هوش مصنوعی

این مطلب درباره هوش مصنوعی و بیمه است. هرکسی که تا به حال دچار سانحه یا ضربه شده باشد به شما خواهد گفت که بیمه برای بقا ضروری است. این می تواند یک شبکه ایمنی برای خانواده یا تجارت شما فراهم کند. به شما کمک می کند تا دوباره روی پاهای خود بایستید و از شما در برابر قبض های طاقت فرسا محافظت کنید. با این حال ، شرکتهایی که ما به آنها وابسته هستیم تا در صورت بروز مشکلات به ما مراجعه کنند ، سیاست ها و محصولات خود را بر اساس داده های منسوخ و نادرست بنا نهاده اند که نه تنها هزینه آنها را ندارد بلکه می تواند به مصرف کنندگان آنها در دراز مدت آسیب برساند. و در حالی که سایر مشاغل برای تصمیم گیری به هزاران نقطه داده متکی هستند ، صنعت بیمه همچنان از اطلاعات دموگرافیک با قدمت بیش از 40 سال استفاده می کند. رهبران صنعت می فهمند که این یک مشکل است. بر اساس گزارش اخیر مک کینزی ، از هر ده شرکت بیمه ، 9 شرکت نرم افزاری و زیرساختی قدیمی را به عنوان موانع دیجیتالی شدن شناسایی کرده و پاسخ دهندگان به مرکز بررسی نوآوری مالی ، فناوری منسوخ را به عنوان بزرگترین تهدید برای تجارت بیمه رتبه بندی کرده اند.

لازم نیست که برای صنعت بیمه طبق معمول باشد ، هوش مصنوعی می تواند بیش از 4000 نقطه داده را در دقیقه پردازش کند و 20 سال از مرگ و میر ، جمعیت شناختی ، بهداشت و روند دولت را تجزیه و تحلیل کند و منجر به یک الگوریتم پویا شود که می تواند مورد استفاده قرار گیرد. برای تصمیم گیری آگاهانه سیستم عامل Data Science-as-a-Service (DSaaS) و Insurance-as-a-Platform (IaaP) می توانند به شرکت های بیمه در تعیین دقیق ریسک ، ایجاد محصولات بهتر و مناسب تر برای مشتریان خود و بهبود تجارب مشتری کمک کنند. این داده های پیشرفته همچنین می تواند به شرکت های بیمه کمک کند تا محصولات را با دقت بیشتری قیمت گذاری کنند ، بتوانند اطلاعات مربوط به افرادی که آماده خرید هستند را بشناسند و ریسک مناسب را در کتاب های خود ببینند - درنهایت باعث سودآوری بیشتر آنها می شود.

این جریان داده ها همچنین می توانند به شرکت های بیمه کمک کنند تا سیاست ها و محصولات بهتری ایجاد کنند که نیازهای مشتریان فعلی و بالقوه آنها را برآورده کند. به طور سنتی ، این صنعت به جای بررسی واقعی اینکه چه عواملی مفید است و چه سازگاری هایی لازم است ، محصولات جدیدی را بر اساس محصولات موجود تولید کرده است. سیستم عامل های AI و DSaaS می توانند به شرکت های حمل و نقل ابزاری برای تولید محصولات بر اساس داده های جمعیتی و ریسک ارائه دهند. سپس رهبران صنعت می توانند از نظر نماینده برای تهیه و طراحی محصولات متناسب با نیاز بیمه شدگان استفاده کنند.


در حقیقت ، گرچه استفاده صحیح و به روز از پیشرفت های فن آوری می تواند یک مزیت بزرگ برای یک شرکت باشد ، اما برای ایجاد اعتماد و ایجاد ارتباطی بین اطلاعات کلان داده ها و ایجاد ارتباط شخصی ، باز هم نمایندگان لازم هستند. نمایندگانی که با مصرف کنندگان در تعامل هستند ، کسانی هستند که با مشتری ارتباط برقرار می کنند و می توانند بر اساس دانش این روابط به آنها ، به بهبود محصولات پیشنهادی داده محور کمک کنند تا پیشنهادات بیمه را پویاتر و مطلوب کنند.

در حالی که بسیاری از مصرف کنندگان برای کشف و بررسی گزینه های بیمه خود به کانال های دیجیتال مراجعه می کنند و می خواهند این گزینه به صورت آنلاین پرونده ها را پیگیری و دنبال کند ، آنها هنوز هم می خواهند بدانند که یک فرد آگاه و دلسوز وجود دارد که می توانند در صورت نیاز به کمک شخصی به او مراجعه کنند. شرکتهایی که قادر به موفقیت فناوری اطلاعات مصنوعی مبتنی بر داده ابری با روشهای سنتی تعامل از طریق نمایندگان خود هستند ، ادغام می شوند و در رده های بالاتر قرار می گیرند.