Консалтинговая компания “Accenture” опубликовала исследование, в котором ответила на вопрос: “Как страховым компаниям стать бизнесом, работающими на искусственном интеллекте и использующими автоматизированное машинное обучение?”
ПУТЬ ДАННЫХ СЕГОДНЯ
Данные всегда играли ключевую роль в страховой отрасли, и сегодня страховые компании имеют беспрецедентный доступ к бóльшему их количеству. Это связано с тем, что за последние два года люди сгенерировали больше данных, чем когда-либо прежде.
Страховщики вынуждены искать способы использования прогностического моделирования и машинного обучения для поддержания своих конкурентных преимуществ, а также для повышения эффективности бизнес-процессов с целью удовлетворения потребностей клиентов.
Они также рассматривают использование последних достижений в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для решения бизнес-задач по всей цепочке создания добавленной стоимости в страховании. Она включает в себя:
- страхование и предотвращение убытков
- ценообразование
- урегулирование претензий
- выявление мошенничества
- продажи
- клиентский опыт
КЛЮЧЕВЫЕ ФАКТОРЫ РАЗВИТИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В СТРАХОВАНИИ
ИИ и усовершенствованное машинное обучение входят в топ-10 стратегических технологических тенденций, которые в настоящее время используются ведущими организациями для переосмысления своего бизнеса в цифровую эпоху.
Ключевые факторы, способствующие внедрению ИИ и усовершенствованного машинного обучения в 2018 и в последующие годы:
- Использование передовых технологий
- Использование всех возможных данных, в том числе и из открытых источников
- Монетизация данных, полученных благодаря интернету вещей (IoT)
- Возможность обратной связи
На диаграмме показан рост рынка искусственного интеллекта и машинного обучения в разных регионах за 10 лет. На нем наглядно демонстрируется все более быстрое освоение ИИ на фоне чрезвычайной актуальности этой технологической тенденции.
ОТКРОЙТЕ ДЛЯ СЕБЯ ВСЮ МОЩНОСТЬ ДАННЫХ
Большинство страховых компаний обрабатывают только 10-15 процентов данных, к которым у них есть доступ, и большинство из них — структурированные данные, которые они размещают в традиционных базах данных. Это означает, что они не только не раскрывают ценность своих структурированных данных, но и упускают из виду ценные сведения, скрытые в их неструктурированных данных.
Одним из главных преимуществ машинного обучения является то, что его можно эффективно применять к структурированным, полуструктурированным или неструктурированным наборам данных.
ПРОБЛЕМЫ ВНЕДРЕНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Большинство страховых компаний признают ценность машинного обучения для совершенствования процесса принятия решений и оптимизации бизнес-процессов. Исследование, проведенное в рамках проекта «Видение технологий Аксенчер 2018», показало, что более 90% страховщиков используют, планируют использовать или рассматривают возможность использования машинного обучения или искусственного интеллекта в своих бизнес-процессах.
Данные компании могут столкнуться со следующими проблема при внедрении машинного обучения:
- Технические требования к машинному обучению нейросетей
- Трудности поиска и использования подходящей коллекции данных
- Сложность в прогнозировании доходности
- Безопасность данных
ВЫВОД:
По мере того, как стремительный технологический прогресс меняет положение дел в сфере страхования, компании должны стать более ориентированными на клиента, повышая качество сервиса, создавая лучшие решения для повышения операционной эффективности бизнеса и строя все более точные модели страхования. У страховых компаний нет другого выбора, кроме как внедрить машинное обучение. Это необходимо, чтобы оставаться конкурентоспособными, добиваться высоких результатов и стимулировать развитие бизнеса. Несмотря на то, что раньше машинное обучение было прерогативой исключительно специалистов в data-science, теперь и коммерческие компании могут строить модели данных и быстрее делать точные прогнозы. У страховщиков уже есть специалисты в этой области: актуарии, менеджеры по страховым случаям и агенты, которые могут внести свой вклад в проекты по машинному обучению. Поскольку страховые компании рассматривают внедрение машинного обучения, они должны искать любые возможность для максимальной автоматизации всех бизнес-процессов. Однако, все начинается с пилотной модели, которая заключается в разработке гипотезы, тестирования и анализа полученных благодаря машинному обучению бизнес-преимуществ и, после достижения успеха, масштабирования данную технологию.
#Machine_learning #ML #Artificial_intelligence #AI #Машинное_обучение #Искусственный_интеллект #insurance #process_automation #автоматизация_бизнеса
Источник тут
