Страховая отрасль лидирует в реализации ИИ. Для каждого страхового агента искусственный интеллект и распознавание изображений открывают возможности для улучшения взаимодействия с пользователем, оптимизации затрат или даже для освобождения сотрудников от трудоемких задач с низкой добавленной стоимостью.
Компьютерное зрение для страхования
Компьютерное зрение предлагает возможность автоматизировать, масштабировать и улучшать оценку рисков, обеспечивая при этом повышение операционной эффективности и снижение затрат. Страховщики теперь имеют доступ к беспрецедентному количеству изображений и видеоданных. Операторы связи начинают инвестировать в технологии машинного зрения для обработки этих данных, программного анализа факторов риска и понимания этих огромных хранилищ изображений. Машинное зрение представляет собой передовой край искусственного интеллекта. Поскольку страхование всегда требовало больших объемов данных, ИИ вполне может оказать существенное влияние на него.
Это позволит страховщикам по-новому определить, как они должны работать, как они должны создавать инновационные продукты и услуги и как они должны обеспечивать качество обслуживания клиентов. Машинное зрение позволит страховщикам переопределить существующие процессы, создать инновационные продукты и изменить качество обслуживания клиентов. Машинное зрение будет раскрывать заблокированную ценность в новых и существующих наборах данных, используя данные, создавая пути по всей цепочке создания стоимости.
Применение компьютерного зрения в страховой отрасли
Оценка повреждений автомобиля
Осмотр обычно является первым шагом в процессе рассмотрения претензий по страхованию ущерба, будь то автомобиль, мобильный телефон или имущество. Оценка ущерба для расчета стоимости ремонта может быть сложной задачей для страховых компаний. Модели глубокого обучения можно использовать для более точного обнаружения различных типов, областей и серьезности повреждений и автоматизации процесса подачи претензий. Модель машинного обучения будет обучаться на тысячах изображений поврежденных автомобилей, помеченных в зависимости от серьезности повреждения и стоимости ремонта для его устранения.
Это сокращает время, необходимое клиентам для получения выплат, и предотвращает утечку претензий, экономя деньги страховщиков. TagX может помечать изображения и видео поврежденных автомобилей, телефонов и других заявленных свойств клиентов для таких автоматизированных моделей.
Обработка страховых случаев
Компьютерное зрение позволяет страховщикам сократить время обработки страховых случаев и времени цикла урегулирования. Это также снижает стоимость претензии, повышает точность оценки и сокращает время и затраты аджастера в пути. Все это приводит к меньшему количеству мошеннических претензий, повышению удовлетворенности клиентов и простоте внедрения интеллектуальных страховых устройств.
Страховщики широко используют НЛП для улучшения процессов обработки претензий и обслуживания клиентов. NLP используется для сканирования существующих полисов и структурирования структуры новых полисов, чтобы сделать процесс страхования более эффективным. NLP также используется для сканирования двусмысленностей в отчетах о претензиях для быстрого обнаружения мошенничества.
Анализ ущерба от стихийных бедствий
Компьютерное зрение помогает управлять рисками и сокращать расходы, помогая в оценке ущерба. Используя аэрофотоснимки и геопространственные приложения, он помогает оценить материальный ущерб на эвакуированных территориях. Определите дома, которые были полностью разрушены или даже частично повреждены, чтобы рассчитать страховые выплаты. Это предотвращает мошеннические заявления о повреждении имущества в результате погодных явлений. Во время катастрофического урагана «Харви» страховые агентства использовали дроны для осмотра дорог, железнодорожных путей, нефтеперерабатывающих заводов и линий электропередач в Хьюстоне. Это сделало процесс точным без человеческих ошибок.
Вывод
Есть много новых применений алгоритмов компьютерного зрения в страховой отрасли. Но только те страховые компании, которые владеют своими данными и обеспечивают их готовность для ИИ, будут иметь реальное преимущество перед своими конкурентами. TagX может помочь в анализе и категоризации изображений эффективным и масштабируемым образом.
Когда дело доходит до обработки и анализа страховых заявлений, страховых требований, просмотра медицинских карт для выявления рисков или даже оценки настроений клиентов, наличие высококачественных аннотированных данных поможет добиться успеха во многих областях, где используется ИИ.
Первоначально опубликовано на https://www.tagxdata.com.
