ИИ в страховой индустрии: стратегия, внедрение и будущее

ИИ в страховании больше не является экспериментом. Это основа того, как ведущие страховщики оценивают риски, обрабатывают претензии и обслуживают клиентов. От генеративного ИИ, автоматизирующего анализ документов, до агентных систем, управляющих целыми процессами урегулирования претензий — страховая индустрия находится в середине ИИ-трансформации, которая изменит каждую функцию. Это руководство охватывает текущее состояние внедрения ИИ в страховании, реальные примеры использования от компаний вроде Aviva и практический 6-шаговый фреймворк для корпоративного внедрения ИИ. Как и каждый крупный технологический сдвиг до него, от паровой машины до интернета, ИИ заставляет бизнес адаптироваться или рисковать отстать. Страховщики, игнорирующие эту волну, будут бороться за конкурентоспособность, точно так же, как ритейлеры, пренебрегавшие электронной коммерцией, уступили тем, кто принял ее рано. Этот паттерн отражает то, что мы видим в том, как ИИ-агенты меняют рост в различных отраслях. Согласно исследованиям McKinsey в сфере финансовых услуг, страховщики, принявшие масштабные ИИ-стратегии, превосходят отстающих в шесть раз по совокупной доходности акционеров. ИИ уже трансформировал ожидания потребителей, и клиенты теперь требуют:

• большей точности и надежности на всем пути клиента
• возможность вести человекоподобный диалог с ИИ-ботами (текстовый или голосовой)
• гиперперсонализированные предложения и коммуникации
• продукты и взаимодействия по требованию, адаптированные к их потребностям

Вот что отличает Gen AI от других технологических скачков: Gen AI может рассуждать, принимать решения, демонстрировать креативность и эмпатию на уровне, которого не достигала ни одна предыдущая технология. Эти навыки крайне важны для страховщиков. Вот почему Gen AI произведет революцию в страховом секторе. Суть страхования заключается в правильном понимании конкретного риска и помощи людям в затруднительном положении максимально эффективным, действенным и тактичным образом.

Все это может изменить ИИ

• Традиционный аналитический ИИ распознает тренды в данных
• Gen AI расширяет эти возможности лучшим пониманием неструктурированных данных и позволяет добавлять гиперперсонализацию и эмпатию к ответам
• Агентный ИИ привносит новую автоматизацию в сложные рабочие процессы, позволяя страховщикам извлекать максимальную ценность Благодаря этой гибкости страховщики применяют ИИ ко всем основным функциям, таким как:
• продуктивность продаж и гиперперсонализация
• автоматизация и повышение точности андеррайтинга
• дополненное управление претензиями
• операции обслуживания клиентов с голосовыми агентами
• изменение бэк-офисных функций, таких как финансы, актуарные расчеты и ИТ Как и другие прорывные технологические инновации, потребители постепенно осознают, что ИИ может упростить их жизнь, и привыкают к нему со стороны своих поставщиков услуг. Страховщики, которые смогут воспользоваться возможностью глубоко интегрировать ИИ во все свои процессы, смогут выйти победителями. Тогда они смогут вести больше бизнеса, быстрее и более персонализированно, с лучшим пониманием лежащего в основе риска. Финансовые учреждения в смежных секторах сталкиваются с аналогичными давлениями, как исследуется в нашем анализе того, как банки догоняют финтехи через ИИ.

Чтобы достичь успешной трансформации с ИИ, необходимо не просто экспериментировать на краях и проводить несколько пилотов, или думать, что можно достичь реального ИИ-включения покупкой набора SaaS-продуктов с поверхностным стратегическим замыслом, или что преобразования рабочих процессов будут достигнуты готовыми ИИ-решениями. Успешная трансформация требует консалтинга по ИИ-стратегии, выходящего за рамки поверхностных изменений. Чтобы генерировать устойчивую бизнес-ценность через ИИ, страховщики должны:

• установить смелое масштабное видение того, чем может стать ИИ
• радикально перестроить способ ведения бизнеса во всех областях (андеррайтинг, претензии, дистрибуция, обслуживание клиентов и т.д.), чтобы сделать технологию частью организации
• обновить рабочие процессы
• перестроить способ работы
• работать над современным стеком данных и технологий
• масштабировать ИИ, используя повторно используемые компоненты в различных сценариях и бизнес-доменах И им придется делать это таким образом, который приносит осмысленные изменения в удельной экономике. Процессы сквозного цикла также придется перепроектировать для извлечения ценности из ИИ, а не просто накладывать ИИ на существующие процессы, или еще хуже, добавляя еще один шаг в рабочий процесс с ненужным ИИ-инструментом.

Экспертиза в консалтинге ИИ для страхования

Поставщики услуг консалтинга ИИ для страхования были признаны пионерами цифровых изменений Forrester, участвуя в проектах с ИИ с более чем 200 страховщиками по всему миру. Специализированное подразделение по страхованию также располагает библиотекой:

• более 50 повторно используемых ИИ-компонентов
• более 20 сквозных страховых возможностей, которые клиент может использовать и адаптировать С целостным и стратегическим подходом к ИИ страховщики могут стать ИИ-нативными и развить устойчивое конкурентное преимущество.

Одна из причин, по которой Gen AI имеет такой потенциал, — это повторно используемые компоненты. Благодаря им технологию можно применять для революции в различных аспектах бизнеса. Например, возможность Gen AI, обученная отвечать на вопросы клиентов, повторно используется для:

• ответов на внутренние ИТ-вопросы поддержки
• создания маркетингового контента
• анализа ответов на запросы предложений
• написания юридических документов Хотя конечные продукты сильно различаются, компоненты ИИ, лежащие в их основе, могут быть повторно применены в различных бизнес-областях и приложениях.

Будущее: системы ИИ с несколькими агентами

ИИ все еще быстро развивается. Например, почти все действия по адаптации клиентов в страховании будут выполняться системами ИИ с несколькими агентами в ближайшем будущем, действующими как виртуальные коллеги. Информация будет поглощаться через агента приема, а затем они будут связываться с клиентами или посредниками для уточнения информации, а также извлекать данные из сложных документов, таких как медицинские записи или инженерная документация. Агент профилирования рисков может разработать целостный профиль риска для каждого случая на основе текущих правил андеррайтинга. Агент ценообразования и продуктов может автоматически ценообразовать случай и рекомендовать структуры полисов для удовлетворения клиента, например, добавляя дополнительные страховки от критических заболеваний и инвалидности к полису страхования жизни. Агент соответствия и справедливости обеспечит соблюдение нормативных стандартов и высоких этических стандартов. Агент оркестрации решений может собирать входные данные, полученные другими агентами, для принятия решения о том, может ли полис быть автоматически одобрен или должен быть направлен человеку-старшему андеррайтеру для рассмотрения на основе размера полиса или других соображений. Агент на основе обучения и обратной связи может поддерживать постоянно развивающуюся модель, учитывать человеческую обратную связь для улучшения и контролировать производительность.

Хотя в страховом секторе огромный потенциал ИИ, сложно масштабировать его по всей организации. Проблемы:

• риски безопасности
• высокие затраты
• риски привязки к поставщикам
• нехватка талантов в организации
• культурное сопротивление
• отсутствие надлежащего управления
• наличие устаревшей инфраструктуры стремятся замедлить прогресс. Преодоление этих барьеров требует целенаправленных действий, избегающих фрагментированного набора подходов и решений, которые мы видим сегодня.

Управление изменениями критически важно

Вот почему управление изменениями является компонентом ИИ-трансформаций. Управление изменениями в нашем случае составляет половину того, что требуется для достижения финансового и нефинансового воздействия, а другая половина состоит из усилий по предоставлению чистых данных моделям, самого процесса моделирования и интеграции ИИ.

Почти все страховщики начали использовать ИИ, и у них много приложений в производстве. Тем не менее, руководители многих страховщиков признают, что их организации не являются ИИ-нативными, полностью не внедрив его в свои бизнес-процессы. Это чувство способствует стремлению инвестировать больше в ИИ-технологии, поскольку корпорации стремятся оставаться конкурентоспособными. Страховщики стремятся найти правильную формулу успеха, но немногим это удалось.

Лидеры ИИ превосходят конкурентов

Лидеры ИИ среди страховщиков уже превосходят своих коллег. Как показывает исследование, лидеры ИИ в страховой индустрии сгенерировали в 6,1 раза больше TSR за последние пять лет, чем отстающие от ИИ (в 2-3 раза в большинстве других отраслей). Несмотря на то, что не многие страховые компании извлекают осмысленную ценность через ИИ во всей цепочке создания ценности в значительном масштабе, страховщики высшего класса используют доменные подходы к изменениям. Они выбирают определенные бизнес-функции — дистрибуцию, ценообразование и андеррайтинг, претензии, инвестиции — и кардинально меняют работу этой функции.

Измеримые улучшения от ИИ-трансформации

На сегодняшний день ИИ-перестройка на уровне домена уже повлияла на несколько критических аспектов страховых предприятий, таких как:

• на 10-20 процентов более высокие показатели успеха новых агентов
• на 10-15 процентов более высокий рост премий
• на 20-40 процентов снижение затрат на привлечение новых клиентов
• на 3-5 процентов улучшение точности претензий

Дорожная карта трансформации уже была выпущена как руководство, которое компании должны использовать для принятия цифровых технологий и ИИ. С ускоряющимся развитием и растущим влиянием Gen AI это становится насущной необходимостью. Согласно этой структуре, существует шесть ключевых шагов, которые страховщики могут предпринять для создания организаций, которые будут процветать в эпоху цифровых технологий и ИИ:

1. Выровнять руководство с бизнес-ориентированной дорожной картой ИИ-трансформации

Крупные страховщики не рассматривают ИИ как еще один инструмент эффективности, но понимают его как источник изменений и возможность усилить расширение, отношения с клиентами и производительность. Изменения должны основываться на бизнес-ценности, а результаты должны быть измеримыми. Состояние ИИ-трансформации среди страховщиков требует, чтобы они:

• мотивировали и сосредоточили высшее руководство
• сосредоточили внимание на ограниченном числе значимых бизнес-доменов и полностью трансформировали их
• связали результаты трансформации с желаемым результатом в операционных KPI, включая снижение оттока клиентов Подход должен быть широким, объединяя ИИ-решения по всему бизнесу с четкой дорожной картой того, как консолидировать различные приложения в рамках домена вместо реализации изолированных приложений в различных доменах.

2. Построить правильную команду талантов

Чтобы достичь статуса цифровых лидеров, страховщикам необходимо развивать свой талант-пул, обладая мощным внутренним пулом цифровых талантов или используя выделенные команды ИИ-разработки, и предпочтительно 70-80 процентов цифровых талантов должны быть внутренними. Цифровые лидеры используют три основных шага:

• они переходят к пулу талантов более опытных и высокопродуктивных технологов и меньшего числа новичков
• они создают детальные сетки развития навыков, поддерживаемые сертификатами, для построения совершенства и выявления уникальных технологов
• они создают специализированную команду для модернизации своей HR-практики

Домены

Домены представляют собой базовые элементы бизнес-процессов страховщиков. Некоторые домены включают основные функции:

• продажи и дистрибуция
• ценообразование и андеррайтинг
• претензии
• обслуживание полисов Страховщики обычно имеют от 10 до 15 областей, которые могут быть перепрограммированы с помощью ИИ.

Поддомены

Поддомены состоят из доменов. Базовая единица ИИ-трансформации — это поддомен, который определяется тремя основными характеристиками:

• люди, активы и возможности, сотрудничающие для достижения общих целей
• ключевые бизнес-результаты каждого домена
• конкретные ИИ-приложения в нескольких бизнес-сегментах, что требует повторно используемых компонентов и конкретных показателей успеха

Страховщики, проходящие ИИ-трансформацию, должны будут учитывать, какие области им необходимо больше всего изменить. Каждый типичный страховщик имеет несколько областей, включая продажи и дистрибуцию, ценообразование и андеррайтинг, претензии и обслуживание полисов, каждая из которых имеет значительные возможности для оптимизации с помощью ИИ.

Важность доменной реализации

Реорганизация области требует масштаба. Чтобы реализовать весь потенциал ИИ, страховщики не должны оставаться на фрагментированных решениях или инициативах по сценариям использования, а вместо этого переходить к доменной реализации. Отдельные приложения обычно создаются для доказательства законности технологий Gen AI в регулируемой среде. И хотя они могут давать обнадеживающие результаты, проекты proof of concept и минимально жизнеспособного продукта имеют тенденцию сосредотачиваться на быстрых победах и не являются долгосрочным стратегическим соответствием, интеграцией рабочих процессов и долгосрочным устойчивым захватом выгод. Сквозная трансформация от одного до трех доменов для создания осмысленного воздействия может быть доменной, не перегружая при этом организацию. Необходимое количество сценариев использования для перепрограммирования домена зависит от ситуации, хотя важно, чтобы сценарии использования приводили к осмысленным изменениям и что все они могут повысить производительность. Страховщики развивают синергию подготовки данных, системной интеграции и управления изменениями через подход, охватывающий весь домен, и реорганизацию полных рабочих процессов. Это позиционирует их для достижения реальных улучшений в эффективности, использовании ресурсов и устойчивом конкурентном преимуществе. Масштабирование ИИ успешными страховщиками фокусируется на наиболее вероятных сценариях использования с наибольшим измеримым влиянием на бизнес. Эти влиятельные сценарии использования легко адаптировать и реализовать в различных областях, проектируя и обобщая несколько легко переносимых ИИ-способностей.

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

Страхование жизни

Страховщики жизни могут в соответствии с нормами использовать Gen AI для улучшения оценки рисков и андеррайтинга полисов путем создания синтетических данных, которые дополняют текущие наборы данных.

Здоровье

В медицинском страховании Gen AI можно использовать для прогнозирования результатов лечения пациентов и персонализации планов здоровья с помощью больших объемов данных.

Коммерческое имущество и несчастные случаи

Страховщики коммерческого имущества и несчастных случаев могут использовать Gen AI для создания детальной модели рисков и выполнения различных сценариев для более эффективной оценки потенциальных убытков.

Личное имущество и несчастные случаи

Страховщики личного имущества и несчастных случаев найдут использование Gen AI актуальным для автоматической обработки претензий и улучшения обнаружения мошенничества с помощью продвинутого анализа данных. В сочетании с автоматизацией смарт-контрактов выплаты по претензиям могут запускаться автоматически после проверки заранее определенных условий, что сокращает время обработки и снижает вероятность ошибок.

Трансформация обработки претензий

Среди доменных, многосценарных ИИ-трансформаций в страховании можно выделить ИИ в обработке претензий. Для повышения производительности в своем департаменте претензий британский страховщик Aviva развернул более 80 ИИ-моделей для:

• сокращения срока оценки ответственности по сложным делам на 23 дня
• повышения эффективности направления претензий в соответствующие команды на 30 процентов
• снижения жалоб клиентов на 65 процентов Aviva сообщила инвесторам, что реконструкция ее сектора претензий по автомобилям сэкономила компании более £60 миллионов в 2024 году.

Автоматизация страховых продаж

Один страховщик попытался стать персонализированным и эффективным, создав интеллектуальную автоматизацию для предоставления котировок потенциальным клиентам и продажи полисов. Результаты были впечатляющими:

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

Внедрение чат-бота

Внедрение чат-бота, работающего 24/7, значительно способствовало страховщику, предоставляющему обслуживание клиентов в нерабочее время, поскольку количество потенциальных клиентов, купивших его полисы, увеличилось на 11 процентов.

ИИ с эмпатией

Другой перевозчик применяет ИИ для производства примерно 50 000 коммуникаций, которые он отправляет ежедневно, связанных с претензиями, и находит их более легкими и эмпатичными для чтения, чем коммуникации, написанные людьми.

После того как конкретная область выбрана для трансформации, ее следует разбить на последовательность ИИ-модулей, которые можно выполнять, оптимизировать и расширять. Например, для трансформации процесса продаж и дистрибуции можно интегрировать возможности Gen AI и предиктивной аналитики (такой как модели склонности) в связанные сквозные ИИ-системы, включая многофункциональных копилотов и чат-боты нового поколения с ИИ. Страховщики могут разблокировать устойчивую ценность, трансформируя ИИ на основе доменов. Gen AI имеет огромный потенциал в области продаж для повышения производительности и эффективности сотрудников за счет экономии времени на простые действия.

Для успешной ИИ-трансформации необходим парадигмальный сдвиг в способе ведения бизнеса для принятия операционной модели, которая будет масштабируемой. Для успешной реализации ИИ во всем предприятии страховщик должен обладать соответствующей системой. Говоря о страховщиках, предпринимающих путешествие ИИ-трансформации, они должны выбрать операционную модель, соответствующую их общей стратегии. Это может быть:

• переход к модели цифровой фабрики от 20 до 50 подов
• модель продуктов и платформ, которая вмещает гораздо большее количество подов
• более целостная масштабная гибкая бизнес-модель предприятия, которая распространяет гибкое преимущество на весь бизнес, а не только на технологические центры

Роль управления продуктами

Одним из наиболее важных элементов в успешной реализации выбранной операционной модели является наличие надежных возможностей управления продуктами, поскольку они могут значительно определять успех трансформационных мероприятий. Страховщики могут объединять бизнес-функции, данные и технологии в командную и гибкую операционную модель, таким образом:

• разрушение силосов
• установление культуры ответственности
• приоритизация предприятия с ориентацией на клиента

ИИ-центр управления

ИИ-центр управления также жизненно важен, поскольку он управляет и контролирует ИИ-движимое создание ценности и внедрение в организации. Центральные ИИ-команды становятся все более заметными, поскольку страховщики все больше беспокоятся о повторном использовании компонентов и стандартном ИИ. ИТ-службы сотрудничают более тесно с командами данных и ИИ, поскольку они используют большие инженерные и облачные возможности. Одновременно такие тенденции должны быть сбалансированы с точки зрения владения бизнесом на передовой, чтобы ориентировать технологические возможности на правильные проблемы и создавать реальную ценность. Одна из таких потенциальных моделей — продуктовая модель, где команды основаны на основных "супер-продуктах" вдоль страховой цепочки создания ценности.

Цель — создать устойчивую ценность с помощью технологий: страховщики должны использовать ИИ-первые решения и строить продвинутый ИИ-технологический стек для революции всего набора возможностей своей организации. Это поможет организациям:

• быть гибкими
• принимать новейшие ИИ-инновации
• избегать производства архаичных технологий, которые будут подавлять будущий рост и инновации Настоящая модернизация будет заключаться в том, чтобы сделать ИИ-элементы и функции повторно используемыми, гармонизировать стандарты во всем предприятии и с высококачественными данными для обучения моделей.

Четыре уровня ИИ-стека

Стек возможностей сложен для облегчения принятия ИИ в организации. Этот ИИ-стек имеет четыре критических уровня:

1. Переосмысленное взаимодействие
2. Принятие решений на основе ИИ
3. Инфраструктура
4. Платформа данных В эти уровни необходимо стратегически инвестировать для обеспечения масштабного использования ИИ в организации. Банки могут вдохновлять страховщиков на развитие их ИИ-стека, но конкретно они могут учитывать существенные различия между двумя областями.

Страховщики должны переосмыслить свое взаимодействие с клиентами, используя ИИ для предоставления высокоперсонализированного опыта с бесшовным взаимодействием с клиентом. Крупные страховые компании также применяют ИИ для улучшения своего взаимодействия с клиентами, и они объединяют несколько каналов коммуникации со следующими функциями:

• текстовые чат-боты
• изображения, позволяющие клиентам понимать сложные данные
• голосовые помощники, позволяющие клиентам разговаривать со своей страховой компанией, а не печатать ИИ используется для обеспечения того, чтобы клиентский опыт был не только человекоподобным, но и бесшовным, даже от канала к каналу. Чтобы проиллюстрировать этот момент, когда клиент начинает разговор с помощью мобильного приложения и продолжает его через телефонный звонок, ИИ учитывает предыдущий ввод, так что клиенту не нужно будет вводить информацию снова.

Принятие Gen AI потребителями

Gen AI также становится узнаваемым для клиентов. Из людей, использующих приложения Gen AI, такие как ChatGPT, 29 процентов ищут финансовую информацию, советы или рекомендации инвесторов. Увеличение числа потребителей, использующих инструменты Gen AI для выполнения таких задач, как страховые предложения, оставит перевозчикам без выбора, кроме как вывести свои консультации, коммуникацию ценности продукта и прозрачность цен на новый уровень.

Уровень принятия решений на основе ИИ исследует горы данных, созданных через различные каналы, для предоставления очень персонализированного опыта клиентов и сотрудников. Этот уровень:

• дополняет текущие решения по ценообразованию и андеррайтингу
• поддерживает решения по претензиям
• повышает точность претензий через динамическую оценку точек данных, включая заметки аджастеров, фотографии повреждений, текстовые представления или документы и истории претензий Указательно, что один перевозчик создал консолидированное хранилище продуктов, где документы полисов охватывают глобальное предприятие; агенты колл-центра могут легко отвечать на вопросы о покрытии, исключениях и других. В сфере имущества и несчастных случаев многие перевозчики вместе используют ИИ и данные о претензиях для обнаружения новых факторов риска, включая оценки ущерба, вызванного климатом.

Продвинутые ИИ-функции

С развитием технологий ИИ крупные страховые компании покидают традиционные предиктивные модели и переходят к продвинутым функциям, таким как:

• мультиагентные системы
• многоэтапное рассуждение

Gen AI-агенты

Использование ИИ революционизируется через агентный ИИ. Gen AI-агенты — это сложные ИИ-системы, способные применять суждения и обычно ориентированные на разговор с пользователем на основе обширных научных знаний и прошлых данных. Несколько агентов вовлечены в совместные усилия для достижения результатов, включая спутниковые и дроновые изображения для оценки и предотвращения повреждений. Они также невероятно проницательны, предлагают людям-агентам помощь в реальном времени и предлагают соответствующие планы действий. Потенциал Gen AI-агентов заключается в:

• большей вовлеченности клиентов
• автоматизации сложных процессов
• повышении производительности

Многоэтапное рассуждение

Многоэтапное рассуждение, в свою очередь, позволяет ИИ-системе разделить сложную проблему на несколько более мелких и управляемых шагов и последовательно решать каждый из них.

Надежный уровень инфраструктуры, часто построенный через разработку пользовательского ИИ-программного обеспечения, предлагает функции, которые позволяют ИИ работать и создавать ценность, такие как конвейеры машинного обучения, которые могут выполнять большие ИИ-модели с низкими затратами.

Решение: строить, покупать или партнерство

Решение о том, разрабатывать ИИ-решения внутренне и создавать интеллектуальную собственность, или передавать разработку ИИ-потенциалов, которые могут стать источниками высокоценной ИС в будущем, является высокорискованным решением среди страховщиков, влияющим на их масштабируемость, дифференциацию и отзывчивость на рынке.

Внутренняя разработка

Внутренняя разработка ИИ-возможностей может обеспечить пользовательские решения, которые лучше соответствуют потребностям конкретного бизнеса, и может содержать "секретный соус" страховщика в стеке ИИ-возможностей с защитным рвом, что дает лучший контроль и возможности дифференциации. Тем не менее, эта стратегия требует значительных инвестиций в конкретные таланты, инфраструктуру и долгосрочные циклы разработки, которые, однако, не всегда оказываются экономически эффективными.

Приобретение ИИ-решений

Напротив, приобретение ИИ-решений через установленных вендоров позволит более быструю реализацию и будет основываться на проверенной технологии, но будет ограничено с точки зрения:

• настройки
• интеграции
• долгосрочных затрат
• зависимости от дорожной карты продуктов третьих сторон
• выполнения на рыночном среднем уровне через использование инструментов и возможностей, уже используемых другими

Гибридный подход

Смешанное решение через технологическое партнерство может компромиссировать масштабируемость и стратегический контроль. Передавая услуги страховщиков, которые предоставляют стандартизированные решения, включающие Gen AI, в частности, в корпоративных операциях, включая финансы, человеческие ресурсы и закупки, страховщики могут посвятить внутренние ресурсы основным операциям компаний, включающим андеррайтинг и управление претензиями.

Страховщикам необходимо инвестировать в решения для платформ данных и инфраструктуры данных, необходимые для обучения и масштабирования мультиагентных ИИ-систем, и обеспечивать плавную интеграцию бизнес-функций. Гибридная облачная инфраструктура, то есть смесь локального центра обработки данных и публичной облачной среды, должна быть разработана для масштабируемости. Также разрабатываются высоконастраиваемые основные процессоры продуктов для обеспечения гибкости и эффективности. Страховщикам необходимо учитывать качество и доступность данных на фронте управления данными, но также и вызов обработки конфиденциальной информации. Когда устаревшие системы становятся проблемой, страховщикам нужно будет модернизировать свою ИТ-среду для поддержки массового внедрения ИИ.

Успешная реализация ИИ требует культуры инноваций, сдвига мышления и развития возможностей, но организации имеют тенденцию недооценивать уровни сопротивления и готовность принять новый подход к работе. Необходимо предоставить сотрудникам соответствующие навыки и сформировать четкое видение облегчающей роли ИИ в помощи им в работе. Ведущие страховщики организовали программы управления изменениями, фокусирующиеся на:

• ролевом моделировании руководства
• артикуляции ценности ИИ
• комплексных программах развития возможностей
• продвижении правильных фреймворков производительности

Решение проблем сотрудников

Внедрение ИИ-технологий в организациях может вызывать беспокойство у сотрудников относительно их функций. Тем не менее, история показала, что технология обычно вводит новые потребности и возможности, и таким образом создаются новые роли и обязанности. Наконец, внедрение ИИ в рабочие процессы должно основываться на развитии чувства общей ответственности и ответственности за внедрение ИИ в организации.

Технология — это только половина битвы

Отличной технологии недостаточно, так как это половина битвы. Другая половина — заставить сотрудников реально применять ИИ в своей повседневной рутине, и сдвинуть иглу в том, как выполняется работа, будь то автоматизация или дополнение.

Опыт показывает, что использование ИИ является неизбежным требованием для оставания конкурентоспособным. Не так много доминирующих страховщиков, которые полностью операционализировали ИИ, но это соблазнительный пример, которому должны следовать другие компании, стремящиеся воспользоваться возможностью изменений. Эти страховщики уже имеют преимущество, и новые технологические разработки предоставили им средства для дальнейшего ускорения.

Ловушка пилотного чистилища

Остальные застряли в пилотном чистилище и попадают в многочисленные ловушки:

• У них нет агрессивного масштабного ИИ-подхода с измеримыми финансовыми результатами, которые могут вывести компанию из ее ИИ-инерции
• Они не признают весь масштаб инвестиционных требований и поэтому делают мелкомасштабные и кусочные усилия с меньшей ROI
• Они ориентированы на узкие сценарии использования, а не на трансформацию домена
• Они не разрабатывают повторно используемые компоненты бизнес-линии для снижения долгосрочной стоимости ИИ
• Они также чрезмерно зависят от готовых решений, которые делают их менее согласованными с их бизнес-особенностями и уничтожают их собственную способность производить интеллектуальную собственность нового поколения

Чтобы идти в ногу с быстро меняющимся миром, страховые компании должны принять радикальную масштабную перспективу на ИИ, полностью перестроить бизнес и интегрировать ИИ во все свои процессы. Это включает:

• построение специфических для предприятия систем
• обучение ИИ-моделей на внутренних данных
• ретулинг бизнес-процессов для превосходства в выбранных линиях и рынках
• переоценку операционной модели
• повторное использование ИИ с повторно используемыми компонентами для достижения его трансформирующего потенциала Перепроводка операций с ИИ-первым подходом обеспечит страховщикам долгосрочную бизнес-ценность и превосходство над конкурентами.