0

    Искусственный интеллект и извлечение информации в страховании

    Данные о клиентах необходимы страховым компаниям, чтобы оставаться конкурентоспособными в ближайшее десятилетие. Страховые компании в настоящее время накопили большой объем данных о прошлых и существующих клиентах в форме договоров страхования, заявлений и форм заявлений о возмещении убытков. Они также собрали миллионы фотографий, на которых изображены повреждения автомобиля, материальный ущерб и травмы.
    Искусственный интеллект в страховании
    Внутри этих данных имеются закономерности, которые могут быть использованы при принятии решений различными отделами страхования. Однако выявление этих закономерностей представляет собой непростую задачу.

     

    Люди, как правило, очень хорошо находят закономерности в наборах данных, но эта возможность ослабевает, поскольку мы получаем все больше и больше данных.
    Группа экспертов по претензиям, независимо от намерений и целей работы с данными по претензиям, может потратить месяцы, просеивая миллионы форм претензий, чтобы получить от них достаточно точное представление.

     

    Цифровое страхование

     

    Эта проблема усугубляется тем, что крупные страховые компании все еще не полностью перешли на цифровое страхование. Другими словами, этот накопившийся объем нерассмотренных заявлений и договоров о страховании по-прежнему представляет собой частично подборку бумажных документов.

     

    Более старые документы, вероятно, хранятся за пределами офиса в различных регионах, в которых работает страховая компания. Международные фирмы могут даже хранить эти документы в других странах.

     

    Это означает, что существуют целые периоды времени данных по страхованию, которые труднодоступны в любой момент времени. Большинство страховых компаний также принимают бумажные формы и заявления на возмещение ущерба, а также осуществляют платежи и отправляют их на кассу.

     

    Не только это, но и цифровая информация может храниться в системах, которые не взаимодействуют друг с другом. Отдел страховых выплат в крупном подразделении крупной страховой компании может использовать совершенно отдельную систему для работы с формами страховых случаев, чем отдел страховых выплат в другом подразделении одного и того же предприятия. В результате страховые компании борются за сохранение всех своих клиентских данных в одном и том же месте.

     

    Например, если сотрудник страхового общества хочет определить оптимальный размер страхового взноса, который должен заплатить клиент, ему необходимо будет найти схему оплаты для схожих клиентов. Возможно, клиенту за 40, он проезжает 300 километров на машине каждую неделю и живет в зоне с высокой преступностью. Сколько этот клиент стоит для страховщика?

     

    Это не то, что можно точно определить без суммирования стоимости каждого клиента из подобного возраста. Это потребует от андеррайтеров просмотреть тысячи прошлых клиентских записей, включая заявления, которые обычно подают клиенты из этой возрастной группы, срок действия полиса и размер страховых взносов, которые они выплачивали в прошлом (которые могут сильно отличаться по целому ряду причин).

     

    Эти документы могут быть оцифрованы, а могут и нет, поэтому в некоторых случаях андеррайтерам может потребоваться просмотреть коробки с бумажными документами, чтобы найти договоры страхования, формы заявлений и другие документы, относящиеся к клиентам, которые соответствуют возрасту. Это сложная и отнимающая много времени задача, поэтому андеррайтеры склонны опираться на исторический прецедент, легкодоступный для них при определении размера страховых взносов.

     

    Искусственный интеллект и большой объем данных

     

    Искусственный интеллект, с другой стороны, достаточно хорошо справляется с большими объемами данных. Видно, что искусственный интеллект улучшает страховую отрасль, в то же время многие крупнейшие страховые компании в мире уже внедряют решения по искусственному интеллекту для таких функций, как обслуживание клиентов.

     

    Извлечение информации, иначе известное как «поиск документов» или » документооборот«, является более распространенной формой использования искусственного интеллекта в страховании. Тем не менее, мы подозреваем, что в ближайшие несколько лет этот вид использования станет более распространенным в страховом бизнесе. Это связано с тем, что программное обеспечение для извлечения информации обещает сократить время, которое андеррайтеры и другие сотрудники страховых компаний тратят на поиск документов.

     

    Возможность поиска по оцифрованным документам стала возможной благодаря естественной языковой обработке (NLP); возможность оцифровки бумажных документов таким образом, чтобы их можно было искать с помощью программного обеспечения NLP, стала возможной благодаря функции машинного зрения. Если говорить более конкретно, оптическое распознавание символов (OCR) служит для чтения печатных и рукописных букв и их расшифровки в цифровой текст.

    ВНЕДРИМ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ.

    кнопка получить предложение

    МНС разъяснило порядок освобождения от НДС для организаций, использующих труд инвалидов

    Previous article

    Реальные сроки лишения свободы за налоговые преступления

    Next article

    You may also like

    Comments

    Leave a reply

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    More in InsureTech