V dnešním podnikatelském prostředí, kde se jako klíčová slova objevily personalizované služby a inteligentní automatizace, byl pojišťovací sektor často v popředí těchto inovací.Pojištění založené na uživateli (UBI)Společnost je poháněna umělou inteligencí (AI) a velkými daty, aby znovu definovala, jak pojišťovny přistupují k kritickým úkolům, jako je hodnocení rizik, výpočet prémií a zpracování pohledávek v reálném čase.
Ve své výzkumné práci s názvem „Využití umělé inteligence a velkých dat pro profilování rizik a zpracování pohledávek v reálném čase: případová studie o pojistném pojištění založeném na použití“ vypracovala, jak mohou prediktivní analýzy, algoritmy strojového učení a údaje z telematiky zjednodušit a modernizovat operace pojištění automobilů.
The Evolution of Auto Insurance
Dlouho zakořeněné v aktuářské tradici, auto pojištění se obvykle spoléhá na široké statistické seskupení pro přidělení prémií a určení rizika. V tomto přístupu jsou primárními ukazateli rizika umístění, pohlaví, typ vozidla, věk a historické údaje o nárocích. Ačkoli je to systematické, tento přístup nebere v úvahu nuance individuálního řízení chování.
Aby bylo možné překonat omezení tohoto pozůstalého rámce, doporučuje Pandiri posun směrem k dynamickým modelům založeným na chování, které umožňují analýzy v reálném čase a telematiky. Pojištění založené na použití (UBI) vypočítává pojistné nejen na základě minulých akcí. Zahrnuje také aktuální jízdní návyky zaznamenané prostřednictvím systémů GPS, mobilních aplikací a diagnostiky na palubě. Tato data vytvářejí zpětnou vazbu v reálném čase, kde jsou finanční výsledky řidičů přímo ovlivněny jejich chováním, což podporuje bezpečnější jízdní návyky a umožňuje pojistitelům sladit pojistné s skutečnou expozicí riziku.
Real-Time Risk Profiling with AI and Big Data
Synergická síla umělé inteligence a velkých dat tvoří jádro navrhované transformace společnosti Lahari Pandiri.Pracující v tandemu, tyto technologie umožňují uživatelům odemknout hlubší vhled do individuálních jízdních vzorců a rizikových faktorů tím, že se hluboce ponoří do analýzy chování v reálném čase.
By process high-velocity data streams from telematics devices, deep learning, decision trees, and neural networks can capture variables like braking, acceleration, lane changes, and weather or road conditions. Then this data is structured, interpreted, and fed into predictive models capable of generating individualized risk scores.
Ve svém rámci Pandiri využila tohoto nepřetržitého cyklu sběru dat a analýz, aby zvýšila schopnost pojišťoven identifikovat vysoce rizikové zóny, předpovídat pravděpodobnost nehod a zdokonalit strategie stanovování cen. Prostřednictvím svého výzkumu také zavedla kaskádový model posuzování rizik. Tento model posuzuje závažnost a typologie nehod tím, že extrahuje atributy chování řidiče prostřednictvím inženýrství funkcí AI a poté je předává prostřednictvím vrstvených analýz.
AI-Powered Automation for Transforming Claims Processing
Kromě hodnocení rizik se práce společnosti Pandiri zabývá také neefektivitou řízení pohledávek tím, že integrujeAI řízená automatizacedo životního cyklu nároků. Její výzkumná práce podrobně popisuje případovou studii, kde bylo dosaženo 50% zlepšení provozní účinnosti a 90% snížení doby obratu zavedením umělé inteligence při vyřizování nároků. Pomocí algoritmů rozpoznávání vzorů mohou pojišťovny validovat nehodové scénáře, detekovat podvody a anomálie v podání nároku.
Klíčové detaily lze navíc automaticky extrahovat ze zpráv o nehodách, obrázků a opravných faktur prostřednictvím integrace počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka (NLP).
Ethical Considerations
Ve své práci Pandiri také diskutovala o etických povinnostech, které přicházejí s nasazením těchto transformativních technologií.
Modely umělé inteligence využívající techniky hlubokého učení jsou často odsouzeny pro svou „černou skříňku“. V těchto modelech není rozum za rozhodnutími snadno vysvětlitelný.To může vést k vážným právním a etickým výzvám, protože mnoho předpisů o ochraně údajů poskytuje jednotlivcům právo na vysvětlení pro algoritmická rozhodnutí, která je ovlivňují.
Pandiri tento problém řeší přechodem na systémy AI „bílé skříňky“, které jsou navrženy tak, aby byly vysvětlitelné.Mohou zahrnovat interpretovatelné modely strojového učení, jako jsou klasifikátory založené na pravidlech, rozhodovací stromy nebo hybridní modely schopné vyvážit výkon s jasností.
Future Directions
V době, kdy jsou pojišťovny pod obrovským tlakem, aby zvýšily svou hru, výzkum společnosti Lahari Pandiri nabízí praktický plán pro poskytování více personalizovaných, efektivních a transparentních služeb využívajících AI a Big Data.
„Když pojišťovací průmysl přijímá éru digitální transformace, integrace umělé inteligence a velkých dat není pouze inovací, je to nutnost. Modely založené na použití poháněné inteligentními systémy nabízejí cestu k spravedlivějšímu stanovování cen, rychlejšímu vymáhání pohledávek a proaktivnímu řízení rizik,“ vysvětluje. „Naše výzkumy ukazují, že budoucnost pojištění spočívá v systémech, které se mohou učit, přizpůsobovat a reagovat v reálném čase na individuální chování.
