CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:數字技術日益增長的影響力確實為企業提供了大量數據，從而為大數據和分析開辟了各種途徑。分析模型可以預測結果，識別出模式并在另一組業務案例中強調異常值。
根據定義，保險恰好是一個主要圍繞風險建立的行業，公司在很大程度上取決于他們預測個人，公司或組織所代表的風險的能力。憑借大量準確數據庫，他們更有可能做出正確的預測，節省資金或賺取額外收入。
保險業正面臨動蕩的時代，技術塑造了它的運作方式。而且，為了涵蓋在保險行業中灌輸人工智能和機器學習的可能性和挑戰，我們已經在此系列的前3個部分中學到了很多東西。
前3個部分是：
第1部分--保險中的人工智能如何解決行業面臨的主要挑戰？
第2部分--保險業的人工智能如何幫助欺詐檢測和索賠管理？
第3部分--AI，區塊鏈和物聯網在保險索賠管理流程中的效果如何？
在第1部分，我們分析了保險行業的現有情景，考慮了當今面臨的挑戰，并略過了AI為消除數字化道路上的保險障礙所帶來的機遇。
我們接著發表了第二篇深入的文章，詳細介紹了人工智能如何幫助保險行業防止欺詐和虛假聲明--這是該領域組織面臨的緊迫挑戰。我們在報告中總結了人工智能和保險公司交叉路徑的可能性。
接下來，我們闡述了人工智能，區塊鏈和物聯網在索賠管理中的作用。作為目前最具影響力的領先技術，人工智能，區塊鏈和物聯網超越了傳統系統的限制，可以防止欺詐并促進有效的索賠管理。
作為關于AI在保險中的應用，機遇和障礙的密集系列的結論，我們來看一些更多的用例，并發現聊天機器人和AI為保險業帶來的機會。
聊天機器人和保險業
今天，聊天機器人受雇于各個行業，也為保險業提供了大量的機會。他們是數字助理，可以與人進行自然對話，從而進行初步交流，消除了在開始階段對人力勞動力的需求。
Facebook Messenger和基于網站的聊天機器人是當今最流行的類型之一。根據BusinessInsider的一份報告，四個頂級信使應用程序的用戶總數超過35億，超過了四大社交網絡的總體用戶群。
最近對全球6000人進行的一項調查顯示，十分之九的用戶希望使用信使應用與企業互動。消息傳遞是全世界消費者的首選渠道，它只意味著更好，更有意義的聊天機器人在保險行業的應用。
保險業的人工智能與機器學習
安德森網絡（Anderson Network）公司的史蒂夫.安德森（Steve Anderson）說，機器學習能力已經以自動政策寫作的形式用于保險領域。
考慮到保險行業人工智能和機器學習的范圍，這只是海洋中的一個下降流，史蒂夫（Steve）評論說，這些功能很快將用于簡化內部（幫助員工獲取信息）和外部（改善客戶體驗）的流程。然而，史蒂夫（Steve）補充說，傳統系統是希望實施最新技術的保險公司的障礙。
讓我們來看看保險行業中AI和ML的潛在用例--
1. 潛在客戶管理--人工智能可以幫助營銷人員和銷售人員通過從可能遺漏的數據中提取有價值的見解來找出潛在客戶。保險公司可以通過跟蹤潛在客戶并使用支持AI的解決方案管理潛在客戶來獲得競爭優勢。AI還可以使用從社交渠道或博客流收集的信息來豐富數據。AI可以根據購買歷史，潛在支出個性化對買家的推薦，從而提高交叉和追加銷售的機會。AI還可以在呼叫中心定制主要互動，帶來新的收入并通過定制內容留住客戶。
2. 欺詐分析--預計保險公司的索賠支出將增加10％，預計其欺詐相關成本將增加10億。人工智能可以幫助保險機構在索賠處理時查詢所謂的事故事件。如果汽車司機聲稱他們的車輛因惡劣天氣而發生故障，人工智能軟件可以重新確認天氣報告。可以防止欺詐聲明，因為AI軟件將確認所聲稱的聲明是否屬實。如果需要，人工保險座席可以進一步挖掘索賠請求。
3. 聲明管理--AI可以幫助生成結構化集合以組織聲明數據并更快地處理它們。智能解決方案可以推薦傳入索賠的模板，幫助保險公司一次性捕獲所有數據。基于語音的聲明可以在AI設備的幫助下轉換為書面文本，使文檔和聲明管理更容易，更有效。通過聊天機器人與受保護用戶進行交互，幫助他們在沒有人為干預的情況下報告事件，從而使人力資源遠離初始索賠流程。允許AI通過處理被保險人在事故發生地點捕獲的圖像來衡量事故嚴重程度。
4. 金融資產--保險業受到政府政策，預算和法規的影響。通過人工智能系統提高您對變化趨勢的反應速度，發現機遇和挑戰，分析新聞和社交媒體趨勢并尋找潛在跡象。利用AI根據市場分析制定投資組合決策，向高凈值人群推薦財務行動并發現市場問題。允許員工與數字助理合作，挖掘財務數據細節。此外，與資產提供商分析投資者電話，以便盡早發現異常情況。支持AI的軟件可以幫助保險公司有效地管理資產。
5. 自動輸入管理--自動化的智能輸入管理解決方案可以幫助保險公司管理日益增長的數據庫，并使可用信息更有用，更有價值。通過輸入識別，路由和集群等流程，保險公司可以避免手動數據處理和數據管理。高效的輸入處理將自動將問題路由到保險公司內的正確解決方案提供商。
6. 智能虛擬助手--聊天機器人一直在協助公司的現場座席。客戶欣賞點擊式界面，結合DIY解決問題。隨著自然語言處理的進步，人工智能解決方案將能夠很好地處理與用戶的更復雜的通信。智能聊天機器人的使用將證明需要精通，快速的解決方案，因為在自然語言和人工智能之間存在差距。
保險業有哪些必須改變的地方
史蒂夫.安德森（Steve Anderson）認為AI和區塊鏈在保險方面的使用仍處于起步階段。他說，區塊鏈是影響保險業的另一個領域。雖然，我認為需要花費幾年時間才能了解區塊鏈實施對保險組織的好處。一些保險公司正在花費大量時間測試區塊鏈，以確定如何利用它來消除消費者互動中的'消除交易'。
保險業的變化速度和數字化轉型速度是緩慢的。史蒂夫（Steve）對希望采用新技術的公司的建議是在整個組織價值觀中設置思維模式。他補充說，厭惡風險對保險公司沒有好處。大多數公司都在破壞他們的增長，擔心技術豐富的解決方案。
下面是保險業在過去的變化--
（i） 今天，保險公司根據個人的具體數據和歷史記錄定制費率。人工智能正在幫助他們實現這種個性化規模。
（ii）保險公司還可以為每個用戶分別捆綁服務和產品，因為他們需要。
（iii）由于銷售和營銷部門能夠更好地了解客戶利益和購買行為的見解，因此可以根據買方意圖進行銷售。
（iv）人工智能系統可以分析數據并提供有關客戶滿意度的寶貴見解，使客戶服務代表能夠更有效地處理問題。
聊天機器人--一種改變游戲規則的保險策略
通過構建聊天機器人或助手來創建競爭優勢，從而使您的人力資源從重復和單調的工作中解放出來，幫助他們專注于發展和拓展業務。
要開始聊天機器人和隨后的AI，應用這五個有效的原則--
1. 簡單性--由于聊天機器人可以幫助實現很多目標，因此需要與組織中的每個人進行無縫交互。消除任何復雜性并使您的虛擬助手保持簡單，以幫助您的員工使用它執行任務。如果使用聊天機器人意味著很多麻煩，那么您的員工將會采取其他措施。
2.獨特性--在保險領域，聊天機器人和虛擬助理都不常見。兩者都將目睹未來的發展。因此，為了最大限度地提高競爭優勢，請尋找方法讓您的聊天機器人脫穎而出。聊天機器人的顯著特征可以是其可用性或外觀或實現。
3.一致性--聊天機器人從不是一個獨立的功能。旨在將其與您組織內部和周圍的系統無縫集成。這將有助于用戶在他們用來與您互動的任何平臺和設備上訪問您的聊天機器人。通過他們的互動模式與每個用戶交談并提供一致的體驗。
4.安全性--當牽涉到安全問題時，很多事情都會受到威脅。如果用戶對您實施的安全策略和實踐不完全滿意，則不會使用您的聊天機器人。在保險業的情況下尤其如此。您的聊天機器人開發人員必須首先考慮強大的安全性，以防止任何品牌誹謗。
5.連接性--您的聊天機器人需要使用他們使用的語言與您的用戶進行交互。如果復雜的聊天機器人無法理解客戶使用的語言和常用短語，那么其復雜的語言就毫無用處。了解您的受眾以及他們彼此之間以及與設備互動的方式，以便在個人層面上創建與他們連接的聊天機器人。
聊天機器人距離獨立處理所有溝通還有很長的路要走。但是，我們需要從某個地方開始。我們可以幫助您更好地了解您的保險業務在與AI集成時需要什么。
最后的話
當我們向Eos Venture Partners Ltd.的執行合伙人Sam Evans詢問保險行業采用人工智能和機器學習所面臨的重大挑戰時，值得信賴的權威專家有幾點要說--
1. 保險業長期處于技術投資不足的狀態，落后于金融服務業
2. 保險公司處理有限的參與點，發現很難捕獲和利用數據
3. 保險公司面臨不信任和分散的分銷鏈
然而，Sam很快指出，許多保險公司已開始大量投資AI等未來技術，并且已經看到了成果。
當被問及區塊鏈在保險中的可見應用時，Sam說，區塊鏈也在從實驗階段轉向保險的具體用例。例如，馬士基（Maersk）宣布為其海上保險提供區塊鏈解決方案。區塊鏈財團RiskBlock推出了許多模塊，包括保險證明和代位求償（恢復）。
如果您希望投資領先技術以促進增長，請考慮Sam的三點建議--
（a） 關注可以利用外部功能的地方，因為內部團隊在數字轉型及其帶來的快速變化方面是不夠的。
（b）為年輕公司制定新的流程，并不反映大型全球組織所遵循的流程。
（c）為您的企業制定人工智能能力戰略，以便有形的結果回流給您。沒有投資回報率的創新是一種浪費。
人工智能是保險行業公司成功的關鍵因素，我們增強了這些公司利用技術進行欺詐檢測，理賠管理，分析和客戶體驗個性化。
隨著未來10年技術的快速發展，我們將看到保險領域的顛覆性變化。基于人工智能的保險的獲勝者將是采用新技術創建產品或簡化流程的運營商，以便利用來自不同數據源的認知學習洞察力，簡化流程并降低成本，并超越客戶對個性化和動態適應的期望。
隨著智能手機用戶群的不斷增加和數字化趨勢的不斷發展，人工智能有望實現更大的增長。智能機器人正在取代人類，從而為保險公司節省了相當于全職的費用，特別是在銷售和客戶服務垂直方面。
聲明:版權所有 非合作媒體謝絕轉載
作者：Mitul Makadia
原文網址：http://customerthink.com/everything-you-need-to-know-about-artificial-intelligence-and-machine-learning-in-the-insurance-industry/
