【保险的未来】人工智能对保险未来的影响

欢迎来到保险的未来,正如从2030年的客户夏利王眼中看到的那样,他的数字私人助理给他订了一辆有自动驾驶能力的车,准备去城里开会。在跳进到达的车后,夏利王将车移动到“活动”模式后,数字私人助理立即绘制出了一条潜在的路线,并将其与保险公司分享,保险公司立即回应了另一条路线,即发生事故和汽车损坏的可能性要低得多的路线,以及对他每月保险费的计算调整。夏利王的助手通知他,他的交通保险费将根据他选择的路线以及路上其他汽车的数量和分布,他的交通保险费将增加4%到8%。

 

当夏利王把车开进目的地的停车场时,他的车撞上了几个停车标志中的一个。一旦汽车停止移动,其内部诊断就会确定损坏的程度。他的私人助理指示他给右前保险杠区域和两个周围环境拍三张照片。当夏利王回到驾驶座时,仪表板上的屏幕告诉了他损坏情况,确认了索赔已经被批准,并报告说一架移动响应无人机已经被派到停车场进行检查。如果车辆可驾驶,则可在更换车辆到达后前往最近的网内车库进行维修。

 

虽然这种情况似乎超出了范围,但这种集成的用户故事将在未来十年以所有保险行业的频率出现。事实上,上述所需的所有技术都已经存在,而且有许多技术都可以供消费者使用。随着新一轮深度学习技术的发展,例如卷积神经网络,人工智能(AI)有可能实现其模拟人类大脑感知、推理、学习和问题解决的承诺(图1)。 在这一演变过程中,保险将从目前的“检测和修复”状态转变为“预测和预防”,在这一过程中,保险业的方方面面都将发生转变。随着经纪人、消费者、金融中介机构、保险公司和供应商越来越善于使用先进技术来提高决策和生产力、降低成本和优化客户体验,变革的步伐也将加快。

 

图1 人工智能可以通过机器学习和深度学习来实现行业预期

 

【保险的未来】人工智能对保险未来的影响

随着AI在行业中的深度融合,保险公司必须定位自己,以应对不断变化的商业景观。保险高管必须了解促成这一变化的因素,以及人工智能将如何重塑索赔、分销、承保和定价。有了这种理解,他们就可以开始培养技能和人才,拥抱新兴技术,创造成为未来保险业成功参与者所需的文化和视角。

 

四个人工智能相关趋势塑造保险

 

人工智能的基本技术已经被部署在我们的企业、家庭和车辆以及我们的人身上。COVID-19的中断改变了采用人工智能的时间表,大大加快了保险公司的数字化进程。几乎在一夜之间,各组织必须进行调整,以适应远程工作,扩大其数字能力以支持分销,并升级其在线渠道。虽然大多数组织在大流行期间可能没有对人工智能进行大量投资,但更多地强调数字技术和更愿意接受变革将使它们更有能力将人工智能纳入其业务。

 

四个核心技术趋势,紧密结合人工智能,将在未来十年重塑保险业。

 

来自连接设备的数据爆炸

 

在工业环境中,带有传感器的设备已经普遍存在了一段时间,但在未来几年,连接的消费设备的数量将大幅增加。现有设备(如汽车、健身跟踪器、家庭助理、智能手机和智能手表)的渗透率将继续快速增长,服装、眼镜、家用电器、医疗设备和鞋子等新的、不断增长的类别也将加入进来。专家估计,到2025年,将有多达1万亿台连接设备,由此产生的新数据将使保险公司能够更深入地了解客户,从而形成新的产品类别、更个性化的定价,以及越来越实时的服务交付。例如,连接到精算数据库的可穿戴设备可以根据日常活动以及潜在事件的概率和严重程度计算消费者的个人风险评分。

 

物理机器人技术的普及

 

机器人领域最近出现了许多令人兴奋的成就,这种创新将继续改变人类与世界的互动方式。3D 打印,将从根本上重塑制造业和商业保险产品的未来。到2025年,3D打印建筑将普遍存在,保险公司需要评估这种发展如何改变风险评估。另外,未来十年,自主无人机、自主农业设备和增强型手术机器人都将具备商业可行性。到2030年,标准车辆拥有自动驾驶功能的比例将大大增加。保险公司将需要了解机器人在日常生活和跨行业中将如何转移风险池,改变客户期望,并启用新的产品和渠道。

 

开源和数据生态系统

 

随着数据变得无处不在,开源协议将出现,以确保数据可以跨行业共享和使用。各种公共和私营实体将共同创建生态系统,以便在共同的监管和网络安全框架下共享多个用例的数据。例如,可穿戴数据可以直接移植到保险运营商,连接家庭和汽车数据可以通过亚马逊、苹果、谷歌和各种消费设备制造商提供。

 

认知技术的进步

 

卷积神经网络和其他深度学习技术目前主要用于图像、语音和非结构化文本处理,将逐步应用于各种应用。这些认知技术将成为处理与个人行为和活动相关的“活跃”保险产品所产生的令人难以置信的大而复杂的数据流的标准方法。随着这些类型技术的日益商业化,保险公司将能够获得不断学习和适应周围世界的模型,同时提供新的产品类别和参与技术,实时应对潜在风险或行为的变化。

 

2030年的保险状况

 

人工智能及其相关技术将对保险业的各个方面产生巨大影响,从分销到承保,从定价到理赔。

 

分销

 

已知足够多的个人行为信息通过人工智能算法创建风险档案,让完成购买汽车、商业保险或人寿保险的周期将缩短至几分钟甚至几秒钟。车险和家财险启用即时报价已有一段时间,但随着远程信息处理和家庭物联网设备的普及和定价算法的成熟,它们将继续完善向更广泛的客户立即发布保单的能力。许多人寿保险公司正在尝试简化发行的产品,但大多数仅限于最健康的申请人,其价格高于同类的完全承保产品。随着人工智能渗透到寿险承保领域,保险公司能够以一种更加精细和复杂的方式识别风险。

 

由区块链启用的智能合同可即时授权来自客户财务账户的付款。同时,消除或简化了合同处理和支付验证,降低了客户获取成本。对于保险公司。由于无人机、物联网和其他可用数据的结合为基于人工智能的认知模型提供了足够的信息,从而主动生成可绑定报价,因此商业保险的购买也同样加快。

 

高度动态的、基于使用的保险(UBI)产品激增,并针对个人消费者的行为量身定制。保险从“购买和年度更新”模式过渡到一个持续的周期,因为产品不断适应个人的行为模式。此外,消费者可以根据他们的特殊需求定制,并能够即时比较不同保险公司的个性化保险产品的价格。新产品的出现,涵盖了生活安排和旅行的变化性质,UBI成为一种常态。

 

到2030年,保险代理人的角色已经发生了巨大的变化。随着活跃代理的退休和剩余代理严重依赖技术来提高生产力,代理的数量会大幅减少,代理人的角色将转变为过程促进者和产品教育者。未来的代理人可以销售几乎所有类型的保险,并通过帮助客户管理他们在体验、健康、生活、移动、流动性、个人财产和住宅的保险组合来增加价值。代理人使用智能个人助理来优化他们的任务,以及启用人工智能机器人来为寻找潜在的客户交易。这些工具有助于代理人支持更大的客户群,同时使客户交互(面对面交互、虚拟交互和数字交互)更短、更有意义,因为每个交互都将根据每个客户当前和未来的确切需求进行定制。

 

承保和定价

 

在2030年,承保的过程减少到几秒钟,因为大多数承保是自动化的,并由技术堆栈内建立的机器和深度学习模型的组合支持。这些模型由内部数据和广泛外部数据组成,从渠道运营商、再保险商、产品制造商和产品分销商提供的设备收集的信息被聚合在各种数据存储库和数据流中。这些信息来源使保险公司能够在承保和定价方面作出事先决定,从而能够积极主动地进行外联,并根据买方的风险简介和保险需求,为产品组合提供可绑定的报价。

 

监管机构审查基于人工智能的机器学习模型,这是一项需要透明方法来确定分数的可追溯性的任务。为了验证数据的使用是否适合营销和承保,监管机构评估了模型输入的组合。在确定在线计划中的费率时,他们还为供应商开发测试策略,以确保算法结果在批准的范围内。公共政策考虑限制获取某些敏感和预测数据(如健康和遗传信息),这将降低承保和定价灵活性,并增加某些部分的反选择风险。

 

价格仍然是消费者决策的核心,但保险公司创新纯粹是为了减少价格竞争。先进的专有平台连接客户和保险公司,为客户提供差异化的体验、功能和价值。在某些领域,价格竞争加剧,利润微薄是常态,而在其他细分市场,独特的保险产品使利润率扩大和差异化。在实行变革的司法管辖区,定价创新的速度很快。根据使用情况和动态的、数据丰富的风险评估实时提供定价,使消费者能够就其行为如何影响保险范围、可保性和定价做出决策。

 

理赔

 

2030年的索赔处理仍然是保险公司的主要职能,但与2018年的水平相比,与索赔相关的案例减少了70%-90%。个人保险和小企业保险的索赔在很大程度上是自动化的,使保险公司能够实现90%以上的直接处理率,并显著地将索赔处理时间从几天减少到几小时或几分钟。

 

IoT传感器和一系列数据捕获技术,如无人机,在很大程度上取代了传统的、手动的第一次通知损失的方法。索赔分类和维修服务通常在损失时自动触发,例如,在发生车祸的情况下,投保人会拍摄损失情况的媒体视频,并被转换成损失描述和估计金额。具有自主特性但受到轻微损坏的车辆直接前往维修商店维修,而另一辆具有自主特性的汽车则在此期间被派遣。在家庭中,物联网设备将越来 越多地用于主动监测水位、温度和其他关键风险因素,并将在问题出现前主动提醒租户和保险公司。

 

索赔组织增加了对风险监测、预防和缓解措施的关注。IoT和新的数据源被用于监测风险,并当因素超过人工智能定义的阈值时触发干预。客户与保险索赔组织的互动侧重于避免潜在损失,个人会收到可能与自动干预的检查、维护和维修有关的实时警报。对于大规模的灾难索赔,保险公司使用集成的IoT、远程信息处理和移动电话数据实时监控房屋和车辆,前提是该地区的手机服务和电力没有中断。当电力耗尽时,保险公司可以使用数据聚合器预先提交索赔,该聚合器实时整合来自卫星、网络无人机、天气服务和投保人数据的数据。该系统由多个灾难类型的最大运营商预先测试,因此在实际紧急情况下可靠地提交了高精度的损失估计。

 

【保险的未来】人工智能对保险未来的影响

 

保险公司如何准备加速变化

 

自动化、深度学习和外部数据生态系统的广泛采用和集成将推动行业的快速发展。虽然没有人能准确预测2030年的保险前景,但保险公司现在可以采取几个步骤来准备变革。

 

1、了解AI相关技术和趋势

 

尽管行业的结构转变将以技术为中心,但解决这些问题并不是IT团队的领域。相反,董事会成员和客户体验团队应该投入时间和资源,以建立对这些人工智能相关技术的深入理解。这项工作的一部分将需要探索假设驱动的场景,以了解和和突出可能发生中断的地点和时间,以及中断对某些业务线意味着什么。试点和概念验证(POC)项目的设计不仅应该测试技术如何工作,还应该测试保险公司在数据或基于物联网的生态系统中扮演特定角色中的成功程度。

 

2、制定并开始实施连贯的战略计划

 

基于对人工智能探索的洞察,保险公司必须决定如何使用技术来支持其商业战略。高层领导团队的长期战略计划需要一个涉及运营、人才和技术的多年变革。一些保险公司已经开始采取创新的方法,比如建立自己的风险投资部门,收购有前途的保险科技公司,以及与领先的学术机构建立合作关系。保险公司应该对他们想要投资的领域形成一个观点以及战略方法,以满足或击败市场。

 

这个计划应该解决任何大规模的、基于分析的倡议所涉及的所有四个方面——从数据到人到文化的一切(图2)。该计划应概述基于人工智能的试点项目和POCS的路线图,并详细说明本组织哪些部分将需要在技能建设或重点变革管理方面进行投资。最重要的是,一个详细的计划和检查点时间表是至关重要的,以便本组织能够定期确定如何修改该计划,以应对人工智能技术演变中的任何变化和行业内的重大变化或干扰。

 

图2 制定一个成功的人工智能策略,有四个核心要素

 

【保险的未来】人工智能对保险未来的影响

除了能够理解和实施人工智能技术外,保险公司还需要针对即将到来的宏观层面变化制定战略应对措施。随着许多业务转向“预测和预防”的方法,保险公司将需要重新考虑其客户参与度和品牌塑造、产品设计和核心收益。通过使用具有自动驾驶能力的车辆将减少汽车事故,通过物联网设备防止房屋内涝,通过改善医疗保健来挽救和延长寿命。随着这些变化的扎根,利润池将发生变化,新的产品类型和产品线将会出现,消费者与保险公司的互动方式将发生大幅变化。

 

未来成功的保险公司将创造和制定战略计划,定位其品牌、产品、客户互动和技术,以利用即将到来的新经济结构。

 

所有这些努力都可以产生一个连贯的分析和技术战略,以解决业务的各个方面,并敏锐地关注价值创造和差异化。

 

3、创建并执行全面的数据策略

 

对于任何组织来说,数据正在迅速成为最有价值的资产之一,保险业也不例外。保险公司如何识别、量化、定位和管理风险,都取决于他们在保单生命周期中获得的数据的数量和质量。大多数人工智能技术在拥有来自各种来源的大量数据时表现最佳。因此,保险公司必须针对内部和外部数据制定结构良好、可操作的战略。内部数据将需要以支持和支持新的分析见解和能力的敏捷开发的方式进行组织。对于外部数据,保险公司必须专注于确保获取丰富和补充其内部数据集的数据。真正的挑战将是以具有成本效益的方式获得服务。随着外部数据生态系统的继续扩张,它可能仍将高度碎片化,使以合理的成本识别高质量数据变得相当困难。总的来说,数据战略需要包括获取和安全访问外部数据的各种方法,以及将这些数据与内部来源相结合的方法。保险公司应该准备好一个多方面的采购战略,包括直接获取数据资产和供应商,数据源的许可,数据 API 的使用,以及与数据经纪商的合作。

 

4、打造合适的人才和技术基础设施

 

未来的保险组织将需要具有正确心态和技能的人才。下一代成功的一线保险工作者的需求将越来越高,他们必须拥有技术娴熟、富有创造力和愿意从事某种事情的独特组合,这些工作不是静态的过程,而是半自动和机器支持的任务的混合体,这些任务是不断演变的。从未来的 AI 使用案例中创造价值需要保险公司整合来自组织各地的技能、技术和见解,以提供独特、全面的客户体验。这样做将需要有意识的文化转变,大多数保险公司将依赖于收购和领导制定积极的战略,吸引、培养和留住各种具有关键技能的工人,对于跟上步伐至关重要。这些角色将包括数据工程师、数据科学家、技术专家、云计算专家和经验设计师。同时确保企业拥有必要的新技能和能力竞争,许多组织将设计和实施再技能计划。作为开发新员工队伍的最后一部分,组织将确定外部资源和合作伙伴,以增强内部能力,帮助保险公司获得业务发展和执行所需的支持。未来的 IT 架构也将与今天截然不同。承运人应开始进行有针对性的投资,以实现迁移。

 

未来十年技术的迅速进步将导致保险业的破坏性变化。基于人工智能的保险赢家将是使用新技术创造创新产品、利用新数据源的认知学习洞察力、简化流程和降低成本、以及超越客户对个性化和动态适应的期望的载体。最重要的是,那些采取一种专注于从破坏性技术中创造机会的心态的保险公司——而不是将其视为对其当前业务的威胁——将在2030年在保险业蓬勃发展。

 

 

 

 

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