通过 AI 转变保险

VIEWPOINT 2024 TRANSFORMING INSURANCETHROUGHAI 在新时代释放数据的力量 在数据和人工智能（AI）融合的推动下，保险格局正处于转型转变的边缘。在一个信息是准确定价核心的世界里，在一个创新占据主导地位的企业里，领导者必须拥抱技术进步，才能在数字时代茁壮成长。在这个观点中，我们开始了一个充满前景的保险未来的旅程，探索人工智能技术如何在这个古老的行业的各个方面彻底改变数据的使用。 AUTHORS JoséGonzálezAndreasBuelowBohumilHyanekDr.NawafAlmaskatiSaraNasaif 设置阶段：数据的作用在保险内 几个世纪以来，保险公司一直依靠数据做出明智的决策 ，并为客户提供量身定制的保险。它是行业的支柱，是推动行业成功的关键功能背后的力量。保险公司使用两种主要类别的数据 -结构化和非结构化： 1.结构化数据以表格和电子表格等格式一致地组织，包含定量信息并跟踪个人信息，例如姓名，地址和出生日期，以及日期，金额和原因等索赔详细信息。多年来，它一直是保险业的基石，尽管此类数据的范围和质量受到限制。 2.非结构化数据没有一致的组织，由文本、图像、声音和其他详细信息组成。它 可以为保险公司提供承保前后客户行为和市场动态的全面见解。非结构化数据还可以增强风险评估，并有助于更好地衡量潜在索赔申请的可能性。 非结构化数据通过使用网站访问和购买模式等数据来扩展保险公司对客户行为和需求的理解。直到最近，对这种数据类型的访问成本很高，在许多情况下几乎是不可能的。然而，人工智能的最新发展使得快速有效地处理 、分类和分析非结构化数据成为可能。 保险公司还利用断开的外部数据源，如社交媒体、天气数据、财产评估数据、信用评分和 政府数据以增强其内部数据，从而扩大客户理解和风险评估，并实现有针对性的产品供应和营销活动。 未来： 保险中的AI 人工智能技术的快速发展正在重塑保险业的未来（参见图1）。人工智能包含一系列工具，包括但不限于机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)和图像识别(IR)，这些工具支持保险公司的能力并彻底改变其运营： 传统自动化 支持员工的技术和编程脚本 高级分析 使用数字化数据和信息来创建见解和预测 基本数字化 创建基础进行分析，以及自动化，可能 先进的自动化AI和IOT 自动工作流驱动的财务流程 使用自下而上的方法根据观察以前发生的事情来学习规则 来源：ArthurD.Little 高复杂度 图1.通过数字化和AI实现的保险演变 -ML通过从大量数据集中提供宝贵的见解来增强保险公司的能力。 使用支持ML的预测建模可以增强行为的准确性预测和风险评估。它支持前瞻性措施，如预测客户需求和提供个性化建议。 -NLP促进无缝客户 interactions.聊天机器人和虚拟助手可快速处理查询并改善服务。NLP还通过快速处理政策文档和电子邮件中的非结构化数据来简化承保流程。 -IR加快索赔评估 分析事故现场或财产检查的视觉数据。这是另一个强大 的AI应用程序，可以减少处理时间并提高整体满意度。 人工智能通过先进的分析和预测建模来提高效率，从而改变保险。例如，人工智能促进了主动欺诈检测、个性化服务和更精确的承保——所有这些都对定价和索赔成本产生了积极影响。 AIISTRANSFORMINGINSURANCEBY BOOSTINGEFFICIENCYTHROUGHADVANCEDALYTICSAND PREDICTIVEMODELING 保险的未来取决于有效整合数据和人工智能技术。通过战略实施，保险公司可以优化运营，提升客户体验 ，并保持在动态保险格局的最前沿。为了保持竞争优势，保险公司必须优先考虑强大的数据治理和道德的AI实践，以确保负责任的使用并建立信任，同时满足监管要求。 要成功集成和部署这些AI应用程序，保险公司应遵循以下四个步骤（参见图2）： 1.确定用例。 2.定义使用AI的预期增强功能和优势。 3.选择AI解决方案。 4.实施和监控每个解决方案。 图2.部署AI保险应用程序 1 3 识别用例 分析当前运营并确定潜在的 AI领域 定义使用AI的预期增强功能和优势 2 收集所需数据 确定所需的数据变量、格式和长度 确保质量、代表性和一致性 拆分为训练集和验证集 选择AI解决方案 确定给定任务的最合适的AI 解决方案 使用训练和验证集比较性能 确定实施平台（本地与云） 消除手动干预 4 实施和监控 实施AI解决方案 监控性能并确保算法的持续训练/校准 定期审计业绩 来源：ArthurD.Little AI在增强客户旅程中的作用 一旦实施，AI就有可能对典型的保险客户旅程产生积极影响，同时显着提高保险公司的质量。在交互的初始阶段，由AI驱动的聊天机器人和虚拟助手提供即时和具体的支持，解决查询并指导客户完成保险选择过程。 这些智能系统可以理解自然语言，检查数据并提供相关建议。通过简化信息收集阶段，AI提高了客户满意度并减少了摩擦， 最终导致更流畅的体验。当在嵌入式环境中使用时，这将特别强大，在嵌入式环境中，保险作为另一种产品或服务的一部分出售。 在保单承保阶段，AI算法可以分析大量数据以评估风险状况并以更高的准确性计算保费。通过利用ML技术 ，保险公司可以简化承保流程，同时访问更多数据，自动化常规任务，并最终使其更准确 风险评估。这不仅节省时间和资源，而且提高了保险公司的效率和有效性。经过培训 正确且没有特定偏见，AI驱动的承保可确保风险状况保持公正。这可以为保单持有人提供公平和公正的定价，从而最大限度地提高整体客户体验并使保险公司提供更具竞争力的定价、量身定制的覆盖选项和更 快的政策批准。 如果保险人打算继续 COMPETITIVE,DELIVER EXCEPTIONALCUSTOMEREX periences，并推动业务增长 Intheeventofaclaim,AIcanspeitetheclaim-processingandsettingprocess.By 自动化索赔评估，AI算法可以分析索赔数据，评估损害 ，并在手动花费的一小部分时间内确定承保资格。这减少了延迟并提高了索赔解决的速度，从而获得了更高的满意度。此外，人工智能可以检测数据中的模式、异常和不一致，这有助于标记可能的欺诈性索赔，并允许保险公司减轻欺诈风险并减少财务损失。 人工智能通过提供个性化支持、简化流程来影响保险客户旅程 随着行业的不断发展,如果保险公司想要保持竞争力,提供卓越的客户体验,并推动业务增长,那么拥抱人工智能变得至关重要。 好处与挑战 保险中的数据和人工智能 结合人工智能和保险有许多可能的好处，更高的效率是最显著的优势之一。当与数字化(结构化数据输入)和自动化(非手动流程)相结合时，人工智能可以为保险公司带来劳动密集型和重复性任务的成本降低，如索赔处理和承保。集成 通过用机器的CAPEX代替人员的持续OPEX，可以节省大量资金，从而实现规模经济。此外，人工智能通过与预期的索赔经验紧密结合，实现了更有效的定价，从而最大限度地降低了因定价过高而损失业务或因定价过低而减少利润的风险。此外，人工智能驱动的系统消除了定价中的人为错误，确保了更准确和更具竞争力的产品。 人工智能驱动的保险流程为客户提供了许多好处。自动化简化了保单签发、索赔处理和服务，加快了流程时间，从而缩短了周转时间，提高了客户满意度。 人工智能驱动的虚拟助手和个性化通信促进了无缝和量身定制的体验，为保单持有人提供及时的支持和信息。此外，人工智能的潜力超出了目前的能力，实现了今天可能很难想象的可能性。例如，在交通事故的背景下，人工智能驱动的保险公司可以利用来自相关车辆的远程信息处理数据来确定责任并及时解决索赔，这可能消除了对大量文书工作、警察报告和漫长调查过程的需求，从而彻底改变了索赔解决方案。 然而，在这个行业中使用人工智能也带来了挑战： -偏见是最重要的 风险。如果对有偏见的数据进行训练，算法可能会 无意中延续偏见，导致对某些群体的潜在歧视，如有色人种或低收入人群。 -合格人员短缺。 实施AI技术需要目前全球需求旺盛的专业技能。专家和数据科学家的短缺给寻求有效采用AI的保险公司带来了相当大的障碍。 -隐私是一个巨大的挑战。保险公司 必须保证他们在收集和使用客户数据时符合道德和透明的要求 数据保护法。监管合规至关重要，因为人工智能在保险中的使用受到监督和监管，需要严格遵守相关法律。 -谨慎的管理是不可谈判的。If 如果不小心管理，AI可能会控制承保和索赔流程。过度自动化的转变可能会对客户满意度产生不利影响 ，特别是在像保险索赔一样敏感的情况下。 划定清晰的界限并在AI和人类参与之间取得适当的平衡至关重要。需要考虑的AI的其他实施障碍包括：大量的CAPEX，高质量数据集的可用性，建立强大的技术基础以及其他基础设施方面的考虑。 数据和AI是如何 推动保险中的价值创造 在不同的保险产品中和价值链的不同阶段，有许多成功利用人工智能的例子(见图3)。例如，中国保险公司平安使用人工智能来定制保险产品，目的是提高忠诚度和增加整体销售额。该公司开发了一种 AI驱动的系统称为“OeCoect”，使用ML算法分析数据并开发个性化的保险建议。这些算法还定制产品以满足客户的需求，这大大提高了保险公司内部分析和活动团队的效率。他们还实现了高水平的自动化但个人互动 ，显著提高了生产力。AI和ML的集成彻底改变了平安与客户互动的方式，实现了无缝对接。 和大规模的个性化体验。 苏黎世保险公司的人工智能系统，称为“Zara”，使用ML 算法来自动化索赔处理。该系统审查来自各种来源的数据 ，包括图像，视频和录音，以更准确地评估索赔。Zara还能够通过识别表明欺诈行为的模式来检测潜在的欺诈索赔 。Zara的实施将处理时间减少了30％以上，并允许全天候提交索赔。新系统还大大减少了索赔和付款之间的时间 ，并将客户满意度提高到80％以上。 保险业还发现，人工智能提供了更快、更准确的客户。 服务。StateFarm的人工智能聊天机器人“PocketAgent” 可协助进行广泛的查询，包括保单信息、索赔和 账单。聊天机器人使用NLP来理解查询并提供相关响应。它可以根据客户历史记录、偏好和其他数据提供建议。与传统产品不同，PocetAget提供全天候服务 ，这意味着客户可以在需要时获得帮助。聊天机器人将联络中心的工作量减少了30%，同时为面向数字的客户提供了便利。 产品开发 风险评级与承保 分销政策声明行政管理管理 客户体验 欺诈、浪费和滥 用 现有承保产品to要 增强 电位 间隙和新发展承保 机会过程 使用不同的标识需 数据类型和数据源 根据行为/概况推荐产品 开展有针对性的 营销活动 进程(例如，处理订阅， 图像和文本修改) 满意度 分析保险交易/客户资料以衡量保留的可能性 为，索赔细节）和 从以前的欺诈尝试中看到的模式中学习 标准化 &自动化 分析更新、充值、在索赔中(例如， 汽车事故、财产损失) 图3.保险客户价值链中的AI用例 分析用法 分析和模式of价 个性化产品和 自动策略 Automate行政管理 使用聊天机器人 分析各种数据源（ 格风险 收费机制 常规索赔 分析客户情绪和 例如，客户的行 AI用例 来源：ArthurD.Little Conclusion WAYFORWARD AICANRANSFORMTHEINSURANCE 在GEFFICIENCY,ACCURACY,ANDCUSTOMERSERVICE 人工智能可以通过提高效率、准确性和客户服务来改变保险业。然而，数据和AI给保险公司带来了挑战。通过以道德和透明的方式使用这些技术，保险公司可以开发更好的产品和服务，提高利润，并在快速发展的行业中保持竞争力。看到保险公司在