По всем бизнес-вертикалям огромные объемы данных генерируются с помощью подключенных устройств и процессов, управляемых KYC. Из-за этого избытка данных и без того ориентированная на данные страховая отрасль использует такие технологии, как машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ), для обработки данных на высоких скоростях и выявления новых идей для улучшения бизнес-операций и решения возникающих проблем. потребности клиента. Вот несколько областей, в которых страховая отрасль пожинает плоды, используя технологии AI/ML:
Обслуживание клиентов. Согласно отчету, 74% клиентов довольны получением сгенерированного компьютером совета по страхованию. Поскольку индивидуальные услуги становятся все более распространенными во многих сегментах, таких как банковское дело и финансы, пользователи с нетерпением ждут аналогичного опыта и услуг в сфере страхования. Системы на основе искусственного интеллекта, от просмотра профилей клиентов до предложения персонализированных политик, сокращают вмешательство человека и предлагают восхитительный опыт работы с клиентами.
Данные о претензиях. Автоматизация обработки претензий без вмешательства человека означает сокращение человеческих ошибок, экономию времени и повышение удовлетворенности клиентов. Даже чат-боты заменяют обработку претензий людьми, разрешая претензии и отвечая на простые запросы. С другой стороны, аналитические приложения на основе искусственного интеллекта способны анализировать данные о претензиях и предлагать важные идеи и исключения.
Обнаружение мошеннических действий. Страховые компании обязаны тщательно отслеживать мошеннические действия. Неудача может стоить миллионы из-за неправильно оплаченных требований. Алгоритмы искусственного интеллекта могут помочь в анализе глубоких данных, чтобы предоставить значимую информацию, определить потенциальные модели вероятных мошеннических требований и выделить их для дальнейшего расследования и корректирующих мер.
Снижение рисков. Технологические новаторы в сфере страхования начали поощрять своих клиентов, поощряя использование носимых устройств, систем мониторинга и подключенных устройств. Данные с таких устройств дают возможность собирать актуальные данные в режиме реального времени и составлять профиль клиента. С помощью ИИ становится легко сократить эту плотность данных и проанализировать факторы риска, такие как частота сердечных сокращений и манера вождения, и определить надбавки.
Но не менее важно найти правильного технологического партнера, который поможет вашему предприятию реализовать все преимущества технологий AI/ML.
