Майбутнє штучного інтелекту в страховій галузі

Час від часу з'являються технологічні інновації, які змінюють світ, і підприємствам доводиться пристосовуватися до них, інакше вони можуть втратити свою актуальність. Перехід від переважно аграрного до міського способу життя став можливим завдяки паровому двигуну промислової революції та механізації виробництва. З появою Інтернету з'явилися, серед іншого, розширені можливості комунікації в режимі реального часу, електронна комерція та хмарні обчислення. Тепер черга AI. Це надзвичайно потужна технологія, яка швидко змінює робочі процеси, сприяє інноваціям та перетворює галузі. Як і в разі будь-яких інших трансформаційних технологічних ефектів, буде важко або навіть неможливо уявити, що компанії, включаючи страховиків, відмовляться від штучного інтелекту. Кілька десятиліть тому, коли електронна комерція перетворилася на неминуче, оптимізоване та більш прогресивне явище, клієнти звикли до того, що можуть легко замовляти товари та отримувати їх у короткий термін, і очікували, що всі торговці матимуть такі самі можливості. Так само штучний інтелект змінив очікування споживачів, і тепер клієнти вимагають:

• більша точність і надійність протягом усього шляху споживача
• можливість вести діалоги з AI-ботами (текстові або голосові), подібні до людських
• гіперперсональні пропозиції та комунікація
• продукти та взаємодії на замовлення, що відповідають їхнім потребам

Це одна з відмінностей між генеративним ШІ та іншими технологічними проривами: генеративний ШІ може міркувати, виносити судження, демонструвати креативність та емпатію на рівні, якого раніше не бачили інші технологічні інновації, і це особливі навички, які мають особливе значення для страховиків. Ось чому генеративна штучна інтелігенція може фактично революціонізувати сектор страхування. Суть страхування полягає в тому, щоб правильно оцінити конкретний ризик і допомогти людям, які потрапили в скрутне становище, якомога ефективніше, результативніше та тактовніше.

Все це може бути змінено за допомогою штучного інтелекту

• Традиційна аналітична ШІ враховує тенденції в даних
• Gen AI розширює ці функції завдяки кращому розумінню неструктурованих форм даних і дозволяє додавати гіперперсоналізацію та емпатію до відповідей
• Agentic AI забезпечує нову автоматизацію складних робочих процесів, дозволяючи страховим компаніям отримати максимальну вигоду Завдяки такій гнучкості страхові компанії застосовують ШІ до всіх основних функцій, таких як:
• продуктивність продажів та гіперперсоналізація
• автоматизація та підвищена точність андеррайтингу
• розширене управління претензіями
• операції з обслуговування клієнтів за допомогою голосових агентів
• зміна функцій бек-офісу, таких як фінанси, актуарні послуги та ІТ Як і в разі інших технологічних інновацій, що можуть стати проривними, споживачі поступово усвідомлять, що ШІ може спростити їхнє життя, і звикнуть до його використання з боку своїх постачальників послуг. Страхові компанії, які зможуть скористатися можливістю повного впровадження штучного інтелекту у всі свої види діяльності, будуть у вигідному становищі. Вони зможуть вести більше бізнесу, швидше і більш персоналізовано, краще розуміючи основні ризики.

Щоб успішно здійснити трансформацію за допомогою ШІ, не можна обмежуватися поверхневими змінами та кількома пілотними проектами, вважати, що можна досягти реального впровадження ШІ, придбавши набір програмних продуктів як послуг із поверхневими стратегічними намірами, або що трансформація робочих процесів буде досягнута за допомогою готових рішень ШІ. Щоб створити стійку бізнес-цінність за допомогою ШІ, страховики повинні:

• сформуйте сміливе бачення на рівні всього підприємства щодо того, чим може стати ШІ
• кардинально переглянути підхід до ведення бізнесу в усіх сферах діяльності (страхування, врегулювання збитків, дистрибуція, обслуговування клієнтів тощо), щоб зробити технологію частиною організації
• перегляньте робочі процеси
• переробіть архітектуру способу функціонування
• працюйте над сучасним набором даних і технологій
• масштабуйте ШІ за допомогою компонентів, що можуть бути використані в різних випадках та бізнес-сферах І вони повинні робити це таким чином, щоб це принесло значні зміни в економіці одиниці. Також доведеться переробити процеси від початку до кінця, щоб отримати вигоду від ШІ, а не просто накласти ШІ на існуючі процеси або, що ще гірше, додати ще один крок у робочий процес із використанням ШІ-інструменту, який додається без необхідності.

Консультації з питань штучного інтелекту в страхуванні

У сфері страхового консалтингу з питань штучного інтелекту робота над штучним інтелектом була визнана компанією Forrester піонером цифрових змін, і ми брали участь у проектах зі штучним інтелектом з понад 200 страховими компаніями по всьому світу. Підрозділ, що займається спеціалізованим страхуванням, також має бібліотеку:

• понад 50 компонентів штучного інтелекту, що можуть бути використані повторно
• понад 20 комплексних страхових можливостей, які клієнт може використовувати та налаштовувати Завдяки цілісному та стратегічному підходу до ШІ страхові компанії можуть стати ШІ-орієнтованими та розвинути стійку конкурентну перевагу.

Відбір є однією з причин, чому штучний інтелект має такий великий потенціал, завдяки повторно використовуваним компонентам, тоді технологія може бути використана для революціонізації різних аспектів бізнесу. Наприклад, функція штучного інтелекту, яка була навчена відповідати на запити клієнтів, повторно використовується для:

• відповідайте на внутрішні запитання служби ІТ-підтримки
• створюйте маркетинговий контент
• перегляньте відповідь на запит на пропозицію
• пишіть юридичні документи Хоча кінцеві продукти значно відрізняються, компоненти ШІ, що лежать в їх основі, можуть бути повторно застосовані в різних сферах бізнесу та додатках.

Майбутнє: мультиагентні системи штучного інтелекту

Штучний інтелект продовжує швидко розвиватися. Наприклад, у найближчому майбутньому майже всі дії, пов'язані з залученням клієнтів у сфері страхування, будуть виконуватися мультиагентними системами штучного інтелекту, які будуть виконувати роль віртуальних колег. Інформація буде оброблятися агентом з прийому даних, який потім зв'яжеться з клієнтами або посередниками для уточнення інформації, а також витягне дані з складних документів, таких як медичні записи або технічна документація. Агент з профілювання ризиків може розробити цілісний профіль ризиків для кожного випадку на основі чинних правил страхування. Агент з ціноутворення та продуктів може автоматично розрахувати вартість справи та рекомендувати структури полісів, які задовольнять клієнта, наприклад, додати до полісу страхування життя додаткові умови щодо критичних захворювань та інвалідності. Агент з питань дотримання вимог та справедливості забезпечуватиме дотримання нормативних стандартів та високих етичних норм. Агент-координатор рішень може зіставляти дані, отримані від інших агентів, при прийнятті рішення про те, чи можна автоматично затвердити поліс, чи його потрібно передати старшому страховику для перевірки з урахуванням розміру поліса або інших факторів. Агент, заснований на навчанні та зворотньому зв'язку, також може підтримувати модель, що постійно розвивається, враховувати зворотній зв'язок від людей для вдосконалення та контролювати відхилення або погіршення продуктивності моделі машинного навчання з часом.

Хоча штучний інтелект має великий потенціал у страховому секторі, його важко масштабувати в масштабах всієї організації. Проблема полягає в наступному:

• ризики безпеки
• високі витрати
• ризик потрапити в залежність від постачальників
• нестача талантів в організації
• культурний опір
• відсутність належного управління
• наявність застарілої інфраструктури зазвичай уповільнюють процес роботи. Потрібні реальні зміни, щоб вирішити ці проблеми та відповісти на ці перешкоди в обдуманий спосіб, який не призведе до поширення підходів і рішень, як ми це спостерігаємо сьогодні.

Управління змінами має вирішальне значення

Ось чому управління змінами є складовою частиною змін у сфері ШІ. У нашому випадку управління змінами становить половину того, що потрібно для досягнення фінансового та нефінансового впливу, а інша половина складається з зусиль, спрямованих на забезпечення моделей чистими даними, самого процесу моделювання та інтеграції ШІ.

Віртуальні страховики почали використовувати ШІ, і вони мають багато застосувань у виробництві. Проте керівники багатьох страхових компаній вважають, що їхні організації не є ШІ-орієнтованими, оскільки вони не впровадили його повністю у свої бізнес-процеси. Це відчуття сприяє бажанню інвестувати більше в технології штучного інтелекту, оскільки корпорації прагнуть залишатися конкурентоспроможними. Страхові компанії зацікавлені в пошуку правильної формули успіху, але дуже мало хто з них досягли цього.

Лідери у сфері штучного інтелекту демонструють вищі результати

Лідери у сфері штучного інтелекту серед страхових компаній вже випереджають своїх колег. Наприклад, згідно з дослідженням, лідери у сфері штучного інтелекту в страховій галузі за останні п'ять років генерували в 6,1 раза більше TSR, ніж відстаючі у цій сфері (у більшості інших галузей цей показник становить 2-3 рази). Незважаючи на те, що небагато страхових компаній отримують значну вигоду від використання штучного інтелекту у всьому ланцюжку створення вартості, найкращі страховики використовують підходи до змін, що базуються на конкретних сферах діяльності. Вони вибирають деякі бізнес-функції – дистрибуцію, ціноутворення та страхування, претензії, інвестиції – і повністю переглядають роботу цих функцій.

Вимірювані поліпшення від трансформації за допомогою ШІ

На сьогоднішній день перепрограмування на основі штучного інтелекту на рівні домену вже вплинуло на кілька критично важливих аспектів діяльності страхових компаній, таких як:

• на 10–20 % вищий рівень успішності нових агентів
• Зростання премій на 10–15 відсотків вище
• Зниження витрат на залучення нових клієнтів на 20–40 відсотків
• Покращення точності заяв на 3–5 відсотків

Дорожня карта трансформації вже опублікована як керівництво, яке компанії повинні використовувати, щоб скористатися можливостями цифрових технологій та штучного інтелекту. З прискоренням розвитку та зростанням впливу штучного інтелекту це стає нагальною необхідністю. Відповідно до цієї концепції, існує шість характерних кроків, які страхові компанії можуть зробити, щоб створити організації, які будуть процвітати в епоху цифрових технологій та штучного інтелекту:

1. Узгодьте дії керівництва з дорожньою картою трансформації бізнесу за допомогою штучного інтелекту

Великі страхові компанії не розглядають ШІ як ще один інструмент підвищення ефективності, але розуміють його як джерело змін і можливість розширити свою діяльність, поліпшити відносини з клієнтами та підвищити продуктивність. Зміни повинні ґрунтуватися на бізнес-цінності, а результати повинні бути кількісно вимірюваними. Стан трансформації штучного інтелекту серед страховиків вимагає від них:

• мотивуйте та зосередьте увагу керівної команди
• зосередьте свою увагу на обмеженій кількості важливих бізнес-сфер і повністю їх трансформуйте
• пов'яжіть результати трансформації з бажаним результатом в операційних KPI, включаючи зменшення відтоку клієнтів Важливо бути всебічним, поєднуючи рішення на основі штучного інтелекту в усьому бізнесі з чітким планом дій щодо консолідації різних додатків у межах однієї області, замість впровадження ізольованих додатків у різних областях.

2. Створіть правильний резерв талантів

Щоб досягти статусу цифрових лідерів, страхові компанії повинні розвивати свій кадровий потенціал, маючи в своєму розпорядженні потужний внутрішній резерв цифрових талантів, причому бажано, щоб 70–80 відсотків цифрових талантів були внутрішніми. Цифрові лідери використовують три основні кроки:

• вони переходять до кадрового резерву більш досвідчених і високопродуктивних технологів і менше початківців
• вони створюють детальні сітки розвитку навичок, підкріплені кваліфікаційними даними, для досягнення досконалості та виявлення унікальних фахівців у галузі технологій
• вони створюють спеціалізовану команду для реформування своїх кадрових практик з метою залучення та утримання цифрових талантів Крім того, вони організовують нову еру, в якій робоча сила складається з людей та агентів штучного інтелекту, що змусить еволюціонувати організаційні практики.

3. Впровадити масштабовану операційну модель

Коли страховик трансформується за допомогою ШІ, необхідно вибрати операційну модель, яка допоможе страховику реалізувати стратегію. Крім того, впровадження ефективних навичок управління продуктами є надзвичайно важливим і може сприяти успішній трансформації.

4. Швидко та широко поширюйте інновації, використовуючи технології

Найкращі страхові компанії базуються на гнучкому наборі можливостей штучного інтелекту, що керується багатоагентними системами, які можна використовувати повторно. Сучасний набір технологій штучного інтелекту страхової компанії дуже легко адаптується до швидкозмінних технологій і має високу модульність. Повторне використання базових компонентів та можливостей ШІ є надзвичайно важливим, так само як і архітектура агентської ШІ-сітки. Ця розподілена, незалежна від постачальників архітектурна парадигма дозволяє декільком агентам мислити, співпрацювати та діяти незалежно на різних системах, інструментах та мовних моделях безпечним та масштабованим чином. Архітектура також розроблена таким чином, щоб вона могла розвиватися разом з технологією.

5. Вбудовуйте дані всюди

Сучасні можливості обробки даних завжди будуть мати важливе значення, оскільки будь-яка ШІ базується на даних. Хоча ШІ сама по собі може сприяти вирішенню проблем, пов'язаних з даними, більшість страховиків повинні будуть більш радикально розвивати свій потенціал у сфері даних, щоб досягти успіху в реалізації своєї концепції ШІ. Розвиток цих можливостей передбачає здатність долати технічні та організаційні перешкоди. Інтелектуальна власність страхових компаній може стати здатністю закріпити та використовувати знання та «спеціальний секрет» страхової організації в агентних системах штучного інтелекту.

6. Інвестуйте в управління змінами та впровадженням

Впровадження має таке ж значення, як і розробка. За нормою, на кожен долар, інвестований у створення цифрових рішень та рішень на основі штучного інтелекту, слід виділяти ще принаймні один долар, щоб забезпечити впровадження користувачами та масштабування до рівня підприємства.

Домени

Домени представляють собою найосновніші елементи бізнес-процесів страхових компаній. Деякі домени включають в себе основні функції:

• продаж та розповсюдження
• ціноутворення та страхування
• претензії
• обслуговування політики Страхові компанії зазвичай мають від 10 до 15 областей, які можна переробити за допомогою штучного інтелекту.

Піддомени

Піддомени складаються з доменів. Основною одиницею AI-трансформації є піддомен, який визначається трьома основними характеристиками:

• люди, активи та можливості, що співпрацюють для досягнення спільних цілей
• основні бізнес-результати кожного домену
• конкретні застосування штучного інтелекту в декількох сегментах бізнесу, що вимагає використання компонентів багаторазового використання та конкретних показників успішності

Страхові компанії, які проходять трансформацію за допомогою штучного інтелекту, повинні враховувати, які сфери діяльності потребують найбільших змін. Кожна типова страхова компанія має кілька сфер діяльності, включаючи продаж і дистрибуцію, ціноутворення і страхування, врегулювання страхових випадків і обслуговування полісів, кожна з яких має значні можливості для оптимізації за допомогою штучного інтелекту.

Важливість впровадження на основі домену

Реорганізація галузі вимагає масштабних змін. Щоб реалізувати весь потенціал штучного інтелекту, страхові компанії не повинні обмежуватися фрагментарними рішеннями або ініціативами з використання конкретних випадків, а повинні перейти до впровадження на основі доменів. Індивідуальні додатки зазвичай створюються з метою підтвердження легітимності технологій загального штучного інтелекту в регульованому середовищі. І хоча вони можуть давати обнадійливі результати, проекти з підтвердження концепції та мінімально життєздатні продукти, як правило, зосереджуються на швидких перемогах і не відповідають довгостроковій стратегії, інтеграції робочих процесів та отриманню довгострокових стійких вигод. Комплексна трансформація одного-трьох доменів для досягнення значного ефекту може бути заснована на доменах, не обов'язково перевантажуючи організацію. Необхідна кількість випадків використання для переробки домену залежить від багатьох факторів, але важливо переконатися, що використовувані випадки використання можуть призвести до значущих змін і що всі вони можуть підвищити продуктивність. Страхові компанії розвивають синергію в області підготовки даних, інтеграції систем та управління змінами за допомогою загальногалузевого підходу та реорганізації повних робочих процесів. Це дозволяє їм досягти реального підвищення ефективності, раціонального використання ресурсів та стійкої конкурентної переваги. Успішне масштабування ШІ страховими компаніями зосереджується на найбільш ймовірних випадках використання, що мають найбільший кількісний вплив на бізнес. Ці впливові застосування легко адаптувати та впроваджувати в різних сферах шляхом розробки та узагальнення декількох дуже переносних можливостей ШІ.

Страхові компанії всіх типів отримають переваги в плані операційної ефективності та взаємодії з клієнтами завдяки впровадженню штучного інтелекту, який допоможе оптимізувати різні аспекти роботи.

Життя

Страхові компанії, що займаються страхуванням життя, можуть використовувати штучний інтелект для поліпшення оцінки ризиків та укладення страхових полісів шляхом створення синтетичних даних, які доповнюють поточні набори даних.

Здоров'я

У сфері медичного страхування штучний інтелект може використовуватися для прогнозування результатів лікування пацієнтів та індивідуалізації медичних планів за допомогою великих масивів даних.

Комерційна нерухомість та страхування від нещасних випадків

Страхові компанії, що займаються комерційним майном та нещасними випадками, можуть скористатися перевагами штучного інтелекту для створення детальної моделі ризиків та моделювання різних сценаріїв, щоб більш ефективно оцінювати потенційні збитки.

Особисте майно та нещасні випадки

Страхові компанії, що займаються особистим майном та нещасними випадками, вважають використання загального штучного інтелекту доцільним для автоматичної обробки страхових вимог та покращення виявлення шахрайства за допомогою передового аналізу даних.

Трансформація обробки заяв

Серед багатофункціональних AI-трансформацій на рівні домену в страхуванні можна виділити AI в обробці страхових вимог. Щоб підвищити ефективність роботи свого відділу страхових вимог, британська страхова компанія Aviva впровадила понад 80 AI-моделей для:

• скоротіть тривалість оцінки відповідальності у складних випадках на 23 дні
• підвищити ефективність звернень до відповідних команд на 30 відсотків
• зменшіть кількість скарг клієнтів на 65 відсотків Aviva повідомила інвестору, що реорганізація сектору страхових виплат за автотранспортними засобами дозволила компанії заощадити понад 60 мільйонів фунтів стерлінгів у 2024 році.

Автоматизація продажу страхових полісів

Страховик спробував стати більш персоналізованим та ефективним, створивши інтелектуальну автоматизацію для надання потенційним клієнтам пропозицій та продажу полісів. Результати були вражаючими:

• 80 відсотків транзакцій перенесено на онлайн-платформу
• рівень задоволеності клієнтів зріс на 36 процентних пунктів

Впровадження чат-бота

Впровадження чат-бота, що працює 24/7, значно сприяло наданню страховою компанією післягодинного обслуговування клієнтів, оскільки кількість потенційних клієнтів, які придбали її поліси, зросла на 11 відсотків.

Штучний інтелект з емпатією

Інший оператор застосовує штучний інтелект для створення приблизно 50 000 повідомлень, які він надсилає щодня щодо страхових вимог, і вважає, що вони легші для читання та більш співчутливі, ніж повідомлення, написані людьми.

Після визначення конкретної області, яка підлягає трансформації, її слід розбити на послідовність модулів на основі штучного інтелекту, які можуть бути виконані, оптимізовані та розширені. Для ілюстрації, щоб трансформувати процес продажів і дистрибуції, можна інтегрувати можливості генеративної штучного інтелекту та прогнозної аналітики (наприклад, моделі схильності) у взаємопов'язані комплексні системи штучного інтелекту, включаючи багатогранні копілоти та чат-боти штучного інтелекту нового покоління. Страхові компанії можуть розкрити стійку цінність, трансформуючи ШІ на основі домену. ШІ має величезний потенціал у сфері продажів для підвищення продуктивності та ефективності співробітників за рахунок економії часу на простих діях.

Для успішної трансформації за допомогою штучного інтелекту необхідна зміна парадигми в способі ведення бізнесу, щоб прийняти операційну модель, яка буде масштабованою. Успішне впровадження штучного інтелекту в усьому підприємстві вимагає від страховика наявності відповідної системи. Обговорюючи страхові компанії, які розпочали процес трансформації за допомогою штучного інтелекту, вони повинні вибрати операційну модель, яка відповідає їхній загальній стратегії. Це може бути:

• перехід до цифрової фабричної моделі з 20–50 модулями
• модель продукту та платформи, яка вміщує набагато більшу кількість модулів
• більш здорову гнучку бізнес-модель для всього підприємства, яка поширює переваги гнучкості на весь бізнес, а не тільки на технологічно інтенсивні центри

Роль управління продуктом

Одним з найважливіших елементів успішної реалізації обраної операційної моделі є наявність надійних можливостей управління продуктами, оскільки вони можуть значною мірою визначати успіх процесу трансформації. Страхові компанії можуть об'єднати бізнес-функції, дані та технології в командну та гнучку операційну модель, таким чином:

• руйнування силосів
• створення культури власності
• надавати пріоритет підприємству з орієнтацією на клієнта

Контрольна вежа ШІ

Контрольна вежа ШІ також відіграє важливу роль, оскільки вона керує та контролює створення цінності на основі ШІ та її впровадження в організацію. Центральні команди ШІ стають все більш помітними, оскільки страхові компанії все більше турбуються про повторне використання компонентів та стандартного ШІ. ІТ-відділ тісніше співпрацює з командами, що займаються даними та штучним інтелектом, оскільки вони використовують більш потужні інженерні та хмарні можливості. Водночас такі тенденції повинні бути збалансовані з точки зору відповідальності першочергових бізнес-підрозділів, щоб зорієнтувати технічні можливості на правильні завдання та створити реальну цінність. Однією з таких потенційних моделей є модель, заснована на продуктах, де команди базуються на основних «суперпродуктах» уздовж ланцюжка створення вартості страхування.

Метою є створення стійкої цінності за допомогою технологій: страхові компанії повинні використовувати рішення, що базуються на штучному інтелекті, та революціонізувати весь набір можливостей своєї організації. Це допоможе організаціям:

• будьте гнучкими
• використовуйте найновіші інновації в галузі штучного інтелекту
• уникайте створення застарілих технологій, які будуть гальмувати майбутній розвиток та інновації Фактична модернізація полягатиме у тому, щоб зробити елементи та функції ШІ багаторазовими, гармонізувати стандарти в межах підприємства та забезпечити високоякісні дані для навчання моделей.

Чотири рівні стека штучного інтелекту

Набір можливостей розроблений для полегшення впровадження ШІ в підприємстві. Цей набір ШІ має чотири важливі рівні:

1. Нове бачення взаємодії
2. Прийняття рішень на основі штучного інтелекту
3. Інфраструктура
4. Платформа даних Необхідно стратегічно інвестувати в рівні, щоб забезпечити використання ШІ в масштабах всього підприємства. Банки можуть надихнути страховиків на розвиток своїх AI-технологій, але, зокрема, вони можуть врахувати істотні відмінності між цими двома галузями.

Страхові компанії повинні переосмислити свою взаємодію з клієнтами, використовуючи штучний інтелект для надання високо персоналізованих послуг із безперебійною взаємодією з клієнтами. Великі страхові компанії також застосовують штучний інтелект для покращення взаємодії з клієнтами, поєднуючи кілька каналів комунікації, що мають такі особливості:

• текстові чат-боти
• зображення, які допомагають клієнтам зрозуміти складні дані
• голосові помічники, які дозволяють клієнтам розмовляти зі своєю страховою компанією, а не друкувати текст Штучний інтелект використовується для того, щоб забезпечити не тільки людський підхід до обслуговування клієнтів, але й безперебійність та рівномірність між різними каналами. Для ілюстрації: коли клієнт починає розмову за допомогою мобільного додатка і продовжує її за допомогою телефонного дзвінка, штучний інтелект враховує попередні дані, тому клієнту не потрібно вводити інформацію повторно.

Прийняття споживачами штучного інтелекту

Gen AI також починає отримувати визнання серед клієнтів. З усіх осіб, які використовують додатки gen AI, такі як ChatGPT, 29 відсотків шукають фінансову інформацію, поради або рекомендації для інвесторів. Зростання кількості споживачів, які використовують інструменти загального штучного інтелекту для виконання таких завдань, як пропозиції страхування, не залишить страховим компаніям іншого вибору, як вивести свої консультаційні послуги, комунікацію щодо вартості продуктів та прозорість цін на новий рівень.

Шар прийняття рішень на основі штучного інтелекту — це шар, який досліджує величезні обсяги даних, створених через різні канали, щоб запропонувати дуже особистий досвід для клієнтів і співробітників. Цей шар:

• доповнює поточні рішення щодо ціноутворення та страхування
• підтримує рішення щодо заяв
• підвищує точність заяв про відшкодування завдяки динамічній оцінці даних, включаючи примітки страхового експерта, фотографії пошкоджень, текстові матеріали або документи та історію заяв про відшкодування Як приклад, перевізник створив консолідоване сховище продуктів, де документи політики охоплюють всю глобальну компанію; оператори call-центру можуть легко відповідати на запитання щодо покриття, виключень тощо. У сфері страхування майна та від нещасних випадків багато страхових компаній використовують штучний інтелект та дані про страхові випадки для виявлення нових факторів ризику, включаючи оцінку збитків, спричинених кліматичними умовами.

Розширені функції штучного інтелекту

З розвитком технологій штучного інтелекту великі страхові компанії відходять від традиційних прогнозних моделей і переходять до таких просунутих функцій, як:

• мультиагентні системи
• багатоетапне міркування

Агенти Gen AI

Використання штучного інтелекту зазнає революційних змін завдяки агентному ШІ. Агенти Gen AI — це складні системи штучного інтелекту, здатні застосовувати судження і, як правило, орієнтовані на спілкування з користувачем на основі глибоких наукових знань і даних минулого. У спільних зусиллях з досягнення мети беруть участь кілька агентів, включаючи супутникові та дронні знімки для оцінки та запобігання збиткам. Вони також надзвичайно проникливі, надають агентам-людям допомогу в режимі реального часу та пропонують відповідні плани дій. Потенціал агентів Gen AI полягає у сприянні:

• більша залученість клієнтів
• автоматизація складних процесів
• підвищена продуктивність

Багатоетапне міркування

Багатоетапне міркування, в свою чергу, дозволяє системі штучного інтелекту розділити складну проблему на кілька менших і більш керованих етапів, а потім послідовно вирішувати кожен з цих етапів. Наприклад, багатоетапна система штучного інтелекту може бути прийнята страховою компанією для визначення збитків і виплати за страховим випадком.

Реальне впровадження

Як приклад, одна з провідних страхових компаній Північної Америки впроваджує агентські операції у своїх процесах страхування. Ця реалізація виявила різні неявні судження, які страховики використовували протягом тривалого часу і які вони включили до нових правил та керівних принципів для підвищення ефективності та уніфікації процесу страхування.

Масштабування компонентів, що можуть бути використані повторно

Страхові компанії також повинні надавати пріоритет масштабуванню багаторазових і стандартизованих компонентів, щоб отримати максимальну віддачу від штучного інтелекту. Моделі та конвеєри штучного інтелекту повинні розроблятися як модульні, сумісні ресурси коду, які можна застосовувати в різних сферах. На прикладі механізму класифікації документів за допомогою штучного інтелекту, створеного для підтримки страхування, подібний механізм можна використовувати також для поліпшення обробки страхових вимог та обслуговування полісів. Стандартизовані фреймворки ШІ, API та кодові ресурси можуть бути:

• більш економічно вигідно інвестувати в
• скоротіть час розробки
• зменшуйте надмірність
• прискорюйте впровадження штучного інтелекту в усьому підприємстві Страхові компанії можуть отримати набагато більшу віддачу від своїх інвестицій в ШІ, якщо розглядатимуть ШІ як додаткову можливість, а не як сукупність індивідуальних проектів.

Надійний інфраструктурний рівень пропонує функції, які дозволяють штучному інтелекту працювати та генерувати цінність, наприклад, конвеєри машинного навчання, які можуть виконувати великі моделі штучного інтелекту з низькими витратами.

Рішення про створення, купівлю або партнерство

Прийняття рішення про те, чи розробляти рішення в галузі штучного інтелекту внутрішньо та створювати інтелектуальну власність, чи передавати на аутсорсинг розробку потенційних можливостей штучного інтелекту, які в майбутньому можуть стати джерелами високоцінної інтелектуальної власності, є для страхових компаній рішенням з високими ставками, яке впливає на їх масштабування, диференціацію та здатність реагувати на ринок.

Внутрішня розробка

Внутрішня розробка можливостей штучного інтелекту може забезпечити створення індивідуальних рішень, які краще відповідають потребам конкретного бізнесу і можуть містити «секретний інгредієнт» страхової компанії, а також захистити можливості штучного інтелекту, що дає кращий контроль і можливість диференціації. Проте ця стратегія вимагає значних інвестицій у конкретні таланти, інфраструктуру та довгострокові цикли розвитку, що, однак, не завжди виявляється економічно вигідним.

Придбання рішень на основі штучного інтелекту

Натомість придбання рішень ШІ через перевірених постачальників дозволить швидше впровадити їх і буде базуватися на перевіреній технології, але матиме такі обмеження:

• налаштування
• інтеграція
• довгострокові витрати
• залежність від дорожньої карти продукту третьої сторони
• реалізація ринкових середніх показників за допомогою інструментів та можливостей, які вже використовуються іншими

Гібридний підхід

Змішане рішення може негативно вплинути на масштабованість та стратегічний контроль. Залучаючи зовнішніх постачальників послуг, які надають стандартизовані рішення з використанням штучного інтелекту, зокрема в корпоративних операціях, включаючи фінанси, людські ресурси та закупівлі, страхові компанії можуть спрямувати внутрішні ресурси на основні операції компаній, що включають страхування та управління страховими виплатами. Спеціально розроблена штучна інтелігенція в таких місцях може бути використана як джерело диференціації, використовуючи власні дані та досвід у конкретних галузях для підвищення конкурентної переваги. Це економічно ефективна, швидка та диференціаційна стратегія, яка дозволяє:

• ретельно вибирайте між створенням та купівлею
• врахування довгострокових бізнес-цілей
• індивідуальні бізнес-вимоги Гібридна система вимагатиме створення внутрішньої координаційної структури, яка буде здатна поєднувати внутрішні та зовнішні рішення як з технічної точки зору, так і з точки зору вартості, і в результаті надасть страховикам ще одну інтелектуальну власність, яка стане одним із конкурентних факторів, що відрізняють їх від інших. Крім того, створення динамічної мережі партнерів дозволяє страховикам отримувати інноваційні зовнішні знання та рішення в тих сферах, де внутрішні можуть бути слабкими.

Прийняття стратегічних рішень

З огляду на мінливе середовище штучного інтелекту, страховики повинні керуватися принципом вигоди та мати довгострокову перспективу змін, щоб приймати такі рішення. На сьогоднішній день дуже мало страхових компаній встановили чітку структуру прийняття рішень між будівництвом і купівлею, а ще менше компаній розглядають можливість перегляду цієї структури в епоху прискореного технологічного розвитку. Аналіз необхідності створення або придбання технологій штучного інтелекту повинен чітко визначати:

• створення цінності
• економічна ефективність
• швидкість аналізу ринку
• довгострокова масштабованість Технічні можливості, складність інтеграції, відповідність нормативним вимогам та безпека даних також є факторами, які страховики повинні брати до уваги. У разі аутсорсингу функцій найбільшу увагу слід приділяти управлінню постачальниками технологій, де страховики повинні ретельно відбирати, оцінювати та управляти постачальниками послуг штучного інтелекту та хмарних послуг, щоб досягти відповідності, сумісності та масштабованості в довгостроковій перспективі. Правильні рішення роблять інвестиції в штучний інтелект орієнтованими на бізнес, гнучкими, інноваційними та конкурентоспроможними в будь-який час.

Робота зі старими системами

Ще однією значною проблемою в трансформації ІТ є відсутність документації щодо застарілих систем — систем, що використовують застарілі технології, які більше не підтримуються постачальником. Ця застаріла системна інфраструктура вимагатиме від страховиків її повного оновлення, щоб реалізувати переваги ШІ, подолавши суворі ІТ-системи, які просто не є масштабованими і не можуть обробляти дані в режимі реального часу. Gen AI допомагає розвіяти таємничість застарілих систем, код аналізується для створення структурованої документації, організації можуть зберігати інституційні знання за допомогою gen AI. Gen AI також підвищує продуктивність розробників, використовуючи:

• автоматичне створення та тестування коду
• зменшення ручної праці
• прискорюйте процес випуску CIO та CTO можуть використовувати уроки, отримані під час минулих технологічних революцій, щоб порадити керівництву розширити застосування штучного інтелекту за межі пілотних проектів і перетворити його на стійку бізнес-цінність.

Приклади зниження витрат

Як приклад, кілька років тому велика фінансова установа потребувала понад 100 мільйонів доларів для модернізації системи обробки транзакцій. Gen AI зменшила витрати більш ніж наполовину. Тим часом одна з 15 провідних страхових компаній світу застосувала штучний інтелект для досягнення таких цілей:

• понад 50 відсотків ефективності в модернізації кодів та тестуванні
• на 50 відсотків швидше виконання кодувальних робіт

Страхові компанії повинні інвестувати в інфраструктуру даних, необхідну для навчання та масштабування мультиагентних систем штучного інтелекту, а також забезпечити плавну інтеграцію бізнес-функцій. Гібридна хмарна інфраструктура, тобто поєднання локального центру обробки даних і середовища публічної хмари, повинна бути розроблена таким чином, щоб бути масштабованою; крім того, висококонфігуровані процесори основних продуктів також розроблені для забезпечення гнучкості та ефективності. Страховики повинні враховувати якість і доступність даних з точки зору управління даними, а також складність обробки конфіденційної інформації. Коли застарілі системи стають проблемою, страхові компанії можуть бути змушені модернізувати своє ІТ-середовище, щоб воно могло підтримувати широкомасштабне впровадження ШІ.

Для успішного впровадження ШІ необхідні культура інновацій, зміна мислення та розвиток потенціалу, проте організації, як правило, недооцінюють рівень опору та готовність прийняти новий підхід до роботи. Необхідно надати співробітникам відповідні навички та сформувати чітке уявлення про сприяючу роль ШІ в допомозі їм у роботі. Провідні страхові компанії організували програми управління змінами, які зосереджуються на:

• лідерська роль як приклад для наслідування
• чітко формулюйте цінність ШІ
• комплексні програми з розвитку потенціалу
• розвиток правильних рамок виконання

Розгляд питань, що турбують співробітників

Впровадження технологій штучного інтелекту в організаціях може викликати у співробітників занепокоєння щодо їхніх функцій. Проте історія показує, що технології зазвичай створюють нові потреби та можливості, а отже, і нові ролі та обов'язки. Нарешті, впровадження ШІ в робочі процеси має базуватися на розвитку почуття спільної власності та відповідальності за впровадження ШІ в організації.

Технологія — це лише половина справи

Відмінна технологія — це ще не все, адже це лише половина справи. Інша половина полягає в тому, щоб співробітники фактично застосовували ШІ у своїй повсякденній роботі та змінювали підхід до виконання роботи, будь то автоматизація чи розширення можливостей.

Досвід показує, що використання штучного інтелекту є неминучою вимогою для збереження конкурентоспроможності. Не так багато провідних страхових компаній повністю впровадили штучний інтелект, але це привабливий приклад, якому повинні слідувати інші компанії, що прагнуть скористатися можливістю змін. Ці страховики вже мають перевагу, а нові технологічні розробки надали їм засоби для ще більшого прискорення.

Пілотна пастка чистилища

Решта потрапляють у пілотне чистилище і потрапляють у численні пастки:

• Вони не мають агресивного, загальнокорпоративного підходу до ШІ з кількісно вимірюваними фінансовими результатами, які можуть вивести компанію з її інерції в галузі ШІ
• Вони не усвідомлюють весь масштаб інвестиційних потреб і тому докладають невеликих і фрагментарних зусиль з меншою рентабельністю інвестицій
• Вони орієнтовані на вузькі випадки використання, а не на трансформацію домену
• Вони не розробляють компоненти, що можуть бути повторно використані в бізнес-лінії, щоб зменшити цінність ШІ в довгостроковій перспективі
• Вони також надмірно покладаються на готові рішення, що робить їх менш пристосованими до особливостей їхнього бізнесу та канібалізує їхню власну здатність створювати інтелектуальну власність нового покоління

Щоб йти в ногу з мінливим світом, страхові компанії повинні радикально змінити своє ставлення до штучного інтелекту, повністю переглянути свою діяльність та інтегрувати штучний інтелект у всі свої процеси. Це включає:

• створюйте системи, специфічні для підприємства
• навчання моделей штучного інтелекту на внутрішніх даних
• переобладнання бізнес-процесів для отримання конкурентної переваги в обраних напрямках та на обраних ринках
• переоцінка операційної моделі
• повторне використання ШІ з компонентами, що можуть бути використані повторно, для досягнення його трансформаційного потенціалу Перебудова операцій з використанням штучного інтелекту надасть страховим компаніям довгострокову бізнес-цінність і дозволить їм випередити конкурентів.