Начало работы с ИИ в страховании:вводное руководство

Существует разрыв между осведомленностью об искусственном интеллекте (ИИ) и его применением.

Согласно исследованию McKinsey, только около 20% компаний, которые знают об ИИ, используют ИИ в масштабе или в основном бизнес-процессе. А согласно исследованию MIT Sloan Management Review, проведенному в 2019 году, всего 7 % опрошенных организаций применяли машинное обучение (МО) и ИИ для принятия решений или производственных рабочих процессов.

Страховые компании, большинство из которых только начинают свой путь в области ИИ, скорее всего, столкнутся с этим пробелом в осведомленности и применении. Хотя страховые компании десятилетиями использовали рабочие процессы с интенсивным использованием данных, многие из них до сих пор не используют искусственный интеллект в полной мере или вообще не используют его.

Ранее в этом году мы организовали группу экспертов для обсуждения ИИ в страховании в рамках нашего AI Summit. В ходе сессии приглашенные эксперты из Forrester Research, Cognizant и Mercer поделились своими мыслями и опытом работы в страховой отрасли.

В этой статье сессия будет разбита на несколько ключевых идей, но для полного опыта перейдите на страницу сессии ИИ в страховании.

Здесь мы сосредоточимся на тенденциях в области ИИ и на трехэтапном процессе, который страховые компании могут использовать для начала работы с ИИ.

Тенденции страхования с использованием ИИ показывают, что пора инвестировать сейчас

В ходе сессии «ИИ в страховании» стало ясно, что будущее страховой отрасли будет зависеть от повышения организационной гибкости за счет размещения ИИ в центре внимания. Цифровая трансформация становится необходимой для достижения лидерства на рынке и содействия культуре, ориентированной на инновации. ИИ становится неотъемлемой частью этой трансформации.

2020 год изменил страховую отрасль

2020 год, напряженный для всех отраслей, стал ключевым для страховой отрасли.

2020 год заставил страховую отрасль задуматься о своей способности удовлетворять быстро меняющиеся потребности клиентов, партнеров и сотрудников. McKinsey, например, указал в отчете за 2020 год, что «страховщики, которые разработали зрелые цифровые функции в области продаж и распределения, обслуживания и удержания, а также требований, имеют хорошие возможности для преодоления кризиса, а те, кто этого не сделал, должны действовать быстро, чтобы догнать."

Этот расчет показал, что цифровая трансформация необходима не только для выживания в кризис, но и для дальнейшего процветания.

Начиная с 2021 года искусственный интеллект и автоматизация — ключевые элементы цифровой трансформации предприятия — станут главными приоритетами для дальновидных страховых компаний.

Будущее страхования

В отличие от других отраслей, где бюджеты на технологии, как правило, сокращаются, бюджеты на страховые технологии растут, пояснил Карни на панели. По словам Карни, ссылающегося на результаты исследования Forrester, увеличение бюджета страховых компаний на технологии на 1,4 % ускорит будущее работы и качество обслуживания клиентов.

Важно отметить, что большая часть этого увеличения бюджета идет не только на техническое обслуживание. Карни поделился, что 33% этого бюджета идет на новые проекты.

Холли Олив (директор по цифровым операциям, руководитель страхового консалтинга в Cognizant во время панели) согласилась и предупредила, что по мере изменения бюджетов импульс будет увеличиваться, и отстающие компании могут остаться позади:«Поезд движется, и вы хотите быть в нем. .”

Будущее ИИ

Однако будущее страхования будет зависеть не только от готовности компаний внедрить ИИ, но и от их способности искать, внедрять и внедрять бизнес-решения, использующие ИИ.

Скептицизм в отношении ИИ возникает из-за того, что во многих отраслях технологии не поспевают за обещаниями своего маркетинга. AI и ML стали маркетинговыми модными словечками во многих кругах. Компании, выпускающие продукты, предлагающие простую автоматизацию на основе правил, часто заявляют, что их продукты умны, хотя на самом деле таковыми не являются. Эти продукты по-прежнему могут быть полезны, но они не дают того эффекта, который могут обеспечить настоящие решения на основе ИИ.

По словам основного докладчика Крейга Ле Клэра, главного аналитика Forrester, шумиха встречается с реальностью на платформах, которые позволяют сфокусировать горизонтальные и вертикальные варианты использования. Ле Клер объяснил во время выступления на AI Summit, что раньше ИИ был отдельным инструментом, но теперь он станет частью почти всех технологий:«ИИ проникнет в приложения и станет нормальным способом ведения бизнеса».

Будущее ИИ не будет заключаться в том, чтобы использовать модный инструмент и позволять ему вести вас в правильном направлении; она будет разрабатывать умную бизнес-стратегию, которая использует преимущества ИИ.

Пример страхования с помощью ИИ:обработка претензий

Вариантов использования ИИ в страховых процессах предостаточно, но есть один процесс, который особенно подходит для ИИ:обработка претензий.

Есть четыре аспекта обработки претензий, которые делают ее отличным кандидатом для ИИ:

1. Это отнимает много времени.

2. Это может быть подвержено ошибкам.

3. Он не масштабируется.

4. Для этого требуются специалисты в предметной области.

Традиционный процесс рассмотрения страховых случаев выглядит так:

• Претензионные документы поступают в вашу систему от клиента, посредника или третьего лица.

• Эксперт в предметной области вручную просматривает документы на предмет наличия необходимых данных (это трудоемкий процесс, требующий специальных знаний).

• Сотрудник вручную вводит данные в систему претензий.

• Эксперт в предметной области оценивает претензию к политике.

• Сотрудник запускает образец проверки на мошенничество, чтобы вручную проверить известные риски.

• Человек одобряет или отклоняет урегулирование.

В процессе подачи заявок с использованием ИИ , это выглядит примерно так:

• Претензионные документы поступают в вашу систему от клиента, посредника или третьей стороны.

• Программный робот использует искусственный интеллект для автоматического извлечения данных из документов претензий.

• Такой продукт, как UiPath Document Understanding, использует модели машинного обучения для извлечения структурированных и неструктурированных изображений, а также пиктограмм из документов.

• Программные роботы вводят данные в ваши системы претензий.

• При необходимости сотрудник быстро просматривает данные для проверки.

Обратите внимание, что во втором примере человек входит в процесс только на последнем шаге, да и то только по мере необходимости. Процесс подачи претензий быстрее, менее подвержен ошибкам и требует гораздо меньше ручных человеческих усилий.

Теперь сотрудники могут сосредоточиться на более увлекательных, ориентированных на человека действиях, предоставив программным роботам выполнять повторяющиеся задачи.

Благодаря искусственному интеллекту, встроенному в портфолио корпоративных технологических решений, сотрудники могут переключить внимание с утомительных, повторяющихся задач, таких как обработка требований, на более увлекательные и сложные задачи.

Начните работу с ИИ, выполнив эти 3 шага

Наша панель поделилась тремя основными шагами для начала работы с ИИ. Каждый шаг будет упрощать внедрение ИИ и повышать его эффективность.

1. Начните с малого

Найдите практические варианты использования и выберите болевые точки, чтобы расставить им приоритеты. Убедитесь, что любой вариант использования, который вы выберете, достаточно мал, чтобы быть практичным, но достаточно болезненным, чтобы решение было измеримым и эффективным для заинтересованных сторон.

По словам одного из участников дискуссии, Кирана Гилмюррея, эксперта по глобальной автоматизации и цифровой трансформации компании Mercer, одним из преимуществ страховой отрасли является то, что существует множество, проверенных и проверенных вариантов использования. Сценарии использования уже хорошо известны, поэтому здесь не нужно вводить новшества.

Olive рекомендовала начать с ИИ для классификации электронной почты. Карни согласился:с 20 миллионами электронных писем, получаемых в год, и более пяти минут, потраченных на каждое из них, автоматизация электронной почты представляет собой большую возможность с низким уровнем риска.

Проблема заключается в том, что клиенты регулярно отправляют в службу поддержки по электронной почте огромное количество вопросов, ответы на которые могут накапливаться в течение длительного времени. Возможность заключается в том, что с помощью ИИ вы можете сократить время отклика и стать более эффективными там, где другие компании все еще медленны. Для первых, кто внедрил ИИ, это преимущество может усугубляться, позволяя вам опережать конкурентов и продвигаться вперед так далеко, что они не могут догнать.

С электронной почтой с поддержкой ИИ вы можете понимать входящие сообщения и предсказывать следующие сообщения. Это означает, что клиентам даже не нужно задавать определенные вопросы — вы уже ответили на них.

Олив говорит, что, начав с меньшего, вы сможете постепенно атаковать цепочку создания стоимости.

2. Выровнять по рентабельности инвестиций

Любая преобразующая технология требует вложений, но требуемые вложения не всегда являются капитальными. Капитал важен, но еще важнее инвестиции в культуру инноваций. Вы должны поощрять культуру, которая выходит за рамки существующих методологий и практик, чтобы они могли принять такую ​​технологию, которая меняет правила игры, как ИИ.

Оба вида инвестиций требуют тщательного обдумывания рентабельности инвестиций. Чтобы привести свое представление о рентабельности инвестиций в соответствие с реальностью, вам необходимо связать анализ рентабельности инвестиций с изучением процессов.

Многие в страховой отрасли привыкли к количеству точек принятия решений, содержащихся в существующих процессах, что заставляет их забыть, насколько сложными стали многие процессы.

Потенциал ИИ для управления некоторыми из этих сложных процессов огромен, но только если вы сначала документируете и анализируете свой бизнес — с данными, а не с анекдотами. Цель этого открытия — определить, где вы можете принести наибольшую пользу с помощью ИИ.

UiPath Task Mining и UiPath Process Mining могут помочь вам понять ваши процессы и их узкие места. С помощью этих инструментов обнаружения процессов вы можете определить приоритеты использования ИИ на основе измеримых бизнес-результатов.

Отсюда вы можете начать расширять свое понимание рентабельности инвестиций.

Гилмюррей предупредил, что, несмотря на краткосрочные варианты использования ИИ, для более широкой трансформации потребуется нечто большее, чем просто щелчок переключателя. Внедрение ИИ включает в себя путь улучшений, которые в конечном итоге приводят к значительным изменениям в бизнес-операциях.

Не давите на команду, чтобы получить немедленную отдачу, но поймите направление проекта и откуда будет браться отдача. ИИ в некотором смысле подобен новому сотруднику, а это означает, что требуется время, чтобы обучить его и подготовить к работе. Как и сотрудник, решения на основе ИИ могут обучаться и адаптироваться в зависимости от потребностей бизнеса.

Олив предупредил, что многие компании будут уделять чрезмерное внимание сокращению затрат в качестве основного показателя.

Однако истинная ценность ИИ заключается не только в том, какие затраты он устраняет, но и в том, какую ценность он создает. ИИ, например, сократит время выполнения заказов и повысит удовлетворенность клиентов, а значит, повысит их лояльность.

Если вы можете точно оценить рентабельность инвестиций, от самой малой доходности до наибольшей потенциальной ценности, то вы каждый раз выбираете усилия с наибольшим потенциалом. Вы можете использовать такой продукт, как UiPath Automation Hub, чтобы создать центральное место для идей автоматизации, которые затем можно систематизировать и расставить по приоритетам.

3. Масштабируйтесь, ставя бизнес-стратегию на первое место

Чтобы цифровая трансформация соответствовала стратегическим целям вашего предприятия, внедрение ИИ не может быть изолировано от одной команды. При поддержке как капиталовложений, так и инвестиций в культуру ваша организация может принять и расширить внедрение. Если вы не сможете получить широкое распространение, цифровой трансформации не произойдет, и вы рискуете, что ваш проект ИИ застопорится в качестве прототипа.

Только приоритизация бизнес-стратегии обеспечит масштабирование и распространение ИИ.

Риск заключается в том, что компании ставят технологии выше бизнес-стратегии. Если вы слишком много внимания уделяете технологиям, предупредил Гилмюррей, то вы ошибаетесь в уравнении. Прежде всего, это бизнес-стратегия.

Гилмюррей рекомендовал вам понимать стратегию на уровне бизнеса (или, по крайней мере, на уровне отдела), чтобы знать, во что вы вносите свой вклад. Технологии делают возможным бизнес — это люди, процессы и затем технологии.

Он сказал, что вам следует задать два вопроса: 

1. Куда мы хотим пойти?

2. Как мы туда доберемся?

Слишком многие компании сосредотачиваются на втором вопросе, не отвечая на первый.

Страхование уже является отраслью, управляемой данными, поэтому, если вы сможете предоставить нужные данные в нужное время нужным людям, вы получите огромные преимущества. Расчет рентабельности инвестиций будет включать не только количество сэкономленных часов (но это является часто водитель номер один). Этот расчет будет основываться на бизнес-стратегии и учитывать то, что делают ваши конкуренты, и любые слабые места в вашем текущем бизнесе, такие как соглашения об уровне обслуживания (SLA) и время отклика клиента.

Пережить цифровой дарвинизм с искусственным интеллектом

Гилмурри рассказал, как 2020 год ускорил наше продвижение в эпоху «цифрового дарвинизма». В этот век выживут только сильнейшие. Но сила не будет результатом грубой силы — она будет результатом готовности компаний адаптироваться к меняющейся среде.

Новые технологии и новые дополнительные бизнес-стратегии проложат путь к тому, чтобы страховые компании стали полностью автоматизированными предприятиями. Полностью автоматизированное предприятие™ – это предприятие, которое полностью включает в себя автоматизацию, искусственный интеллект, машинное обучение и преимущества цифровой трансформации, которые открывают эти технологии.

Полностью автоматизированное предприятие способно пережить изменения сейчас и в будущем. ИИ — это не просто один из инструментов, который вы можете добавить в свой арсенал. Это помощник для широкомасштабной цифровой трансформации, и лишь немногие отрасли имеют столько возможностей для трансформации, как страхование.

Чтобы узнать больше о том, как принять и внедрить ИИ, ознакомьтесь с записью нашей сессии «ИИ в страховании» (часть нашего мероприятия AI Summit). Он доступен по запросу, поэтому вы можете смотреть его, когда вам удобно.

Выражаем особую благодарность Элейн Мэнникс за совместную работу над этой статьей и за совместное проведение нашей сессии «ИИ в страховании» во время AI Summit. Мэнникс – руководитель отдела страхования в UiPath.