Die Versicherungsbranche läutet das Zeitalter der Daten und der künstlichen Intelligenz ein: Die groß angelegte Replikation von Erfahrungen steht vor der Tür

Künstliche Intelligenz erlebt eine neue Entwicklungswelle. Ein führendes Unternehmen setzt auf eine Plattform, die KI-Agenten unterstützt und Modelle der 4. Generation künstlicher Intelligenz und professionelle Korpora kombiniert, um Geschäftsinnovationen zu ermöglichen. Von KI-Agenten wird erwartet, dass sie dem Geschäftsfeld neue Dynamik verleihen und das Potenzial und den Geschäftswert künstlicher Intelligenz demonstrieren. Mit der Entwicklung der Plattform entstehen immer wieder neue KI-Agenten, die professionelle, hochwertige, personalisierte, umfangreiche und kontinuierliche Dienste anbieten. Der Innovationsbereich der Künstlichen Intelligenz umfasst die Bereiche Content Generation (AIGC) und Generation Services (AIGS). Die Versicherungsbranche steht vor Herausforderungen, und Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz haben neue Möglichkeiten eröffnet, damit umzugehen

Analyse der Kernthemen, mit denen die Revolution der künstlichen Intelligenz in der Versicherungsbranche konfrontiert ist:

Es wird empfohlen, die Methode des „U-förmigen Denkens“ zu verwenden, indem man beim ursprünglichen Problem anfängt und in dessen Kern vordringt, um eine genaue Lösung zu finden. Durch die Fokussierung auf die Hauptgründe und die nötige Dimensionalität/Abstraktion kann die Grundursache des Problems gefunden werden, wodurch das Problem universell anwendbar wird

Der Aufbau des Referenzsystems für die Versicherungsbranche bezieht sich auf die Schaffung eines Rahmens oder Systems, das als Referenz für die Versicherungsbranche verwendet werden kann. Dieser Rahmen oder dieses System umfasst eine Vielzahl von Indikatoren, Methoden und Werkzeugen, die Versicherungsunternehmen und Praktikern bei der Entscheidungsfindung, Bewertung und Überwachung helfen können. Durch die Schaffung eines soliden Bezugsrahmens kann die Versicherungsbranche Markttrends besser verstehen, Risiken vorhersagen und optimierte Versicherungsprodukte und -strategien entwickeln. Der Aufbau eines Referenzsystems für die Versicherungsbranche erfordert die Berücksichtigung mehrerer Faktoren. Zunächst müssen für die Versicherungsbranche geeignete Indikatoren und Datenquellen identifiziert werden, um eine effektive Analyse und einen Vergleich zu ermöglichen. Zweitens ist es notwendig, geeignete Analysemethoden und -werkzeuge wie statistische Analyse, Modellbildung und Risikobewertung auszuwählen, um diese Indikatoren und Daten zu interpretieren und anzuwenden. Darüber hinaus muss ein zuverlässiges Datenerfassungs- und -verwaltungssystem eingerichtet werden, um die Genauigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen. Der Aufbau des Referenzsystems der Versicherungswirtschaft ist für Versicherungsunternehmen und Praktiker von großer Bedeutung. Es kann ihnen helfen, den Marktwettbewerb besser zu verstehen, ihre eigene Wettbewerbsfähigkeit zu bewerten und Strategien rechtzeitig anzupassen. Gleichzeitig kann es ihnen helfen, die Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und personalisierte Versicherungsprodukte und -dienstleistungen anzubieten. Am wichtigsten ist, dass der Aufbau des Referenzsystems für die Versicherungsbranche die Gesamteffizienz und das Risikomanagementniveau der Versicherungsbranche verbessern und die gesunde Entwicklung der Branche fördern kann

Zu den Auswirkungen der KI-Technologie gehört die Konzentration auf sechs Hauptrichtungen, die Analyse von Technologiezyklen und kultureller Anpassungsfähigkeit sowie die Auswirkungen von Mesozyklen auf Branchen und Branchen. Gleichzeitig wurde auch der tiefgreifende Einfluss der KI-Technologie auf die Versicherungsbranche hervorgehoben, der das Betriebsmodell, die Serviceeffizienz und die Qualität von Versicherungsunternehmen verändern und wichtige Unterstützung für den Serviceumfang bieten wird. In Zukunft wird die KI-Technologie mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie Veränderungen in den Wertegesetzen der Technologiebranche vorantreiben und der Anwendungsinnovation und Serviceverbesserung mehr Aufmerksamkeit schenken

Vorteile und Fähigkeiten von Versicherungsunternehmen bei der Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz:

Versicherungsunternehmen können ihre betriebliche Effizienz verbessern, indem sie ihre eigenen Stärken analysieren und Technologien der künstlichen Intelligenz einsetzen, unter anderem bei Produktdesign, Marketing, Underwriting und Schadensabwicklung. Die Streaming-Konversationsfunktion des Anwendungsentwicklungs-Frameworks für künstliche Intelligenz kann die Effizienz der Front-End- und Back-End-Entwicklung verbessern

Methoden, auf die sich Versicherungsunternehmen bei der Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz beziehen können:

Durch den Einsatz von Methoden wie Value Flywheel, Value Net und Canvas können Unternehmen die Geschäftslogik besser verstehen, wichtige Treiber identifizieren und eine umfassendere Optimierung erreichen. Diese Methoden bieten wirksame Werkzeuge, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Ideen zu ordnen, die treibende Kraft für die Geschäftsentwicklung zu finden und eine klare strategische Logik zu etablieren. Gleichzeitig kann die Canvas-Methode verschiedene Elemente im Wertschöpfungsnetzwerk grafisch darstellen und die Beziehungen und Interaktionen zwischen ihnen intuitiver aufzeigen. Diese Methoden können die betriebliche Effizienz und die Wertschöpfungsfähigkeiten des Unternehmens verbessern, die Abhängigkeit vom alten Wertschöpfungsnetzwerk vermeiden, das Wertschöpfungsnetzwerk kontinuierlich optimieren und verbessern sowie eine höhere Effizienz und einen höheren Wert erzielen

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