UA RU
Закрыть

Контент на странице может отобразиться не полностью. Рекомендуем обновить версию текущего или воспользоваться другим браузером.

UA RU
UNIQAблог - фото
UNIQAблог
Я и УНИКА

Искусственный интеллект в страховании: чего ждать от «умных машин»?

Разработки в направлении искусственного интеллекта (ШИ) уже сейчас меняют многие сферы жизни, в частности, здравоохранение, финансы, образование, транспорт и развлечения. Ожидается, что ИИ будет играть все более важную роль в формировании будущего технологий и общества. Какое влияние может оказать искусственный интеллект на страховую отрасль?

Искусственный интеллект в страховании: чего ждать от «умных машин»?

То, что писали в фантастических романах XX века, стало реальностью – машины научились понимать человеческий язык, распознавать рисунки, превзошли людей в области математического прогнозирования и аналитики. Например, чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT специализируется на ведении диалогов с пользователем, и делает это удивительно хорошо. Другие умные алгоритмы рисуют картины или пишут программы, и это далеко не все, на что они способны.

Системы искусственного интеллекта используют алгоритмы и статистические модели для анализа и интерпретации больших объемов данных, а также могут обучаться и улучшать свою производительность. Сейчас ИИ имеет некоторые ограничения, в частности, ему не доступна эмпатия, трудно дается элементарный здравый смысл, он не может создавать что-то совершенно новое, хотя хорошо может разрабатывать новые комбинации на основе существующих. Искусственный интеллект может принимать решения на основе данных, но ему не хватает навыков суждения и принятия решений, которыми владеют люди, особенно в сложных и непредсказуемых ситуациях.

Сюжет из будущего

Как может выглядеть страхование в будущем? В статье «Insurance 2030 – The impact of AI on the future of insurance» представлен гипотетический пример клиентского опыта Скотта, живущего в 2030 году.

У Скотта сегодня запланирована встреча в другом городе. Его робот-автомобиль уже ждет, но мужчина решает, что хочет вести машину сам. Личный цифровой ассистент Скотта планирует маршрут и делится им со страховщиком. Тот немедленно посылает альтернативный путь, где меньше вероятность аварий, а также корректирует ежемесячную премию. Из-за этой поездки премия за страхование авто может возрасти, но будет зависеть от выбранного маршрута и количества других автомобилей на дороге. Дополнительный платеж автоматически списывается со счета Скотта. Когда он останавливается возле места назначения, то случайно наезжает на парковочную табличку. Внутренние системы авто определяют, что водитель не пострадал и может идти на запланированную встречу. Автомобиль самостоятельно оценивает степень повреждения. Также автоматически производится фото и видеосъемка переднего бампера и места ДТП. Все данные сразу направляются страховщику. Когда Скотт возвращается после встречи, экран на приборной панели информирует его о степени повреждения и подтверждает, что заявление о страховом случае одобрено. Автомобиль на замену прибудет через 5 минут. Получивший повреждение автомобиль после этого отправится на ремонт.

Конечно, сейчас этот сценарий выглядит как сюжет из фантастического фильма, хотя все необходимые технологии уже существуют и  доступны потребителям. В частности, телематика и бортовые компьютеры в автомобилях, умные домашние помощники, устройства Интернета вещей позволяют страховщикам автоматически собирать более полные данные и использовать их шире.

Как может помочь ИИ в страховании?

По выводам исследователей, внедряя искусственный интеллект, страховщики могут сэкономить время, снизить затраты и улучшить взаимодействие с клиентами. Также ИИ может трансформировать сложные процессы, например андеррайтинг, осуществление выплат и помочь при выявлении мошенничества. Благодаря искусственному интеллекту страховщики также могут снизить долю человеческих ошибок.

1. Оценка риска

Исторически страховые андеррайтеры для оценки рисков полагались на информацию, предоставленную клиентами. Однако, некоторые заявители могут быть нечестными или совершать ошибки несознательно, поэтому оценка риска оказывается неточной. Машинное обучение, и, в частности, понимание естественного языка, позволяет ИИ изучать данные из других источников информации, например, публикаций в социальных сетях, и объединяя всю имеющуюся информацию о клиенте или бизнесе, давать лучшую оценку потенциальным опасностям. Так что сумма премий будет более соответствовать реальному риску для имущества или жизни клиента. В условиях ценовой конкуренции более индивидуализированная модель оценки риска – одно из ключевых преимуществ страховщика.

2. Уменьшение количества ошибок

Во время работы люди могут уставать, скучать и ошибаться. Чем больше работников участвует в процессах страхования и урегулирования событий, тем чаще возникают ошибки из-за человеческого фактора. Использование алгоритмов вместо людей может снизить время и количество ошибок, в частности, при передаче информации от одного источника к другому. Так что программы на основе ИИ можно считать наиболее добросовестными работниками. 

3. Улучшение обслуживания клиентов

В страховании обслуживание клиентов имеет первостепенное значение, поэтому очень популярными стали чат-боты. Такие программы могут консультировать клиентов с типичными вопросами и делать это качественно без вмешательства человека. К тому же они всегда доступны 24/7, в отличие от людей. Трендом в ближайшем будущем может стать и использование голосовых онлайн-консультантов на основе ИИ, а не только чат-ботов, отвечающих на письменные вопросы. 

4. Ускорение обработки заявлений на выплаты

После оцифровки процесса работы со страховыми возмещениями и внедрения ИИ данные, необходимые для принятия решений, могут собираться быстро и автоматически из многих источников без участия человека. Затем страховщик-человек пересматривает выводы ИИ и окончательно регулирует страховой случай. Но иногда в типичных ситуациях решение может приниматься полностью автоматически.

Следовательно, ИИ может принести немало пользы страховщикам и клиентам. Но будет ли это революцией для отрасли? Вряд ли, ведь математические модели и статистическая обработка данных используются в страховании для оценки рисков и расчета цены страхового полиса, количественной оценки убытков и т.д. Но искусственный интеллект сможет объединить все разрозненные системы анализа данных, чтобы сделать страхование лучше. К широкому использованию ИИ человечество подготовила и пандемия коронавируса: клиенты привыкли к онлайн услугам, где нет живого контакта с человеком.

И все же есть ли недостатки в использовании ИИ?

С первого взгляда все выглядит довольно положительно, но как в любой инновации, во внедрении искусственного интеллекта есть и определенные риски. Понимая это, группа экспертов подписала письмо-предупреждение «против ИИ». В нем они просят бизнес о моратории на разработку и внедрение мощных систем ИИ хотя бы на полгода, чтобы дать человечеству время подготовиться к революционным изменениям.

Действительно, из-за сверхсложных и часто непрозрачных алгоритмов ИИ, не всегда просто понять, обоснован ли тот или иной вывод. Это может создавать глобальное недоверие к компаниям, принимающим решения на основе выводов искусственного интеллекта. Не на последнем месте стоит опасность злоупотребления данными клиентов. Что касается оценки рисков, то и здесь могут быть проблемы. Например, если машинное обучение базировалось на устаревших или неподходящих данных, то выводы будут ошибочными.

Среди других опасений – предположение, что развитие машинного обучения и технологий ИИ будет вытеснять из страхования работников-людей. Но здесь многое будет зависеть от выбора клиента. Готов ли он доверить свое страхование «роботу», которой не устает, или предпочитает людей и доверяет им в принятии решений? Ответа на эти вопросы осталось ждать совсем недолго.

Оставить отзыв
Подтвердите, что Вы не робот
Последние статьи
Выплата без стресса: как работает урегулирование страховых событий в UNIQA
Мой автомобиль
22. февраля 2024
Выплата без стресса: как работает урегулирование страховых событий в UNIQA
Страховое событие – всегда не только стресс для клиента, но и тест на качество обслуживания для страховой компании. О развитии сервиса и о том, каких ошибок следует избегать владельцам полиса ОСАГО или КАСКО, рассказывает Ольга Зурабишвили, директор Дирекции поддержки клиентов по имущественному страхованию UNIQA.
Почему критическое мышление важно во время войны и как его развить? Часть 1
Я и УНИКА
19. февраля 2024
Почему критическое мышление важно во время войны и как его развить? Часть 1
В военное время практически каждый сталкивается с эмоциональной перегрузкой. И часто такая перегрузка вызвана избыточным количеством потребляемой нами информации. Поможет ли критическое мышление снизить «информационный стресс» и как научиться им пользоваться? Об этом беседуем с экспертом Wellbeing Company Ириной Спасской.
Не просто оценка: как и для чего контролируется качество обслуживания в UNIQA
Я и УНИКА
12. февраля 2024
Не просто оценка: как и для чего контролируется качество обслуживания в UNIQA
Постоянная работа с клиентским опытом – важная составляющая развития компании. Как поступает обратная связь от клиентов и для чего она используется? Об этом говорим с Ларисой Зелинской, начальником Департамента клиентского опыта и сервисов UNIQA, и Антоном Добровольским, Директором Дирекции поддержки клиентов по личному страхованию UNIQA.

<< Вниз

Вверх >>

<< Вниз