保险公司如何通过合理组织数据来提高人工智能的有效性

作者一家为保险行业提供人工智能解决方案的公司发布了一份综合报告，重点介绍了 运营效率低下 公司内部流程中的低效之处不仅降低了整体效率，也给人工智能技术在保险行业的成功应用造成了重大障碍。

该报告预测 29% 未来两年交易量预计将持续增长，除非解决效率低下的问题，否则运营成本可能会增加。专家认为，这一挑战源于以下问题的持续存在： 人工处理数据系统碎片化，以及 事务复杂性 尽管业内人士对此有所了解，但这仍然是现代保险业务的典型特征。

人工智能应用方面的预期与现实存在显著差距：虽然 82% 只有少数公司期望人工智能带来变革。 14% 已将人工智能解决方案完全集成到工作流程中； 6% 报告称完全没有使用人工智能。

保险业采用人工智能的障碍

该报告指出了阻碍人工智能实施的三大主要挑战：

• 遗留系统集成 困难
• 碎片化的数据环境
• 内部人工智能专业知识有限

碎片化数据 这也削弱了有效的数据治理框架，加剧了整体挑战。受访者报告称，他们平均管理着…… 17个不同的数据来源尤其是在合并或收购之后，复杂性会进一步加剧。

该报告暗示了人工智能的 潜在益处 包括降低成本和提高可扩展性。人工智能驱动的自动化可以显著减少人工错误纠正和对账错误。值得注意的是， 对账流程 由于其基于规则、有界的工作流程，自动化可以快速交付结果，因此被认为是理想的初始用例。

结构性挑战依然存在。

结构化工作流程（例如数据核对）与需要人工干预的分散数据源之间持续存在的矛盾，仍然是推动这一问题的关键因素。 高成本和长周期尽管这些问题已被广泛认识，但这种情况依然存在。

报告强调，企业解决这些根本性问题——尤其是通过…… 数据标准化和健全的治理——将在性能方面脱颖而出。虽然机器人流程自动化 (RPA) 可以处理某些任务，但人工智能在处理碎片化数据和软件层固有的复杂性方面具有独特的优势，而且效率更高。

然而，进展速度很大程度上取决于 传统技术限制 以及持续的运营负担。尽管人工智能在降低成本之外提升绩效的全部潜力仍有待验证，但通过解决结构性问题实现显著的成本降低，将为未来人工智能驱动的自动化计划奠定坚实的基础。

（图片来源：“散落的碎片”，作者：Cle0patra，已获得许可） CC BY-NC-SA 2.0）