保险科技如何使用人工智能

虽然保险行业在流程数字化转型方面历来停滞不前，但随着企业希望在日益激烈的竞争中取得领先，保险行业在过去几年中创新更加迅速。 除了在业务内部乃至业务之外不断发展文化以加强合作伙伴关系之外，保险技术（保险科技）以人工智能为基础的功能现在可以在整个市场上广泛购买。

面向保险的人工智能能力预计将达到全球市场总价值 到 2030 年将达到 800 亿美元保险公司在发现新的增值、用例和收入来源方面还有很大的增长空间。 以下是保险科技领域人工智能创新的一些有价值的例子，以及当前需要考虑的风险，以及保险公司如何利用该技术保持成功。

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关键用例

索赔点

在为保单持有人提供积极的参与和体验方面，索赔点仍然是客户旅程中最真实、最重要的方面。 人工智能可以通过按需提供有组织的数据集资产来优化客户与保险公司的初始交互，帮助保险公司立即实时做出正确的决策。

“关键是以简单的方式提供有效的结果，”说 塞缪尔·诺特销售总监 UKI 扩张。 “利用人工智能可以减少索赔流程，并毫无压力地提供无缝的端到端、直通式处理。 人工智能通过自动化日常任务并使用预测分析来加快决策过程，从而加速整个索赔流程。

“人工智能还可以最大限度地减少索赔处理中的错误，从而实现更准确的赔付，同时检测可疑模式以标记欺诈性索赔。”

体验编排

随着保险公司希望变得更加以客户为中心，人工智能与高级分析的结合可以帮助提供更具体、个性化和实时的保险客户情况。

随着保险客户开始依赖在线平台购买和管理此类特定商品的保单，与公司本身的互动很少且遥远，这可能会降低用户体验。 然而，体验编排——保险公司利用客户数据和人工智能来创建高度个性化的互动——可以用来改善长期关系。

马南萨加尔，全球保险主管 创尼斯” 解释道：“例如，在询问索赔时，无需浏览通用的呼叫树，而是可以根据客户的独特情况提供主动且具体的响应。 这种方法不仅改善了客户体验，还通过自动化任务或更有效地路由呼叫来提高员工效率。

“随着保险行业进入数字时代，体验编排可以作为一个强大的工具来维护长期以来定义该行业的信任和个人关系的传统。 通过这一点，企业可以在日益商品化的市场中脱颖而出，并确保客户保持忠诚度和满意度。”

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聊天机器人

优化保险索赔人互动的常见途径是人工智能驱动 聊天机器人。 自从围绕生成人工智能的出现和随后的模型演变以来，聊天机器人技术变得更加可定制，可以更准确地与业务目标保持一致。

“人工智能正在帮助保险科技公司最终释放聊天机器人的真正潜力。 从理论上讲，聊天机器人是一个好主意，但迄今为止它们并没有多大帮助——如果问题与一组预先确定的答案不完全匹配，它们常常会陷入僵局。” 斯科特·洛吉，首席商务官 睿智。

“利用人工智能扫描内部文档和可信的外部来源，保险科技公司能够扩大范围，为聊天机器人提供更多相关信息，并以与品牌相匹配的风格和语气提供结果。

“这为整个保险行业提供了更好的体验，极大地改进了聊天机器人，以至于一些客户会相信他们正在与人交谈。”

使用 ChatGPT 进行代码审查和培训

此外， 大语言模型ChatGPT 等支持的软件被用来审查代码的功能，以及促进更快的文档检查，并增强员工的技能建设。

“我们测试了 ChatGPT 是否可以通过技术白板测试。 它并不完美，但做得相当不错，这提出了一个潜在的用例：快速审查和记录代码，”说 汤姆·张伯伦，客户和咨询副总裁 超指数。

“同样，它可以扫描合同等法律文件并对其进行简化，例如快速提取最关键的法律部分并进行解释。 或者它可以比较上一年的合同以识别任何变化。

“我听说过的 ChatGPT 更令人兴奋的用例之一是使用它来帮助培训和提高员工复杂的精算或保险主题的技能，例如解释什么是广义线性模型。”

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需要考虑的风险

尽管保险科技领域的人工智能创新途径很多，而且新用例的增长空间也很大，但该技术仍然存在保险公司在开发和部署时必须考虑的风险。

生成式人工智能隐私

维护并掌握所需的信息 数据隐私 在管理人工智能模型时，协议仍然至关重要，特别是考虑到保险科技公司需要访问敏感的客户信息。

关于他在保险科技领域为 ChatGPT 确定的上述用例，Chamberlain 补充道：“所有这些用例都需要 ChatGPT 尚无法提供的东西：完全隐私。

“ChatGPT 是开放的，所以今天你必须小心你在其中输入的内容。 能够保证完全隐私和安全的生成式人工智能解决方案可能会改变该行业的游戏规则。

“看到人们如何使用 ChatGPT 真是令人难以置信，毫无疑问它可以用来帮助保险公司世界，但前提是在相关领域负责任地使用。”

合规性考虑因素

部署和管理人工智能系统时的数据隐私问题导致我们需要遵守全球法规。 事实上，隐私问题仍然是一个法律问题和道德问题。

保险业长期以来一直受到严格监管，保险公司还需要遵守不断变化的国家和国际立法，例如新的 欧盟人工智能法案随着企业习惯新法规，这将需要一些时间来适应。

“保险科技公司采用人工智能面临的最大挑战之一是应对监管环境，”诺特说。 “保险科技公司必须确保准确、相关、完整和一致的高质量数据。 人工智能的好坏取决于底层数据集的好坏。 如果数据不符合标准，可能会对保险公司造成损害。

“想象一下保险行业中缺失的值、过时的信息或不相关的数据！ 它会扭曲分析，导致错误的预测和结论，总而言之，会破坏人工智能生成的见解的可靠性。”

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过度依赖

此外，在没有人工监督的情况下过度依赖人工智能可能会导致员工迷失在数据中，而在确定如何最好地解决未来查询时做出的决策也无法解释。

“人类的专业知识对于处理复杂的案例和做出人工智能可能难以应对的微妙决策至关重要。 这就像让 GPS 盲目地引导你而不检查路况。” 拉吉夫·古普塔，联合创始人兼首席产品官 考贝尔网络。

“例如，一家拥有多元化业务和行业的跨国公司使其独一无二。 人工智能可能没有背景或能力来评估其训练数据之外的更广泛的影响。

“记住人工智能是在预先定义的范围内运行的，这一点至关重要。 如果这些界限不包含某些请求的复杂性，则存在忽视关键因素的风险。”

确保长期成功

减少数据孤岛

考虑到人工智能投资的利弊，保险公司首先应确保在不违反所需安全措施的情况下尽可能地将孤立的数据汇集在一起​​。

“通过保持最新状态并提供现代化数据功能的共享平台加深对客户和业务的了解，可以团结公司并帮助其实现目标和凝聚价值观，”诺特说。

“这通常需要文化转变，因为许多组织更喜欢在部门之间实施竞争来取得成果。 但促进‘共同努力’的态度可以简化流程、减少孤立的工作流程，并为更广泛的企业带来更多好处，特别是当保险公司希望内部团结起来，在业务中更加以客户为中心时。”

风险管理

一旦到位，人工智能可以帮助确定是否在整个保险提供过程中做出决策，并对可能的风险进行分类，同时节省保险公司在行政职责上花费的时间。

“人工智能可以对报价进行分类，例如使用交通灯系统； 绿色信息表示“是”，琥珀色表示“需要查看”，红色信息表示“否”，”Chamberlain 说道。

“你向算法提供的信息越多，以确认或纠正决策，算法就会变得越好。 不过，它不会跟你顶嘴。”

部署智能自动化

最后，需要注意的是，人工智能并不是一根可以解决保险公司所有问题的魔杖。 它最好用作员工使用的工具，就像人类员工一样，人工智能模型可能也会犯错误。

皮尔斯·威廉姆斯，全球保险销售经理 自动录制” 认为，“虽然企业界对人工智能的潜力进行了很多炒作，但我们可能还需要几年时间才能看到利用人工智能支持后台和中台财务运营流程的切实解决方案”。

威廉姆斯继续说道：“由于人工智能能够补充信息并从提供的数据中学习，它可以得出自己的结论，而从财务控制流程的角度来看，这是不需要的。”

相反，根据威廉姆斯的说法，保险公司目前应该优先投资 智能自动化 超过人工智能。

“智能自动化通常也遵循一组预定义的规则，而不是试图模拟人类的想法或发现模式，”他说。 “如果你采用人工智能对数据不一致的结果做出决策，那么你就会引入人工智能错误的风险，而不是人为错误。”

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