Banyak janji telah beredar tentang kemampuan revolusioner AI untuk asuransi.\nKemajuan teknologi yang sebenarnya lebih lambat \u2014 tetapi kecerdasan buatan sebenarnya mengubah cara perusahaan asuransi mendekati distribusi dan hubungan pelanggan. <\/p>\n\n
Kecerdasan Buatan dan Distribusi Asuransi<\/h2>\n\n
Kecerdasan buatan tidak tiba-tiba muncul di kancah asuransi pada tahun 2022.\nSebaliknya, pertumbuhannya sebagai alat asuransi telah sejajar dengan meningkatnya ketergantungan pada data dan teknologi digital dalam asuransi, di industri terkait, dan dalam kehidupan sehari-hari pelanggan. <\/p>\n\n
“AI tumbuh karena ‘datafikasi’ interaksi bisnis, kehidupan pribadi, dan kehidupan publik yang terus meningkat,” tulis peneliti Naman Kumar, Jayant Dev Srivastava dan Harshit Bisht<\/a> pada tahun 2017.\nLima tahun kemudian, data yang diciptakan oleh bisnis manusia dan upaya pribadi terus meledak \u2014 begitu pula kebutuhan, dan penggunaan, kecerdasan buatan. <\/p>\n\n Kecerdasan buatan telah berkembang selama beberapa dekade terakhir menjadi beberapa alat dan aplikasi yang lebih terfokus.\nAI, bersama dengan pembelajaran mesin (ML) dan pembelajaran mendalam (DL), menawarkan tiga cara yang sangat ampuh untuk meningkatkan distribusi asuransi, tulis Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian dan Doug McElhaney<\/a> di McKinsey: <\/p>\n\n Dalam distribusi asuransi sehari-hari, alat ini dapat muncul dalam berbagai bentuk.\nSalah satu contohnya adalah pada alat komunikasi yang digunakan untuk terhubung dengan pelanggan.\nChatbot berkemampuan AI menawarkan satu cara untuk mendukung penciptaan nilai dengan menumbuhkan hubungan pelanggan, jelas Mikko Riikkinen<\/a> dan rekan-rekan peneliti dalam sebuah artikel di International Journal of Bank Marketing. <\/p>\n\n Kecerdasan buatan dapat beradaptasi dengan pilihan kata pelanggan dan isi tanggapan mereka, memungkinkan chatbot mengumpulkan informasi dengan cepat dan alami.\nChatbot kemudian dapat meneruskan informasi ini ke agen atau perwakilan layanan pelanggan untuk melanjutkan percakapan. <\/p>\n\n Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam juga menawarkan cara baru untuk menganalisis data risiko dan kerugian, memodelkan kemungkinan dan kemungkinan, serta mendekati penjaminan emisi.\nKetika penjamin emisi memasukkan data ini untuk pengambilan keputusan yang lebih bernuansa, area baru pencegahan kerugian dan perlindungan pelanggan terbuka. <\/p>\n\n Penelitian dalam kecerdasan buatan menunjukkan tidak hanya bahwa AI memberikan nilai dalam situasi saat ini atau dalam memeriksa kumpulan data masa lalu, tetapi juga bahwa AI dapat membuat prediksi tentang peristiwa masa depan berdasarkan informasi masa lalu.<\/p>\n\n Asuransi telah lama berkecimpung dalam bisnis mengatasi potensi risiko berdasarkan informasi tentang kerugian sebelumnya.\nNamun selama berabad-abad, fokus utama tetap pada kompensasi kerugian. <\/p>\n\n Ketika AI menjadi lebih umum dalam asuransi, “model bisnis asuransi akan bergeser dari kompensasi kerugian menjadi prediksi dan pencegahan kerugian,” tulis Martin Eling, Davide Nuessle, dan Julian Staubli<\/a> dalam artikel tahun 2021 di The Geneva Papers on Risk and Insurance.\nSeiring dengan pergeseran fokus industri, perusahaan asuransi akan menemukan cara baru untuk mengurangi biaya sambil mempertahankan atau meningkatkan nilai bagi pelanggan. <\/p>\n\n Fokus pada pencegahan kerugian mencakup fokus pada perilaku pelanggan.\nAI juga menawarkan cara lain untuk menganalisis dan memahami pengambilan keputusan pelanggan. <\/p>\n\n Sebuah studi tahun 2020 yang diterbitkan dalam Risks, misalnya, menggambarkan model AI “yang dapat digunakan untuk menjelaskan mengapa pelanggan membeli atau meninggalkan pertanggungan asuransi non-jiwa,” tulis peneliti Alex Gramegna dan Paolo Giudici<\/a>.\nModel ini dapat mengumpulkan informasi tentang perilaku pelanggan secara real time, memungkinkan agen dan perwakilan layanan pelanggan untuk lebih memahami dan memenuhi kebutuhan pelanggan saat ini. <\/p>\n\n Banyak perusahaan asuransi sudah melaporkan bahwa AI membuahkan hasil untuk mereka.\nSebuah survei PwC terhadap eksekutif asuransi menemukan bahwa: <\/p>\n\n Bahkan di antara eksekutif asuransi yang saat ini tidak melihat manfaat, antusiasme untuk AI tetap tinggi, tulis Matt Adams, Marie Carr dan Anand Rao<\/a> dari PwC.\nMisalnya, meskipun 47 persen responden mengatakan bahwa mereka belum melihat peningkatan pendapatan dari penggunaan AI, mereka berharap untuk melihat hasil ini dalam waktu dua tahun.\nPerusahaan asuransi tetap berkomitmen untuk berinvestasi dalam kecerdasan buatan, bahkan ketika hasilnya tidak langsung. <\/p>\n\n Terlepas dari spekulasi media tentang masa depan yang sepenuhnya didorong oleh mesin, model dan algoritma AI saat ini tidak dapat membuat keputusan mereka sendiri, tulis Adam Uzialko<\/a> di Business News Daily.\nKecerdasan buatan tidak dapat menggantikan agen manusia, penjamin emisi atau pengambil keputusan lainnya. <\/p>\n\n Apa yang dapat dilakukan teknologi ini adalah memberikan ringkasan kumpulan data dan wawasan yang dikumpulkan dari data tersebut kepada pengambil keputusan manusia.\nAgen atau perwakilan layanan pelanggan dapat meninjau informasi tersebut dan menanggapi kebutuhan pelanggan tertentu.\nAI juga dapat mengurangi waktu yang dihabiskan profesional manusia untuk tugas-tugas kasar atau berulang seperti menyalin nama dan alamat pelanggan ke berbagai formulir. <\/p>\n\n “Hasilnya adalah perusahaan asuransi yang lebih siap untuk menjual kepada pelanggan paket yang paling cocok untuk mereka,” tulis Uzialko.<\/p>\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/focused-work-on-laptop-1024x682.jpg\")
<\/figure>\n\nKe Mana Arah AI Selanjutnya?<\/h2>\n\n
\n
![\"\"](\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/workspace-with-laptop-1024x683.jpg\")
<\/figure>\n\nMenggabungkan AI Saat Ini untuk Aplikasi Masa Depan<\/h2>\n\n