Tiga cara kecerdasan buatan mengganggu industri insurans

Daripada mengautomasikan proses tuntutan kepada meningkatkan penilaian risiko dan mencegah penipuan, berikut ialah 3 cara AI merevolusikan industri insurans:

1. Automasi Proses Tuntutan

Pemprosesan tuntutan mempunyai beberapa peringkat: semakan, penyiasatan, penilaian dan pembayaran atau penafian, bagaimanapun, disebabkan sifatnya yang sangat berulang, proses itu sering terdedah kepada ralat. Usaha besar sedang dijalankan untuk mengautomasikan tuntutan, dan algoritma lanjutan serta kecerdasan buatan akan meningkatkan kelajuan dan ketepatan proses.

Apabila pengguna meningkatkan peranti bersambung mereka, syarikat insurans mempunyai akses kepada lebih banyak data. IoT dan pelbagai teknologi penangkapan data boleh menggantikan kaedah tradisional pemberitahuan kehilangan secara manual, bermakna klasifikasi tuntutan dan perkhidmatan pembaikan boleh dicetuskan secara automatik.

Ambil perlanggaran kenderaan sebagai contoh, pemegang polisi boleh memainkan video kerosakan kenderaan selepas kemalangan, dan modul kecerdasan buatan mungkin menukarnya kepada perihalan kerosakan dan jumlah anggaran. Jika kerosakan kecil, kenderaan dengan keupayaan memandu sendiri boleh memandu sendiri ke kemudahan pembaikan, atau jika kerosakan teruk, minta pemulihan atau penggantian.

Selepas ini, aplikasi perkhidmatan pelanggan yang dipertingkatkan AI boleh mengendalikan kebanyakan interaksi pemegang polisi secara langsung melalui suara dan teks. Aplikasi ini boleh berinteraksi bukan sahaja dengan fungsi tuntutan tetapi juga dengan penipuan, perubatan, polisi dan perkhidmatan pembaikan.

Ini akan mengurangkan dengan ketara masa pemprosesan tuntutan, di samping membenarkan kakitangan menumpukan pada tuntutan yang paling kompleks dan dipertikaikan, serta yang timbul daripada kawasan berisiko baharu dan asing.

2. Memperbaik penilaian risiko

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah penting untuk memanfaatkan ledakan data deria untuk meningkatkan penilaian risiko secara asas.

Daftar insurans perubatan. Dengan menggunakan data masa nyata daripada peranti boleh pakai pengguna, seperti mengukur kesihatan jantung dan memantau tahap kecergasan, penanggung insurans boleh menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang kesihatan pelanggan mereka dan meramalkan sebarang risiko masa depan. Ini akan membolehkan profesional insurans meningkatkan penilaian risiko mereka dan meningkatkan kelajuan dan ketepatan proses permohonan.

Pengalaman membeli insurans akan menjadi lebih pantas dan melibatkan penglibatan yang kurang aktif daripada syarikat insurans dan pelanggan. Algoritma AI boleh membangunkan corak risiko yang kompleks dan berkembang, mengurangkan masa untuk membeli dan juga membenarkan penanggung insurans mengenal pasti risiko yang sangat disasarkan dan melaraskan produk dan harga dengan sewajarnya.

Walau bagaimanapun, penetapan harga berasaskan risiko yang lebih tepat mungkin berkesan tetapi mungkin juga mencabar definisi keadilan tradisional. Penetapan harga berasaskan risiko boleh memberi ganjaran kepada pelanggan berisiko rendah dan mengenakan penalti kepada pelanggan yang mewakili risiko tinggi.

3. Pencegahan Penipuan

Menurut penyelidikan oleh ABI Corporation, insiden penipuan tuntutan insurans baharu ditemui setiap lima minit, iaitu 300 kes sehari. Apabila penipu menjadi lebih bijak dan lebih canggih, mengesan penipuan menjadi lebih sukar.

Kecerdasan buatan sangat berguna dalam membantu mencegah penipuan. Semasa ejen mengendalikan tuntutan, AI membolehkan mereka menyiasat insiden semasa ia berlaku dengan menganalisis data seperti rekod dan dokumen tuntutan, semakan latar belakang, pihak yang terlibat dan cerapan serta tingkah laku pelanggan. Kemudian, dengan menyambungkan set data yang mungkin dilihat secara silo, AI membolehkan penanggung insurans mengenal pasti penipuan dengan cepat dalam masa nyata.

Masa Depan Kepintaran Buatan

Jelas bahawa kecerdasan buatan akan merevolusikan cara syarikat insurans menjual produk dan berinteraksi dengan pelanggan. Dengan memberikan cerapan pelanggan yang lebih mendalam, penaja jamin, pasukan pengendalian tuntutan dan ejen akan dapat menyediakan perkhidmatan diperibadikan berdasarkan keadaan dan pilihan pelanggan, dan bukannya bergantung pada data sejarah untuk meramalkan arah aliran masa hadapan.

Jadi, apabila teknologi semakin maju, penggunaan besar-besaran semakin hampir. Oleh itu, syarikat insurans perlu beralih daripada pendekatan tradisional dan menggunakan kecerdasan buatan untuk membolehkan generasi seterusnya membuat keputusan berasaskan data. Ini akan membolehkan mereka menyampaikan penyelesaian yang berteraskan pelanggan baharu yang tidak terkira banyaknya, membina hubungan dan kepercayaan pelanggan yang lebih mendalam, serta memperoleh kelebihan daya saing yang kuat.

Atas ialah kandungan terperinci Tiga cara kecerdasan buatan mengganggu industri insurans. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!