Nykypäivän liiketoimintaympäristössä, jossa yksilölliset palvelut ja älykäs automaatio ovat nousseet puhekieleksi, vakuutusala on usein ollut näiden innovaatioiden eturintamassa.Käyttöön perustuva vakuutus (UBI)Keinotekoisen älykkyyden (AI) ja Big Datan avulla voidaan määritellä uudelleen, miten vakuutuksenantajat lähestyvät kriittisiä tehtäviä, kuten riskinarviointia, palkkioiden laskentaa ja vaatimusten käsittelyä reaaliajassa.
Tutkimusjulkaisussaan, jonka otsikko on ”AI:n ja suurten tietojen hyödyntäminen reaaliaikaisessa riskiprofiilissa ja vaatimusten käsittelyssä: tapaustutkimus käyttäytymiseen perustuvasta autovakuutuksesta”, hän on selvittänyt, miten ennakoiva analyysi, koneoppimisen algoritmit ja telemaattiset tiedot voivat virtaviivaistaa ja nykyaikaistaa autovakuutustoimintaa.
The Evolution of Auto Insurance
Autovakuutus, joka on pitkään juurtunut vakuutusmatemaattiseen perinteeseen, on tyypillisesti luottanut laajoihin tilastollisiin ryhmiin palkkioiden jakamiseksi ja riskien määrittämiseksi. Tässä lähestymistavassa riskin ensisijaiset indikaattorit ovat sijainti, sukupuoli, ajoneuvotyyppi, ikä ja historialliset vaatimukset. Vaikka se on systemaattinen, tämä lähestymistapa ei ota huomioon yksilöllisen ajokäyttäytymisen vivahteita. Tämän seurauksena se voi palkita riskialttiamman käyttäytymisen, kun se pysyy myönteisten historiallisten tietojen peitossa.
Tämän perinnöllisen kehyksen rajoitusten voittamiseksi Pandiri suosittelee siirtymistä dynaamiseen käyttäytymiseen perustuvaan malliin, joka on mahdollista reaaliaikaisella analyysillä ja telematiikalla. Käyttöpohjainen vakuutus (UBI) laskee palkkiot paitsi aiempien toimien perusteella. Se ottaa myös huomioon nykyiset ajotavat, jotka on tallennettu GPS-järjestelmien, mobiilisovellusten ja aluksella tehtävän diagnoosin kautta. Tämä reaaliaikainen tieto luo palautetta, jossa kuljettajien taloudelliset tulokset vaikuttavat suoraan heidän käyttäytymiseensä, mikä kannustaa turvallisempiin ajotapoihin ja mahdollistaa vakuutuksenantajien palkkioiden yhdenmukaistamisen todellisen riskialtistuksen kanssa.
Real-Time Risk Profiling with AI and Big Data
Keinotekoisen älykkyyden ja suuren datan synergistinen voima muodostaa Lahari Pandirin ehdotetun muutoksen ytimen.Työskentelemällä yhdessä nämä teknologiat antavat käyttäjille mahdollisuuden avata syvempiä oivalluksia yksittäisistä ajomalleista ja riskitekijöistä sukeltamalla syvälle reaaliaikaiseen käyttäytymisanalytiikkaan.
Prosessin avulla telemaattisten laitteiden, syvän oppimisen, päätöksentekopuiden ja hermoverkkojen nopeat tietovirrat voivat kaapata muuttujia, kuten jarrutusta, kiihdytystä, kaistamuutoksia ja sää- tai tieolosuhteita.
Puitteissaan Pandiri on hyödyntänyt tätä jatkuvaa tietojen keräämisen ja analysoinnin kierrosta parantaakseen vakuutusyhtiöiden kykyä tunnistaa korkean riskin vyöhykkeitä, ennustaa onnettomuuksien todennäköisyyttä ja hienosäätää hinnoittelustrategioita.Tutkimuksensa kautta hän on myös ottanut käyttöön kaskadisen riskinarviointimallin.
AI-Powered Automation for Transforming Claims Processing
Riskinarvioinnin lisäksi Pandirin työ käsittelee myös vaatimustenhallinnan tehottomuuksia integroimallaAI-ohjattu automaatioHänen tutkimuspaperi yksityiskohtaisesti tapaustutkimus, jossa 50% parannusta operatiivisen tehokkuuden ja 90% vähennys kääntymisajan saavutettiin toteuttamalla AI vaatimusten käsittelyssä. Käyttämällä malli tunnistus algoritmeja, vakuutuksenantajat voivat validoida onnettomuusskenaarioita, havaita petoksia, ja lippu poikkeavuuksia vaatimusten esittämistä.
Lisäksi tärkeimmät tiedot voidaan poimia automaattisesti onnettomuusraporteista, kuvista ja korjauslaskuista integroimalla tietokoneen näkemys ja luonnollisen kielen käsittely (NLP).
Ethical Considerations
Papereissaan Pandiri on myös keskustellut eettisistä velvoitteista, jotka liittyvät näiden muuttuvien teknologioiden käyttöönottoon.
AI-malleja, joissa käytetään syväoppimistekniikoita, tuomitaan usein niiden "musta laatikko" luonteesta. Näissä malleissa päätösten taustalla olevat syyt eivät ole helposti selitettävissä.Tämä voi johtaa vakaviin oikeudellisiin ja eettisiin haasteisiin, koska monet tietosuoja-asetukset antavat yksilöille oikeuden selitykseen heitä koskevista algoritmisista päätöksistä.
Pandiri ratkaisee tämän ongelman siirtymällä "valkoiseen laatikkoon" AI-järjestelmiin, jotka on suunniteltu selitettäviksi. Nämä voivat sisältää tulkittavia koneoppimismalleja, kuten sääntöpohjaisia luokittimia, päätöksentekopuita tai hybridimalleja, jotka pystyvät tasapainottamaan suorituskykyä selkeyden kanssa.
Future Directions
Aikana, jolloin vakuutuksenantajat ovat valtavan paineen alaisia pelaamaan, Lahari Pandirin tutkimus tarjoaa käytännön suunnitelman henkilökohtaisempien, tehokkaampien ja avoimempien palvelujen tarjoamiseksi, jotka hyödyntävät tekoälyä ja suuria tietoja.
”Koska vakuutusala omaksuu digitaalisen muutoksen aikakauden, tekoälyn ja suurten tietojen integrointi ei ole pelkästään innovaatio, se on välttämättömyys. Älykkäiden järjestelmien käyttämät käyttöpohjaiset mallit tarjoavat tien oikeudenmukaisempaan hinnoitteluun, nopeampiin vaatimuksiin ja ennakoivaan riskinhallintaan”, hän selittää. ”Tutkimuksemme osoittavat, että vakuutuksen tulevaisuus on järjestelmissä, jotka voivat oppia, sopeutua ja reagoida reaaliajassa yksilölliseen käyttäytymiseen.
