ИИ в страховании: практическое руководство для реального внедрения

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

Согласно исследованию McKinsey, только около 20% компаний, осведомленных об ИИ, используют ИИ в масштабе или в основном бизнес-процессе. И согласно исследованию MIT Sloan Management Review 2019 года, всего 7% опрошенных организаций применили машинное обучение (ML) и ИИ в принятии решений или производственных рабочих процессах.

Страховые компании, большинство из которых только начинают свой путь в ИИ, вероятно, попадают в этот разрыв между осведомленностью и применением. Хотя страховые компании десятилетиями используют данные-интенсивные рабочие процессы, многие все еще не используют ИИ в полной мере — или вовсе.

Ранее в этом году мы провели панель экспертов для обсуждения ИИ в страховании как часть нашего AI Summit. Во время сессии гостевые эксперты из Forrester Research, Cognizant и Mercer делились инсайтами и опытом из своей работы в страховой отрасли.

Эта статья разберет сессию на несколько ключевых идей, но для полного опыта перейдите на страницу сессии «ИИ в страховании».

Здесь мы сфокусируемся на трендах в ИИ и трехшаговом процессе, который страховые компании могут использовать для начала работы с ИИ.

Тренды ИИ в страховании показывают: время инвестировать сейчас

На протяжении сессии «ИИ в страховании» стало ясно, что будущее страховой отрасли будет вращаться вокруг повышения организационной гибкости путем размещения ИИ в центре внимания. Цифровая трансформация становится императивом для достижения рыночного лидерства и содействия инновационной культуре. ИИ становится неотъемлемой частью этой трансформации.

2020 год изменил страховую отрасль

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

2020 год заставил страховую отрасль примириться со своей способностью удовлетворять быстро эволюционирующие потребности клиентов, партнеров и сотрудников. McKinsey, например, указал в отчете 2020 года, что «Страховщики, которые разработали зрелые цифровые функции в продажах и дистрибуции, сервисе и удержании, и обработке претензий, хорошо позиционированы, чтобы пережить кризис — а те, кто не имеет, должны действовать быстро, чтобы догнать».

Это исчисление раскрыло, что цифровая трансформация была не только необходима для выживания в кризисе, но необходима для процветания вперед.

С 2021 года ИИ и автоматизация — центровые элементы корпоративной цифровой трансформации — будут высокими приоритетами для прогрессивных страховых компаний.

Будущее страхования

В противовес другим отраслям, где технологические бюджеты склонны к уменьшению, технологические бюджеты страхования растут, объяснила Карни на панели. Согласно Карни, ссылаясь на результаты исследования Forrester, увеличение технологических бюджетов страховых компаний на 1,4% ускорит будущее работы и будущее клиентского опыта.

Важно отметить, что значительная часть этого увеличения бюджета идет не только на обслуживание. Карни поделилась, что 33% этого бюджета идет на новые проекты.

Холли Олиф (Digital Operations, Insurance Consulting Lead в Cognizant на момент панели) согласилась и предупредила, что по мере смещения бюджетов импульс увеличится, и отстающие компании могут быть оставлены позади: «Поезд движется, и вы хотите быть в нем».

Будущее ИИ

Будущее страхования, однако, будет зависеть не только от желания компаний внедрять ИИ, но и от их способности преследовать, внедрять и реализовывать бизнес-решения, использующие ИИ.

Скептицизм вокруг ИИ возникает потому, что во многих отраслях технологии не поспевали за обещаниями своего маркетинга. ИИ и ML стали маркетинговыми бузвордами во многих кругах. Компании с продуктами, предлагающими простую правила-основанную автоматизацию, часто готовы заявлять, что их продукты интеллектуальны, когда они не являются таковыми. Эти продукты все еще могут быть полезны, но они не доставляют того воздействия, которое могут дать истинные ИИ-основанные решения.

Где хайп встречает реальность, согласно ключевому спикеру Крейгу Ле Клеру, главному аналитику Forrester, — это в платформах, позволяющих сфокусированные горизонтальные и вертикальные варианты использования. Ле Клер объяснил во время ключевой речи AI Summit, что в то время как ИИ раньше был отдельным инструментом, он теперь станет частью почти всех технологий: «ИИ проникнет в приложения и станет нормальным способом ведения бизнеса».

Будущее ИИ не будет в принятии модного инструмента и позволении ему вести вас в правильном направлении; это будет разработка умной бизнес-стратегии, использующей преимущества ИИ.

Пример ИИ в страховании: обработка претензий

Варианты использования для внедрения ИИ в страховые процессы изобилуют, но есть один процесс, который особенно спокоен для ИИ: обработка претензий.

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

1. Это затратно по времени.
2. Оно может быть склонно к ошибкам.
3. Оно не масштабируется.
4. Оно требует экспертов по предметной области.

Традиционный страховой процесс претензий выглядит так:

• Документы претензий поступают в вашу систему от клиента, посредника или третьей стороны.
• Эксперт по предметной области вручную просматривает документы на предмет требуемых данных (когнитивно-нагруженный процесс, требующий их специализированной экспертизы).
• Сотрудник вручную вводит данные в систему претензий.
• Эксперт по предметной области оценивает претензию против полиса.
• Сотрудник запускает образцовую проверку на мошенничество для ручной проверки против известных рисков.
• Человек утверждает или отклоняет урегулирование.

В процессе претензий с ИИ это выглядит больше так:

• Документы претензий поступают в вашу систему от клиента, посредника или третьей стороны.
• Программный робот использует ИИ для автоматического извлечения данных из документов претензий.
• Продукт вроде UiPath Document Understanding использует ML-модели для извлечения структурированных, неструктурированных данных и пиктограмм из документов.
• Программные роботы вводят данные в ваши системы претензий.
• Сотрудник быстро просматривает данные, если требуется, для валидации.

Обратите внимание, как во втором примере человек входит в процесс только на последнем шаге и даже тогда только по необходимости. Процесс претензий быстрее, менее склонен к ошибкам и включает гораздо меньше ручного человеческого усилия.

Теперь сотрудники могут перефокусироваться на более вовлекающих, человеко-ориентированных активностях, оставляя программным роботам обработку повторяющихся задач.

С ИИ, встроенным в портфолио технологических решений предприятия, сотрудники могут перефокусироваться с утомительных, повторяющихся задач, таких как обработка претензий, на более вовлекающие, когнитивно-сложные задачи.

Начните с ИИ, используя эти 3 шага

Наша панель поделилась тремя основными шагами для начала работы с ИИ. Каждый шаг сделает ИИ легче для внедрения и более эффективным.

1. Начинайте маленько

Найдите практические варианты использования и выберите болевую точку для их приоритизации. Убедитесь, что какой бы вариант использования вы ни выбрали, он достаточно мал, чтобы быть практичным, но достаточно болен, чтобы решение было измеримым и воздействующим для стейкхолдеров.

По словам одного из наших панелистов, Кирана Гилмуррея, глобального эксперта по автоматизации и цифровой трансформации в Mercer, одно преимущество страховой отрасли — что варианты использования изобилуют, доказаны и валидированы. Варианты использования уже хорошо известны, так что это не место, где вам нужно инновировать.

Олиф рекомендовала начать с ИИ для классификации электронных писем. Карни согласилась: с 20 миллионами полученных писем в год и более пяти минут, потраченных на каждое, автоматизация писем представляет большую-воздействующую, низкорискованную возможность.

Вызов в том, что клиенты регулярно пишут в поддержку клиентов с огромным диапазоном вопросов, которые могут накапливаться в длинные времена ответа. Возможность в том, что с ИИ вы можете сократить эти времена ответа и стать все более эффективными там, где другие компании все еще медленные. Для ранних пользователей ИИ это преимущество может накапливаться, позволяя вам опередить конкурентов и уйти так далеко вперед, что они не смогут догнать.

С ИИ-помощью в электронной почте вы можете понимать входящую коммуникацию и предсказывать последующие коммуникации. Что означает, что клиентам даже не нужно задавать определенные вопросы — вы уже ответили на них.

Олиф говорит, что начиная меньше, вы можете атаковать цепочку ценности немного за раз.

2. Выравнивайте с ROI

Любая трансформационная технология требует инвестиций, но требуемые инвестиции не всегда являются капитальными. Капитал важен, но важнее — инвестиции в культуру инноваций. Вы должны поощрять культуру, которая смотрит за существующие методологии и практики, чтобы они могли принять технологию настолько игру-гейм-чейнджинг, как ИИ.

Оба вида инвестиций требуют от вас тщательно подумать о ROI. Чтобы выровнять ваше видение ROI с реальностью, вы захотите оформить свой анализ ROI с открытием процессов (process discovery).

Многие в страховой отрасли привыкли к количеству точек принятия решений, которые существующие процессы содержат, что заставляет их забыть, насколько сложными стали многие процессы.

Потенциал ИИ для обработки некоторых из этих сложных процессов огромен, но только если вы документируете и пересматриваете свой бизнес первым — с данными, а не анекдотами. Цель этого открытия — определить, где вы можете предоставить наибольшую ценность через ИИ.

UiPath Task Mining и UiPath Process Mining оба могут помочь вам понять ваши процессы и их узкие места. С этими инструментами открытия процессов вы можете приоритизировать варианты использования ИИ на основе измеримых бизнес-результатов.

Оттуда вы можете начать расширять ваше понимание ROI.

Гилмуррей предупредил, что хотя есть ближайшие варианты использования ИИ, более широкая трансформация потребует больше, чем переключения выключателя. Внедрение ИИ включает путь улучшений, который в конечном счете приводит к значительным изменениям в бизнес-операциях.

Не давите на команду доставлять немедленные возврат, но понимайте направление проекта и откуда придут возвраты. ИИ похоже, в каком-то смысле, на нового сотрудника, означая, что требуется время, чтобы обучить его и сделать готовым для производства. И похоже на сотрудника, ИИ-основанные решения могут обучаться и адаптироваться на основе требований бизнеса.

Олиф предупредила, что многие компании будут перефокусироваться на сокращении затрат как их первичной метрике.

Истинная ценность ИИ, однако, не только в том, какие затраты он устраняет, а в той ценности, которую он производит. ИИ будет, например, создавать лучшие времена оборота и более высокую удовлетворенность клиентов, означая лучшую лояльность клиентов.

Если вы можете точно оценить ROI, от его самых узких возвратов до его наибольшего потенциального значения, то вы выбираете усилия с наибольшим потенциалом каждый раз. Вы можете использовать продукт вроде UiPath Automation Hub, чтобы создать центральное место для идей автоматизации, которые вы можете затем организовать и приоритизировать.

3. Масштабируйте, ставя бизнес-стратегию на первое место

Для того чтобы цифровая трансформация доставляла против ваших стратегических целей на уровне предприятия, внедрение ИИ не может быть изолировано в одной команде. С поддержкой как капитальных инвестиций, так и культурных инвестиций, ваша организация может принять и расширить внедрение. Если вы не можете получить широкое внедрение, то цифровая трансформация не случится, и вы рискуете, что ваш ИИ-проект застрянет как прототип.

Только приоритизация бизнес-стратегии обеспечит масштабирование и распространение ИИ.

Риск в том, что компании ставят технологию перед бизнес-стратегией. Если вы фокусируетесь слишком сильно на технологии, Гилмуррей предупредил, то у вас уравнение неверное. Бизнес-стратегия первая.

Гилмуррей рекомендовал, чтобы вы понимали бизнес-уровневую (или по крайней мере департамент-уровневую) стратегию, чтобы знать, во что вы вносите вклад. Технология позволяет бизнесу — это люди, процесс и тогда технология.

Вы должны задавать два вопроса, сказал он:

1. Куда мы хотим идти?
2. Как мы туда попадем?

Слишком много компаний фокусируются на втором вопросе без адресации первого.

Страхование уже является данными-драйвенной отраслью, так что если вы можете доставить правильные данные, в правильное время, правильным людям, то массовые выгоды последуют. Расчет ROI не будет включать только количество сэкономленных часов (но это часто является номер-один драйвером). Этот расчет будет информирован бизнес-стратегией и будет учитывать, что делают ваши конкуренты и любые слабые места в вашем текущем бизнесе, такие как соглашения об уровне сервиса (SLA) и времена ответа клиентов.

Выживите в цифровом дарвинизме с ИИ рядом

Гилмуррей обсудил, как 2020 год ускорил наш прогресс в эпоху «цифрового дарвинизма». В этом веке выживут только сильнейшие. Но сила не будет результатом грубой силы — она будет результатом готовности компаний адаптироваться к меняющейся среде.

Новые технологии и новые комплементарные бизнес-стратегии проложат путь для страховых компаний, чтобы стать полностью автоматизированными предприятиями. Полностью автоматизированное предприятие™ — это то, которое полностью принимает автоматизацию, ИИ, ML и выгоды цифровой трансформации, которые эти технологии разблокируют.

Полностью автоматизированное предприятие — это то, которое может выжить в изменениях сейчас и в будущем. ИИ не просто один инструмент для добавления в ваш арсенал — это фасилитатор для широкой цифровой трансформации, и есть мало отраслей с таким большим потенциалом для трансформации, как страхование.

Чтобы узнать больше о том, как внедрять и реализовывать ИИ, посмотрите запись нашей сессии «ИИ в страховании» (часть нашего мероприятия AI Summit). Она доступна по запросу, так что вы можете смотреть в ваше удобство.

Особая благодарность Элейн Манникс за сотрудничество в этой статье и за совместное ведение нашей сессии «ИИ в страховании» во время AI Summit. Манникс — лидер по страхованию в UiPath.