Dalam landskap perniagaan hari ini di mana perkhidmatan peribadi dan automasi pintar telah muncul sebagai kata laluan, sektor insurans sering berada di hadapan inovasi ini.Insurans berasaskan pengguna (UBI)didorong oleh kecerdasan buatan (AI) dan Big Data untuk mendefinisikan semula bagaimana insurans mendekati tugas-tugas penting seperti penilaian risiko, pengiraan premium, dan pemprosesan tuntutan dalam masa nyata.
Dalam makalah penyelidikan beliau bertajuk "Menggunakan AI dan Big Data untuk Profil Risiko Real-Time dan Pemprosesan Klaim: Kajian Kes mengenai Insurans Auto Berasaskan Penggunaan," beliau telah membincangkan bagaimana analisis prediktif, algoritma pembelajaran mesin, dan data telematika boleh menyederhanakan dan memodernisasi operasi insurans auto.
The Evolution of Auto Insurance
Long rooted in actuarial tradition, auto insurance has typically relied on broad statistical groupings to assign premiums and determine risk. In this approach, the primary indicators of risk are location, gender, vehicle type, age, and historical claims data. Though it is systematic, this approach doesn’t take the nuances of individual driving behavior into consideration. As a result, it can reward riskier behavior when it remains masked by favorable historical data. Similarly, it can inadvertently penalize safe drivers within high-risk demographic categories.
Untuk mengatasi keterbatasan rangka kerja warisan ini, Pandiri mengesyorkan peralihan kepada model dinamik, berdasarkan tingkah laku yang diaktifkan oleh analisis masa nyata dan telematika. Insurans berasaskan penggunaan (UBI) mengira premium bukan sahaja berdasarkan tindakan terdahulu. Ia juga mengambil kira tabiat memandu semasa, yang dicatat melalui sistem GPS, aplikasi mudah alih, dan diagnostik di dalam kapal. Data real-time ini mewujudkan loop maklum balas di mana keputusan kewangan pemandu dipengaruhi secara langsung oleh tingkah laku mereka, yang menggalakkan tabiat memandu yang lebih selamat dan membolehkan insurans untuk melaraskan premium dengan pendedahan risiko sebenar.
Real-Time Risk Profiling with AI and Big Data
Kekuatan sinergis kecerdasan buatan dan Big Data membentuk teras transformasi yang dicadangkan oleh Lahari Pandiri. bekerja bersama, teknologi ini membolehkan pengguna membuka wawasan yang lebih mendalam kepada corak memandu individu dan faktor risiko dengan menyelam dalam analisis tingkah laku masa nyata.
Dengan proses aliran data kelajuan tinggi dari peranti telematika, pembelajaran mendalam, pokok keputusan, dan rangkaian saraf boleh menangkap variabel seperti rem, kelajuan, perubahan laluan, dan keadaan cuaca atau jalan.
Dalam rangkaannya, Pandiri telah memanfaatkan laluan berterusan pengumpulan dan analisis data ini untuk meningkatkan keupayaan insurans untuk mengenal pasti zon risiko tinggi, meramalkan kebarangkalian kemalangan, dan menyempurnakan strategi penilaian. Melalui penyelidikan beliau, beliau juga telah memperkenalkan model penilaian risiko kaskad. model ini menilai keparahan dan tipologi kemalangan dengan mengekstrak atribut tingkah laku pemandu melalui kejuruteraan ciri AI dan kemudian melepasi mereka melalui analisis berlapis.
AI-Powered Automation for Transforming Claims Processing
Selain penilaian risiko, kerja Pandiri juga menangani ketidaksempurnaan dalam pengurusan tuntutan dengan mengintegrasikanPengurusan automatikdalam kitaran hayat tuntutan. makalah penyelidikan beliau menerangkan kajian kes di mana peningkatan 50% dalam kecekapan operasi dan pengurangan 90% dalam masa putaran telah dicapai dengan melaksanakan AI dalam pengendalian tuntutan.Menggunakan algoritma pengiktirafan corak, insurans boleh mengesahkan skenario kemalangan, mendeteksi penipuan, dan anomali bendera dalam permohonan tuntutan.
Selain itu, butiran utama boleh diekstrak secara automatik daripada laporan kemalangan, imej, dan tagihan pembaikan dengan mengintegrasikan pengelasan komputer dan pemprosesan bahasa semulajadi (NLP).
Ethical Considerations
Dalam makalahnya, Pandiri juga membincangkan kewajipan etika yang datang dengan penggunaan teknologi transformatif ini.
Model AI yang menggunakan teknik pembelajaran mendalam sering dihukum kerana sifat "kotak hitam" mereka.Dalam model ini, alasan di sebalik keputusan tidak mudah dijelaskan.Ini boleh membawa kepada cabaran undang-undang dan etika yang serius kerana banyak peraturan perlindungan data memberi individu hak untuk penjelasan untuk keputusan algoritmik yang mempengaruhi mereka.
Pandiri menangani masalah ini dengan beralih kepada sistem AI "kunci putih" yang direka untuk dapat dijelaskan. Ini mungkin termasuk model pembelajaran mesin yang boleh ditafsirkan seperti klasifikator berasaskan peraturan, pokok keputusan, atau model hibrida yang mampu menyeimbangkan prestasi dengan kejelasan.
Future Directions
Pada masa di mana syarikat insurans berada di bawah tekanan yang besar untuk meningkatkan permainan mereka, penyelidikan oleh Lahari Pandiri menawarkan rancangan praktikal untuk menyampaikan perkhidmatan yang lebih dipersonalisasi, cekap dan transparan yang memanfaatkan AI dan Big Data.
“Sementara industri insurans merangkul era transformasi digital, integrasi AI dan Big Data bukan sahaja inovasi, ia adalah keperluan. model berasaskan penggunaan yang didorong oleh sistem pintar menawarkan jalan kepada harga yang lebih adil, tuntutan yang lebih cepat, dan pengurusan risiko proaktif,” katanya. ”Penelitian kami menunjukkan bahawa masa depan insurans terletak dalam sistem yang boleh belajar, menyesuaikan dan bertindak balas dalam masa nyata kepada tingkah laku individu. perubahan ini bukan sahaja akan mendefinisikan semula harapan pelanggan tetapi juga mengkalibrasi semula piawaian operasi dan etika industri.”
