.

ممکن است فورا فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند موتورهای تصمیم‌گیری هوشمند را با افزایش رضایت مشتری مرتبط ندانید. اما تقریبا دو سوم از پاسخ‌دهندگان به نظرسنجی هوش مصنوعی در کسب‌وکار PwC، افزایش تجربه مشتری را به عنوان نتیجه اجرای هوش مصنوعی خود گزارش کردند. برای نشان دادن این موضوع، بیایید نحوه عملکرد یک ادعای تصادف رانندگی را با و بدون تصمیم‌گیری هوشمندانه مقایسه کنیم.

شرح وضعیت: ادعایی برای تصادف دو اتومبیل با خسارت جزئی و بدون جراحت مطرح می شود که به عنوان یک مورد احتمالی کلاهبرداری نشان‌گذاری شده است. بنابراین، طی دو هفته آینده، تیم رسیدگی به خسارت، جزئیات پرونده را در یک سیستم وارد می‌کند تا هر گونه الگوی کلاهبرداری را شناسایی و یادداشت‌های دست‌نویس مانند برآورد هزینه تعمیر را به صورت دستی اضافه کند. سپس یافته‌های تیم خسارت با اطلاعات برون‌سپاری، مانند اسناد تأییدکننده‌ای چون گزارش‌های پلیس مقایسه می‌شود. در نهایت، به درستی مشخص شده است که کلاهبرداری نیست، اما مشتری هفته ها با یک ماشین آسیب دیده منتظر مانده است.

با تصمیم‌گیری هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی، یک سیستم اطمینان حاصل می‌کند که اطلاعات به درستی ارسال شده است و زنگ هشداری را برای فرد رسیدگی کننده به ادعای خاص با زمینه‌ای مهم مانند اینکه «در گزارش پلیس جدول زمانی، جا افتاده است»، ارسال می‌کند. هنگامی که مسئول رسیدگی‌کننده به ادعا، جدول زمانی جا افتاده در گزارش پلیس را تأیید کرد، در سیستم آپلود می‌شود و تمام اطلاعات مربوطه به طور خودکار برای بررسی نهایی در سند دعاوی خسارت وارد می‌شوند. ظرف چند روز، رسیدگی‌کننده خسارت می تواند با اطمینان تشخیص دهد که هیچ تقلبی در کار نبوده و ادعای بیمه‌گذار به سرعت پیش می‌رود که این یک امتیاز بزرگ برای رضایت مشتری است.

نتیجه نهایی آن‌که برای پیشرفت در چشم‌انداز بیمه‌ای که امروز به سرعت در حال تحول است، بیمه‌گران باید همه سیستم‌های پشتیبان خود را مجددا بررسی کنند تا نحوه مدیریت داده‌ها را تغییر دهند. موفقیت درازمدت به حصول اطمینان از کارکرد یکپارچه مدل‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در کنار تیم‌های متخصص بستگی دارد.