Как страховые компании могут повысить эффективность ИИ, правильно организовав свои данные.

АвторКомпания, поставщик решений в области искусственного интеллекта для страховой отрасли, опубликовала всеобъемлющий отчет, в котором освещаются следующие вопросы. операционная неэффективность В рамках внутренних процессов компаний. Эти неэффективности не только снижают общую эффективность, но и создают значительные препятствия для успешного внедрения технологий искусственного интеллекта в страховом секторе.

В отчете прогнозируется следующее 29% Рост объемов транзакций в течение следующих двух лет, вероятно, приведет к увеличению операционных расходов, если не будут устранены недостатки. Эксперты связывают эту проблему с сохранением ручная обработкафрагментированные системы данных и транзакционная сложность Это типично для современных страховых компаний, несмотря на осведомленность отрасли.

Существует заметное несоответствие между ожиданиями и реальностью в отношении внедрения ИИ: в то время как 82% Лишь немногие компании ожидают, что ИИ произведёт революцию, 14% полностью интегрировали решения на основе искусственного интеллекта в свои рабочие процессы; 6% не сообщается об использовании ИИ вообще.

Препятствия на пути внедрения ИИ в страховании

В отчете определены три основные проблемы, препятствующие внедрению ИИ:

• Интеграция устаревших систем трудности
• Фрагментированные среды данных
• Ограниченный внутренний опыт в области ИИ.

Фрагментированные данные Это также подрывает эффективность систем управления данными, усугубляя общую проблему. Респонденты сообщили, что в среднем им приходится управлять... 17 различных источников данныхПри этом сложность процесса особенно возрастает после слияний или поглощений.

В отчете предлагаются решения на основе искусственного интеллекта. потенциальные преимущества В том числе, это включает в себя снижение затрат и улучшение масштабируемости. Автоматизация на основе ИИ может значительно сократить количество ошибок, возникающих при ручной коррекции и сверке данных. В частности, процессы примирения Они выделяются как идеальный вариант для первоначального использования благодаря своим основанным на правилах, ограниченным рабочим процессам, где автоматизация может обеспечить быстрые результаты.

Структурные проблемы сохраняются.

Постоянное напряжение между структурированными рабочими процессами, такими как сверка данных, и разрозненными источниками данных, требующими ручного вмешательства, продолжает подпитывать высокие затраты и длительные циклыЭта ситуация сохраняется, несмотря на широкое признание этих проблем.

В докладе подчеркивается, что компании, решающие эти основополагающие проблемы, должны делать это, особенно посредством стандартизация данных и надежное управление— вырвется вперед по производительности. Хотя роботизированная автоматизация процессов (RPA) решает некоторые задачи, ИИ обладает уникальными возможностями для более экономичного решения сложных задач, присущих фрагментированным данным и программным слоям.

Однако скорость прогресса во многом зависит от ограничения устаревших технологий а также текущие операционные издержки. Хотя полный потенциал ИИ для повышения производительности помимо сокращения затрат еще предстоит доказать, достижение существенного снижения расходов за счет устранения структурных проблем станет прочной основой для будущих инициатив по автоматизации на основе ИИ.

(Источник изображения: «Разбросанные кусочки» от Cle0patra, лицензия распространяется по лицензии) CC BY-NC-SA 2.0)