4 Προβλέψεις για χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στον ασφαλιστικό κλάδο το 2023
Ακολουθήστε μας στο Linkedin και συνδεθείτε με άλλους επαγγελματίες του κλάδου
Το 2023 θα είναι η χρονιά που η τεχνητή νοημοσύνη (AI) θα αποκτήσει σημαντική δυναμική στον ασφαλιστικό κλάδο. Αυτό οφείλεται σε μεγάλο βαθμό στην ωρίμανση των τεχνολογικών εξελίξεων, στην αυξανόμενη δημοτικότητα και εξοικείωση με την τεχνητή νοημοσύνη, καθώς και στη μεγαλύτερη διαθεσιμότητα μεγάλης ποσότητας ποιοτικών δεδομένων.
Οι σημερινές αναδυόμενες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης επιτρέπουν στις ασφαλιστικές εταιρείες να έχουν γρηγορότερες αποδόσεις των επενδύσεων τους (ROI) αλλά και να εισέρχονται σε νέες αγορές και νέες επιχειρηματικές δραστηριότητες.
Το 2023, οι ασφαλιστικές εταιρείες ότι θα «αγκαλιάσουν» την τεχνητή νοημοσύνη για τους πιο κάτω 4 σκοπούς.
Επέκταση πέρα από τις γνωστές γεωγραφικές περιοχές και βιομηχανίες
Για να αποφύγουν τον αυξημένο κίνδυνο, οι ασφαλιστικές εταιρείες τείνουν να περιορίζουν τις γεωγραφικές περιοχές που καλύπτουν και τους κλάδους που ασφαλίζουν. Ως αποτέλεσμα, κάθε ασφαλιστική εταιρεία κυνηγά λιγότερους κερδοφόρους πελάτες, με αποτέλεσμα να διαμορφώνεται ένα όλο και πιο ανταγωνιστικό περιβάλλον.
Ωστόσο, οι νέες δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης θα επιτρέψουν στις εταιρείες να αξιοποιούν μεγάλες, ενοποιημένες βάσεις δεδομένων με εκτεταμένο ιστορικό αναφορικά τόσο με τις απαιτήσεις αλλά και την αναδοχή κινδύνων για διευρυμένες γεωγραφικές περιοχές και βιομηχανίες.
Αυτές οι βάσεις δεδομένων περιλαμβάνουν επίσης εκτεταμένες ιατρικές, υγειονομικές και δημογραφικές πληροφορίες. Ως εκ τούτου, οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν πλέον να αξιολογούν με μεγαλύτερη ακρίβεια τους κινδύνους και τα ασφάλιστρα, να βελτιώνουν τους δείκτες ζημιών και να ανοίγονται πιο αποτελεσματικά σε νέες αγορές με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης.
Καθώς ο ανταγωνισμός για τις επιχειρήσεις συνεχίζεται, οι ασφαλιστικές εταιρείες θα αγκαλιάσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να λάβουν πιο ενημερωμένες και ακριβείς αποφάσεις όσον αφορά την επέκταση των επιχειρήσεών τους.
Γεφύρωση του χάσματος ταλέντων με τη διατήρηση της θεσμικής γνώσης
Καθώς οι μεγαλύτεροι σε ηλικία εργαζόμενοι συνταξιοδοτούνται και λιγότεροι νέοι εισέρχονται στο πεδίο, οι ασφαλιστικές εταιρείες αναζητούν τρόπους για να αποκτήσουν «ανθεκτικότητα ταλέντων».
Η αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης θα είναι μια βασική στρατηγική πρωτοβουλία, καθώς οι ασφαλιστές προσπαθούν να καταγράψουν τις γνώσεις των έμπειρων επαγγελματιών και στη συνέχεια να τις μεταφέρουν σε λιγότερο έμπειρους εργαζόμενους. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμεύσει αποτελεσματικά ως «συγκυβερνήτης» για νεότερους υπαλλήλους μειώνοντας δραματικά τον χρόνο εκπαίδευσής τους.
Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη υιοθετείται ευρύτερα, οι υπεύθυνοι ανάληψης κινδύνων αλλά και οι πραγματογνώμονες θα είναι σε θέση να ενισχύσουν τις δυνατότητές τους, επιτρέποντάς τους να διαχειρίζονται περισσότερα ασφαλιστήρια και απαιτήσεις σε υψηλότερο επίπεδο αποτελεσματικότητας. Θα προκύψουν νέες ροές εργασίας που αξιοποιούν τα συνδυασμένα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης και των ταλαντούχων επαγγελματιών.
Διατήρηση κερδοφορίας και παροχή καλύτερης εμπειρίας πελατών
Σε ένα σφιχτό οικονομικό περιβάλλον, οι ασφαλιστικές αναζητούν τρόπους για να διατηρήσουν κερδοφόρους δείκτες ζημιών. Για να γίνει αυτό, θα χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να αξιολογήσουν και να αναλύσουν εκατομμύρια δεδομένα, ώστε να μπορούν να αποκτήσουν ορατότητα στους πιο σχετικούς παράγοντες κινδύνου για κάθε πελάτη.
Αυτό θα αυξήσει τελικά την αποτελεσματικότητα, θα μεγιστοποιήσει την ανταγωνιστικότητα των τιμών, θα μειώσει τους χρόνους παροχής προσφορών, θα επιτρέψει την άμεση επεξεργασία και θα βελτιστοποιήσει την επεξεργασία αξιώσεων. Το πιο σημαντικό, η τεχνητή νοημοσύνη σε συνδυασμό με εξειδικευμένους επαγγελματίες βελτιώνει την εμπειρία των πελατών, η οποία μπορεί συχνά να οδηγήσει σε νέες επιχειρηματικές ευκαιρίες.
Πρόβλεψη ασθενειών, τραυματισμών και ατυχημάτων
Οι ασφαλιστικές εταιρείες αναζητούν πάντα τρόπους για να ξεπεράσουν τις απώλειες – να αξιολογήσουν τον κίνδυνο και να λάβουν μέτρα για να μετριάσουν ή ακόμα και να αποτρέψουν τις απώλειες. Με την τεχνητή νοημοσύνη, οι ασφαλιστές υγείας και οι ασφαλιστές αποζημίωσης των εργαζομένων μπορούν πλέον να έχουν πρόσβαση σε περισσότερα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων των φαρμακευτικών, ιατρικών δεδομένων και των δεδομένων υγείας. Αυτό τους επιτρέπει να αξιολογούν τον κίνδυνο με μεγαλύτερη ακρίβεια από ποτέ.
Ως αποτέλεσμα, η τεχνητή νοημοσύνη θα χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο για την πρόβλεψη:
- Ασθενειών, επιτρέποντας στις εταιρείες να ενεργούν προληπτικά για λογαριασμό ενός ασθενούς για να βελτιώσουν την υγεία και τα αποτελέσματα. Η πρόληψη των ασθενειών θα γίνει πιο διαδεδομένη καθώς τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης γίνονται καλύτερα στην πρόβλεψη ακόμη και σε ασθενείς που δεν έχουν έγκαιρη ένδειξη νόσου.
- Πιθανότητα τραυματισμού στον χώρο εργασίας, οδηγώντας τις εταιρείες να λάβουν προληπτικά μέτρα για να διατηρήσουν τον χώρο εργασίας ασφαλή, μειώνοντας την πιθανότητα τραυματισμού και τις αξιώσεις αποζημίωσης των εργαζομένων.
- Πιθανότητας τραυματισμού και ατυχημάτων, όπως η εύρεση μοτίβων σε γεωγραφικές περιοχές, δημογραφικά στοιχεία και συνθήκες εργασίας που οδηγούν σε απαιτήσεις του κλάδου μηχανοκίνητων οχημάτων. Οι εταιρείες μπορούν να λάβουν μέτρα για την αντιμετώπιση των κινδύνων πριν συμβούν τραυματισμοί και ατυχήματα, ενεργώντας περισσότερο προληπτικά παρά αντιδραστικά.
Photo Credit: earlymetrics.com
