Tehisintellekti tulevik kindlustussektoris

Aeg-ajalt ilmub mõni tehnoloogiline uuendus, mis muudab maailma ja ettevõtted peavad sellega kohanema või võivad isegi kaotada oma tähtsuse. Üleminek peamiselt agraarselt eluviisilt linnalisele eluviisile sai võimalikuks tänu tööstusrevolutsiooni aurumasinale ja tootmise mehhaniseerimisele. Interneti kasutuselevõtuga kaasnes muu hulgas reaalajas suhtlemise, e-kaubanduse ja pilvandmetöötluse kasv. Nüüd on AI kord. See on väga võimas tehnoloogia, mis muudab kiiresti töövoo protsesse, edendab innovatsiooni ja muudab tööstusharusid. Nagu iga muu transformatiivse tehnoloogia puhul, on raske või isegi võimatu ette kujutada, et ettevõtted, sealhulgas kindlustusandjad, loobuksid AI-st. Mitukümmend aastat tagasi, kui e-kaubandus muutus vältimatuks, sujuvaks ja arenenumaks nähtuseks, harjusid kliendid sellega, et saavad tooteid hõlpsasti tellida ja need lühikese aja jooksul kätte saada, ning ootasid, et kõik kauplejad pakuksid samu võimalusi. Samamoodi on AI muutnud tarbijate ootusi, nii et nüüd nõuavad kliendid:

• suurem täpsus ja usaldusväärsus kogu tarbija teekonna vältel
• võime pidada inimlikke dialooge AI-botidega (teksti- või häälepõhised)
• hüperpersonaalsed pakkumised ja suhtlus
• nende vajadustele kohandatud tellitavad tooted ja suhtlus

See on üks erinevusi gen AI ja teiste tehnoloogiliste hüppete vahel: Gen AI suudab mõelda, otsuseid teha, loovust ja empaatiat üles näidata tasemel, mida teised tehnoloogilised uuendused varem näinud pole, ning need on kindlustusandjatele eriti olulised oskused. See on põhjus, miks gen AI võib tegelikult revolutsiooniliselt muuta kindlustussektori. Kindlustuse olemus seisneb konkreetse riski õiges mõistmises ja abivajajate aitamises võimalikult tõhusalt, efektiivselt ja taktitundeliselt.

Kõik seda saab muuta AI abil

• Traditsiooniline analüütiline tehisintellekt on teadlik andmete suundumustest
• Gen AI laiendab neid funktsioone struktureerimata andmete parema mõistmise abil ja võimaldab vastustele lisada hüperpersonaliseerimist ja empaatiat.
• Agentne tehisintellekt toob keerukatesse tööprotsessidesse uue automatiseerimise, võimaldades kindlustusandjatel saada maksimaalset kasu Selle paindlikkuse tõttu rakendavad kindlustusandjad tehisintellekti kõikides peamistes funktsioonides, näiteks:
• müügitootlikkus ja hüperpersonaliseerimine
• automatiseerimine ja kindlustuse täpsuse parandamine
• täiustatud nõuete haldamine
• klienditeenindus häälagentidega
• muuda back-office funktsioone, nagu rahandus, kindlustusmatemaatika ja IT Nagu teiste murranguliste tehnoloogiliste uuenduste puhul, hakkavad tarbijad järk-järgult mõistma, et tehisintellekt võib nende elu lihtsustada, ja harjuvad sellega teenusepakkujate poolt. Kindlustusandjad, kes suudavad ära kasutada võimaluse integreerida AI põhjalikult kõigisse oma tegevustesse, on parimas positsioonis. Nad saavad teha rohkem äri, kiiremini ja isikupärasemalt, mõistes paremini aluseks olevaid riske.

AI-muutuse edukaks läbiviimiseks ei piisa pelgalt pinnapealsetest muudatustest ja mõnest pilootprojektist, samuti ei ole võimalik saavutada tegelikku AI-rakendamist, ostes kokku erinevaid tarkvarateenuseid, mille strateegiline eesmärk on pinnapealne, ega töövoo muutusi valmislahendustega. Et luua AI abil püsivat äriväärtust, peavad kindlustusandjad:

• looge julge ettevõtteülene visioon sellest, milliseks AI võiks saada
• muuda põhjalikult ja radikaalselt kogu äritegevuse korraldust (kindlustuslepingute sõlmimine, kahjunõuded, turustamine, klienditeenindus jne), et tehnoloogia saaks organisatsiooni osaks
• vaadake töövood üle
• kujundage tegevusviis ümber
• töötage kaasaegse andme- ja tehnoloogiastruktuuri suunas
• skaalage AI, kasutades taaskasutatavaid komponente erinevates kasutusjuhtumites ja ärivaldkondades Ja nad peavad seda tegema viisil, mis toob kaasa olulisi muutusi üksuse majanduslikus tasuvuses. Ka protsessid tuleb ümber kujundada, et saada AI-st kasu, mitte lihtsalt lisada AI olemasolevatele protsessidele või, mis veelgi hullem, lisada töövoogusse veel üks samm AI-tööriistaga, mis on tarbetult lisatud.

Kindlustus AI konsultatsioonide ekspertteadmised

Kindlustusvaldkonna AI-konsultatsioonides on Forrester tunnistanud AI-alast tööd digitaalsete muutuste pioneeriks ning on olnud seotud AI-ga üle 200 kindlustusandja üle maailma. Spetsialiseeritud kindlustusega tegelev osakond omab ka järgmist raamatukogu:

• üle 50 taaskasutatava AI komponendi
• üle 20 tervikliku kindlustusvõimaluse, mida klient saab kasutada ja kohandada Tervikliku ja strateegilise lähenemisviisiga tehisintellekti suhtes saavad kindlustusandjad olla tehisintellekti kasutajad ja arendada välja jätkusuutliku konkurentsieelise.

Sõelumine on üks põhjustest, miks gen AI-l on nii suur potentsiaal, kuna taaskasutatavate osade tõttu saab seda tehnoloogiat kasutada mitmesuguste äriaspektide revolutsiooniliseks muutmiseks. Näiteks kasutatakse klienditeeninduseks koolitatud AI-gen-võimet uuesti järgmistel eesmärkidel:

• vastake sisemistele IT-tugi küsimustele
• looge turundussisu
• vaadake läbi vastus pakkumispäringule
• kirjutage juriidilisi dokumente Kuigi lõpptooted on väga erinevad, saab nende taga olevat AI komponente uuesti rakendada erinevates ärivaldkondades ja rakendustes.

Tulevik: AI mitmeagendilised süsteemid

Tehisintellekt areneb endiselt kiires tempos. Näiteks teostaksid lähitulevikus peaaegu kõik kindlustusvaldkonna klientide registreerimise toimingud tehisintellekti mitmeagendilised süsteemid, mis toimiksid virtuaalsete kaastöötajate rollis. Teave võetakse vastu vastuvõtuagendi kaudu, kes võtab seejärel ühendust klientide või vahendajatega, et selgitada teavet ja kaevata andmed sujuvalt välja keerukatest dokumentidest, nagu meditsiinilised või tehnilised dokumendid. Riskiprofiili koostamise agent võib koostada iga juhtumi kohta tervikliku riskiprofiili, tuginedes kehtivatele kindlustuslepingute sõlmimise eeskirjadele. Hindade ja toodete agent võiks automaatselt määrata juhtumi hinna ja soovitada poliisistruktuure, kuidas klienti rahuldada, näiteks lisades elukindlustuspoliisile kriitilise haiguse ja töövõimetuse lisaklauslid. Järelevalve- ja õigluse agent tagaks, et regulatiivsed standardid ja kõrged eetilised standardid oleksid täidetud. Otsuste koordineerija võib koondada teiste agentide saadud sisendit, et otsustada, kas poliis saab automaatselt heaks kiidetud või tuleb see edastada inimese poolt läbivaatamiseks, võttes arvesse poliisi suurust või muid asjaolusid. Õppimisel ja tagasisidel põhinev agent võib samuti säilitada pidevalt areneva mudeli, võtta arvesse inimeste tagasisidet, et parandada ja jälgida masinõppe mudeli aja jooksul toimuvat kõrvalekallet või jõudluse halvenemist.

Kuigi AI-l on kindlustussektoris suur potentsiaal, on seda organisatsioonis raske mastaapselt rakendada. Probleem:

• turvariskid
• kõrged kulud
• riskid tarnijatega seotuks jääda
• organisatsiooni talentide puudus
• kultuuriline vastupanu
• nõuetekohase juhtimise puudumine
• vana infrastruktuuri olemasolu aeglustavad töö edenemist. Selleks, et minna asja tuumani ja reageerida nendele takistustele mõistvalt, ilma et see tooks kaasa lähenemisviiside ja lahenduste paljundamise, nagu me täna näeme, on vaja tõelist muutust.

Muudatuste haldamine on väga oluline

Seetõttu on muutuste juhtimine AI muutuste osa. Meie puhul moodustab muutuste juhtimine poole sellest, mis on vajalik finantsilise ja mittefinantsilise mõju saavutamiseks, ning teine pool moodustub pingutustest tuua mudelitesse puhtad andmed, modelleerimisprotsessist endast ja AI integreerimisest.

Kindlustusandjad on hakanud kasutama tehisintellekti ja sellel on palju rakendusi tootmises. Siiski usuvad paljude kindlustusandjate juhid, et nende organisatsioonid ei ole tehisintellekti kasutusele võtnud, kuna nad ei ole seda oma äriprotsessides täielikult rakendanud. See tunne soodustab soovi investeerida rohkem tehisintellekti tehnoloogiatesse, kuna ettevõtted soovivad jääda konkurentsivõimeliseks. Kindlustusandjad soovivad leida õige edu valemi, kuid väga vähestel on see õnnestunud.

AI-liidrid ületavad ootusi

Kindlustussektori AI-liidrid on juba ületanud oma konkurendid. Uuringu andmetel on kindlustussektori AI-liidrid viimase viie aasta jooksul teeninud 6,1 korda rohkem TSR-i kui AI-järelejäänud (enamikus teistes sektorites on see suhe 2–3 korda). Hoolimata asjaolust, et paljud kindlustusfirmad ei saa AI abil kogu väärtusahelas märkimisväärset kasu, on parimad kindlustusfirmad muutusteks valinud valdkonnapõhise lähenemisviisi. Nad valivad välja mõned äriprotsessid – turustamine, hinnakujundus ja kindlustus, nõuded, investeeringud – ja uuendavad nende protsesside toimimist.

Mõõdetavad parandused AI-muutuste tulemusel

Tänaseks on AI-põhine ümberkorraldamine domeeni tasandil mõjutanud juba mitmeid kindlustusettevõtete kriitilisi aspekte, näiteks:

• uute agentide edukus on 10–20 protsenti kõrgem
• 10–15 protsenti suurem preemiate kasv
• 20–40 protsenti madalamad uute klientide hankimise kulud
• 3–5 protsendiline paranemine nõuete täpsuses

Muutuste tegevuskava on juba avaldatud juhendina, mida ettevõtted peaksid kasutama digitaalse ja tehisintellekti võimsuse ärakasutamiseks. Gen AI kiirenenud arengu ja kasvava mõju tõttu on see muutumas pakiliseks nõudeks. Selle raamistiku kohaselt on kindlustusandjatel kuus iseloomulikku sammu, mida nad saavad astuda, et luua organisatsioone, mis edukalt toimivad digitaal- ja tehisintellekti ajastul:

1. Viige juhtkond kooskõlla äri juhitud AI transformatsiooni tegevuskavaga

Suured kindlustusandjad ei pea tehisintellekti lihtsalt veel üheks tõhususe vahendiks, vaid näevad selles muutuste allikat ja võimalust laiendada tegevust, parandada kliendisuhteid ja suurendada tootlikkust. Muudatus peaks põhinema ärilisel väärtusel ja tulemused peaksid olema kvantifitseeritavad. Kindlustusandjate AI-transformeerumise seisukord nõuab, et nad:

• motiveerige ja koondage tippmeeskond
• keskenduge piiratud arvule olulistele ärivaldkondadele ja muudke neid põhjalikult
• seostage muutmise tulemused soovitud tulemusega operatiivsetes KPI-des, sealhulgas klientide lahkumise vähenemine Oluline on olla laiahaardeline, kombineerides AI-lahendusi kogu ettevõttes selge tegevuskavaga, kuidas konsolideerida erinevad rakendused ühe domeeni raames, selle asemel et rakendada isoleeritud rakendusi erinevates domeenides.

2. Looge õige talentide reserv

Digitaalsete liidrite staatuse saavutamiseks peavad kindlustusandjad arendama oma talentide reservi, omandades tugeva sisemise digitaalse talentide reservi, ning eelistatavalt peaks 70–80 protsenti digitaalsetest talentidest olema sisemised. Digitaalsed liidrid kasutavad kolme peamist sammu:

• nad liiguvad üle kogenumate ja väga produktiivsete tehnoloogide talentide reservi ning algajate arv väheneb
• nad loovad üksikasjalikud oskuste arendamise tabelid, mida toetavad tunnistused, et saavutada tipptase ja tuvastada ainulaadsed tehnoloogid
• nad loovad spetsiaalse meeskonna, et ümber kujundada oma personalitöö tavasid digitaalse talendi värbamiseks ja hoidmiseks Samuti korraldavad nad uut ajastut, kus tööjõud koosneb inimestest ja tehisintellekti agentidest, mis sunnib organisatsioonilisi tavasid edasi arendama.

3. Rakendage skaalautuv tegevusmudel

Kui kindlustusandja teeb AI abil ümberkujundusi, on vaja valida tegevusmudel, mis aitab kindlustusandjal strateegiat rakendada. Lisaks on oluline võtta kasutusele tõhusad tootehalduse oskused, mis võivad aidata ümberkujundusi edukaks muuta.

4. Levitage innovatsiooni kiiresti ja laialdaselt, kasutades tehnoloogiat

Parimad kindlustusandjad tuginevad paindlikule tehisintellekti võimekuste kogumile, mida juhivad taaskasutatavad mitmeagendilised süsteemid. Kindlustusandja praegune tehisintellekti tehnoloogia on väga kohandatav, et vastata kiiresti muutuvale tehnoloogiale, ning on väga modulaarne. Aluseks olevate AI komponentide ja võimete taaskasutamine on oluline, samuti agentlik AI võrgustiku arhitektuur. See jaotatud, tarnijast sõltumatu arhitektuuriline paradigma võimaldab mitmel agendil mõelda, koostööd teha ja tegutseda iseseisvalt mitmesugustel süsteemidel, tööriistadel ja keelemudelitel turvalisel ja skaleeritaval viisil. Arhitektuur on välja töötatud nii, et see saaks areneda koos tehnoloogiaga.

5. Lisage andmed kõikjale

Kõige uuemad andmetöötlusvõimalused on alati olulised, kuna kõik tehisintellektid töötavad andmete põhjal. Kuigi tehisintellekt ise võib aidata andmetega seotud probleeme lahendada, peavad enamik kindlustusandjaid oma andmete potentsiaali radikaalsemalt arendama, et oma tehisintellekti visioon edukalt ellu viia. Nende võimete arendamine eeldab tehniliste ja organisatsiooniliste takistuste ületamist. Kindlustusseltside intellektuaalomand võib muutuda võimeks kindlustada ja kasutada kindlustusseltsi teadmisi ja „erilist salajast koostisosa” agendilistes tehisintellekti süsteemides.

6. Investeerige muutuste ja kasutuselevõtu juhtimisse

Kasutuselevõtt on sama oluline kui arendamine. Reeglina tuleks digitaalsete ja tehisintellekti põhinevate lahenduste loomiseks investeeritud ühe dollari kohta eraldada vähemalt veel üks dollar, et tagada kasutajate kasutuselevõtt ja laienemine ettevõtte tasandile.

Domeenid

Domeenid esindavad kindlustusandjate äriprotsesside kõige põhilisemaid elemente. Mõned domeenid hõlmavad peamisi funktsioone:

• müük ja levitamine
• hinnakujundus ja kindlustus
• väited
• poliitika teenindamine Kindlustusandjad omavad tavaliselt 10–15 valdkonda, mida saab AI abil ümber korraldada.

Aladomeenid

Alamdomeenid koosnevad domeenidest. AI-muundamise alusüksus on alamdomeen, mida iseloomustavad kolm peamist tunnust:

• inimesed, varad ja võimekused, mis teevad koostööd ühiste eesmärkide saavutamiseks
• iga valdkonna äri tulemused
• konkreetsed AI-rakendused mitmes ärisegmendis, mis nõuavad taaskasutatavaid komponente ja konkreetseid edumõõdikuid

AI-muutust läbivad kindlustusandjad peavad arvestama, millised valdkonnad vajavad kõige rohkem muutmist. Igal tüüpilisel kindlustusandjal on mitu valdkonda, sealhulgas müük ja turustamine, hinnakujundus ja kindlustuslepingute sõlmimine, kahjunõuded ja kindlustuslepingute haldamine, millest igaühel on märkimisväärsed võimalused AI abil optimeerimiseks.

Domeenipõhise rakendamise tähtsus

Valdkonna ümberkorraldamine nõuab ulatust. Et realiseerida AI potentsiaali täielikult, ei peaks kindlustusandjad jääma killustatud lahenduste või kasutusjuhtumite algatuste juurde, vaid peaksid minema üle valdkonnapõhisele rakendamisele. Reguleeritud keskkonnas loodakse tavaliselt individuaalseid rakendusi, et tõestada geneetilise tehisintellekti tehnoloogiate õiguspärasust. Kuigi need võivad anda julgustavaid tulemusi, keskenduvad kontsepti tõestamise ja minimaalse elujõulise toote projektid pigem kiirele kasule ega ole pikaajalise strateegilise sobivuse, töövoo integratsiooni ja pikaajalise jätkusuutliku kasu saavutamisega seotud. Mõjusa tulemuse saavutamiseks võib ühe kuni kolme valdkonna läbiv muutmine toimuda valdkonnapõhiselt, ilma et see organisatsiooni ülekoormaks. Domeeni ümberkujundamiseks vajalik kasutusjuhtude arv sõltub olukorrast, kuid on oluline tagada, et kasutatavad kasutusjuhud tooksid kaasa olulisi muudatusi ja et need kõik parandaksid tulemuslikkust. Kindlustusandjad arendavad andmete ettevalmistamist, süsteemide integreerimist ja muutuste juhtimise sünergiaid valdkonnaülese lähenemise ja kogu töövoo ümberkorraldamise kaudu. See võimaldab neil tegelikult parandada tõhusust, ressursside kasutamist ja jätkusuutlikku konkurentsieelist. Kindlustusandjate edukas AI-skaleerimine keskendub kõige tõenäolisematele kasutusjuhtudele, millel on suurim mõõdetav mõju äritegevusele. Neid mõjukaid rakendusi on lihtne kohandada ja rakendada erinevates valdkondades, kujundades ja üldistades mõned väga ülekantavad AI-võimed.

Kõik tüüpi kindlustusandjad saavad eeliseid töö efektiivsuse ja klientidega suhtlemise osas tänu geneetilise tehisintellekti rakendamisele, mis aitab optimeerida töö erinevaid aspekte.

Elu

Elukindlustusandjad võivad gen-AI-d nõuetekohaselt kasutada riskide hindamise ja kindlustuslepingute sõlmimise parandamiseks, luues sünteetilisi andmeid, mis täiendavad praeguseid andmekogusid.

Tervis

Tervisekindlustuses saab gen AI-d kasutada patsiendi tulemuste ennustamiseks ja tervisekavade kohandamiseks suure andmehulga abil.

Ärikinnisvara ja õnnetusjuhtumid

Ärikinnisvara ja õnnetusjuhtumite kindlustusandjad saavad kasutada gen AI-d, et luua üksikasjalik riskimudel ja läbi viia erinevaid stsenaariume, et hinnata potentsiaalseid kahjusid tõhusamalt.

Isiklik vara ja õnnetusjuhtumid

Isikliku vara ja õnnetusjuhtumite kindlustusandjad leiaksid geneetilise AI kasutamise asjakohaseks nõuete automaatseks töötlemiseks ja pettuste avastamise parandamiseks täiustatud andmeanalüüsi abil.

Nõuete töötlemise muutmine

Kindlustusvaldkonna domeenitasandi mitmeotstarbeliste AI-muutuste hulgas võib eristada AI-d kahjunõuete töötlemisel. Et parandada oma kahjunõuete osakonna tulemuslikkust, rakendas Suurbritannia kindlustusandja Aviva üle 80 AI-mudeli, et:

• vähendage keeruliste juhtumite vastutuse hindamise kestust 23 päeva võrra
• suurendage asjaomastele meeskondadele suunatud nõuete tõhusust 30 protsendi võrra
• vähendage klientide kaebusi 65 protsendi võrra Aviva teatas investorile, et mootorsõidukite kindlustusnõuete sektori ümberkorraldamine säästis ettevõttele 2024. aastal üle 60 miljoni naela.

Kindlustuse müügi automatiseerimine

Kindlustusandja on püüdnud muutuda isikupärasemaks ja tõhusamaks, luues intelligentset automatiseerimist, et anda hinnapakkumisi potentsiaalsetele klientidele ja müüa kindlustuspoliise. Tulemused olid muljetavaldavad:

• 80 protsenti tehingutest viidi üle veebipõhisele platvormile
• klientide rahulolu hinnangud tõusid 36 protsendipunkti võrra

Chatboti rakendamine

24/7 töötava chatboti rakendamine aitas oluliselt kaasa kindlustusandja tööpäevavälise klienditeeninduse pakkumisele, kuna kindlustuspoliise ostnud potentsiaalsete klientide arv suurenes 11 protsenti.

Empaatiaga AI

Teine kindlustusandja kasutab tehisintellekti, et koostada ligikaudu 50 000 igapäevast teadet seoses kindlustusnõuetega, ning leiab, et need on kergemini loetavad ja empaatilisemad kui inimeste kirjutatud teated.

Pärast seda, kui on kindlaks määratud konkreetne valdkond, mis vajab ümberkujundamist, tuleks see jagada AI-põhiste moodulite jada, mida on võimalik rakendada, optimeerida ja laiendada. Näiteks müügi- ja turustusprotsessi muutmiseks on võimalik integreerida geneetilise tehisintellekti ja ennustava analüüsi (nt kalduvusmudelid) võimekused omavahel seotud terviklikesse tehisintellekti süsteemidesse, sealhulgas mitmekülgsed kopiloodid ja järgmise põlvkonna tehisintellekti chatbotid. Kindlustusandjad saavad avada jätkusuutliku väärtuse, muutes AI valdkonnapõhiselt. Gen AI-l on müügivaldkonnas suur potentsiaal töötajate tootlikkuse ja efektiivsuse suurendamiseks, säästes aega lihtsate tegevuste puhul.

Eduka AI-transformeerimise saavutamiseks on oluline muuta ettevõtte juhtimise paradigma, et võtta kasutusele skaleeritav tegevusmudel. AI edukaks rakendamiseks kogu ettevõttes peab kindlustusandjal olema sobiv süsteem. AI-transformeerumise teekonda alustanud kindlustusandjad peavad valima oma üldstrateegiale sobiva tegevusmudeli. See võib olla:

• üleminek digitaalsele tehase mudelile, mis koosneb 20–50 moodulist
• toode ja platvormimudel, mis mahutab palju suurema arvu pod'e
• terviklikum ettevõtteülene paindlik ärimudel, mis laiendab paindlikkuse eelised kogu ettevõttele, mitte ainult tehnoloogiamahukatele keskustele

Tootehalduse roll

Valitud tegevusmudeli edukaks rakendamiseks on üheks olulisemaks elemendiks tugev tootehaldusvõime, kuna see võib oluliselt mõjutada ümberkujundamise edukust. Kindlustusandjad saavad ühendada äriprotsessid, andmed ja tehnoloogia meeskonnapõhiseks ja paindlikuks tegevusmudeliks, seega:

• silo-breaking
• omandiõiguse kultuuri loomine
• ettevõtte prioriteetide seadmine kliendikeskse mõtteviisiga

AI juhtimistorn

AI-kontrolltorn on samuti oluline, kuna see juhib ja jälgib AI-põhist väärtuse loomist ja kasutuselevõttu organisatsiooniliselt. Keskne AI-meeskond muutub üha olulisemaks, kuna kindlustusandjad on üha enam huvitatud komponentide ja standardse AI taaskasutamisest. IT teeb tihedamat koostööd andmete ja tehisintellekti meeskondadega, kuna need kasutavad rohkem inseneriteadmisi ja pilvevõimalusi. Samal ajal peaksid sellised suundumused olema tasakaalus esirinnas tegutsevate äriüksuste omandiõigustega, et suunata tehnilised võimekused õigetele küsimustele ja luua tegelikku väärtust. Üks selline potentsiaalne mudel on tootepõhine mudel, kus meeskonnad tuginevad kindlustusväärtusahela keskmes olevatele „supertoodetele”.

Eesmärk on luua tehnoloogia abil jätkusuutlik väärtus: kindlustusandjad peavad kasutama AI-põhiseid lahendusi ja revolutsioneerima kogu oma organisatsiooni võimekuse. See aitab organisatsioonidel:

• ole paindlik
• võtke kasutusele uusimad AI-innovatsioonid
• vältige arhailiste tehnoloogiate tootmist, mis pärsivad tulevast kasvu ja innovatsiooni Tegelik moderniseerimine seisneb selles, et tehisintellekti elemendid ja funktsioonid muudetakse taaskasutatavaks, ühtlustatakse standardid kogu ettevõttes ja kasutatakse mudelite koolitamiseks kvaliteetseid andmeid.

AI-staki neli kihti

Võimekuste pakett on välja töötatud, et hõlbustada AI kasutuselevõttu ettevõttes. Sellel AI paketil on neli olulist kihti:

1. Uus lähenemine kaasatusele
2. AI-põhine otsuste tegemine
3. Infrastruktuur
4. Andmeplatvorm Et tagada AI kasutamine kogu ettevõttes, tuleb strateegiliselt investeerida kihtidesse. Pangad võivad inspireerida kindlustusandjaid arendama oma tehisintellekti, kuid konkreetsemalt võivad nad kaaluda kahe valdkonna olulisi erinevusi.

Kindlustusandjad peaksid ümber mõtlema oma suhted klientidega, kasutades tehisintellekti, et pakkuda väga isikupärastatud kogemusi ja sujuvat kliendisuhtlust. Suured kindlustusfirmad kasutavad tehisintellekti ka klientidega suhtlemise parandamiseks ning ühendavad mitmeid kommunikatsioonikanaleid, millel on järgmised omadused:

• teksti-chatbotid
• pildid, mis aitavad klientidel mõista keerukaid andmeid
• häälabilised, mis võimaldavad klientidel oma kindlustusfirmaga rääkida, selle asemel et tippida Tehisintellekti kasutatakse selleks, et tagada kliendikogemus, mis ei ole ainult inimlik, vaid ka sujuv ja ühtne kõikides kanalites. Selle illustreerimiseks: kui klient alustab vestlust mobiilirakenduse kaudu ja jätkab seda telefonikõne kaudu, võtab AI arvesse eelmist sisestust, mistõttu klient ei pea teavet uuesti sisestama.

Gen AI tarbijate kasutuselevõtt

Gen AI on hakanud ka klientide seas tunnustust leidma. ChatGPT-taolisi gen AI rakendusi kasutavatest isikutest otsib 29 protsenti finants- või investoriteavet, nõuandeid või soovitusi. Gen AI-tööriistu kasutavate tarbijate arvu suurenemine selliste ülesannete täitmiseks nagu kindlustuspakkumised jätab kindlustusandjatele muud võimalust kui viia oma nõustamine, toote väärtuse edastamine ja hindade läbipaistvus järgmisele tasemele.

Tehisintellekti juhitud otsustuskiht on kiht, mis uurib erinevate kanalite kaudu loodud tohutuid andmehulki, et pakkuda väga isiklikku kliendi- ja töötajate kogemust. See kiht:

• täiendab praeguseid hinnakujundus- ja kindlustusotsuseid
• toetab nõuete otsuseid
• suurendab nõuete täpsust andmepunktide dünaamilise hindamise kaudu, sealhulgas reguleerija märkused, kahjupildid, teksti esitamine või dokumendid ja nõuete ajalugu Näiteks on üks kindlustusandja loonud konsolideeritud tootevaramu, kus poliisidokumendid hõlmavad kogu ülemaailmset ettevõtet; kõnekeskuse töötajad saavad muu hulgas hõlpsasti vastata kindlustuskaitse ja välistustega seotud küsimustele. Vara- ja õnnetusjuhtumite valdkonnas kasutavad paljud kindlustusandjad koos tehisintellekti ja kahjunõuete andmeid uute riskitegurite, sealhulgas kliimast tingitud kahjude hindamise tuvastamiseks.

Täiustatud AI-funktsioonid

Tehisintellekti tehnoloogia arenguga loobuvad suured kindlustusseltsid traditsioonilistest ennustusmudelitest ja pöörduvad selliste täiustatud funktsioonide poole nagu:

• mitmeagendilised süsteemid
• mitmeastmeline põhjendamine

Gen AI agendid

Tehisintellekti kasutamine on läbimas revolutsiooni agentliku tehisintellekti kaudu. Gen AI agendid on keerukad tehisintellekti süsteemid, mis on võimelised otsuseid tegema ja on tavaliselt suunatud kasutajaga vestlemisele, tuginedes laialdasele teaduslikule arusaamisele ja varasematele andmetele. Tulemuste saavutamiseks teevad koostööd mitmed asutused, sealhulgas satelliit- ja droonipildistamine kahjude hindamiseks ja ennetamiseks. Nad on ka väga asjatundlikud, pakuvad inimagentidele reaalajas abi ja teevad ettepanekuid sobivate tegevuskavade kohta. Gen AI agentide potentsiaal on aidata kaasa:

• klientide suurem kaasatus
• keeruliste protsesside automatiseerimine
• suurenenud tootlikkus

Mitmeastmeline põhjendamine

Mitmeastmeline mõtlemine võimaldab omakorda tehisintellekti süsteemil jagada keeruline probleem mitmeks väiksemaks ja hallatavaks etapiks ning seejärel tegeleda iga etapiga järjestikku. Näiteks võib kindlustusandja võtta kasutusele mitmeastmelise järeldusvõimelise tehisintellekti süsteemi, mis teeb kindlaks kahju suuruse ja hüvitise maksmise nõude alusel.

Rakendamine reaalses elus

Näiteks on üks Põhja-Ameerika juhtivaid kindlustusandjaid võtnud kasutusele agendipõhise tegevuse kogu oma kindlustuslepingute sõlmimise protsessis. Selle rakendamine on toonud esile erinevad implitsiitsed otsused, mida kindlustusandjad on pikka aega kasutanud ja mis on lisatud uutesse eeskirjadesse ja suunistesse, et parandada kindlustuslepingute sõlmimise protsessi tõhusust ja ühtsust.

Taaskasutatavate komponentide skaleerimine

Kindlustusandjad peaksid samuti seadma prioriteediks taaskasutatavate ja standardiseeritud komponentide mastaabisuse, et saada AI-st maksimaalne kasu. AI-mudelid ja -protsessid tuleb arendada modulaarseks, koostalitlusvõimeliseks koodiressursiks, mida saab rakendada erinevates valdkondades. Võttes näiteks AI-abistatud dokumentide klassifitseerimise mootori, mis on loodud kindlustuse toetamiseks, saab sarnast mootorit kasutada ka nõuete töötlemise ja poliisiteenuste parandamiseks. Standardiseeritud AI-raamistikud, API-d ja koodivarad võivad olla:

• investeerimine on kulutõhusam
• vähendage arendusaega
• vähendage dubleerimist
• kiirendage tehisintellekti rakendamist kogu ettevõttes Kindlustusandjad saavad oma AI-investeeringutest palju suuremat kasu, kui nad käsitlevad AI-d järkjärgulise võimekuse, mitte eritellimusprojektide kogumina.

Tugev infrastruktuurikiht pakub funktsioone, mis võimaldavad tehisintellektil toimida ja väärtust luua, näiteks masinõppe torustikud, mis suudavad madalate kuludega käivitada suuri tehisintellekti mudeleid.

Ehita, osta või tee partnerlusotsus

Otsus, kas arendada AI-lahendusi sisemiselt ja luua intellektuaalomand või tellida väljastpoolt AI-potentsiaali arendamine, mis võib tulevikus saada kõrge väärtusega intellektuaalomandi allikaks, on kindlustusandjate jaoks oluline otsus, mis mõjutab nende mastaapsust, eristumist ja reageerimisvõimet turule.

Ettevõttesisene arendus

AI-võimete sisemine arendamine võimaldab luua kohandatud lahendusi, mis vastavad paremini konkreetse ettevõtte vajadustele ja võivad sisaldada kindlustusandja „salajast koostisosa”, mis kaitseb AI-võimete kogumit, pakkudes paremat kontrolli ja eristumise võimalust. Selline strateegia nõuab siiski märkimisväärseid investeeringuid spetsiifilistesse oskustesse, infrastruktuuri ja pikaajalistesse arendusetsüklitesse, mis aga ei pruugi alati olla kulutõhusad.

AI-lahenduste omandamine

Seevastu AI-lahenduste hankimine tunnustatud tarnijatelt võimaldab kiiremat rakendamist ja põhineb tõestatud tehnoloogial, kuid on piiratud järgmistes aspektides:

• kohandamine
• integratsioon
• pikaajalised kulud
• sõltuvus kolmandate osapoolte toodete arengukavast
• turu keskmine täitmine, kasutades vahendeid ja võimekusi, mida teised juba kasutavad

Hübriidne lähenemisviis

Segalahendus võib ohustada skaleeritavust ja strateegilist kontrolli. Allhanke korras tellides kindlustusandjate teenuseid, kes pakuvad standardiseeritud lahendusi, mis hõlmavad geneetilist tehisintellekti, eelkõige ettevõtte tegevuses, sealhulgas rahanduses, personalitöös ja hankimises, saavad kindlustusandjad suunata sisemised ressursid ettevõtte põhitegevusele, mis hõlmab kindlustuslepingute sõlmimist ja kahjunõuete haldamist. Sellistes kohtades saab kohandatud tehisintellekti kasutada eristumise allikana, kasutades konkreetse valdkonna omandatud andmeid ja teadmisi konkurentsieelise suurendamiseks. See on kulutõhus, kiire ja diferentseerimise strateegia, mis võimaldab:

• hoolikalt kaalutud valikud ehitada või osta
• pikaajaliste äri eesmärkide arvestamine
• individuaalsed äri nõuded Hübriidsüsteem nõuaks sisemise koordineerimisvõime loomist, mis suudaks ühendada nii sisemised kui ka välised lahendused nii tehniliselt kui ka väärtuse poolest ning anda kindlustusandjatele veel ühe intellektuaalomandi õiguse, mis toimiks ühe konkurentsieelise tegurina. Lisaks võimaldab dünaamilise partnerite võrgustiku loomine kindlustusandjatel omandada uuenduslikke väliseid teadmisi ja lahendusi valdkondades, kus sisemised teadmised võivad olla puudulikud.

Strateegiliste otsuste tegemine

Arvestades muutuvat AI-keskkonda, peavad kindlustusandjad olema kulude ja tulude suhtes orienteeritud ning omama pikaajalist ülevaadet muutustest, et selliseid otsuseid teha. Siiani on väga vähesed kindlustusandjad kehtestanud range struktuuri ehitamise ja ostmise vahelise otsuse tegemiseks ning veelgi vähem on neid, kes uurivad selle struktuuri ümbervaatamist kiirenenud tehnoloogilise arengu ajastul. Analüüsis, mis käsitleb vajadust luua või osta tehisintellekti tehnoloogiaid, peab olema selgelt välja toodud:

• väärtuse loomine
• kulutõhusus
• turule toomise kiiruse analüüs
• pikaajaline skaleeritavus Kindlustusandjad peavad arvesse võtma ka tehnilist võimekust, integratsiooni keerukust, regulatiivset vastavust ja andmete turvalisust. Allhanke puhul tuleb kõige rohkem tähelepanu pöörata tehnoloogia tarnijate haldamisele, kus kindlustusandjad peaksid hoolikalt valima, hindama ja haldama AI- ja pilveteenuste pakkujaid, et saavutada pikaajaline vastavus, koostalitlusvõime ja skaleeritavus. Õiged otsused muudavad AI-investeeringud alati ärile keskendunuks, paindlikuks, innovatiivseks ja konkurentsivõimeliseks.

Vanade süsteemide käsitlemine

Teine oluline probleem IT-transformeerimisel on vanade süsteemide dokumentatsiooni puudumine – süsteemid, mis kasutavad vananenud tehnoloogiat, mida tootja enam ei toeta. See vana süsteemi infrastruktuur nõuab kindlustusandjatelt selle täielikku uuendamist, et realiseerida AI eelised, võideldes rangete IT-süsteemidega, mis lihtsalt ei ole skaleeritavad ja ei suuda töötada reaalajas. Gen AI aitab vanu süsteeme demüstifitseerida, koodi analüüsitakse struktureeritud dokumentatsiooni loomiseks, organisatsioonid saavad gen AI abil säilitada institutsioonilist teadmist. Gen AI parandab ka arendajate tootlikkust, kasutades:

• automatiseeritud koodi loomine ja testimine
• vähendage käsitsi tehtavat tööd
• kiirendage väljalaske protsessi CIO-d ja CTO-d saavad kasutada varasemate tehnoloogiliste revolutsioonide käigus omandatud kogemusi, et nõustada juhtkonda gen-AI laiendamisel pilootprojektidest jätkusuutliku äriväärtuseni.

Kulude vähendamise näited

Ühe näitena võib tuua, et mitu aastat tagasi vajas üks suur finantsasutus üle 100 miljoni dollari suurust arvet, et uuendada oma tehingute töötlemise süsteemi. Gen AI on vähendanud kulusid rohkem kui poole võrra. Vahepeal rakendas üks maailma 15 juhtivast kindlustusandjast gen AI-d, et saavutada:

• üle 50 protsendi efektiivsus koodide moderniseerimise ja testimise efektiivsuses
• üle 50 protsendi kiirem koodimistööde teostamine

Kindlustusandjad peavad investeerima andmeinfrastruktuuridesse, mis on vajalikud mitmeagendi tehisintellekti süsteemide koolitamiseks ja skaleerimiseks, ning tagama äriprotsesside sujuva integreerimise. Hübriidpilve infrastruktuur, st kohaliku andmekeskuse ja avaliku pilve keskkonna kombinatsioon, peab olema arendatud nii, et see oleks skaleeritav; lisaks on paindlikkuse ja tõhususe tagamiseks kavandatud ka hästi konfigureeritavad põhitoodete protsessorid. Kindlustusandjad peavad arvestama andmete kvaliteedi ja kättesaadavusega andmete haldamise osas, aga ka tundliku teabe käitlemise väljakutsega. Kui vanad süsteemid muutuvad probleemiks, võivad kindlustusandjad olla sunnitud oma IT-keskkonda uuendama, et see suudaks toetada AI laiaulatuslikku kasutuselevõttu.

AI edukaks rakendamiseks on vaja innovatsioonikultuuri, mõtteviisi muutust ja võimete arendamist, kuid organisatsioonid kipuvad alahindama vastupanu taset ja valmisolekut võtta kasutusele uus töömeetod. Töötajatele on vaja anda asjakohased oskused ja kujundada selge visioon AI abistavast rollist nende töös. Suurimad kindlustusandjad on korraldanud muutuste juhtimise programme, mis keskenduvad järgmisele:

• juhtide eeskujuks olemine
• AI väärtuse väljendamine
• terviklikud suutlikkuse suurendamise programmid
• õigete tulemuslikkuse raamistike edendamine

Töötajate murede käsitlemine

AI-tehnoloogiate kasutuselevõtt organisatsioonides võib töötajates tekitada muret oma tööülesannete pärast. Siiski on ajalugu näidanud, et tehnoloogia toob tavaliselt kaasa uusi vajadusi ja võimalusi ning seega tekivad uued rollid ja vastutusalad. Lõpuks peab AI rakendamine töövoogudes põhinema ühise omandiõiguse ja vastutuse arendamisel AI rakendamise suhtes organisatsioonis.

Tehnoloogia on vaid pool võitu

Suurepärane tehnoloogia ei ole piisav, kuna see on vaid pool võitu. Teine pool on panna töötajad tegelikult AI-d oma igapäevatöös kasutama ja muuta töö tegemise viisi, olgu see siis automatiseerimine või täiustamine.

Kogemus näitab, et AI kasutamine on konkurentsivõime säilitamiseks vältimatu nõue. Pole palju domineerivaid kindlustusandjaid, kes on AI täielikult kasutusele võtnud, kuid see on ahvatlev näide, mida peaksid järgima teised ettevõtted, kes soovivad muutuste võimalust ära kasutada. Need kindlustusandjad on juba juhtpositsioonil ja uued tehnoloogilised arengud on andnud neile vahendid veelgi kiiremaks arenguks.

Piloodi puhastustule lõks

Ülejäänud on lõksus piloodi põrgus ja langevad arvukatesse lõksudesse:

• Neil puudub agressiivne, kogu ettevõtet hõlmav AI-lähenemine, mille kvantifitseeritavad finantstulemused võiksid ettevõtte AI-inertsusest välja tuua.
• Nad ei suuda tunnistada investeerimisvajaduste kogu ulatust ja teevad seetõttu väikese ulatusega ja killustatud jõupingutusi, mille investeeringutasuvus on väiksem.
• Need on pigem kitsalt kasutusjuhtumitele suunatud kui domeeni muutmisele suunatud.
• Nad ei arenda äriharu taaskasutatavaid komponente, et vähendada AI väärtust pikas perspektiivis.
• Nad sõltuvad liiga palju valmislahendustest, mis muudab need vähem sobivaks nende äri eripäradega ja kahjustab nende võimet luua uue ajastu intellektuaalomandit.

Et pidada sammu kiiresti muutuva maailmaga, peavad kindlustusseltsid võtma AI suhtes radikaalse ettevõtteülese perspektiivi, ümber korraldama kogu äri ja integreerima AI kõikidesse oma protsessidesse. See hõlmab järgmist:

• ettevõttespetsiifiliste süsteemide loomine
• AI-mudelite koolitamine sisemiste andmete põhjal
• ümberkorraldage äriprotsesse, et saavutada konkurentsieelis valitud valdkondades ja turgudel
• tegevusmudeli ümberhindamine
• kasutage AI-d koos taaskasutatavate komponentidega, et saavutada selle transformatiivne potentsiaal Operatsioonide ümberkorraldamine AI abil annab kindlustusandjatele pikaajalise ärilise väärtuse ja võimaldab neil ületada konkurente.