通过AI改善保险(第2部分) - Daniel Mayer |专业系统

时间:2019-03-27 08:49:42 阅读:11次

  如果您错过了本系列的第一篇文章,我查看了保险中AI的两个温床应用领域:声明和承保。在这两个领域,人工智能通过自动化加速了专业人员任务的关键部分,使他们能够将更多的时间集中在工作中更高附加值的部分:做出决策。

  但就保险公司的P& L而言,索赔和承销与亏损相形见绌。这就是为什么减少泄漏是一个甚至小的改进可以产生很大差异的领域。事实证明,AI可以成为一个有用的领域。

减少泄漏

检测可能的欺诈模式
警报声明处理程序以便及早缓解
标准化支出

  损失是保险公司的头号费用项目,并且定期评估保费泄漏数十亿美元(参见例如十字路口的索赔,埃森哲和汽车保险高级泄漏的挑战,Verisk)。 AI可以帮助消除这种泄漏。

  第一个例子是在索赔工作流程中,它可以检测可能的欺诈模式 - 例如通过事故描述中的不一致。这有助于突出“细节中的恶魔”案件,这些案件将更难以被索赔处理人员自己捕获,并优先考虑调查哪些案件。从更广泛的意义上讲,除了索赔中的生产力优势之外,AI还可以帮助管理索赔流程,例如在某些方面提出具体方法时标记调整员注意的案例。如何在泄漏方面提供帮助的一个实际例子是支持更标准化的支付。在承保方面,认知也有很多希望。该行业正在进行的发展表明,它可以大规模应用,以提高客户智能,从而提升承保模式。

您的业务案例入门

  正如这些示例所示,无论是索赔,承保费用还是泄漏,AI都可以帮助保险。对于希望将其付诸实践的专业人士而言,一个关键问题是如何为此类应用程序起草商业案例。已在行业中成功应用的框架是使用项目组合方法处理事物。作为第一步,查看业务并确定从费用或损失角度特别暴露的具体业务或功能将建议候选应用领域。

  深入研究其经济学,两个快速指标有助于确定解决方案的潜在价值:

此区域处理多少案例/交易(例如,索赔或政策)
目标效率增益是否切合实际? (例如,每个索赔节省3个小时)

  下一步是评估定制和操作符合应用领域需求的认知平台的工作。根据各自的潜力对比不同的候选应用领域,有助于指出快速获胜和更具战略性的项目。根据其他企业计划,这有助于为您的企业确定认知路线图的优先顺序。

最后的想法

  无论是控制开支还是减少泄漏,保险已经出现了令人信服的人工智能商业案例。但保险中的人工智能仍处于早期阶段,每天都有新的应用程序出现 - 我很想知道你对此事的看法,所以请与我们保持联系,分享你对这项激动人心的技术可能带给我们的看法!与此同时,如果您希望以更便携的格式发布此帖子及其前身,则可以在此处下载完整的白皮书

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