Sigorta sektöründe yapay zekanın geleceği

Zaman zaman, dünyayı değiştiren bazı teknolojik yenilikler ortaya çıkar ve işletmeler buna uyum sağlamak zorunda kalır, hatta bu yenilikler nedeniyle önemsiz hale gelebilirler. Endüstri Devrimi'nin buhar makinesi ve üretimin mekanizasyonu sayesinde, büyük ölçüde tarımsal ve kentsel yaşam tarzları arasında bir geçiş mümkün hale geldi. İnternetin ortaya çıkmasıyla birlikte, gerçek zamanlı iletişim, e-ticaret ve bulut bilişim gibi alanlarda artış yaşandı. Şimdi sıra yapay zekada. Yapay zeka, iş akışı süreçlerini hızla değiştiren, yeniliği artıran ve endüstrileri yeniden şekillendiren son derece güçlü bir teknolojidir. Diğer dönüştürücü teknolojilerin etkilerinde olduğu gibi, sigorta şirketleri de dahil olmak üzere şirketlerin yapay zekayı reddetmesi zor, hatta imkansız olacaktır. Birkaç on yıl önce, e-ticaret kaçınılmaz, modern ve daha gelişmiş bir fenomen haline geldiğinde, müşteriler ürünleri kolayca sipariş edip kısa sürede teslim alabilmeye alıştılar ve tüm tüccarların aynı özelliklere sahip olmasını beklediler. Aynı şekilde, yapay zeka tüketici beklentilerini de dönüştürdü, böylece artık müşteriler şunları talep ediyor:

• Tüketici yolculuğu boyunca daha fazla doğruluk ve güvenilirlik sağlayın.
• AI botlarla (metin veya ses tabanlı) insan benzeri diyaloglar kurabilme yeteneği
• hiperkişisel teklifler ve iletişim
• ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş isteğe bağlı ürünler ve etkileşimler

Bu, genel yapay zeka ile diğer teknolojik atılımlar arasındaki farklardan biridir: Genel yapay zeka, diğer teknolojik yeniliklerin daha önce hiç görmediği düzeyde akıl yürütebilir, yargılarda bulunabilir, yaratıcılık ve empati gösterebilir ve bunlar sigorta şirketleri için özellikle önemli olan belirli beceri setleridir. Bu nedenle gen AI, [sigorta sektöründe] (/services) gerçek bir devrim yaratabilir. Sigortanın özü, belirli riskleri doğru bir şekilde kavramak ve zor durumda olan kişilere mümkün olduğunca verimli, etkili ve nazik bir şekilde yardımcı olmaktır.

Bunların tümü AI tarafından değiştirilebilir.

• Geleneksel analitik AI, verilerdeki eğilimleri bilir.
• Gen AI, bu özellikleri yapılandırılmamış veri biçimlerini daha iyi anlayarak genişletir ve yanıtlara hiper kişiselleştirme ve empati eklemeyi mümkün kılar.
• Agentic AI, karmaşık iş süreçlerine yeni bir otomasyon getirerek sigorta şirketlerinin maksimum değeri elde etmesini sağlar. Bu esneklik sayesinde, sigorta şirketleri yapay zekayı aşağıdaki gibi tüm önemli işlevlere uyguluyorlar:
• satış verimliliği ve hiper kişiselleştirme
• otomasyon ve sigorta işlemlerinde gelişmiş doğruluk
• artırılmış talep yönetimi
• sesli temsilcilerle müşteri hizmetleri operasyonları
• finans, aktüerya ve BT gibi arka ofis işlevlerinde değişiklik yapmayın Çığır açıcı olabilecek diğer teknolojik yenilikler gibi, tüketiciler de AI'nın hayatlarını kolaylaştırabileceğini yavaş yavaş fark edecek ve hizmet sağlayıcılarının bu teknolojiyi kullanmasına alışacaklardır. Tüm faaliyetlerine yapay zekayı kapsamlı bir şekilde entegre etme fırsatını değerlendirebilen sigorta şirketleri en iyi konumda olacaklardır. Böylece, temel riskleri daha iyi anlayarak daha hızlı ve daha kişiselleştirilmiş bir şekilde daha fazla iş yapabileceklerdir.

AI dönüşümünü başarıyla gerçekleştirmek için, sadece yüzeysel değişiklikler yapmak ve birkaç pilot uygulama gerçekleştirmek yeterli değildir. Ayrıca, sığ bir stratejik niyetle bir dizi hizmet olarak yazılım (SaaS) ürünü satın alarak gerçek AI etkinleştirme elde etmek veya hazır AI çözümleriyle iş akışı dönüşümleri gerçekleştirmek mümkün değildir. AI aracılığıyla sürdürülebilir iş değeri yaratmak için sigorta şirketleri şunları yapmalıdır:

• AI'nın neye dönüşebileceğine dair cesur bir kurumsal vizyon oluşturun
• Temel olarak, teknolojinin organizasyonun bir parçası haline gelmesi için işlerinin tüm alanlarında (sigorta, hasar, dağıtım, müşteri hizmetleri vb.) iş yapma şeklini kökten yeniden düzenleyin.
• iş akışlarını gözden geçirin
• çalışma şeklini yeniden yapılandırın
• modern veri ve teknoloji yığını için çalışın
• farklı kullanım durumları ve iş alanlarında yeniden kullanılabilir bileşenler kullanarak AI'yı ölçeklendirin Ve bunu birim ekonomisinde anlamlı değişiklikler getirecek şekilde yapmak zorundalar. Uçtan uca süreçler de AI'dan değer elde etmek için yeniden tasarlanmalıdır; mevcut süreçlerin üzerine AI'yı eklemekle kalmamalı, daha da kötüsü, AI aracıyla iş akışına gereksiz bir adım daha eklememelidir.

Sigorta AI danışmanlığı uzmanlığı

Sigorta AI danışmanlığında, AI ile ilgili çalışmalar Forrester tarafından dijital dönüşümün öncüsü olarak tanımlanmış ve dünya çapında 200'den fazla sigorta şirketi ile AI alanında işbirliği yapılmıştır. Özel sigorta ile ilgilenen bölümün ayrıca şu konularda bir kütüphanesi vardır:

• 50'den fazla yeniden kullanılabilir AI bileşeni
• Müşterinin kullanabileceği ve özelleştirebileceği 20'den fazla uçtan uca sigorta özelliği AI'ya bütünsel ve stratejik bir yaklaşımla, sigorta şirketleri AI'ya yatkın bir konuma gelebilir ve sürdürülebilir bir rekabet avantajı geliştirebilirler.

Tarama, gen AI'nın bu kadar büyük potansiyele sahip olmasının nedenlerinden biridir. Yeniden kullanılabilir parçalar sayesinde, bu teknoloji bir işletmenin çeşitli yönlerinde devrim yaratmak için kullanılabilir. Örnek olarak, müşteri hizmetleri ile yanıt vermek üzere eğitilmiş bir AI gen yeteneği şu amaçlarla yeniden kullanılır:

• dahili BT destek sorularını yanıtlayın
• pazarlama içeriği oluşturun
• teklif talebine verilen yanıtı inceleyin
• yasal belgeler yazın Nihai ürünler büyük ölçüde farklılık gösterse de, bunun arkasında yatan AI bileşenleri farklı iş alanlarında ve uygulamalarda yeniden kullanılabilir.

Gelecek: AI çoklu ajan sistemleri

AI hala hızlı bir şekilde gelişmeye devam ediyor. Örneğin, sigortacılıkta müşteri kazanımı ile ilgili neredeyse tüm işlemler yakın gelecekte AI çoklu ajan sistemleri tarafından gerçekleştirilecek ve bu sistemler sanal iş arkadaşları olarak hizmet verecek. Bilgiler bir alım ajanı aracılığıyla alınacak ve ardından müşterilerle veya aracılarla iletişime geçilerek bilgilerin netleştirilmesi ve tıbbi kayıtlar veya mühendislik belgeleri gibi karmaşık belgelerden verilerin sorunsuz bir şekilde çıkarılması sağlanacaktır. Risk profili oluşturma ajanı, mevcut sigorta kurallarına göre her vakanın bütünsel risk profilini oluşturabilir. Bir fiyatlandırma ve ürün temsilcisi, vakayı otomatik olarak fiyatlandırabilir ve müşteriyi memnun etmek için hayat sigortası poliçesine kritik hastalık ve maluliyet ekleri eklemek gibi poliçe yapıları önerebilir. Bir uyum ve adalet temsilcisi, düzenleyici standartların ve yüksek etik standartların karşılanmasını sağlar. Karar düzenleyici ajan, politikanın otomatik olarak onaylanıp onaylanamayacağına veya politikanın büyüklüğü veya diğer hususlar temelinde bir üst düzey sigorta eksperine iletilip iletilmeyeceğine karar verirken diğer ajanlar tarafından alınan girdileri derleyebilir. Öğrenme ve geri bildirime dayalı bir ajan, sürekli gelişen bir modeli sürdürebilir, iyileştirme için insan geri bildirimlerini dikkate alabilir ve zaman içinde makine öğrenimi modelinin sapmasını veya performans düşüşünü izleyebilir.

Sigorta sektöründe yapay zeka büyük bir potansiyel barındırsa da, bunu tüm organizasyon genelinde ölçeklendirmek zordur. Sorun şudur:

• güvenlik riskleri
• yüksek maliyetler
• tedarikçilerle kilitlenme riski
• kuruluşta yetenek eksikliği
• kültürel direnç
• uygun yönetişim eksikliği
• eski altyapının varlığı ilerlemeyi yavaşlatma eğilimindedir. Bugün tanık olduğumuz gibi, yaklaşımların ve çözümlerin çoğalmasına yol açmayacak şekilde, bu engellere düşünceli bir şekilde yanıt vermek için gerçek bir değişiklik gerekecektir.

Değişiklik yönetimi çok önemlidir

Bu nedenle değişiklik yönetimi, AI değişikliklerinin bir bileşenidir. Bizim durumumuzda değişiklik yönetimi, finansal ve finansal olmayan etkiyi elde etmek için gerekenlerin yarısını oluşturur; diğer yarısı ise modellere temiz veriler sağlamak, modelleme sürecinin kendisi ve AI entegrasyonu için yapılan çabalar tarafından oluşturulur.

Sanal sigorta şirketleri yapay zeka kullanmaya başlamışlardır ve üretimde birçok uygulama alanı bulunmaktadır. Bununla birlikte, birçok sigorta şirketinin liderleri, iş süreçlerinde yapay zekayı tam olarak benimsemedikleri için kuruluşlarının yapay zeka tabanlı olmadığını düşünmektedir. Bu duygu, şirketlerin rekabet gücünü korumak istemesi nedeniyle AI teknolojilerine daha fazla yatırım yapma isteğini artırmaktadır. Sigorta şirketleri başarıya ulaşmak için doğru formülü bulmaya heveslidir, ancak çok azı bunu başarabilmiştir.

AI liderleri daha iyi performans gösteriyor

Sigorta şirketleri arasında AI liderleri, rakiplerini çoktan geride bıraktı. Örnek olarak, araştırmaya göre, sigorta sektörünün AI liderleri, son beş yılda AI konusunda geride kalanlara göre 6,1 kat daha fazla TSR elde etti (diğer sektörlerin çoğunda bu oran 2-3 kat). Çok sayıda sigorta şirketi, değer zincirinin tamamında AI'dan önemli ölçüde anlamlı bir değer elde etmese de, sınıfının en iyisi sigorta şirketleri, değişime alan bazlı yaklaşımlar benimsemektedir. Dağıtım, fiyatlandırma ve sigorta, hasar talepleri, yatırımlar gibi bazı iş fonksiyonlarını seçerler ve bu fonksiyonların işleyişini baştan aşağı yenilerler.

AI dönüşümünden elde edilen ölçülebilir iyileştirmeler

Bugüne kadar, alan düzeyinde yapay zeka tabanlı yeniden yapılandırma, sigorta şirketlerinin birçok kritik yönünü etkilemiştir. Bunlar arasında şunlar sayılabilir:

• Yeni temsilcilerin başarı oranları yüzde 10 ila 20 daha yüksektir
• %10 ila %15 daha yüksek prim artışı
• Yeni müşteri kazanma maliyetlerinde yüzde 20 ila 40 arasında azalma
• Talep doğruluğunda yüzde 3 ila 5 oranında iyileşme

Dönüşüm yol haritası, şirketlerin dijital ve yapay zekanın gücünden yararlanmak için kullanmaları gereken kılavuz olarak yayınlandı. Gen AI'nın hızlanan gelişimi ve artan etkisiyle, bu acil bir gereklilik haline geliyor. Bu çerçeveye göre, sigorta şirketlerinin dijital ve yapay zeka çağında başarılı olacak organizasyonlar oluşturmak için yapabilecekleri altı temel hamle vardır:

1. C-suite'i iş odaklı AI dönüşüm yol haritasına uyumlu hale getirin

Büyük sigorta şirketleri, yapay zekayı verimliliği artıran bir araç olarak görmüyor, ancak onu bir değişim kaynağı ve büyümeyi, müşteri ilişkilerini ve üretkenliği artırma olanağı olarak değerlendiriyor. Değişiklikler iş değerine dayalı olmalı ve sonuçlar ölçülebilir olmalıdır. Sigorta şirketleri arasında yapay zeka dönüşümünün gerçekleşmesi için aşağıdakiler gereklidir:

• üst düzey ekibi motive edin ve odaklanın
• dikkatlerini sınırlı sayıda önemli iş alanına odaklayın ve bunları baştan sona dönüştürün
• dönüşümün sonuçlarını, müşteri kaybının azalması da dahil olmak üzere operasyonel KPI'larda istenen sonuçlarla ilişkilendirin Çeşitli alanlara izole uygulamalar uygulamak yerine, işin genelinde AI çözümlerini birleştirerek, bir alan içindeki çeşitli uygulamaları nasıl birleştireceğine dair net bir yol haritası oluşturmak çok önemlidir.

2. Doğru yetenek havuzunu oluşturun

Dijital liderler statüsüne ulaşmak için sigorta şirketleri, sağlam bir şirket içi dijital yetenek havuzuna sahip olarak yetenek havuzlarını geliştirmelidir ve tercihen dijital yeteneklerin %70 ila %80'i şirket içi olmalıdır. Dijital liderler üç ana adım uygular:

• daha deneyimli ve yüksek verimli teknoloji uzmanlarından oluşan bir yetenek havuzuna ve daha az sayıda acemiye geçiş yaparlar
• mükemmelliği oluşturmak ve benzersiz teknoloji uzmanlarını belirlemek için kimlik bilgileriyle desteklenen ayrıntılı beceri geliştirme tabloları oluştururlar
• dijital yetenekleri işe almak ve elde tutmak için İK uygulamalarını yeniden şekillendirmek üzere özel bir ekip oluştururlar Ayrıca, işgücünün insanlardan ve yapay zeka ajanlarından oluştuğu yeni bir dönem düzenliyorlar ve bu da organizasyonel uygulamaların evrimini zorlayacak.

3. Ölçeklendirilmiş bir işletim modeli uygulayın

Bir sigorta şirketi AI'nın yardımıyla dönüşüm geçirirken, sigorta şirketinin stratejisini uygulamasına yardımcı olabilecek bir işletim modeli seçmek gerekir. Ayrıca, etkili ürün yönetimi becerilerinin getirilmesi de çok önemlidir ve dönüşümün başarıya ulaşmasına yardımcı olabilir.

4. Teknolojiyi kullanarak yenilikleri hızlı ve geniş bir şekilde yaygınlaştırın

Sınıfının en iyisi sigorta şirketleri, yeniden kullanılabilir çoklu ajan sistemleri tarafından desteklenen esnek bir yapay zeka yetenekleri yığınına dayanmaktadır. Bir sigorta şirketinin mevcut yapay zeka teknolojisi yığını, hızla değişen teknolojiye uyum sağlamak için çok uyumludur ve oldukça modülerdir. Temel AI bileşenlerinin ve yeteneklerinin yeniden kullanımı, ajans AI mesh mimarisi kadar önemlidir. Bu dağıtılmış, satıcıdan bağımsız mimari paradigma, birden fazla ajanın çeşitli sistemler, araçlar ve dil modellerinde güvenli ve ölçeklenebilir bir şekilde bağımsız olarak düşünmesini, işbirliği yapmasını ve hareket etmesini sağlar. Mimari, teknolojiyle birlikte gelişebilecek şekilde de geliştirilmiştir.

5. Verileri her yere yerleştirin

Her türlü yapay zeka veriye dayalı olduğundan, en son teknolojiye sahip veri yetenekleri her zaman çok önemli olacaktır. Yapay zeka kendisi veri sorunlarının çözümüne katkıda bulunsa da, sigorta şirketlerinin çoğu yapay zeka vizyonlarını başarıyla gerçekleştirmek için veri potansiyellerini daha radikal bir şekilde geliştirmek zorunda kalacaktır. Bu yeteneklerin geliştirilmesi, teknik ve organizasyonel engellerin aşılabilmesini gerektirir. Sigorta şirketlerindeki fikri mülkiyet, sigorta kuruluşunun bilgi birikimini ve "özel formülünü" ajan yapay zeka sistemlerine yerleştirme ve kullanma yeteneği haline gelebilir.

6. Değişim ve benimseme yönetimine yatırım yapın

Benimseme, geliştirme ile eşit derecede önemlidir. Norm olarak, dijital ve yapay zeka tabanlı çözümlerin oluşturulmasına yatırılan her bir dolar için, kullanıcıların benimsemesi ve kurumsal düzeye ölçeklendirilmesi için en az bir dolar daha ayrılmalıdır.

Etki Alanları

Etki alanları, sigorta şirketlerinin iş süreçlerinin en temel unsurlarını temsil eder. Bazı etki alanları birincil işlevleri içerir:

• satış ve dağıtımlar
• fiyatlandırma ve sigortalama
• iddialar
• politika hizmeti Sigorta şirketleri genellikle AI kullanılarak yeniden yapılandırılabilecek 10 ila 15 alana sahiptir.

Alt alan adları

Alt alanlar, alanlardan oluşur. AI dönüşümünün temel birimi, üç ana özellik ile tanımlanan bir alt alandır:

• ortak hedefleri gerçekleştirmek için işbirliği yapan kişiler, varlıklar ve yetenekler
• her alanın temel iş sonuçları
• Birkaç iş segmentinde kullanılan belirli AI uygulamaları, bu da yeniden kullanılabilir bileşenler ve belirli başarı ölçütleri gerektirir.

AI dönüşümü geçiren sigorta şirketleri, en çok hangi alanlarda değişiklik yapmaları gerektiğini dikkate almak zorunda kalacaklar. Her tipik sigorta şirketi, satış ve dağıtım, fiyatlandırma ve sigorta, hasar ve poliçe hizmetleri gibi birkaç alana sahiptir ve bunların her biri AI ile optimize edilme konusunda önemli fırsatlar sunmaktadır.

Etki alanı tabanlı uygulamanın önemi

Bir alanın yeniden düzenlenmesi için büyüklük gerekir. AI'nın tam potansiyelini gerçekleştirmek için sigorta şirketleri, parçalı çözümler veya kullanım senaryosu girişimlerinde kalmamalı, bunun yerine alan tabanlı uygulamaya geçmelidir. Bireysel uygulamalar genellikle düzenlenmiş bir ortamda genel yapay zeka teknolojilerinin meşruiyetini kanıtlamak için oluşturulur. Cesaret verici sonuçlar sunabilmelerine rağmen, kavram kanıtı ve asgari düzeyde uygulanabilir ürün projeleri genellikle hızlı kazançlara odaklanır ve uzun vadeli stratejik uyum, iş akışı entegrasyonu ve uzun vadeli sürdürülebilir fayda elde etme ile uyumlu değildir. Anlamlı bir etki yaratmak için bir ila üç alanın uçtan uca dönüşümü, organizasyonu aşırı yüklemeden alan tabanlı olabilir. Bir etki alanını yeniden yapılandırmak için gereken kullanım senaryosu sayısı değişkenlik gösterir, ancak kullanılan kullanım senaryolarının anlamlı bir değişiklikle sonuçlanmasını ve tümünün performansı artırabilmesini sağlamak önemlidir. Sigorta şirketleri, alan genelinde bir yaklaşım ve iş akışlarının tamamen yeniden düzenlenmesi yoluyla veri hazırlama, sistem entegrasyonu ve değişiklik yönetimi sinerjileri geliştirir. Bu da onlara verimlilik, kaynak kullanımı ve sürdürülebilir rekabet avantajı konusunda gerçek iyileştirmeler yapma imkanı sağlar. Sigorta şirketleri tarafından başarılı bir şekilde gerçekleştirilen AI ölçeklendirmesi, iş üzerinde en büyük ölçülebilir etkiye sahip olası kullanım durumlarına odaklanır. Bu etkili uygulama kullanımları, birkaç çok aktarılabilir AI yeteneği tasarlayarak ve genelleştirerek çeşitli alanlarda kolayca uyarlanabilir ve uygulanabilir.

Her türden sigorta şirketi, işin farklı yönlerini optimize etmeye yardımcı olacak genel yapay zeka uygulamasının hayata geçirilmesi sayesinde operasyonel verimlilik ve müşteri etkileşimleri açısından avantajlar elde edecek.

Yaşam

Hayat sigortası şirketleri, mevcut veri setlerini tamamlayan sentetik veriler oluşturarak risk değerlendirmesini ve poliçelerin sigortalanmasını geliştirmek için genel yapay zekayı uyumlu bir şekilde kullanabilirler.

Sağlık

Sağlık sigortasında, gen AI, büyük veri kümelerinin yardımıyla hasta sonuçlarını tahmin etmek ve sağlık planlarını özelleştirmek için kullanılabilir.

Ticari mülk ve kaza sigortası

Ticari mülk ve kaza sigortacıları, genel yapay zekadan yararlanarak ayrıntılı bir risk modeli oluşturabilir ve farklı senaryolar uygulayarak potansiyel kayıpları daha verimli bir şekilde değerlendirebilir.

Kişisel mülkiyet ve kaza

Kişisel mülkiyet ve kaza sigortacıları, gelişmiş veri analizi yardımıyla talepleri otomatik olarak işlemek ve dolandırıcılık tespitini geliştirmek için genel yapay zeka kullanımını uygun bulacaktır.

Talep işleme dönüşümü

Sigortacılıkta alan düzeyinde, çoklu kullanım senaryolarına sahip AI dönüşümleri arasında, hasar işlemlerinde AI'nın kullanımı öne çıkmaktadır. Hasar departmanının performansını artırmak için, İngiliz sigorta şirketi Aviva 80'den fazla AI modeli kullanarak şunları gerçekleştirdi:

• Zorlu vakalarda sorumluluk değerlendirme süresini 23 gün azaltın
• ilgili ekiplere yönlendirilen taleplerin etkinliğini %30 artırın
• müşteri şikayetlerini %65 oranında azaltın Aviva, yatırımcıya motor hasarları sektörünü yenilemenin şirkete 2024 yılında 60 milyon sterlin tasarruf sağladığını bildirdi.

Sigorta satış otomasyonu

Bir sigorta şirketi, potansiyel müşterilere teklif vermek ve poliçeleri satmak için akıllı otomasyon oluşturarak kişiselleştirilmiş ve verimli hale gelmeye çalıştı. Sonuçlar etkileyiciydi:

• İşlemlerin %80'i çevrimiçi platforma kaydırıldı
• müşteri memnuniyeti puanları 36 puan arttı

Chatbot uygulaması

7/24 çalışan bir chatbotun uygulanması, sigorta şirketinin mesai saatleri dışında müşteri hizmetleri sunmasına büyük katkı sağladı ve poliçelerini satın alan potansiyel müşteri sayısı %11 arttı.

Empatiye sahip yapay zeka

Farklı bir taşıyıcı, her gün yaptığı yaklaşık 50.000 iletişim için AI kullanıyor ve bunun insan tarafından yazılmış iletişimlerden daha kolay ve daha empatik olduğunu düşünüyor.

Dönüşüme tabi tutulacak belirli bir alan belirlendikten sonra, bu alan yürütülebilir, optimize edilebilir ve genişletilebilir bir dizi AI tabanlı modüle ayrılmalıdır. Örnek vermek gerekirse, satış ve dağıtım sürecini dönüştürmek için, gen AI ve tahmine dayalı analitik (eğilim modelleri gibi) yeteneklerini, çok yönlü yardımcı pilotlar ve yeni nesil AI sohbet robotları dahil olmak üzere, birbirine bağlı uçtan uca AI sistemlerine entegre etmek mümkündür. Sigorta şirketleri, AI'yı alan bazında dönüştürerek sürdürülebilir değer yaratabilirler. Gen AI, basit faaliyetlerde zaman tasarrufu sağlayarak çalışanların üretkenliğini ve verimliliğini artırmak için satış alanında büyük bir potansiyele sahiptir.

Başarılı bir AI dönüşümünü benimsemek için, ölçeklenebilir bir işletim modelini benimsemek üzere işletmelerin yönetiminde bir paradigma değişikliği yapılması şarttır. AI'nın tüm işletme genelinde başarılı bir şekilde uygulanması için sigorta şirketinin uygun bir sisteme sahip olması gerekir. AI dönüşüm sürecine giren sigorta şirketleri, genel stratejilerine uygun bir işletim modeli seçmelidir. Bu model şunlar olabilir:

• 20 ila 50 pod arasında bir dijital fabrika modeline geçin
• çok daha fazla sayıda pod'u barındıran bir ürün ve platform modeli
• Agile avantajını sadece teknoloji yoğun merkezlere değil, tüm işletmeye yaygınlaştıran, daha sağlıklı bir işletme çapında agile iş modeli

Ürün yönetiminin rolü

Seçilen işletim modelinin başarılı bir şekilde uygulanmasında en önemli unsurlardan biri, sağlam ürün yönetimi yeteneklerinin olmasıdır, çünkü bunlar dönüşüm sürecinin başarısını büyük ölçüde belirleyebilir. Sigorta şirketleri, iş fonksiyonlarını, verileri ve teknolojiyi takım tabanlı ve çevik bir işletim modelinde birleştirebilir, böylece:

• silo kırma
• sahiplik kültürünün oluşturulması
• müşteri odaklı bir zihniyetle işletmeye öncelik verin

AI kontrol kulesi

AI kontrol kulesi, AI odaklı değer yaratma ve benimsemeyi organizasyonel olarak yönetip izlediği için de hayati öneme sahiptir. Sigorta şirketleri bileşenlerin yeniden kullanımı ve standart AI ile giderek daha fazla ilgilenmeye başladıkça, merkezi AI ekipleri de giderek daha fazla öne çıkmaktadır. BT, daha fazla mühendislik ve bulut yetenekleri kullandıkça veri ve yapay zeka ekipleriyle daha yakın işbirliği içinde çalışmaktadır. Aynı zamanda, bu tür eğilimler, teknoloji yeteneklerini doğru konulara yönlendirmek ve gerçek değer yaratmak için ön saflardaki iş sahipliği açısından dengelenmelidir. Böyle bir potansiyel model, ekiplerin sigorta değer zinciri boyunca temel "süper ürünler"e dayandığı ürün tabanlı modeldir.

Amaç, teknoloji ile sürdürülebilir değer yaratmaktır: sigorta şirketleri, AI öncelikli çözümleri kullanmalı ve kuruluşlarının tüm yetenek yelpazesinde devrim yaratmalıdır. Bu, kuruluşların aşağıdakileri yapmasına yardımcı olacaktır:

• esnek olun
• en son AI yeniliklerini benimseyin
• gelecekteki büyümeyi ve yenilikleri engelleyecek eski teknolojilerin üretiminden kaçının Gerçek modernizasyon, AI öğelerini ve işlevlerini yeniden kullanılabilir hale getirmek, kurumsal çapta standartları uyumlu hale getirmek ve modelleri eğitmek için yüksek kaliteli veriler kullanmak olacaktır.

AI yığınının dört katmanı

Yetenek yığını, işletmelerde yapay zekanın benimsenmesini kolaylaştırmak için özenle tasarlanmıştır. Bu yapay zeka yığını, dört önemli katmandan oluşur:

1. Yeniden tasarlanan etkileşim
2. Yapay zeka destekli karar verme
3. Altyapı
4. Veri platformu Yapay zekanın kurumsal çapta kullanılmasını sağlamak için katmanlara stratejik olarak yatırım yapılmalıdır. Bankalar, sigorta şirketlerine AI yığınlarını geliştirmeleri için ilham verebilir, ancak özellikle iki alan arasındaki önemli farklılıkları göz önünde bulundurabilirler.

Sigorta şirketleri, AI kullanarak müşterilerle olan ilişkilerini yeniden tasarlayıp, sorunsuz bir müşteri etkileşimi ile son derece kişiselleştirilmiş deneyimler sunmalıdır. Büyük sigorta şirketleri de müşterilerle etkileşimlerini geliştirmek için yapay zeka kullanıyor ve aşağıdaki özelliklere sahip çeşitli iletişim kanallarını birleştiriyorlar:

• metin sohbet robotları
• müşterilerin karmaşık verileri anlamalarını sağlayan görseller
• müşterilerin yazmak yerine sigorta şirketleriyle konuşmalarını sağlayan sesli asistanlar AI, müşteri deneyiminin sadece insan gibi değil, aynı zamanda sorunsuz ve hatta kanallar arasında da aynı olmasını sağlamak için kullanılır. Örnek vermek gerekirse, bir müşteri mobil uygulamayı kullanarak bir görüşme başlattığında ve bunu bir telefon görüşmesi ile devam ettirdiğinde, yapay zeka önceki girişi dikkate alacaktır, böylece müşteri bilgileri tekrar girmek zorunda kalmayacaktır.

Gen AI tüketici benimsemesi

Gen AI, müşteriler tarafından da tanınmaya başlıyor. ChatGPT gibi gen AI uygulamalarını kullanan bireylerin %29'u finans veya yatırımcı bilgileri, tavsiyeleri veya önerileri arıyor. Sigorta teklifleri gibi görevleri yerine getirmek için genel yapay zeka araçlarını kullanan tüketici sayısındaki artış, sigorta şirketlerine danışmanlık, ürün değeri iletişimi ve fiyat şeffaflığını bir üst seviyeye taşımaktan başka seçenek bırakmayacaktır.

AI destekli karar verme katmanı, farklı kanallar aracılığıyla oluşturulan büyük miktarda veriyi inceleyerek çok kişisel bir müşteri ve çalışan deneyimi sunan bir katmandır. Bu katman:

• mevcut fiyatlandırma ve sigorta kararlarını geliştirir
• talep kararlarını destekler
• ayarlayıcı notları, hasar resimleri, metin gönderimleri veya belgeler ve talep geçmişleri dahil olmak üzere veri noktalarının dinamik değerlendirilmesi yoluyla taleplerin doğruluğunu artırır Örnek olarak, bir taşıyıcı, politika belgelerinin küresel işletmenin tamamını kapsadığı konsolide bir ürün depolama alanı oluşturmuştur; çağrı merkezi temsilcileri, teminat, istisnalar ile ilgili soruların yanı sıra diğer sorulara da kolayca yanıt verebilmektedir. Mülk ve kaza sigortası alanında, birçok sigorta şirketi, iklim kaynaklı hasar tahminleri dahil olmak üzere yeni risk faktörlerini tespit etmek için yapay zeka ve hasar verilerini birlikte kullanmaktadır.

Gelişmiş AI işlevleri

AI teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, büyük sigorta şirketleri geleneksel tahmin modellerini terk ederek aşağıdaki gibi gelişmiş işlevlere yöneliyorlar:

• çoklu ajan sistemleri
• çok adımlı akıl yürütme

Gen AI ajanları

Yapay zeka kullanımı, ajans yapay zeka sayesinde devrim niteliğinde bir değişim geçiriyor. Gen AI ajanları, karar verme yeteneğine sahip sofistike yapay zeka sistemleridir ve genellikle geniş bilimsel bilgi birikimi ve geçmiş verilere dayalı olarak kullanıcılarla sohbet etmeye yöneliktir. Hasarları değerlendirmek ve önlemek için uydu ve drone görüntüleme dahil olmak üzere, başarıya ulaşmak için işbirliği içinde çalışan birçok ajan bulunmaktadır. Ayrıca, son derece anlayışlıdırlar, insan ajanlara gerçek zamanlı yardım sunarlar ve uygun eylem planları önerirler. Gen AI ajanlarının potansiyeli şunlara katkıda bulunmaktır:

• müşterilerin daha fazla katılımı
• karmaşık süreçlerin otomasyonu
• verimlilik artışı

Çok adımlı akıl yürütme

Çok adımlı akıl yürütme ise, bir AI sisteminin karmaşık bir problemi daha küçük ve yönetilebilir adımlara bölmesini ve ardından bu adımların her birini sırayla ele almasını sağlar. Örneğin, çok adımlı bir akıl yürütme AI sistemi bir sigorta şirketi tarafından benimsenebilir ve bir hasar talebindeki hasarı ve ödemeyi belirleyebilir.

Gerçek dünyada uygulama

Örnek olarak, Kuzey Amerika merkezli önde gelen sigorta şirketlerinden biri, sigorta süreçlerinde acente operasyonlarını benimsiyor. Bu uygulama, sigorta şirketlerinin uzun süredir kullandığı ve sigorta sürecinin etkinliğini ve tekdüzeliğini artırmak için yeni düzenlemelere ve kılavuzlara dahil ettiği farklı örtük yargıları ortaya çıkardı.

Yeniden kullanılabilir bileşenleri ölçeklendirme

Sigorta şirketleri, yapay zekadan maksimum değer elde etmek için yeniden kullanılabilir ve standartlaştırılmış bileşenlerin ölçeklendirilmesine de öncelik vermelidir. AI modelleri ve süreçleri, çeşitli alanlarda uygulanabilen modüler, birlikte çalışabilir kod kaynakları olarak geliştirilmelidir. Sigorta sözleşmelerini desteklemek için oluşturulan AI destekli belge sınıflandırma motoru örneği göz önüne alındığında, benzer bir motor, hasar işlemlerini ve poliçe hizmetlerini iyileştirmek için de kullanılabilir. Standartlaştırılmış AI çerçeveleri, API'ler ve kod varlıkları şunlar olabilir:

• yatırım yapmak daha uygun maliyetlidir
• geliştirme süresini kısaltın
• gereksiz tekrarları azaltın
• Kurum genelinde yapay zeka uygulamasını hızlandırın. Sigorta şirketleri, yapay zekayı özel projelerden oluşan bir koleksiyon olarak değil, artan bir yetenek olarak değerlendirerek yapay zeka yatırımlarından çok daha fazla değer elde edebilirler.

Sağlam bir altyapı katmanı, düşük maliyetle büyük AI modellerini çalıştırabilen makine öğrenimi boru hatları gibi AI'nın çalışmasını ve değer üretmesini sağlayan özellikler sunar.

Yapım, satın alma veya ortaklık kararı

AI çözümlerini şirket içinde geliştirip fikri mülkiyet hakkı oluşturmak mı, yoksa gelecekte yüksek değerli fikri mülkiyet kaynağı olabilecek AI potansiyellerinin geliştirilmesini dış kaynaklara yaptırmak mı, sigorta şirketleri arasında ölçeklendirme, farklılaşma ve pazara tepki verme yeteneğini etkileyen yüksek riskli bir karardır.

Şirket içi geliştirme

AI yeteneklerinin şirket içinde geliştirilmesi, belirli bir işletmenin ihtiyaçlarına daha iyi uyan özel çözümler sunabilir ve sigorta şirketinin "gizli formülünü" AI yetenekleri yığınına koruma kalkanı ile ekleyerek daha iyi kontrol ve farklılaşma fırsatı sağlayabilir. Bununla birlikte, bu strateji belirli yeteneklere, altyapıya ve uzun vadeli geliştirme döngülerine önemli yatırımlar gerektirir, ancak bunlar her zaman maliyet etkin olduğu kanıtlanmamıştır.

AI çözümleri edinme

Buna karşılık, yerleşik satıcılar aracılığıyla AI çözümleri edinmek, daha hızlı uygulama imkanı sağlayacak ve kanıtlanmış teknolojiye dayalı olacaktır, ancak aşağıdaki konularda sınırlı olacaktır:

• özelleştirme
• entegrasyon
• uzun vadeli maliyet
• üçüncü taraf ürün yol haritası bağımlılığı
• başkaları tarafından halihazırda kullanılan araç ve yetenekleri kullanarak piyasa ortalamasına uygun uygulama yapın

Hibrit yaklaşım

Karma bir çözüm, ölçeklenebilirlik ve stratejik kontrol açısından taviz verilmesine neden olabilir. Sigorta şirketleri, özellikle finans, insan kaynakları ve tedarik gibi kurumsal operasyonlarda genel yapay zeka içeren standartlaştırılmış çözümler sunan sigorta şirketlerinin hizmetlerini dış kaynak olarak kullanarak, iç kaynaklarını sigorta ve hasar yönetimi gibi şirketlerin ana operasyonlarına ayırabilirler. Bu tür konumlarda özel olarak tasarlanmış yapay zeka, belirli alanlardaki özel verileri ve uzmanlığı kullanarak rekabet avantajını artırmak için bir farklılaşma kaynağı olarak kullanılabilir. Bu, aşağıdakileri sağlayan uygun maliyetli, yüksek hızlı ve farklılaşma stratejisidir:

• satın almakla kendin yapmak arasında dikkatli seçimler yapın
• uzun vadeli iş hedeflerini göz önünde bulundurun
• bireysel iş gereksinimleri Hibrit bir sistem, hem teknik hem de değer açısından iç ve dış çözümleri birleştirebilecek ve sigorta şirketlerine rekabetçi ayırt edici faktörlerden biri olarak işlev görecek başka bir IP sağlayacak bir şirket içi koordinasyon kapasitesinin oluşturulmasını gerektirecektir. Ayrıca, dinamik bir ortak ağı oluşturulması, sigorta şirketlerinin iç kaynaklarının zayıf olabileceği alanlarda yenilikçi dış kaynaklı bilgi ve çözümler edinmelerini sağlar.

Stratejik kararlar almak

Değişen AI ortamını göz önünde bulundurarak, sigorta şirketleri bu tür kararları alabilmek için maliyet-fayda odaklı olmalı ve değişikliklere uzun vadeli bir bakış açısıyla yaklaşmalıdır. Bugüne kadar çok az sayıda sigorta şirketi, inşa etmek ve satın almak arasındaki kararın katı bir yapısını belirlemiştir ve daha da azı, hızlanan teknolojik evrim çağında bu yapının yeniden incelenmesini araştırmaktadır. AI teknolojilerini oluşturma veya satın alma ihtiyacının analizi açık olmalıdır:

• değer yaratma
• maliyet verimliliği
• pazara giriş hızı analizi
• uzun vadeli ölçeklenebilirlik Teknik kapasite, entegrasyonun karmaşıklığı, mevzuata uygunluk ve veri güvenliği de sigorta şirketleri tarafından dikkate alınması gereken faktörlerdir. Dış kaynak kullanımı durumunda, teknoloji tedarikçilerinin yönetimi en fazla dikkat gerektiren konudur. Sigorta şirketleri, uzun vadede uyumluluk, birlikte çalışabilirlik ve ölçeklenebilirlik sağlamak için AI ve bulut hizmeti sağlayıcılarını özenle seçmeli, değerlendirmeli ve yönetmelidir. Doğru kararlar, AI yatırımlarını her zaman iş odaklı, çevik, yenilikçi ve rekabetçi hale getirir.

Eski sistemleri ele alma

BT dönüşümünde bir diğer önemli sorun, artık satıcı tarafından desteklenmeyen eski teknolojileri kullanan sistemler olan eski sistemlerin belgelendirilmemesi. Bu eski sistem altyapısı, sigorta şirketlerinin AI'nın avantajlarından yararlanabilmek için tam bir yükseltme yapmasını gerektirecek ve ölçeklenebilir olmayan ve gerçek zamanlı işlem yapamayan katı IT sistemlerini ortadan kaldıracaktır. Gen AI, eski sistemlerin gizemini ortadan kaldırmaya yardımcı olur, kod analiz edilerek yapılandırılmış belgeler oluşturulur, kuruluşlar gen AI'nın yardımıyla kurumsal bilgilerini koruyabilirler. Gen AI ayrıca aşağıdakileri kullanarak geliştiricilerin üretkenliğini artırır:

• otomatik kod oluşturma ve test etme
• manuel çabayı azaltın
• yayın sürecini hızlandırın CIO'lar ve CTO'lar, geçmişteki teknolojik devrimlerden edindikleri dersleri kullanarak, C-suite'e genel yapay zekayı pilot projelerin ötesine taşıyarak sürdürülebilir iş değeri yaratma konusunda tavsiyelerde bulunabilirler.

Maliyet azaltma örnekleri

Bir örnek olarak, birkaç yıl önce, büyük bir finans kurumu, işlem işleme sisteminde bir yükseltme yapmak için 100 milyon doların üzerinde bir faturaya ihtiyaç duyuyordu. Gen AI, maliyetleri yarıdan fazla azalttı. Bu arada, dünyanın önde gelen 15 sigorta şirketinden biri, gen AI'yı kullanarak şunları başardı:

• Kodların modernizasyonu ve testlerin verimliliğinde %50'nin üzerinde verimlilik
• Kodlama işlerinin %50'den fazla daha hızlı tamamlanması

Sigorta şirketleri, çoklu ajan AI sistemlerini eğitmek ve ölçeklendirmek için gerekli veri altyapılarına yatırım yapmalı ve iş fonksiyonlarını sorunsuz bir şekilde entegre etmelidir. Hibrit bulut altyapısı, yani şirket içi veri merkezi ile genel bulut ortamının bir karışımı, ölçeklenebilir olacak şekilde geliştirilmelidir; ayrıca, yüksek düzeyde yapılandırılabilir çekirdek ürün işlemcileri de esneklik ve verimlilik sağlamak üzere tasarlanmıştır. Sigorta şirketleri, veri yönetimi açısından veri kalitesini ve kullanılabilirliğini göz önünde bulundurmanın yanı sıra, hassas bilgilerin işlenmesindeki zorlukları da dikkate almalıdır. Eski sistemler bir sorun haline geldiğinde, sigorta şirketleri AI'nın geniş çaplı benimsenmesini destekleyebilmek için BT ortamlarını yükseltmek zorunda kalabilirler.

Başarılı bir AI uygulaması için inovasyon kültürü, zihniyet değişikliği ve yetenek geliştirme gereklidir, ancak kuruluşlar direnç düzeylerini ve yeni bir çalışma yaklaşımını benimseme istekliliğini genellikle hafife almaktadır. Çalışanlara uygun becerileri kazandırmak ve işlerinde onlara yardımcı olmak için yapay zekanın kolaylaştırıcı rolünü net bir şekilde ortaya koymak gerekir. En büyük sigorta şirketleri, aşağıdaki konulara odaklanan değişim yönetimi programları düzenlemiştir:

• liderlik rol modeli
• AI'nın değerini açıkça ifade edin
• kapsamlı kapasite geliştirme programları
• doğru performans çerçevelerinin geliştirilmesi

Çalışanların endişelerini giderme

Kuruluşlarda yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesi, çalışanların işlevleri konusunda endişelenmelerine neden olabilir. Bununla birlikte, tarih bize teknolojinin genellikle yeni ihtiyaçlar ve fırsatlar getirdiğini ve böylece yeni roller ve sorumluluklar yaratıldığını göstermiştir. Son olarak, iş akışlarında yapay zekanın uygulanması, kuruluşta yapay zeka uygulamasına yönelik ortak sahiplik ve sorumluluk duygusunun geliştirilmesine dayalı olmalıdır.

Teknoloji, işin sadece yarısıdır

Mükemmel teknoloji yeterli değildir, çünkü bu işin sadece yarısıdır. Diğer yarısı ise, çalışanların günlük rutinlerinde AI'yı gerçekten uygulamalarını sağlamak ve otomasyon veya artırma olsun, işin yapılma şeklini değiştirmektir.

Deneyimler, rekabet gücünü korumak için yapay zeka kullanımının kaçınılmaz bir gereklilik olduğunu göstermektedir. Yapay zekayı tamamen işlevselleştirmiş çok sayıda hakim sigorta şirketi bulunmamakla birlikte, bu durum, değişimin fırsatını değerlendirmek isteyen diğer şirketlerin izlemesi gereken cazip bir örnektir. Bu sigorta şirketleri zaten lider konumdadır ve yeni teknolojik gelişmeler onlara daha da hızlanmaları için gerekli araçları sağlamıştır.

Pilot araf tuzağı

Geri kalanlar pilot arafta sıkışıp kalır ve sayısız tuzağa düşer:

• Şirketi AI ataletinden çıkarabilecek, ölçülebilir finansal sonuçları olan agresif, şirket çapında bir AI yaklaşımına sahip değiller.
• Yatırım gereksinimlerinin tüm ölçeğini kavrayamadıkları için, daha az yatırım getirisi sağlayan küçük ölçekli ve parça parça çabalar gösterirler.
• Alanı dönüştürmekten ziyade, dar kullanım durumlarına odaklanırlar.
• Uzun vadede AI'nın değerini azaltmak için iş kolunda yeniden kullanılabilir bileşenler geliştirmezler.
• Ayrıca, hazır çözümlerine aşırı derecede bağımlıdırlar, bu da onları işlerinin özelliklerine daha az uygun hale getirir ve yeni çağın fikri mülkiyetini üretme yeteneklerini yok eder.

Hızla değişen dünyaya ayak uydurmak için sigorta şirketleri, yapay zeka konusunda radikal bir kurumsal bakış açısı benimsemeli, işlerini tamamen yeniden yapılandırmalı ve yapay zekayı tüm süreçlerine entegre etmelidir. Buna şunlar dahildir:

• kurumsal özel sistemler oluşturmak
• iç veriler üzerinde AI modellerini eğitme
• seçilen sektörlerde ve pazarlarda rekabet avantajı sağlamak için iş süreçlerini yeniden düzenleyin
• işletim modelini yeniden değerlendirin
• Dönüştürücü potansiyelini gerçekleştirmek için yeniden kullanılabilir bileşenlerle AI'yı yeniden kullanın. Operasyonları önce AI ile yeniden yapılandırmak, sigorta şirketlerine uzun vadeli bir iş değeri sağlayacak ve rakiplerinden daha iyi performans göstermelerini sağlayacaktır.