Будущее искусственного интеллекта в страховой индустрии

Время от времени появляются какие-то технологические инновации, которые меняют мир, и компании должны адаптироваться, иначе могут оказаться неактуальными. Переход от в основном сельского к городскому образу жизни стал возможен благодаря паровому двигателю промышленной революции и механизации производства. С появлением интернета стали популярны, например, общение в реальном времени, электронная коммерция и облачные вычисления. Теперь очередь ИИ. Это очень мощная технология, которая быстро меняет рабочие процессы, усиливает инновации и переделывает отрасли. Как и в случае с любыми другими технологиями, которые меняют мир, будет сложно или даже невозможно увидеть, как компании, включая страховые, отказываются от ИИ. Несколько десятилетий назад, когда электронная коммерция стала неизбежным, оптимизированным и более продвинутым явлением, клиенты привыкли к тому, что могут легко заказывать продукты и получать их в короткие сроки, и ожидали, что все продавцы будут иметь такие же возможности. Также искусственный интеллект изменил ожидания потребителей, и теперь клиенты хотят:

• больше точности и надежности на протяжении всего пути потребителя
• возможность вести диалоги с ИИ-ботами, как с людьми (текстовые или голосовые)
• гиперперсональные предложения и общение
• продукты и взаимодействия по запросу, которые подходят под их потребности

Это одно из отличий генеративного ИИ от других технологических прорывов: генеративный ИИ может рассуждать, делать выводы, проявлять креативность и эмпатию на уровне, который раньше не видели в других технологических инновациях, и это навыки, которые особенно важны для страховых компаний. Вот почему искусственный интеллект может действительно изменить страховой сектор. Суть страхования — правильно понимать конкретные риски и помогать людям в беде как можно эффективнее и тактичнее.

Все это может быть изменено искусственным интеллектом

• Традиционный аналитический ИИ знает о тенденциях в данных
• Gen AI делает эти функции еще круче, лучше понимая неструктурированные данные и позволяя добавлять гиперперсонализацию и эмпатию в ответы
• Агентное ИИ привносит новую автоматизацию в сложные рабочие процессы, позволяя страховщикам извлекать максимальную выгоду Благодаря такой гибкости страховщики используют ИИ во всех основных функциях, таких как:
• эффективность продаж и гиперперсонализация
• автоматизация и повышение точности андеррайтинга
• улучшенное управление претензиями
• работайте с клиентами через голосовых агентов
• не меняйте бэк-офисные функции, такие как финансы, актуарные расчеты и ИТ Как и с другими технологическими инновациями, которые могут быть революционными, потребители постепенно поймут, что ИИ может упростить их жизнь, и привыкнут к его использованию со стороны своих поставщиков услуг. Страховщики, которые смогут воспользоваться шансом полностью внедрить ИИ во все свои действия, будут в выигрышном положении. Тогда они смогут делать больше дел, быстрее и более индивидуально, лучше понимая риски.

Чтобы успешно внедрить ИИ, нельзя просто повозиться с мелочами и сделать пару пилотных проектов, думая, что можно добиться реального внедрения ИИ, купив набор программных продуктов как услуги с неглубоким стратегическим замыслом, или что трансформация рабочих процессов будет достигнута с помощью готовых решений ИИ. Чтобы получить стабильную выгоду от ИИ, страховые компании должны:

• создайте смелую концепцию того, чем может стать ИИ, для всего предприятия
• кардинально изменить подход к ведению бизнеса во всех сферах (страхование, урегулирование убытков, дистрибуция, обслуживание клиентов и т. д.), чтобы сделать технологию частью организации
• пересмотрите рабочие процессы
• переделайте, как всё работает
• старайтесь использовать современные данные и технологии
• масштабируйте ИИ, используя повторно используемые компоненты в разных случаях и бизнес-сферах И им нужно будет сделать это так, чтобы это принесло значимые изменения в экономике единиц. Также нужно будет переделать процессы от начала до конца, чтобы извлечь пользу из ИИ, а не просто накладывать ИИ на существующие процессы или, что еще хуже, добавлять лишний шаг в рабочий процесс с помощью ненужного инструмента ИИ.

Консультации по искусственному интеллекту в страховании

В сфере страхового консалтинга по искусственному интеллекту (ИИ) работа над ИИ была признана компанией Forrester пионером цифровых изменений, и мы работали с ИИ с более чем 200 страховщиками по всему миру. Отдел, который занимается специализированным страхованием, также имеет библиотеку:

• более 50 повторно используемых компонентов искусственного интеллекта
• более 20 комплексных страховых возможностей, которые клиент может использовать и адаптировать под свои нужды С помощью комплексного и стратегического подхода к ИИ страховщики могут стать настоящими ИИ-специалистами и получить устойчивое конкурентное преимущество.

Отбор — это одна из причин, почему искусственный интеллект имеет такой большой потенциал, благодаря повторно используемым компонентам, тогда технология может быть использована для революционных изменений в различных аспектах бизнеса. Например, искусственный интеллект, который научили отвечать на вопросы клиентов, можно использовать для:

• отвечайте на вопросы внутренней IT-поддержки
• создавайте маркетинговый контент
• проверьте ответ на запрос предложения
• составляйте юридические документы Хотя конечные продукты сильно отличаются, компоненты ИИ, которые за ними стоят, можно использовать в разных сферах бизнеса и приложениях.

Будущее: мультиагентные системы искусственного интеллекта

ИИ продолжает быстро развиваться. Например, почти все действия по привлечению клиентов в страховании в ближайшем будущем будут выполняться мультиагентными системами ИИ, которые будут работать как виртуальные коллеги. Информация будет собираться через агента по приему данных, который потом свяжется с клиентами или посредниками, чтобы уточнить какие-то моменты и легко извлечь данные из сложных документов, таких как медицинские записи или инженерные документы. Агент по профилированию рисков может составить полный профиль рисков для каждого случая, основываясь на текущих правилах андеррайтинга. Агент по ценам и продуктам может автоматически рассчитать стоимость и порекомендовать структуру полиса, чтобы удовлетворить клиента, например, добавить в полис страхования жизни дополнительные условия по критическим заболеваниям и инвалидности. Агент по соблюдению норм и справедливости будет следить за тем, чтобы все нормативные стандарты и высокие этические нормы были соблюдены. Агент-координатор решений может собирать информацию, полученную от других агентов, чтобы решить, можно ли автоматически одобрить полис или его нужно отправить старшему специалисту для проверки, учитывая размер полиса или другие факторы. Агент, основанный на обучении и обратной связи, также может поддерживать постоянно развивающуюся модель, учитывать обратную связь от людей для улучшения и отслеживать отклонения или снижение производительности модели машинного обучения с течением времени.

Хотя искусственный интеллект имеет большой потенциал в страховом секторе, его сложно масштабировать в масштабах всей организации. Проблема заключается в следующем:

• риски безопасности
• высокие затраты
• риск завязаться с поставщиками
• не хватает талантов в организации
• культурное сопротивление
• отсутствие правильного управления
• наличие устаревшей инфраструктуры не замедляйте работу. Чтобы решить эти проблемы, нужно действительно измениться и реагировать на них с пониманием, чтобы не привести к тому, что будет много разных подходов и решений, как мы видим сейчас.

Управление изменениями — это очень важно

Вот почему управление изменениями — это часть изменений в области ИИ. В нашем случае управление изменениями — это половина того, что нужно для достижения финансового и нефинансового эффекта, а другая половина — это усилия по обеспечению моделей чистыми данными, сам процесс моделирования и интеграция ИИ.

Виртуальные страховщики начали использовать ИИ, и у него много применений в производстве. Тем не менее, руководители многих страховых компаний считают, что их организации не являются «ИИ-ориентированными», поскольку они не внедрили его в свои бизнес-процессы в полной мере. Это чувство подталкивает к тому, чтобы больше вкладывать в технологии искусственного интеллекта, потому что компании хотят оставаться конкурентоспособными. Страховщики очень хотят найти правильную формулу успеха, но пока что это удалось лишь немногим.

Лидеры в области искусственного интеллекта показывают лучшие результаты

Лидеры в области ИИ среди страховых компаний уже опережают своих коллег. Например, согласно исследованию, лидеры в области ИИ в страховой отрасли за последние пять лет получили в 6,1 раза больше TSR, чем отстающие в области ИИ (в 2-3 раза в большинстве других отраслей). Несмотря на то, что не так много страховых компаний получают значимую выгоду от ИИ во всей цепочке создания стоимости в значительных масштабах, лучшие в своем классе страховщики используют подходы к изменениям, основанные на конкретных областях. Они выбирают некоторые бизнес-функции — дистрибуцию, ценообразование и андеррайтинг, урегулирование претензий, инвестиции — и пересматривают работу этих функций.

Измеримые улучшения от AI-трансформации

На сегодняшний день перестройка на уровне домена с помощью искусственного интеллекта уже повлияла на несколько важных аспектов страховых компаний, таких как:

• Успешность новых агентов выше на 10–20 процентов
• рост премий на 10–15 % выше
• на 20–40 % меньше затрат на привлечение новых клиентов
• Улучшение точности заявлений на 3–5 процентов

План действий по трансформации уже выпущен как руководство, которое компании должны использовать, чтобы воспользоваться возможностями цифровых технологий и искусственного интеллекта. С ускорением развития и ростом влияния искусственного интеллекта это становится срочной необходимостью. Согласно этой концепции, есть шесть основных шагов, которые страховщики могут сделать, чтобы создать компании, которые будут процветать в эпоху цифровых технологий и искусственного интеллекта:

1. Согласуйте планы высшего руководства с бизнес-ориентированной дорожной картой трансформации с помощью ИИ

Крупные страховые компании не считают ИИ просто еще одним инструментом для повышения эффективности, а видят в нем источник изменений и возможность для расширения, улучшения отношений с клиентами и повышения производительности. Изменения должны быть основаны на бизнес-ценности, а результаты должны быть измеримыми. Для того чтобы страховые компании могли пройти трансформацию с помощью искусственного интеллекта, им нужно:

• мотивируйте и сосредоточьте лучшую команду
• сосредоточьтесь на нескольких важных бизнес-сферах и полностью их преобразуйте
• свяжите результаты преобразования с желаемым результатом в операционных KPI, включая снижение оттока клиентов Важно быть гибким, объединяя решения ИИ по всему бизнесу с четким планом действий по консолидации различных приложений в рамках одной области, а не внедряя изолированные приложения в разных областях.

2. Собери команду талантливых людей

Чтобы стать лидерами в цифровой сфере, страховые компании должны развивать свой кадровый потенциал, создав сильную внутреннюю команду цифровых специалистов, причем желательно, чтобы 70–80 % этих специалистов были штатными сотрудниками. Лидеры в цифровой сфере используют три основных шага:

• они становятся частью команды более опытных и высокопроизводительных технологов, а не новичков
• они создают детализированные схемы развития навыков, подкрепленные сертификатами, чтобы развивать мастерство и выявлять уникальных технологов
• они создают специальную команду, чтобы переделать свои HR-практики для привлечения и удержания цифровых талантов Кроме того, они создают новую эру, где рабочая сила состоит из людей и ИИ-агентов, что будет стимулировать развитие организационной практики.

3. Внедрите масштабируемую операционную модель

Когда страховая компания меняется с помощью искусственного интеллекта, нужно выбрать модель работы, которая поможет ей реализовать стратегию. Кроме того, важно внедрить эффективные навыки управления продуктами, что может помочь сделать трансформацию успешной.

4. Быстро и широко распространяйте инновации, используя технологии

Лучшие в своем классе страховщики используют гибкий набор возможностей искусственного интеллекта, который работает на основе многоагентных систем, которые можно использовать повторно. Нынешний набор технологий искусственного интеллекта страховщика очень легко адаптируется к быстро меняющимся технологиям и имеет высокую степень модульности. Очень важно повторно использовать базовые компоненты и возможности ИИ, а также архитектуру агентской ИИ-сети. Эта распределенная, независимая от поставщиков архитектура позволяет нескольким агентам думать, сотрудничать и действовать независимо в разных системах, инструментах и языковых моделях безопасным и масштабируемым способом. Архитектура также разработана так, чтобы развиваться вместе с технологиями.

5. Вставляйте данные везде

Современные возможности обработки данных всегда будут важными, потому что любой ИИ работает на данных. Хотя сам ИИ может помочь решить проблемы с данными, большинству страховщиков придётся более радикально развивать свой потенциал в области данных, чтобы успешно реализовать свою концепцию ИИ. Чтобы развивать эти возможности, нужно преодолеть технические и организационные препятствия. Интеллектуальная собственность страховых компаний может стать способностью закрепить и использовать знания и «секретные ингредиенты» страховой организации в системах искусственного интеллекта.

6. Вкладывай в управление изменениями и внедрением

Внедрение решений не менее важно, чем их разработка. По норме, на каждый доллар, вложенный в создание цифровых решений и решений на основе искусственного интеллекта, должен выделяться еще как минимум один доллар, чтобы обеспечить их внедрение пользователями и масштабирование до уровня предприятия.

Домены

Домены — это самые основные элементы бизнес-процессов страховщиков. Некоторые домены включают основные функции:

• продажи и распространение
• цены и страхование
• заявления
• обслуживание политики Страховщики обычно имеют от 10 до 15 областей, которые можно переделать с помощью искусственного интеллекта.

Поддомены

Поддомены состоят из доменов. Основная единица преобразования ИИ — это поддомен, который определяется тремя основными характеристиками:

• люди, ресурсы и возможности, которые работают вместе, чтобы достичь общих целей
• основные бизнес-результаты для каждой области
• конкретные приложения искусственного интеллекта в нескольких сегментах бизнеса, что требует использования многоразовых компонентов и определенных показателей успеха

Страховщики, которые проходят трансформацию с помощью искусственного интеллекта, должны будут подумать, какие области им нужно изменить больше всего. У каждого типичного страховщика есть несколько областей, включая продажи и дистрибуцию, ценообразование и андеррайтинг, урегулирование убытков и обслуживание полисов, и каждая из них имеет значительные возможности для оптимизации с помощью искусственного интеллекта.

Важность внедрения на основе домена

Чтобы перестроить сферу, нужны масштабные изменения. Чтобы полностью раскрыть потенциал ИИ, страховщики не должны останавливаться на отдельных решениях или инициативах, а переходить к внедрению на основе конкретных областей. Часто создают отдельные приложения, чтобы показать, что технологии искусственного интеллекта в целом работают в регулируемой среде. И хотя они могут давать хорошие результаты, проекты по проверке концепции и созданию минимально жизнеспособных продуктов обычно сосредоточены на быстрых результатах и не подходят для долгосрочной стратегии, интеграции рабочих процессов и получения устойчивой выгоды в долгосрочной перспективе. Чтобы добиться значимого эффекта, можно полностью преобразовать от одного до трех доменов, не перегружая при этом организацию. Количество примеров использования, нужных для перенастройки домена, зависит от ситуации, но важно, чтобы эти примеры приводили к значимым изменениям и повышали производительность. Страховщики развивают синергию в области подготовки данных, интеграции систем и управления изменениями благодаря подходу, охватывающему всю сферу деятельности, и реорганизации всех рабочих процессов. Это позволяет им добиться реального повышения эффективности, оптимизации использования ресурсов и устойчивого конкурентного преимущества. Успешное масштабирование ИИ страховщиками сосредоточено на наиболее вероятных случаях использования, которые оказывают наибольшее измеримое влияние на бизнес. Эти эффективные способы применения легко адаптировать и внедрить в различных областях путем разработки и обобщения нескольких очень переносимых способностей ИИ.

Страховщики всех типов получат преимущества в плане операционной эффективности и взаимодействия с клиентами благодаря внедрению искусственного интеллекта, который поможет оптимизировать различные аспекты работы.

Жизнь

Страховщики жизни могут использовать искусственный интеллект, чтобы улучшить оценку рисков и подписание полисов, создавая синтетические данные, которые дополняют текущие наборы данных.

Здоровье

В сфере медицинского страхования искусственный интеллект можно использовать для прогнозирования результатов лечения пациентов и подбора индивидуальных планов медицинского страхования с помощью больших массивов данных.

Коммерческая недвижимость и страхование от несчастных случаев

Коммерческие страховщики имущества и ответственности могут использовать искусственный интеллект, чтобы создать подробную модель рисков и пробовать разные сценарии, чтобы более эффективно оценивать потенциальные убытки.

Личное имущество и несчастные случаи

Страховщики личного имущества и страховые компании по несчастным случаям могут использовать общий ИИ для автоматической обработки заявлений о выплате страхового возмещения и улучшения выявления мошенничества с помощью продвинутого анализа данных.

Преобразование обработки претензий

Среди многофункциональных преобразований искусственного интеллекта в страховании можно выделить его использование в обработке страховых требований. Чтобы повысить эффективность работы своего отдела страховых требований, британская страховая компания Aviva внедрила более 80 моделей искусственного интеллекта для:

• сократите время оценки ответственности в сложных случаях на 23 дня
• повысить эффективность обращений к нужным командам на 30 процентов
• сократите количество жалоб клиентов на 65 процентов Aviva рассказала инвесторам, что обновление своего отдела по урегулированию страховых случаев с автомобилями сэкономило компании более 60 миллионов фунтов стерлингов в 2024 году.

Автоматизация продаж страховых услуг

Одна страховая компания решила стать более персонализированной и эффективной, создав умную автоматизацию, чтобы давать предложения потенциальным клиентам и продавать полисы. Результаты были впечатляющими:

• 80 процентов транзакций перешли на онлайн-платформу
• показатели удовлетворенности клиентов выросли на 36 процентных пунктов

Внедрение чат-бота

Внедрение чат-бота, который работает круглосуточно, очень помогло страховой компании в обслуживании клиентов в нерабочее время, так как количество потенциальных клиентов, которые купили полисы, выросло на 11 процентов.

ИИ с эмпатией

Другая компания использует искусственный интеллект для создания около 50 000 сообщений, которые она отправляет каждый день по поводу претензий, и считает, что их легче и приятнее читать, чем сообщения, написанные людьми.

После того, как определили, что какая-то область нуждается в изменениях, её нужно разбить на несколько модулей на основе искусственного интеллекта, которые можно будет запускать, оптимизировать и расширять. Чтобы показать, как можно изменить процесс продаж и дистрибуции, можно объединить возможности генеративного ИИ и прогнозной аналитики (например, модели склонности) в связанные между собой системы ИИ, включая многофункциональных копилотов и чат-ботов нового поколения. Страховщики могут раскрыть устойчивую ценность, преобразуя ИИ на основе домена. Gen AI имеет огромный потенциал в сфере продаж для повышения производительности и эффективности сотрудников за счет экономии времени на простых действиях.

Чтобы успешно внедрить ИИ, нужно изменить подход к ведению бизнеса и перейти на модель, которую можно масштабировать. Для успешного внедрения ИИ в компании страховой компании нужно иметь подходящую систему. Говоря о страховых компаниях, которые решили заняться трансформацией с помощью ИИ, они должны выбрать модель работы, которая подходит их общей стратегии. Это может быть:

• переход к цифровой фабричной модели из 20–50 модулей
• модель продукта и платформы, которая может работать с гораздо большим количеством модулей
• более целостная гибкая бизнес-модель для всего предприятия, которая распространяет преимущества гибкости на весь бизнес, а не только на технологические центры

Роль управления продуктом

Один из самых важных моментов для успешной реализации выбранной модели работы — это наличие хороших навыков управления продуктом, потому что они могут сильно повлиять на успех преобразований. Страховщики могут объединить бизнес-функции, данные и технологии в командную и гибкую модель работы, таким образом:

• разрушайте барьеры
• создание культуры ответственности
• ставить интересы компании на первое место, ориентируясь на потребности клиентов

Контрольная башня ИИ

Контрольная башня ИИ тоже очень важна, потому что она управляет и следит за тем, как ИИ создает ценность и внедряется в организацию. Центральные команды ИИ становятся все более заметными, так как страховщики все больше заботятся о повторном использовании компонентов и стандартного ИИ. ИТ-отдел теперь больше работает с командами, которые занимаются данными и искусственным интеллектом, потому что они используют больше инженерных и облачных возможностей. В то же время, такие тенденции должны быть сбалансированы с точки зрения ответственности первоочередных бизнес-подразделений, чтобы направить технические возможности на решение правильных задач и создание реальной ценности. Один из возможных вариантов — это модель, основанная на продуктах, где команды работают над основными «суперпродуктами» по всей цепочке создания стоимости в страховании.

Цель — создать устойчивую ценность с помощью технологий: страховщики должны использовать решения, основанные на искусственном интеллекте, и кардинально изменить весь набор возможностей своей организации. Это поможет организациям:

• будьте гибкими
• используй самые последние инновации в области искусственного интеллекта
• не создавайте устаревших технологий, которые могут помешать будущему развитию и инновациям На самом деле, обновление будет заключаться в том, чтобы сделать элементы и функции ИИ многоразовыми, чтобы гармонизировать стандарты по всему предприятию и с помощью качественных данных обучить модели.

Четыре уровня стека ИИ

Набор возможностей разработан, чтобы упростить внедрение ИИ в компании. Этот набор ИИ состоит из четырех важных уровней:

1. Новый подход к взаимодействию
2. Принятие решений с помощью искусственного интеллекта
3. Инфраструктура
4. Платформа данных Нужно правильно вкладывать средства в эти уровни, чтобы искусственный интеллект использовался по всему предприятию. Банки могут вдохновить страховщиков на развитие своих ИИ-технологий, но при этом стоит учитывать значительные различия между этими двумя сферами.

Страховщики должны переосмыслить свое взаимодействие с клиентами, используя искусственный интеллект для предоставления высоко персонализированного опыта с беспрепятственным взаимодействием с клиентами. Крупные страховые компании тоже используют искусственный интеллект, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами, и они объединяют несколько каналов связи, которые имеют следующие особенности:

• текстовые чат-боты
• картинки, которые помогают клиентам разобраться в сложных данных
• голосовые помощники, которые позволяют клиентам общаться со своей страховой компанией, а не печатать ИИ используется, чтобы клиентский опыт был не только похожим на человеческий, но и беспроблемным и одинаковым на всех каналах. Чтобы пояснить, когда клиент начинает разговор через мобильное приложение и продолжает его по телефону, искусственный интеллект учитывает то, что было сказано раньше, и клиенту не нужно вводить информацию заново.

Принятие Gen AI потребителями

Gen AI тоже начинает быть признанным клиентами. Из тех, кто использует приложения gen AI, такие как ChatGPT, 29 процентов ищут финансовую информацию, советы или рекомендации для инвесторов. Все больше людей используют инструменты искусственного интеллекта для таких задач, как страховые предложения, и это заставляет страховые компании поднять на новый уровень свои консультации, информирование о ценности продуктов и прозрачность цен.

Слой принятия решений на основе искусственного интеллекта — это слой, который анализирует огромные объемы данных, созданных через различные каналы, чтобы обеспечить очень индивидуальный подход к клиентам и сотрудникам. Этот слой:

• дополняет текущие решения по ценообразованию и андеррайтингу
• поддерживает решения по заявкам
• повышает точность заявлений о выплате страхового возмещения благодаря динамической оценке данных, включая заметки экспертов, фотографии повреждений, текстовые материалы или документы и историю заявлений о выплате страхового возмещения Например, одна компания создала единое хранилище продуктов, где документы по полисам доступны по всему миру; сотрудники колл-центра могут легко отвечать на вопросы о покрытии, исключениях и т. д. В сфере страхования имущества и ответственности многие компании используют ИИ и данные о страховых случаях, чтобы выявлять новые риски, включая оценку ущерба от климата.

Продвинутые функции искусственного интеллекта

С развитием технологий искусственного интеллекта крупные страховые компании отходят от традиционных моделей прогнозирования и переходят к более продвинутым функциям, таким как:

• мультиагентные системы
• многоэтапное рассуждение

Агенты Gen AI

Использование искусственного интеллекта меняется благодаря агентному ИИ. Агенты Gen AI — это сложные системы искусственного интеллекта, которые могут принимать решения и обычно настроены на общение с пользователем, основываясь на обширных научных знаниях и данных из прошлого. В совместной работе участвуют несколько агентов, включая спутниковую и дронную съемку для оценки и предотвращения ущерба. Они также очень проницательны, помогают людям в режиме реального времени и предлагают подходящие планы действий. Потенциал агентов Gen AI заключается в том, чтобы способствовать:

• больше вовлекайте клиентов
• автоматизируйте сложные процессы
• повышение продуктивности

Многоэтапное рассуждение

Многоэтапное мышление, в свою очередь, позволяет системе искусственного интеллекта разделить сложную задачу на несколько более мелких и управляемых этапов, а затем последовательно решать каждый из этих этапов. Например, страховая компания может использовать многоступенчатую систему искусственного интеллекта для расчета ущерба и выплаты по страховому случаю.

Реальная реализация

Например, одна из ведущих страховых компаний в Северной Америке внедряет агентские операции в свои процессы андеррайтинга. Это показало разные скрытые суждения, которые андеррайтеры давно используют и включили в новые правила и рекомендации, чтобы сделать процесс андеррайтинга более эффективным и единообразным.

Масштабирование повторно используемых компонентов

Страховщики должны уделять особое внимание масштабированию повторно используемых и стандартизированных компонентов, чтобы получить максимальную выгоду от ИИ. Модели и конвейеры ИИ должны быть разработаны как модульные, совместимые кодовые ресурсы, которые можно использовать в разных областях. Например, механизм классификации документов с помощью ИИ, созданный для поддержки андеррайтинга, можно использовать и для улучшения обработки претензий и обслуживания полисов. Стандартизированные AI-фреймворки, API и кодовые ресурсы могут быть:

• инвестировать в это более выгодно
• сократите время разработки
• сокращайте лишнее
• быстрее внедряйте ИИ по всему предприятию Страховщики могут получить гораздо большую отдачу от своих инвестиций в ИИ, если будут рассматривать ИИ как дополнительную возможность, а не как набор отдельных проектов.

Надежный инфраструктурный уровень предлагает функции, которые позволяют ИИ работать и приносить пользу, например, конвейеры машинного обучения, которые могут запускать большие модели ИИ с низкими затратами.

Решение о создании, покупке или партнерстве

Решение о том, разрабатывать ли ИИ-решения внутри компании и создавать интеллектуальную собственность или отдавать разработку ИИ-потенциала, который может стать источником высокоценной интеллектуальной собственности в будущем, на аутсорсинг, является для страховщиков очень важным, поскольку влияет на их масштабирование, дифференциацию и способность реагировать на рынок.

Внутренняя разработка

Внутренняя разработка ИИ-возможностей может дать индивидуальные решения, которые лучше подходят для нужд конкретного бизнеса и могут содержать «секретный ингредиент» страховщика, чтобы ИИ-возможности были защищены, что дает лучший контроль и возможность дифференциации. Но эта стратегия требует больших вложений в специальных специалистов, инфраструктуру и долгие циклы разработки, что не всегда окупается.

Получение решений в области искусственного интеллекта

С другой стороны, покупка решений ИИ у известных поставщиков позволит быстрее внедрить их и будет основана на проверенных технологиях, но будет ограничена в следующем:

• настройка
• интеграция
• долгосрочные затраты
• зависимость от планов развития продуктов других компаний
• делайте то, что уже есть на рынке, используя инструменты и возможности, которые уже используют другие

Гибридный подход

Смешанное решение может повлиять на масштабируемость и стратегический контроль. Передавая услуги страховщикам, которые предлагают стандартные решения с использованием искусственного интеллекта, особенно в корпоративных операциях, включая финансы, кадры и закупки, страховщики могут направить внутренние ресурсы на основные операции компаний, включая андеррайтинг и управление претензиями. Специально разработанный ИИ в таких местах можно использовать как источник дифференциации, используя собственные данные и опыт в определенных областях для увеличения конкурентного преимущества. Это экономичная, быстрая и дифференцированная стратегия, которая позволяет:

• внимательно выбирайте между созданием и покупкой
• учитывайте долгосрочные бизнес-цели
• индивидуальные требования бизнеса Гибридная система потребует создания внутренней системы координации, которая сможет объединить внутренние и внешние решения, как с технической точки зрения, так и с точки зрения ценности, и в итоге даст страховщикам еще один интеллектуальный продукт, который станет одним из факторов конкурентного преимущества. Кроме того, создание динамичной сети партнеров позволяет страховщикам получать новые знания и решения в тех областях, где у них может быть недостаток опыта.

Принятие стратегических решений

Учитывая, как меняется мир искусственного интеллекта, страховщикам нужно думать о соотношении затрат и выгод и смотреть на изменения в долгосрочной перспективе, чтобы принимать правильные решения. На сегодняшний день очень немногие страховщики установили строгую структуру принятия решений между строительством и покупкой, и еще меньше изучают возможность пересмотра этой структуры в эпоху ускоренного технологического развития. Анализ того, нужно ли создавать или покупать технологии искусственного интеллекта, должен быть понятным:

• создавайте ценность
• экономическая эффективность
• быстро проанализируйте рынок
• долгосрочная масштабируемость Технические возможности, сложность интеграции, соблюдение нормативных требований и безопасность данных — это тоже факторы, которые нужно учитывать страховщикам. Если вы используете сторонние услуги, то нужно особо внимательно относиться к выбору поставщиков технологий. Страховщики должны тщательно выбирать, оценивать и управлять поставщиками ИИ и облачных услуг, чтобы обеспечить соответствие требованиям, совместимость и масштабируемость в долгосрочной перспективе. Правильные решения делают инвестиции в ИИ ориентированными на бизнес, гибкими, инновационными и конкурентоспособными в любое время.

Работа с устаревшими системами

Еще одна серьезная проблема в IT-трансформации — это отсутствие документации по устаревшим системам, которые используют старые технологии, которые уже не поддерживаются поставщиком. Эта устаревшая инфраструктура системы потребует от страховщиков ее полного обновления, чтобы воспользоваться преимуществами искусственного интеллекта, преодолев ограничения строгих ИТ-систем, которые просто не масштабируются и не могут обрабатывать данные в режиме реального времени. Gen AI помогает разобраться в старых системах, анализирует код, чтобы создать структурированную документацию, а организации могут сохранять свои знания с помощью gen AI. Gen AI также делает разработчиков более продуктивными, используя:

• автоматическое создание и тестирование кода
• сокращение ручной работы
• ускорь процесс выпуска CIO и CTO могут использовать уроки, полученные в ходе прошлых технологических революций, чтобы посоветовать руководству компании расширить применение искусственного интеллекта за пределы пилотных проектов и превратить его в устойчивую бизнес-ценность.

Примеры сокращения затрат

Например, несколько лет назад крупная финансовая организация потратила более 100 миллионов долларов на обновление системы обработки транзакций. Искусственный интеллект помог сократить расходы более чем вдвое. Между тем, одна из 15 ведущих страховых компаний мира использовала искусственный интеллект, чтобы добиться следующего:

• более 50 процентов эффективности в модернизации кодов и тестировании
• на 50 процентов быстрее делайте кодирование

Страховщикам нужно вкладывать в инфраструктуру данных, нужную для обучения и масштабирования многоагентных систем искусственного интеллекта, и обеспечить плавную интеграцию бизнес-функций. Гибридная облачная инфраструктура, то есть смесь локального дата-центра и публичной облачной среды, должна быть разработана так, чтобы быть масштабируемой; кроме того, высоконастраиваемые процессоры основных продуктов также разработаны для обеспечения гибкости и эффективности. Страховщики должны думать не только о качестве и доступности данных, но и о том, как обращаться с конфиденциальной информацией. Когда старые системы становятся проблемой, страховщики могут быть вынуждены обновить свою ИТ-среду, чтобы она могла поддерживать широкомасштабное внедрение ИИ.

Чтобы успешно внедрить ИИ, нужна культура инноваций, изменение мышления и развитие способностей, но организации часто недооценивают сопротивление и готовность принять новый подход к работе. Нужно научить сотрудников нужным навыкам и дать им четкое представление о том, как ИИ может им помочь в работе. Ведущие страховые компании организовали программы управления изменениями, которые сосредоточены на следующем:

• показывайте пример лидерства
• объясняйте, зачем нужен ИИ
• комплексные программы по развитию потенциала
• продвижение правильных структур производительности

Решение проблем сотрудников

Внедрение технологий искусственного интеллекта в организациях может вызвать у сотрудников беспокойство по поводу своих функций. Тем не менее, история показывает, что технологии обычно приводят к появлению новых потребностей и возможностей, а значит, создаются новые роли и обязанности. В конце концов, внедрение ИИ в рабочие процессы должно быть основано на развитии чувства совместной ответственности за внедрение ИИ в организации.

Технологии — это только половина дела

Отличная технология — это еще не все. Другая часть — это заставить сотрудников реально использовать ИИ в своей повседневной работе и изменить подход к выполнению задач, будь то автоматизация или расширение возможностей.

Опыт показывает, что использование ИИ — это просто необходимо, чтобы оставаться конкурентоспособным. Пока не так много крупных страховых компаний полностью внедрили ИИ, но это классный пример, которому стоит последовать другим компаниям, которые хотят воспользоваться шансом на перемены. Эти страховщики уже впереди всех, а новые технологии помогают им двигаться еще быстрее.

Пилотная ловушка чистилища

Остальные попадают в пилотный чистилище и попадают в многочисленные ловушки:

• У них нет агрессивного подхода к ИИ, который бы охватывал всю компанию и приносил ощутимые финансовые результаты, способные вывести компанию из состояния ИИ-инерции.
• Они не понимают, сколько нужно вложить, и поэтому делают мелкие и разрозненные шаги, которые приносят меньше прибыли.
• Они скорее для конкретных случаев, чем для изменения области
• Они не разрабатывают повторно используемые компоненты для бизнес-направлений, чтобы не снижать ценность ИИ в долгосрочной перспективе
• Они также слишком полагаются на готовые решения, из-за чего не так хорошо подходят для их бизнеса и мешают создавать новую интеллектуальную собственность.

Чтобы не отставать от быстро меняющегося мира, страховые компании должны радикально изменить свой подход к искусственному интеллекту, полностью перестроить бизнес и интегрировать ИИ во все свои процессы. Это включает в себя:

• создавайте системы, подходящие для вашей компании
• обучайте модели искусственного интеллекта на внутренних данных
• перестраивайте бизнес-процессы, чтобы быть лучше в определенных сферах и на рынках
• пересмотрите модель работы
• повторно используйте ИИ с повторно используемыми компонентами, чтобы реализовать его преобразующий потенциал Если сначала переделать операции с помощью искусственного интеллекта, это даст страховщикам долгосрочную выгоду и позволит обогнать конкурентов.