Przyszłość sztucznej inteligencji w branży ubezpieczeniowej

Od czasu do czasu pojawiają się innowacje technologiczne, które zmieniają świat, a firmy muszą się do nich dostosować, aby nie stracić na znaczeniu. Przejście od stylu życia opartego głównie na rolnictwie do stylu życia miejskiego stało się możliwe dzięki silnikowi parowemu rewolucji przemysłowej i mechanizacji produkcji. Wraz z wprowadzeniem internetu nastąpił rozwój komunikacji w czasie rzeczywistym, handlu elektronicznego i przetwarzania w chmurze. Teraz kolej na sztuczną inteligencję. Jest to niezwykle potężna technologia, która szybko zmienia procesy przepływu pracy, zwiększa innowacyjność i przekształca branże. Podobnie jak w przypadku innych przełomowych technologii, trudno będzie, a nawet niemożliwe, aby firmy, w tym ubezpieczyciele, zrezygnowali z wykorzystania sztucznej inteligencji. Kilkadziesiąt lat temu, kiedy handel elektroniczny stał się nieuniknionym, usprawnionym i bardziej zaawansowanym zjawiskiem, klienci przyzwyczaili się do możliwości łatwego zamawiania produktów i dostarczania ich w krótkim czasie i oczekiwali, że wszyscy handlowcy będą oferować te same funkcje. Podobnie sztuczna inteligencja zmieniła oczekiwania konsumentów, tak że obecnie klienci wymagają:

• większa dokładność i niezawodność w całym procesie zakupowym
• możliwość prowadzenia dialogów przypominających rozmowy między ludźmi z botami AI (tekstowymi lub głosowymi)
• hiperpersonalizowane oferty i komunikacja
• produkty i interakcje na żądanie, dostosowane do waszych potrzeb

Jest to jedna z różnic między sztuczną inteligencją ogólną a innymi przełomowymi technologiami: sztuczna inteligencja ogólna potrafi rozumować, wydawać osądy, wykazywać się kreatywnością i empatią na poziomie niespotykanym dotąd w innych innowacjach technologicznych, a są to szczególne umiejętności, które mają szczególne znaczenie dla ubezpieczycieli. Właśnie dlatego sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować sektor ubezpieczeń. Istotą ubezpieczeń jest właściwe zrozumienie konkretnego ryzyka i pomoc osobom znajdującym się w trudnej sytuacji w sposób jak najbardziej efektywny, skuteczny i taktowny.

Wszystko to może zostać zmienione przez sztuczną inteligencję.

• Tradycyjna analityczna sztuczna inteligencja uwzględnia trendy w danych
• Gen AI rozszerza te funkcje o lepsze rozumienie nieustrukturyzowanych form danych i umożliwia dodanie hiperpersonalizacji i empatii do odpowiedzi
• Agentic AI wprowadza nową automatyzację do złożonych procesów roboczych, umożliwiając ubezpieczycielom uzyskanie maksymalnej wartości Dzięki tej elastyczności ubezpieczyciele stosują sztuczną inteligencję we wszystkich głównych funkcjach, takich jak:
• wydajność sprzedaży i hiperpersonalizacja
• automatyzacja i zwiększona dokładność oceny ryzyka ubezpieczeniowego
• rozszerzone zarządzanie roszczeniami
• obsługa klienta przez agentów głosowych
• nie zmieniaj funkcji zaplecza, takich jak finanse, aktuarialne i IT Podobnie jak w przypadku innych przełomowych innowacji technologicznych, konsumenci stopniowo zdadzą sobie sprawę, że sztuczna inteligencja może uprościć ich życie, i przyzwyczają się do jej stosowania przez dostawców usług. Ubezpieczyciele, którzy potrafią wykorzystać szansę na gruntowne wdrożenie sztucznej inteligencji we wszystkich swoich działaniach, będą w stanie osiągnąć najlepsze wyniki. Będą wtedy w stanie prowadzić więcej działalności, w szybszym tempie i w bardziej spersonalizowany sposób, przy lepszym zrozumieniu podstawowego ryzyka.

Aby pomyślnie przeprowadzić transformację AI, nie wystarczy zajmować się tylko drobnymi zmianami i przeprowadzać kilka pilotażowych projektów. Nie można też oczekiwać, że rzeczywistą transformację AI uda się osiągnąć poprzez zakup zestawu produktów typu „software-as-a-service” bez głębszej strategii lub że transformację przepływu pracy zapewnią gotowe rozwiązania AI. Aby generować trwałą wartość biznesową dzięki sztucznej inteligencji, ubezpieczyciele muszą:

• Stwórzcie odważną, obejmującą całą firmę wizję tego, czym może stać się sztuczna inteligencja.
• zasadniczo i radykalnie zmień sposób prowadzenia działalności we wszystkich obszarach działalności (ubezpieczenia, roszczenia, dystrybucja, obsługa klienta itp.), aby technologia stała się częścią organizacji
• przebudujcie przepływy pracy
• zmień strukturę sposobu działania
• pracuj nad nowoczesnym zestawem danych i technologii
• skaluj sztuczną inteligencję przy użyciu komponentów wielokrotnego użytku w różnych przypadkach użycia i obszarach biznesowych Będziecie musieli to zrobić w sposób, który przyniesie znaczące zmiany w ekonomii jednostkowej. Procesy od początku do końca również będą musiały zostać przeprojektowane, aby czerpać korzyści z AI, a nie tylko nakładać AI na istniejące procesy lub, co gorsza, dodawać kolejny etap do przepływu pracy za pomocą niepotrzebnego narzędzia AI.

Doświadczenie w doradztwie w zakresie sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach

W zakresie doradztwa ubezpieczeniowego w dziedzinie sztucznej inteligencji firma Forrester uznała prace nad sztuczną inteligencją za pionierskie w dziedzinie zmian cyfrowych. Firma współpracowała w zakresie sztucznej inteligencji z ponad 200 ubezpieczycielami na całym świecie. Dział zajmujący się ubezpieczeniami specjalistycznymi posiada również bibliotekę:

• ponad 50 komponentów AI wielokrotnego użytku
• ponad 20 kompleksowych funkcji ubezpieczeniowych, z których możesz korzystać i które możesz dostosowywać do swoich potrzeb Dzięki holistycznemu i strategicznemu podejściu do sztucznej inteligencji ubezpieczyciele mogą stać się natywni dla AI i uzyskać trwałą przewagę konkurencyjną.

Kontrola jest jednym z powodów, dla których sztuczna inteligencja ma tak duży potencjał. Dzięki częściom wielokrotnego użytku technologia ta może zostać wykorzystana do zrewolucjonizowania różnych aspektów działalności biznesowej. Przykładowo, funkcja generowania sztucznej inteligencji, która została przeszkolona do reagowania w ramach obsługi klienta, jest ponownie wykorzystywana do:

• odpowiadaj na pytania dotyczące wewnętrznego wsparcia IT
• twórz treści marketingowe
• przejrzyj odpowiedź na zapytanie ofertowe
• pisz dokumenty prawne Chociaż produkty końcowe znacznie się od siebie różnią, elementy sztucznej inteligencji, które za nimi stoją, mogą być ponownie wykorzystane w różnych dziedzinach biznesu i zastosowaniach.

Przyszłość: systemy wieloagentowe oparte na sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja nadal rozwija się w szybkim tempie. Przykładowo, w niedalekiej przyszłości prawie wszystkie czynności związane z obsługą klientów w sektorze ubezpieczeń będą wykonywane przez systemy wieloagentowe oparte na sztucznej inteligencji, które będą pełnić rolę wirtualnych współpracowników. Informacje byłyby przyjmowane przez agenta ds. przyjmowania danych, który następnie kontaktowałby się z klientami lub pośrednikami w celu wyjaśnienia niektórych kwestii, a także płynnego wyodrębnienia danych ze złożonych dokumentów, takich jak dokumentacja medyczna lub dokumentacja techniczna. Agent ds. profilowania ryzyka może opracować całościowy profil ryzyka dla każdego przypadku w oparciu o aktualne zasady ubezpieczeniowe. Agent ds. cen i produktów mógłby automatycznie wycenić sprawę i zalecić struktury polis, które zadowolą klienta, np. dodanie do polisy na życie klauzul dotyczących poważnych chorób i niepełnosprawności. Agent ds. zgodności i uczciwości dbałby o przestrzeganie norm regulacyjnych i wysokich standardów etycznych. Agent koordynujący decyzje może zestawiać dane otrzymane od innych agentów, decydując, czy polisa może zostać automatycznie zatwierdzona, czy też musi zostać przekazana do weryfikacji przez starszego ubezpieczyciela w oparciu o wielkość polisy lub inne czynniki. Agent oparty na uczeniu się i informacji zwrotnej może również utrzymywać stale ewoluujący model, uwzględniać informacje zwrotne od ludzi w celu ulepszania i monitorowania dryfu lub spadku wydajności modelu uczenia maszynowego w miarę upływu czasu.

Chociaż sztuczna inteligencja ma duży potencjał w sektorze ubezpieczeniowym, trudno jest ją wdrożyć w całej organizacji. Problem polega na tym, że:

• zagrożenia bezpieczeństwa
• wysokie koszty
• ryzyko utknięcia z dostawcami
• niedobór talentów w organizacji
• opór kulturowy
• brak odpowiedniego zarządzania
• istnienie starszej infrastruktury spowalniacie postępy. Potrzeba prawdziwej zmiany, aby przejść do sedna sprawy i zareagować na te bariery w sposób rozważny, który nie spowoduje mnożenia się podejść i rozwiązań, jak to ma miejsce obecnie.

Zarządzanie zmianami ma kluczowe znaczenie

Dlatego właśnie zarządzanie zmianami jest elementem zmian związanych ze sztuczną inteligencją. Zarządzanie zmianami w naszym przypadku stanowi połowę tego, co jest potrzebne do osiągnięcia efektów finansowych i niefinansowych, a druga połowa to działania mające na celu dostarczenie czystych danych do modeli, sam proces modelowania i integracja sztucznej inteligencji.

Wirtualni ubezpieczyciele zaczęli korzystać ze sztucznej inteligencji, która ma wiele zastosowań w produkcji. Niemniej jednak liderzy wielu firm ubezpieczeniowych uważają, że ich organizacje nie są natywne dla sztucznej inteligencji, ponieważ nie wdrożyli jej w pełni w swoich procesach biznesowych. To przekonanie sprzyja chęci inwestowania większych środków w technologie sztucznej inteligencji, ponieważ firmy chcą pozostać konkurencyjne. Ubezpieczyciele chętnie poszukują właściwej recepty na sukces, ale niewielu z was osiągnęło ten cel.

Liderzy AI osiągają lepsze wyniki

Liderzy w dziedzinie sztucznej inteligencji wśród ubezpieczycieli już teraz wyprzedzają swoich konkurentów. Jak pokazują badania, w ciągu ostatnich pięciu lat liderzy w dziedzinie sztucznej inteligencji w branży ubezpieczeniowej wygenerowali 6,1 razy więcej TSR niż firmy pozostające w tyle (w większości innych branż jest to 2-3 razy więcej). Pomimo faktu, że niewiele firm ubezpieczeniowych czerpie znaczącą wartość z AI w całym łańcuchu wartości na znaczącą skalę, najlepsi ubezpieczyciele stosują podejście oparte na dziedzinie do wprowadzania zmian. Wybrać niektóre funkcje biznesowe – dystrybucję, ustalanie cen i ubezpieczenia, roszczenia, inwestycje – i zrewidować sposób działania tych funkcji.

Mierzalne korzyści wynikające z transformacji AI

Do tej pory przeprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji na poziomie domeny wpłynęło już na kilka kluczowych aspektów działalności przedsiębiorstw ubezpieczeniowych, takich jak:

• o 10 do 20 procent wyższy wskaźnik skuteczności nowych agentów
• 10–15% wyższy wzrost składek
• o 20 do 40 procent niższe koszty pozyskiwania nowych klientów
• Poprawa dokładności roszczeń o 3 do 5 procent

Plan transformacji został już opublikowany jako wytyczne, które firmy powinny stosować, aby wykorzystać potencjał technologii cyfrowych i sztucznej inteligencji. Wraz z przyspieszeniem rozwoju i rosnącym wpływem sztucznej inteligencji generacyjnej staje się to pilną koniecznością. Zgodnie z tymi ramami istnieje sześć charakterystycznych działań, które ubezpieczyciele mogą podjąć, aby stworzyć organizacje, które będą prosperować w erze cyfrowej i sztucznej inteligencji:

1. Dostosuj kadrę kierowniczą do biznesowej mapy drogowej transformacji AI

Główni ubezpieczyciele nie traktują sztucznej inteligencji jako kolejnego narzędzia zwiększającego wydajność, ale rozumieją ją jako źródło zmian i możliwość poprawy ekspansji, relacji z klientami i produktywności. Zmiany powinny opierać się na wartości biznesowej, a ich wyniki powinny być wymierne. Stan transformacji AI wśród ubezpieczycieli wymaga od was:

• motywujcie i koncentrujcie najlepszy zespół
• skupiajcie swoją uwagę na ograniczonej liczbie istotnych obszarów biznesowych i przekształcajcie je od podstaw
• powiąż wyniki transformacji z pożądanym rezultatem w operacyjnych wskaźnikach KPI, w tym zmniejszeniem odpływu klientów Konieczne jest przyjęcie szerokiego podejścia, łączącego rozwiązania AI w całej firmie z jasnym planem działania dotyczącym konsolidacji różnych aplikacji w ramach jednej domeny, zamiast wdrażania izolowanych aplikacji w różnych domenach.

2. Stwórz odpowiednią bazę talentów

Aby osiągnąć status liderów cyfrowych, ubezpieczyciele muszą rozwijać swoją pulę talentów, posiadając solidną wewnętrzną pulę talentów cyfrowych, a najlepiej, aby 70 do 80 procent talentów cyfrowych pochodziło z wewnątrz firmy. Liderzy cyfrowi stosują trzy główne kroki:

• przechodzą oni do puli talentów bardziej doświadczonych i wysoce produktywnych technologów, a mniej początkujących
• tworzą szczegółowe siatki rozwoju umiejętności poparte referencjami, aby budować doskonałość i identyfikować wyjątkowych technologów
• tworzą wyspecjalizowany zespół, który ma za zadanie przebudować praktyki HR w celu rekrutacji i zatrzymania talentów cyfrowych Ponadto organizujecie nową erę, w której siła robocza składa się z ludzi i agentów AI, co wymusi ewolucję praktyk organizacyjnych.

3. Wdrożyć skalowalny model operacyjny

Kiedy ubezpieczyciel przechodzi transformację z pomocą sztucznej inteligencji, konieczne jest wybranie modelu operacyjnego, który pomoże ci wdrożyć strategię. Ponadto niezbędne jest wprowadzenie skutecznych umiejętności zarządzania produktami, które mogą pomóc w pomyślnej transformacji.

4. Szybko i szeroko rozpowszechniaj innowacje, korzystając z technologii

Najlepsi ubezpieczyciele opierają się na elastycznym zestawie funkcji sztucznej inteligencji, który jest napędzany przez wielokrotnego użytku systemy wieloagentowe. Obecny zestaw technologii sztucznej inteligencji ubezpieczyciela jest bardzo elastyczny, aby dostosować się do szybko zmieniającej się technologii i jest wysoce modułowy. Ponowne wykorzystanie podstawowych komponentów i możliwości sztucznej inteligencji ma zasadnicze znaczenie, podobnie jak architektura sieciowa sztucznej inteligencji oparta na agentach. Ten rozproszony, niezależny od dostawców paradygmat architektury pozwala wielu agentom myśleć, współpracować i działać niezależnie w różnych systemach, narzędziach i modelach językowych w bezpieczny i skalowalny sposób. Architektura została również opracowana w taki sposób, aby mogła rozwijać się wraz z technologią.

5. Osadzaj dane wszędzie

Najnowocześniejsze możliwości w zakresie danych zawsze będą miały zasadnicze znaczenie, ponieważ każda sztuczna inteligencja opiera się na danych. Chociaż sama sztuczna inteligencja może przyczynić się do rozwiązania problemów związanych z danymi, większość ubezpieczycieli będzie musiała radykalnie zwiększyć swój potencjał w zakresie danych, aby zrealizować swoją wizję sztucznej inteligencji. Rozwój tych możliwości wymaga pokonania przeszkód technicznych i organizacyjnych. Własność intelektualna w firmach ubezpieczeniowych może stać się zdolnością do utrwalenia i wykorzystania wiedzy oraz „specjalnego przepisu” organizacji ubezpieczeniowej w systemach sztucznej inteligencji agentowej.

6. Zainwestuj w zarządzanie zmianami i wdrażaniem

Wdrożenie ma takie samo znaczenie jak rozwój. Zgodnie z normą na każdego dolara zainwestowanego w tworzenie rozwiązań cyfrowych i opartych na sztucznej inteligencji należy przeznaczyć co najmniej jednego dolara, aby zapewnić wdrożenie przez użytkowników i skalowanie do poziomu przedsiębiorstwa.

Domeny

Domeny stanowią najbardziej podstawowe elementy procesów biznesowych ubezpieczycieli. Niektóre domeny obejmują podstawowe funkcje:

• sprzedaż i dystrybucja
• ceny i gwarancje
• twierdzenia
• obsługa zasad Ubezpieczyciele dysponują zazwyczaj 10–15 obszarami, które można przeprojektować przy użyciu sztucznej inteligencji.

Subdomeny

Subdomeny składają się z domen. Podstawową jednostką transformacji AI jest subdomena, którą definiują trzy główne cechy:

• ludzie, zasoby i możliwości współpracujące w celu osiągnięcia wspólnych celów
• podstawowe wyniki biznesowe każdej dziedziny
• konkretne zastosowania sztucznej inteligencji w kilku segmentach biznesowych, co wymaga komponentów wielokrotnego użytku i konkretnych wskaźników sukcesu

Ubezpieczyciele przechodzący transformację AI będą musieli wziąć pod uwagę, które obszary wymagają największych zmian. Każdy typowy ubezpieczyciel posiada kilka obszarów, w tym sprzedaż i dystrybucję, wycenę i ubezpieczenia, roszczenia oraz obsługę polis, z których każdy ma znaczne możliwości optymalizacji dzięki AI.

Znaczenie wdrożenia opartego na domenie

Reorganizacja branży wymaga czasu. Aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, ubezpieczyciele nie powinni pozostawać przy fragmentarycznych rozwiązaniach lub inicjatywach dotyczących konkretnych przypadków użycia, ale przejść do wdrażania opartego na domenach. Poszczególne aplikacje są zazwyczaj tworzone w celu potwierdzenia zasadności technologii sztucznej inteligencji w regulowanym środowisku. I chociaż mogą one przynosić obiecujące wyniki, projekty typu „proof of concept” i „minimal viable product” koncentrują się zazwyczaj na szybkich korzyściach i nie są dostosowane do długoterminowej strategii, integracji przepływu pracy i długoterminowego uzyskiwania zrównoważonych korzyści. Kompleksowa transformacja od jednego do trzech obszarów w celu wywarcia znaczącego wpływu może opierać się na poszczególnych obszarach, bez konieczności obciążania organizacji. Wymagana liczba przypadków użycia do przebudowy domeny jest różna, ale ważne jest, aby upewnić się, że użyte przypadki użycia mogą spowodować znaczącą zmianę i że wszystkie z nich mogą poprawić wydajność. Ubezpieczyciele rozwijają synergię w zakresie przygotowywania danych, integracji systemów i zarządzania zmianami poprzez podejście obejmujące całą dziedzinę i reorganizację kompletnych przepływów pracy. Dzięki temu możecie osiągnąć rzeczywistą poprawę wydajności, wykorzystania zasobów i trwałej przewagi konkurencyjnej. Skuteczne skalowanie sztucznej inteligencji przez ubezpieczycieli koncentruje się na najbardziej prawdopodobnych przypadkach użycia, które mają największy wymierny wpływ na działalność biznesową. Te wpływowe zastosowania są łatwe do dostosowania i wdrożenia w różnych dziedzinach poprzez zaprojektowanie i uogólnienie kilku bardzo przenośnych zdolności sztucznej inteligencji.

Wszelkiego rodzaju ubezpieczyciele zyskają korzyści w zakresie wydajności operacyjnej i interakcji z klientami dzięki wdrożeniu sztucznej inteligencji, która pomoże zoptymalizować różne aspekty pracy.

Życie

Ubezpieczyciele na życie mogą zgodnie z przepisami wykorzystywać sztuczną inteligencję do usprawnienia oceny ryzyka i ubezpieczania polis poprzez tworzenie danych syntetycznych, które uzupełniają obecne zestawy danych.

Zdrowie

W ubezpieczeniach zdrowotnych sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do przewidywania wyników leczenia pacjentów i dostosowywania planów zdrowotnych przy pomocy dużych zbiorów danych.

Nieruchomości komercyjne i ubezpieczenia od wypadków

Ubezpieczyciele nieruchomości komercyjnych i ubezpieczyciele od szkód mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do stworzenia szczegółowego modelu ryzyka i przeprowadzenia różnych scenariuszy w celu bardziej efektywnej oceny potencjalnych strat.

Mienie osobiste i wypadki

Ubezpieczyciele majątkowi i osobowi uznają wykorzystanie sztucznej inteligencji za przydatne do automatycznego przetwarzania roszczeń i usprawnienia wykrywania oszustw za pomocą zaawansowanej analizy danych.

Przekształcenie przetwarzania roszczeń

Wśród wielofunkcyjnych transformacji AI na poziomie domeny w ubezpieczeniach można wyróżnić AI w przetwarzaniu roszczeń. Aby poprawić wydajność swojego działu roszczeń, brytyjski ubezpieczyciel Aviva wdrożył ponad 80 modeli AI w celu:

• skróć czas oceny odpowiedzialności w trudnych przypadkach o 23 dni
• zwiększ skuteczność zgłoszeń kierowanych do odpowiednich zespołów o 30 procent
• zmniejsz liczbę skarg klientów o 65 procent Aviva poinformowała inwestora, że reorganizacja działu likwidacji szkód komunikacyjnych przyniosła firmie oszczędności w wysokości ponad 60 milionów funtów w 2024 roku.

Automatyzacja sprzedaży ubezpieczeń

Ubezpieczyciel podjął próbę spersonalizowania i usprawnienia swojej działalności poprzez stworzenie inteligentnego systemu automatycznego generowania ofert dla potencjalnych klientów i sprzedaży polis. Wyniki były imponujące:

• 80 procent transakcji przeniesiono na platformę internetową
• wyniki satysfakcji klientów wzrosły o 36 punktów procentowych

Wdrożenie chatbota

Wdrożenie chatbota działającego przez całą dobę znacznie przyczyniło się do poprawy jakości obsługi klienta po godzinach pracy przez firmę ubezpieczeniową, ponieważ liczba potencjalnych klientów, którzy wykupili jej polisy, wzrosła o 11 procent.

Sztuczna inteligencja z empatią

Inny operator stosuje sztuczną inteligencję do tworzenia około 50 000 komunikatów dziennie dotyczących roszczeń i uważa, że są one łatwiejsze do odczytania i bardziej empatyczne niż komunikaty pisane przez ludzi.

Po zidentyfikowaniu konkretnego obszaru, który ma zostać poddany transformacji, należy go podzielić na sekwencję modułów opartych na sztucznej inteligencji, które mogą być wykonywane, optymalizowane i rozszerzane. Aby zilustrować to, w celu przekształcenia procesu sprzedaży i dystrybucji, możliwe jest zintegrowanie możliwości sztucznej inteligencji generatywnej i analizy predykcyjnej (takiej jak modele skłonności) z połączonymi systemami sztucznej inteligencji typu end-to-end, w tym wieloaspektowymi kopilotami i chatbotami sztucznej inteligencji nowej generacji. Ubezpieczyciele mogą odblokować trwałą wartość, przekształcając sztuczną inteligencję w oparciu o daną dziedzinę. Sztuczna inteligencja ogólna ma ogromny potencjał w dziedzinie sprzedaży, pozwalając zwiększyć produktywność i wydajność pracowników poprzez oszczędność czasu poświęcanego na proste czynności.

Aby transformacja AI zakończyła się sukcesem, konieczna jest zmiana paradygmatu w sposobie prowadzenia działalności, tak aby przyjąć model operacyjny, który będzie skalowalny. Pomyślne wdrożenie AI w całym przedsiębiorstwie wymaga od ubezpieczyciela posiadania odpowiedniego systemu. Ubezpieczyciele podejmujący transformację w kierunku sztucznej inteligencji muszą wybrać model operacyjny, który pasuje do waszej ogólnej strategii. Może to być:

• przejście na model fabryki cyfrowej obejmujący od 20 do 50 modułów
• model produktu i platformy, który obsługuje znacznie większą liczbę modułów
• bardziej kompleksowy, obejmujący całą firmę model biznesowy agile, który rozszerza zalety agile na całą działalność, a nie tylko na centra intensywnie wykorzystujące technologie

Rola zarządzania produktem

Jednym z najważniejszych elementów pomyślnego wdrożenia wybranego modelu operacyjnego jest posiadanie solidnych zdolności w zakresie zarządzania produktami, ponieważ mogą one w znacznym stopniu decydować o sukcesie procesu transformacji. Ubezpieczyciele mogą połączyć funkcje biznesowe, dane i technologie w oparty na pracy zespołowej i elastyczny model operacyjny, a tym samym:

• przełamuj silosy
• stworzenie kultury odpowiedzialności
• priorytetowe traktowanie przedsiębiorstwa z nastawieniem zorientowanym na klienta

Wieża kontrolna AI

Wieża kontrolna AI ma również kluczowe znaczenie, ponieważ zarządza i monitoruje tworzenie wartości opartej na AI oraz jej wdrażanie w organizacji. Centralne zespoły AI zyskują coraz większe znaczenie, ponieważ ubezpieczyciele coraz bardziej interesują się ponownym wykorzystaniem komponentów i standardową AI. Dział IT ściślej współpracuje z zespołami zajmującymi się danymi i sztuczną inteligencją, ponieważ korzystają one z większych możliwości inżynieryjnych i chmury obliczeniowej. Jednocześnie trendy te powinny być zrównoważone pod względem odpowiedzialności biznesowej pierwszej linii, aby ukierunkować możliwości technologiczne na właściwe kwestie i stworzyć rzeczywistą wartość. Jednym z potencjalnych modeli jest model oparty na produktach, w którym zespoły opierają się na podstawowych „superproduktach” w całym łańcuchu wartości ubezpieczeń.

Celem jest tworzenie trwałej wartości dzięki technologii: ubezpieczyciele muszą korzystać z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji i zrewolucjonizować cały zestaw możliwości swojej organizacji. Pomoże to organizacjom w:

• bądź elastyczny
• korzystaj z najnowszych innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji
• unikaj tworzenia archaicznych technologii, które będą hamować przyszły rozwój i innowacje Rzeczywista modernizacja polegać będzie na zapewnieniu możliwości ponownego wykorzystania elementów i funkcji sztucznej inteligencji, ujednoliceniu standardów w całym przedsiębiorstwie oraz zapewnieniu wysokiej jakości danych do szkolenia modeli.

Cztery warstwy stosu AI

Stos funkcji został opracowany w celu ułatwienia wdrażania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie. Ten stos sztucznej inteligencji składa się z czterech kluczowych warstw:

1. Nowe podejście do zaangażowania
2. Podejmowanie decyzji oparte na sztucznej inteligencji
3. Infrastruktura
4. Platforma danych Aby zapewnić wykorzystanie sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie, należy strategicznie inwestować w poszczególne warstwy. Banki mogą zainspirować ubezpieczycieli do rozwoju waszych rozwiązań AI, ale w szczególności mogą wziąć pod uwagę istotne różnice między tymi dwiema dziedzinami.

Ubezpieczyciele powinni na nowo przemyśleć swoje relacje z klientami, wykorzystując sztuczną inteligencję do zapewnienia wysoce spersonalizowanych doświadczeń i płynnej interakcji z klientami. Duże firmy ubezpieczeniowe również stosują sztuczną inteligencję w celu usprawnienia interakcji z klientami i łączą kilka kanałów komunikacji, które mają następujące cechy:

• chatboty tekstowe
• obrazy, które umożliwiają wam zrozumienie skomplikowanych danych
• asystenci głosowi, którzy umożliwiają wam rozmowę z firmą ubezpieczeniową zamiast wpisywania tekstu Sztuczna inteligencja służy do zapewnienia, że doświadczenia klientów są nie tylko podobne do ludzkich, ale także płynne i spójne między różnymi kanałami. Aby zilustrować tę kwestię, gdy klient rozpoczyna rozmowę za pomocą aplikacji mobilnej i kontynuuje ją poprzez połączenie telefoniczne, sztuczna inteligencja uwzględni poprzednie dane, dzięki czemu nie będziecie musieli ponownie wprowadzać informacji.

Przyjęcie sztucznej inteligencji przez konsumentów

Gen AI zyskuje również uznanie klientów. Spośród osób korzystających z aplikacji gen AI, takich jak ChatGPT, 29 procent poszukuje informacji finansowych lub dotyczących inwestorów, porad lub rekomendacji. Wzrost liczby konsumentów korzystających z narzędzi sztucznej inteligencji do wykonywania zadań, takich jak oferty ubezpieczeniowe, nie pozostawi ubezpieczycielom innego wyboru, jak tylko podnieść poziom doradztwa, komunikacji dotyczącej wartości produktów i przejrzystości cen.

Warstwa decyzyjna oparta na sztucznej inteligencji to warstwa, która analizuje ogromne ilości danych zgromadzonych za pośrednictwem różnych kanałów, aby zapewnić bardzo spersonalizowane doświadczenia klientom i pracownikom. Ta warstwa:

• uzupełnia aktualne decyzje dotyczące cen i ubezpieczeń
• wspieraj decyzje dotyczące roszczeń
• zwiększ dokładność roszczeń poprzez dynamiczną ocenę punktów danych, w tym notatek rzeczoznawców, zdjęć szkód, przesłanych tekstów lub dokumentów oraz historii roszczeń Przykładowo, przewoźnik stworzył skonsolidowane miejsce przechowywania produktów, w którym dokumenty polisowe obejmują całą globalną działalność przedsiębiorstwa; pracownicy call center mogą łatwo odpowiadać na pytania dotyczące zakresu ubezpieczenia, wyłączeń i innych kwestii. W obszarze ubezpieczeń majątkowych i wypadkowych wiele firm ubezpieczeniowych wykorzystuje sztuczną inteligencję i dane dotyczące roszczeń do wykrywania nowych czynników ryzyka, w tym szacunków szkód spowodowanych przez klimat.

Zaawansowane funkcje sztucznej inteligencji

Wraz z rozwojem technologii sztucznej inteligencji główne firmy ubezpieczeniowe odchodzą od tradycyjnych modeli predykcyjnych i zwracają się ku zaawansowanym funkcjom, takim jak:

• systemy wieloagentowe
• wieloetapowe rozumowanie

Agenci Gen AI

Wykorzystanie sztucznej inteligencji ulega rewolucji dzięki sztucznej inteligencji agencyjnej. Agenci Gen AI to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, które są w stanie dokonywać ocen i zazwyczaj są nastawione na rozmowę z użytkownikiem w oparciu o rozległą wiedzę naukową i dane historyczne. W działaniach związanych z realizacją projektu bierze udział kilku agentów, w tym satelity i drony, które wykonują zdjęcia w celu oceny i zapobiegania szkodom. Są oni również niezwykle wnikliwi, oferują agentom ludzkim pomoc w czasie rzeczywistym i proponują odpowiednie plany działania. Potencjał agentów Gen AI polega na przyczynianiu się do:

• większe zaangażowanie klientów
• automatyzacja skomplikowanych procesów
• zwiększona produktywność

Wieloetapowe rozumowanie

Z kolei rozumowanie wieloetapowe umożliwia systemowi AI podzielenie złożonego problemu na wiele mniejszych i łatwiejszych do opanowania etapów, a następnie zajęcie się każdym z nich po kolei. Przykładowo, wieloetapowy system sztucznej inteligencji oparty na wnioskowaniu może zostać przyjęty przez ubezpieczyciela i służyć do ustalania wysokości szkód oraz wypłaty odszkodowań z tytułu roszczeń.

Wdrożenie w praktyce

Przykładowo, jeden z wiodących ubezpieczycieli z siedzibą w Ameryce Północnej wdraża operacje agencyjne w swoich procesach ubezpieczeniowych. Wdrożenie to ujawniło różne ukryte osądy, które ubezpieczyciele stosowali od dawna i które włączyli do nowych przepisów i wytycznych w celu poprawy skuteczności i jednolitości procesu ubezpieczeniowego.

Skalowanie komponentów wielokrotnego użytku

Ubezpieczyciele powinni również priorytetowo traktować skalowanie komponentów wielokrotnego użytku i znormalizowanych, aby uzyskać maksymalną wartość z AI. Modele i procesy AI powinny być opracowywane jako modułowe, interoperacyjne zasoby kodu, które można stosować w różnych obszarach. Biorąc pod uwagę przykład silnika klasyfikacji dokumentów wspomaganego przez AI, stworzonego w celu wsparcia procesu ubezpieczania, podobny silnik można wykorzystać również do usprawnienia przetwarzania roszczeń i obsługi polis. Standaryzowane frameworki AI, interfejsy API i zasoby kodu mogą być:

• bardziej opłacalne jest inwestowanie w
• skróć czas rozwoju
• ogranicz powtarzalność
• przyspiesz wdrażanie sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie Ubezpieczyciele mogą uzyskać znacznie większą wartość ze swoich inwestycji w sztuczną inteligencję, traktując ją jako dodatkową zdolność, a nie zbiór indywidualnych projektów.

Solidna warstwa infrastruktury oferuje funkcje, które umożliwiają działanie sztucznej inteligencji i generowanie wartości, takie jak potoki uczenia maszynowego, które mogą wykonywać duże modele sztucznej inteligencji przy niskich kosztach.

Decyzja dotycząca budowy, zakupu lub współpracy

Podjęcie decyzji o tym, czy opracowywać rozwiązania AI wewnętrznie i ustanawiać własność intelektualną, czy też zlecać na zewnątrz rozwój potencjału AI, który w przyszłości może stać się źródłem wysokiej wartości własności intelektualnej, jest dla ubezpieczycieli decyzją o dużym znaczeniu, która ma wpływ na wasz rozwój, wyróżnienie się na tle konkurencji i zdolność reagowania na zmiany rynkowe.

Rozwój wewnętrzny

Wewnętrzny rozwój możliwości sztucznej inteligencji może umożliwić tworzenie niestandardowych rozwiązań, które lepiej odpowiadają potrzebom konkretnej firmy i mogą stanowić „sekretny składnik” ubezpieczyciela, chroniąc możliwości sztucznej inteligencji, co daje lepszą kontrolę i możliwość wyróżnienia się na tle konkurencji. Niemniej jednak strategia ta wymaga znacznych inwestycji w konkretne talenty, infrastrukturę i długoterminowe cykle rozwoju, które jednak nie zawsze okazują się opłacalne.

Pozyskiwanie rozwiązań AI

Natomiast zakup rozwiązań AI od renomowanych dostawców pozwoli na szybsze wdrożenie i będzie oparty na sprawdzonej technologii, ale będzie miał pewne ograniczenia:

• dostosowanie
• integracja
• długoterminowy koszt
• zależność od planu rozwoju produktów stron trzecich
• realizujcie działania rynkowe poprzez wykorzystanie narzędzi i możliwości już stosowanych przez innych

Podejście hybrydowe

Rozwiązanie mieszane może wpłynąć negatywnie na skalowalność i kontrolę strategiczną. Dzięki outsourcingowi usług ubezpieczycieli, którzy oferują standardowe rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję, w szczególności w obszarze operacji korporacyjnych, takich jak finanse, zasoby ludzkie i zaopatrzenie, ubezpieczyciele mogą przeznaczyć zasoby wewnętrzne na główne działania firm, które obejmują ubezpieczenia i zarządzanie roszczeniami. Indywidualnie dostosowana sztuczna inteligencja w takich lokalizacjach może służyć jako źródło różnicowania, wykorzystując zastrzeżone dane i wiedzę specjalistyczną w określonych dziedzinach w celu zwiększenia przewagi konkurencyjnej. Jest to opłacalna, szybka i wyróżniająca strategia, która pozwala na:

• rozważnie podejmuj decyzje dotyczące wyboru między tworzeniem a kupowaniem
• uwzględnij długoterminowe cele biznesowe
• indywidualne wymagania biznesowe System hybrydowy wymagałby stworzenia wewnętrznej struktury koordynacyjnej, która byłaby w stanie połączyć rozwiązania zarówno wewnętrzne, jak i zewnętrzne, zarówno pod względem technicznym, jak i wartościowym, dając ubezpieczycielom kolejną własność intelektualną, która stanowiłaby jeden z czynników wyróżniających ich na tle konkurencji. Ponadto stworzenie dynamicznej sieci partnerów umożliwia ubezpieczycielom pozyskiwanie innowacyjnej wiedzy zewnętrznej i rozwiązań w obszarach, w których wasze wewnętrzne zasoby mogą być słabe.

Podejmowanie strategicznych decyzji

Biorąc pod uwagę zmieniające się środowisko sztucznej inteligencji, ubezpieczyciele muszą kierować się zasadą opłacalności i mieć długoterminową wizję zmian, aby podejmować takie decyzje. Do tej pory bardzo niewielu ubezpieczycieli ustaliło ścisłą strukturę decyzji między budową a zakupem, a jeszcze mniej rozważa ponowne przeanalizowanie tej struktury w dobie przyspieszonej ewolucji technologicznej. Analiza potrzeby stworzenia lub zakupu technologii AI musi jasno określać:

• tworzenie wartości
• opłacalność
• szybkość wprowadzenia produktu na rynek analiza
• długoterminowa skalowalność Zdolności techniczne, złożoność integracji, zgodność z przepisami i bezpieczeństwo danych to również czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze ubezpieczyciela. W przypadku funkcji zlecanych na zewnątrz największą uwagę należy poświęcić zarządzaniu dostawcami technologii, gdzie ubezpieczyciele powinni starannie wybierać, oceniać i zarządzać dostawcami usług AI i chmury obliczeniowej, aby osiągnąć zgodność, interoperacyjność i skalowalność w perspektywie długoterminowej. Właściwe decyzje sprawiają, że inwestycje w sztuczną inteligencję są zawsze ukierunkowane na biznes, elastyczne, innowacyjne i konkurencyjne.

Odnoszenie się do starszych systemów

Kolejnym istotnym problemem w transformacji IT jest brak dokumentacji systemów legacy – systemów wykorzystujących przestarzałą technologię, która nie jest już obsługiwana przez dostawcę. Ta starsza infrastruktura systemowa będzie wymagała od ubezpieczycieli jej pełnej modernizacji, aby mogli oni w pełni wykorzystać zalety sztucznej inteligencji, pokonując ograniczenia sztywnych systemów informatycznych, które nie są skalowalne i nie mogą przetwarzać danych w czasie rzeczywistym. Gen AI pomaga w demistyfikacji starszych systemów, kod jest analizowany w celu stworzenia uporządkowanej dokumentacji, a organizacje mogą zachować wiedzę instytucjonalną dzięki pomocy gen AI. Gen AI poprawia również wydajność programistów, wykorzystując:

• automatyczne tworzenie i testowanie kodu
• zmniejszenie nakładu pracy ręcznej
• przyspieszenie procesu wydawania Dyrektorzy ds. informatyki i dyrektorzy ds. technologii mogą wykorzystać doświadczenia zdobyte podczas poprzednich rewolucji technologicznych, aby doradzać kadrze kierowniczej w zakresie rozszerzenia sztucznej inteligencji poza projekty pilotażowe i przekształcenia jej w trwałą wartość biznesową.

Przykłady redukcji kosztów

Jako przykład można podać sytuację sprzed kilku lat, kiedy to duża instytucja finansowa potrzebowała ponad 100 milionów dolarów na modernizację systemu przetwarzania transakcji. Gen AI zmniejszyło koszty o ponad połowę. W międzyczasie jeden z 15 wiodących ubezpieczycieli na świecie zastosował sztuczną inteligencję, aby osiągnąć:

• ponad 50 procent wydajności w zakresie modernizacji kodów i testowania
• o ponad 50 procent szybsze wykonanie prac związanych z kodowaniem

Ubezpieczyciele muszą inwestować w infrastrukturę danych niezbędną do szkolenia i skalowania systemów sztucznej inteligencji z wieloma agentami oraz zapewnić płynną integrację funkcji biznesowych. Hybrydowa infrastruktura chmury, tj. połączenie lokalnego centrum danych i środowiska chmury publicznej, musi być opracowana w taki sposób, aby była skalowalna; ponadto wysoce konfigurowalne procesory produktów podstawowych są również zaprojektowane tak, aby zapewnić elastyczność i wydajność. Ubezpieczyciele muszą wziąć pod uwagę jakość i dostępność danych w zakresie zarządzania danymi, ale także wyzwania związane z przetwarzaniem informacji wrażliwych. Kiedy starsze systemy staną się wyzwaniem, ubezpieczyciele mogą być zmuszeni do modernizacji swojego środowiska IT, aby mogło ono obsługiwać wdrożenie sztucznej inteligencji na dużą skalę.

Aby wdrożenie sztucznej inteligencji zakończyło się sukcesem, konieczna jest kultura innowacji, zmiana sposobu myślenia i rozwój umiejętności, jednak organizacje często nie doceniają poziomu oporu i niechęci do przyjęcia nowego podejścia do pracy. Konieczne jest zapewnienie pracownikom odpowiednich umiejętności i stworzenie jasnej wizji roli AI jako narzędzia ułatwiającego wam pracę. Czołowi ubezpieczyciele zorganizowali programy zarządzania zmianami, które koncentrują się na:

• wzorce przywództwa
• wyraź wartość sztucznej inteligencji
• kompleksowe programy budowania potencjału
• rozwój odpowiednich ram wydajnościowych

Odpowiadanie na obawy pracowników

Wdrożenie technologii AI w organizacjach może wywołać u pracowników obawy dotyczące ich funkcji. Niemniej jednak historia pokazuje, że technologia zazwyczaj wprowadza nowe potrzeby i możliwości, a tym samym powstają nowe role i obowiązki. Wreszcie, wdrożenie sztucznej inteligencji w procesach roboczych będzie musiało opierać się na rozwijaniu poczucia wspólnej odpowiedzialności za wdrożenie sztucznej inteligencji w organizacji.

Technologia to tylko połowa sukcesu

Doskonała technologia to nie wszystko, ponieważ stanowi ona tylko połowę sukcesu. Druga połowa polega na tym, aby pracownicy faktycznie stosowali sztuczną inteligencję w swojej codziennej pracy i zmieniali sposób wykonywania zadań, czy to poprzez automatyzację, czy też rozszerzenie możliwości.

Doświadczenie pokazuje, że wykorzystanie sztucznej inteligencji jest nieuniknionym wymogiem, aby pozostać konkurencyjnym. Niewiele jest dominujących ubezpieczycieli, którzy w pełni wdrożyli sztuczną inteligencję, ale jest to kuszący przykład, za którym powinny podążać inne firmy pragnące wykorzystać szansę na zmianę. Ubezpieczyciele ci mają już przewagę, a nowe osiągnięcia technologiczne zapewniły wam środki do jeszcze większego przyspieszenia.

Pułapka pilotażowego czyśćca

Pozostali utknęli w pilotażowym czyśćcu i wpadają w liczne pułapki:

• Nie stosujecie agresywnego, obejmującego całą firmę podejścia do sztucznej inteligencji, którego wymierne wyniki finansowe mogłyby wyrwać firmę z impasu w zakresie sztucznej inteligencji.
• Nie dostrzegacie oni pełnej skali wymagań inwestycyjnych, dlatego podejmujecie działania na małą skalę i fragmentaryczne, które przynoszą mniejszy zwrot z inwestycji.
• Są one raczej ukierunkowane na wąskie zastosowania, a nie na transformację domeny
• Nie opracowujcie komponentów wielokrotnego użytku dla linii biznesowej, aby nie obniżać wartości sztucznej inteligencji w dłuższej perspektywie.
• Są również nadmiernie uzależnieni od gotowych rozwiązań, co sprawia, że są one mniej dostosowane do specyfiki ich działalności i ograniczają ich własną zdolność do tworzenia nowej generacji własności intelektualnej.

Aby nadążyć za szybko zmieniającym się światem, firmy ubezpieczeniowe muszą przyjąć radykalną perspektywę obejmującą całą organizację w odniesieniu do sztucznej inteligencji, całkowicie przebudowując swoją działalność i integrując sztuczną inteligencję ze wszystkimi procesami. Obejmuje to:

• buduj systemy dostosowane do potrzeb konkretnego przedsiębiorstwa
• szkolenie modeli sztucznej inteligencji na danych wewnętrznych
• zmodyfikuj procesy biznesowe, aby uzyskać przewagę konkurencyjną w wybranych obszarach i na wybranych rynkach
• ponowna ocena modelu operacyjnego
• ponowne wykorzystanie sztucznej inteligencji z komponentami wielokrotnego użytku, aby osiągnąć jej transformacyjny potencjał Przeprogramowanie operacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji zapewni ubezpieczycielom długoterminową wartość biznesową i przewagę nad konkurencją.