19 9 月 2024

2022 年：第 4 季度保險業 AI 趨勢

幾個世紀以來，隨著時間和技術的變化，保險一直屹立不倒。如今，保險業正在迅速變化，以應對正在進行的數位革命。 AI 是席捲保險業的一種數位化顛覆形式。

“人工智慧（AI）能夠通過改變關係、重塑業務平臺和擴展隱藏數據來增強保險業的價值鏈，” Kevin H. Kelley 和其他作者在 2018 年的一篇文章中寫道風險管理與保險評論.

關於 AI 的革命性保險能力，已經流傳了許多承諾。該技術的實際進展較慢，但人工智慧實際上正在改變保險公司處理分銷和客戶關係的方式。

人工智慧與保險分銷

人工智慧並不是在 2022 年突然出現在保險領域。相反，它作為一種保險工具的增長與保險、相關行業和客戶日常生活對數據和數字技術的日益依賴並行不悖。

“由於商業互動、私人生活和公共生活的’數據化’不斷增長，人工智慧正在發展，”研究人員 Naman Kumar、Jayant Dev Srivastava 和 Harshit Bisht 在 2017 年寫道。五年後，人類商業和個人努力創建的數據繼續爆炸式增長，對人工智慧的需求和使用也是如此。

人工智慧在過去幾十年中已經發展成為幾個更專注的工具和應用程式。麥肯錫的 Ramnath Balasubramanian、Ari Libarikian 和 Doug McElhaney 寫道，AI 與機器學習（ML）和深度學習（DL）一起，提供了三種特別強大的方法來改善保險分銷：

人工智慧 描述了機器模仿人類認知功能的所有方式，例如學習、發現模式和進行預測。
機器學習 側重於 AI 的類似學習的能力，以訓練演算法以各種方式對數據輸入進行排序和回應。 ML 還可以負責根據現有數據進行預測。
深度學習 進一步提煉了ML從數據模型創建抽象的能力。 DL 經常使用神經網路通過將各種利基 AI 演演算法連接在一起來複製大腦功能。

在日常保險分銷中，這些工具可能以多種形式出現。一個例子是用於與客戶聯繫的通信工具。支援 AI 的聊天機器人提供了一種通過培養客戶關係來支援價值創造的方法， Mikko Riikkinen 和其他研究人員在《國際銀行行銷雜誌》上的一篇文章中解釋道。

人工智慧可以適應客戶的單詞選擇和他們的回復內容，使聊天機器人能夠快速自然地收集資訊。然後，聊天機器人可以將此資訊傳遞給座席或客戶服務代表以繼續對話。

機器學習和深度學習還提供了分析風險和損失數據、對可能性和可能性進行建模以及進行承保的新方法。隨著承保人整合這些數據以做出更細緻的決策，損失預防和客戶保護的新領域應運而生。

AI 下一步將走向何方？

人工智慧研究表明，人工智慧不僅在當前情況或檢查過去的數據集方面提供價值，而且人工智慧可以根據過去的資訊對未來事件做出預測。

長期以來，保險一直致力於根據先前損失的資訊解決潛在風險。然而，幾個世紀以來，主要關注點仍然是損失賠償。

隨著人工智慧在保險領域變得越來越普遍，「保險商業模式將從損失賠償轉向損失預測和預防，」 Martin Eling、Davide Nuessle 和 Julian Staubli 在 2021 年發表在《日內瓦風險與保險論文》上的一篇文章中寫道。隨著行業重點的轉移，保險公司將發現降低成本的新方法，同時保持或增加客戶價值。

對損失預防的關注包括對客戶行為的關注。 AI 還提供了其他方法來分析和理解客戶決策。

例如，2020 年發表在《風險》雜誌上的一項研究描述了一種人工智慧模型，“可用於解釋客戶購買或放棄非人壽保險的原因，”研究人員 Alex Gramegna 和 Paolo Giudici 寫道。該模型可以即時收集有關客戶行為的資訊，使座席和客戶服務代表能夠更好地瞭解和滿足客戶當下的需求。

許多保險公司已經報告說，AI 正在為他們帶來回報。普華永道對保險業高管的調查發現：

65% 的受訪者 表示，AI 已經在幫助他們創造更好的客戶體驗。
49% 的受訪者認為 AI 改善了內部決策。
47% 的受訪者 表示，使用 AI 提高了效率、生產力或節省了成本。

普華永道的 Matt Adams、Marie Carr 和 Anand Rao 寫道，即使在目前沒有看到好處的保險高管中，對 AI 的熱情仍然很高。例如，儘管 47% 的受訪者表示他們還沒有看到 AI 使用帶來的收入增加，但他們預計會在兩年內看到這些結果。保險公司仍然致力於投資人工智慧，即使回報不是立竿見影的。

將今天的 AI 整合到未來的應用程式中

儘管媒體猜測未來完全由機器驅動，但今天的 AI 模型和演演算法無法做出自己的決定，Adam Uzialko 在 Business News Daily 上寫道。人工智慧無法取代人工代理人、承銷商或其他決策者。

該技術可以做的是向人類決策者提供數據集的摘要和從這些數據中收集的見解。代理或客戶服務代表可以查看該資訊並回應特定的客戶需求。人工智慧還可以減少人類專業人員花在瑣碎或重複性任務上的時間，例如將客戶的姓名和位址複製到各種表格上。

“結果是保險公司更有能力向客戶銷售最適合他們的計劃，”Uzialko 寫道。

普華永道的 Scott Likens、Michael Shehab 和 Anand Rao 寫道，保險公司需要關注幾個領域，以確保在未來幾年有效、負責任地實施人工智慧：

評估風險並制定計劃來監控風險。 保險公司需要考慮 AI 如何與其財務、運營和聲譽機會、風險和實踐互動。
永遠不要「設置它並忘記它」。 AI 根據它可以訪問的信息進行學習和適應。因此，人類必須監控 AI 的適應和輸出，以減少不可接受的偏見的影響並指導 AI 發展。
讓道德成為 AI 的重要組成部分。 AI 可以學習和適應，但它沒有人類在學習新事物時認為理所當然的經驗和人類互動。將道德培訓視為 AI 使用的重要組成部分是必須的。

對於希望在 2022 年之後繼續增長的保險公司來說，教保險專業人士與 AI 一起工作也至關重要。團隊成員需要調整自己的工作流程。他們還需要瞭解 AI 的工作原理、它的局限性以及需要監控的地方。

人工智慧曾經是科幻小說中的內容，現在是保險公司、代理人、經紀人和客戶的日常現實。隨著技術的發展和成熟，它將改變保險公司的經營方式，以及他們為客戶提供價值同時保護自身底線的方式。

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