人工知能が保険業界を破壊する 3 つの方法

請求プロセスの自動化からリスク評価の改善、不正行為の防止まで、AI が保険業界に革命をもたらす 3 つの方法を紹介します:

1. 自動化された請求プロセス

請求処理には、検討、調査、評価、支払いまたは拒否という複数の段階がありますが、そのプロセスは繰り返しが多いため、エラーが発生しやすくなります。保険請求を自動化するための多大な取り組みがすでに進行しており、高度なアルゴリズムと人工知能によりプロセスの速度と精度が向上します。

消費者が接続デバイスを増やすにつれて、保険会社はより多くのデータにアクセスできるようになります。 IoT とさまざまなデータ キャプチャ テクノロジは、紛失を手動で通知する従来の方法を置き換えることができます。これは、請求の分類と修理サービスを自動的に開始できることを意味します。

自動車の衝突を例に挙げると、理論的には、保険契約者が事故後の自動車の損傷のビデオを再生すると、人工知能モジュールがそれを損傷の説明と推定額に変換する可能性があります。自動運転機能を備えた車両は、損傷が軽微な場合は修理工場へ誘導し、損傷が深刻な場合は修復または交換を要求できます。

これ以降、AI で強化された顧客サービス アプリケーションは、ほとんどの保険契約者との対話を音声とテキストを通じて直接処理できるようになります。これらのアプリケーションは、保険金請求機能だけでなく、詐欺、医療、保険、修理サービスとも連携できます。

これにより、請求処理時間が大幅に短縮されると同時に、スタッフは最も複雑で議論の多い請求や、新しく馴染みのないリスク領域から生じる請求に集中できるようになります。

2. リスク評価の改善

爆発的に増加する感覚データを活用してリスク評価を根本的に改善するには、人工知能と機械学習が不可欠です。

医療保険に加入しましょう。心臓の健康状態の測定やフィットネスレベルの監視など、消費者向けウェアラブルデバイスからのリアルタイムデータを導入することで、保険会社は人工知能と機械学習を利用して顧客の健康状態をより深く理解し、将来のリスクを予測できます。これにより、保険専門家はリスク評価を改善し、申請プロセスの速度と精度を向上させることができます。

保険を購入するエクスペリエンスはより迅速になり、保険会社と顧客の両方の積極的な関与は少なくなります。 AI アルゴリズムは、複雑で進化するリスク パターンを開発できるため、購入までの時間を短縮できるほか、保険会社が非常に的を絞ったリスクを特定し、それに応じて商品や価格を調整できるようになります。

ただし、より正確なリスクベースの価格設定は効果的かもしれませんが、従来の公平性の定義に疑問を投げかける可能性もあります。リスクベースの価格設定では、リスクの低い顧客に報酬を与え、リスクの高い顧客にペナルティを課すことができます。

3. 不正行為の防止

ABI Corporation の調査によると、保険金請求詐欺の新たな事件が 5 分ごとに、つまり 1 日あたり 300 件発見されています。詐欺師がより賢くなり、より巧妙になるにつれて、詐欺を見分けるのはより困難になります。

人工知能は不正行為の防止に大いに役立ちます。エージェントが保険金請求を処理する際、AI を使用すると、保険金請求の記録や書類、身元調査、関係者、顧客の洞察や行動などのデータを分析することで、インシデントの発生時に調査できるようになります。次に、サイロで表示される可能性のあるデータ セットを AI で接続することで、保険会社がほぼリアルタイムで不正行為を迅速に特定できるようになります。

人工知能の未来

人工知能が保険会社の商品販売方法や顧客とのやりとりの方法に革命をもたらすことは明らかです。より深い顧客インサイトを提供することで、保険会社、保険金請求処理チーム、代理店は、過去のデータに頼って将来の傾向を予測するのではなく、顧客の状況や好みに基づいてパーソナライズされたサービスを提供できるようになります。

つまり、テクノロジーの進歩に伴い、大量導入が目前に迫っています。したがって、保険会社は従来のアプローチから脱却し、人工知能を導入して次世代のデータ主導の意思決定を可能にする必要があります。これにより、無数の新しい顧客中心のソリューションを提供し、より深い顧客関係と信頼を構築し、強力な競争上の優位性を獲得できるようになります。

以上が人工知能が保険業界を破壊する 3 つの方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。