保险的形式和规模各有不同。此外，从更广义上讲，保险可分为两类：个人保险和商业保险。个人保险包括人寿保险、汽车保险、健康保险、伤残保险等；而商业保险是一般责任保险，可保护企业免受第三方法律诉讼。
BFSI 行业一直是适应新变化的领导者。然而，对人工智能的适应也不例外。例如，2016-17 年，日常运营中人工智能的采用率约为 1%，但到 2023 年增长到 63%，未来几年必将增长。
这不仅告诉我们人工智能在保险承保中的应用速度有多快，而且还表明，如果您不参与这一旅程，您注定会被抛在后面。
保险承保中人工智能应用的现状及未来趋势
这不再关乎未来。人工智能浪潮已经到来，正在改变我们的工作方式。保险行业已在日常工作中采用数字化：
1. 保险公司正在将人工承保数字化
纸质保险承保方式已不再适用。最近的手机号码数据 原因很简单 – 手动数据输入速度非常慢，并且数据采集和输入过程中可能出现的错误率太高。例如，手动数据采集和输入的错误率可能高达 30%。基于人工智能的自动承保解决方案在很大程度上解决了这个问题，因为它们更快、更高效。基于人工智能的文档处理解决方案可以从保险申请表、身份验证文件和收入验证文件中获得高达 99% 以上的数据捕获准确率。与传统的数据捕获解决方案（例如光学字符识别服务 和基于规则的解决方案）相比，基于人工智能的解决方案的优势在于其适应性。这些解决方案可以适应同一文档类型的不同变体，从而为组织省去了每次文档类型略有变化时训练数据捕获模型的麻烦。
此外，这不仅仅涉及数据捕获和输入。人工智能的范围远不止于此，还包括聊天机器人、与客户互动以及为客户提供无接触体验。
2. 数据驱动的风险评估
基于人工智能的解决方案可以根据捕获的数据对 申请人进行分析并提供更深入的见解，并帮助组织更好地评估风险。
让我们通过一个现实生活中的例子来理解这一点。
美国银行正在使用机器学习模型来预 白标发票软件可提升您的品牌 测哪些贷款最有可能违约。这些模型基于包含借款人信用评分、债务收入比和就业历史信息的数据集进行训练。这帮助美国银行将贷款损失减少了 20%。
3. 决策过程中的人为干预基于人工智能的数据采集解决方案也并非 100% 万无一失。然而，这些模型善于了解自己的局限性。这就是为什么，每当它们遇到超出其定义范围的任何事情时，它们都可以将其标记为例外。
通过这种方式，这些解决方案可以将所有保险分为两类：- A. 保险非常简单，承保人可以“自动绑定”。这样一来，他们就可以将一切交给端到端的 AI 模型，并专注于其他事情。B . 可以保留以供团队查看和审查的保险。
这种分类可确保您的承保人仅审查例外情况。这将减少承保所需的工作量 80%。
4.承保中的预测分析
有了丰富的数据，这些人工智能模型可以 bgb 目录 根据数据点推断出模式并将其映射到风险评估中。因此，保险公司可以做出更准确的预测和风险评估。
借助物联网，汽车、健身追踪器、家庭助理、智能手机和智能手表等越来越多的设备已经实现互联。随着服装、眼镜、家用电器、医疗设备和鞋子的加入，这个名单将继续增长。据估计，到 2025 年，互联设备数量将达到一万亿台。
这些设备新产生的数据将帮助保险公司更深入地了解他们的客户，从而做出准确的预测和风险评估。
5.实时数据访问
有了这些模型，数据就唾手可得。您可以随时获取这些数据，以便快速做出决策。
借助无处不在的开源协议，这一目标将得以实现，这些协议使数据能够跨行业共享和使用。公私合作伙伴关系将在创建生态系统以在共同的监管和网络安全框架下共享多种用例的数据方面发挥关键作用。随着人工智能不断发展并渗透到我们生活的方方面面，网络安全的未来无疑将受到保险行业保护这一不断增长的敏感客户数据库的需求的影响。
6.提高客户满意度
结合以上所有因素，保险公司将能够为客户提供绝佳的体验。一项调查显示，78% 的客户期望并要求通过语音助手、面部识别或应用程序进行非接触式互动，以避免人工互动和触摸屏。
如今，客户希望获得快速的周转时间。借助人工智能，承保时间从之前的几个小时缩短至几秒钟。大部分承保工作将实现自动化，并由机器学习和深度学习模型组合支持，这些模型基于内部数据以及通过应用程序编程接口和外部数据和分析提供商访问的大量外部数据。
承保人工智能模型的局限性
尽管人工智能具有上述所有优势，但它也存在一定的局限性。以下是使用人工智能进行风险评估时面临的一些挑战：
数据质量- 询问任何数据科学家，他们都会告诉你，在训练 AI 模型时，数据质量有多么重要。例如，在错误或有限的数据集上进行训练，最终会得到错误的结果。
偏见——人工智能模型有时会因为训练的数据集有限而产生偏见，这可能导致不公平的贷款决策。
可解释性——人工智能模型并不完全透明，因为它们没有提供有关如何做出决策的详细信息，这有时会让人难以相信它们。
网络安全——人工智能系统容易受到网络攻击，这可能导致欺诈或敏感数据被盗。
保险公司为迎接人工智能做好准备的分步流程
您可以通过以下方式开始在承保流程中采用 AI：-
步骤 1 – 从聊天机器人和智能助手开始根据 Solera 的 2022 年创新指数，接受调查的“精通技术的客户”中有 79% 表示他们会信任完全由人工智能处理的汽车保险索赔。这包括接收信息、获得报价、进行验证、收到通知以及解决风险。这表明，自动化重复性任务对于保险公司在 2023 年的生存至关重要。
第 2 步 – 确保数据安全和隐私
对于保险公司来说，隐私和数据安全至关重要。确保您遵守 GDPR 法规。目前，还没有类似的法规来应对人工智能快速创新带来的大量道德挑战。欧盟人工智能法案于 2021 年首次提出，预计将于 2024 年通过，很可能成为世界上第一部针对人工智能的国际法规。
第 3 步 – 让所有员工参与并接受变革培训
仅在系统中拥有 AI 是不够的；要制定培训员工的计划。该计划应解决任何大规模、基于分析的计划所涉及的所有四个维度 – 数据能力、组织和人才、模型和工具以及变更管理。
第四步：拥有一个开放的、以研究为导向的环境
下一代成功的一线保险工作者的需求将越来越大，他们必须具备独特的素质：熟练的技术、富有创造力，并且愿意从事非静态过程的工作，而是不断发展的半自动化和机器支持的任务的混合。
结论
总而言之，如果保险公司注重从颠覆性技术中创造机遇，而不是将其视为对现有业务的威胁，那么他们将在未来几年在保险行业蓬勃发展。
