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人工智能徹底改變保險行業的三種方式

責任編輯:cres 作者:Sheba Fernando |來源:企業網D1Net  2022-08-01 13:35:21 原創文章 企業網D1Net

在過去的幾年,保險行業經歷了數字化轉型快速發展的過程。根據調研機構畢馬威公司的研究,新冠疫情如今成為了保險公司急需的數字催化劑,85%的保險公司的首席執行官表示,新冠疫情加速了他們運營的業務數字化和下一代運營模式的創建。
 
畢馬威公司還表示,新冠疫情促使保險公司在創建無縫數字客戶體驗方面取得了快速進展,并表明保險公司迫切需要開發新的業務模式和收入來源。
 
很多保險公司正在探索創造創新產品、流程和工具的新方法,以豐富客戶體驗并保持競爭優勢,人工智能在實現這一目標方面發揮著重要作用。從自動化索賠流程到改進風險評估和防止欺詐,以下是人工智能正在徹底改變保險行業發展趨勢的三種方式:
 
1.索賠流程的自動化
 
索賠處理有多個階段:審查、調查、評估和付款或拒絕,但是,由于其高度重復性,該過程往往容易出錯。已經在自動化索賠方面做出了重大努力,先進的算法和人工智能將提高這一過程的速度和準確性。
 
隨著消費者連接設備的增加,保險公司可以獲得更多數據。物聯網和各種數據采集技術可以取代人工通知丟失的傳統方法,這意味著可以自動觸發索賠分類和維修服務。
 
以車輛碰撞為例,在理論上,投保者可以在事故發生后播放車輛損壞的視頻,人工智能模塊可能會將其轉化為損失描述和估計金額。如果損壞輕微,具有自動駕駛功能的車輛可以自行引導到維修設施,或者如果損壞很嚴重,則可以要求恢復或更換。
 
在此之后,人工智能增強的客戶服務應用程序可以直接通過語音和文本處理大多數投保人的互動。這些應用程序不僅可以與索賠功能交互,還可以與欺詐、醫療、保單和維修服務交互。
 
這將顯著地縮短索賠處理時間,同時也將允許工作人員專注于最復雜和有爭議的索賠,以及那些由新的和不熟悉的風險領域產生的索賠。
 
2.改進風險評估
 
人工智能和機器學習對于利用感官數據的爆炸式增長從根本上改善風險評估至關重要。
 
參加醫療保險。通過部署來自消費者可穿戴設備的實時數據,例如測量心臟健康和監測健康水平,保險公司可以使用人工智能和機器學習來更深入地了解客戶的健康狀況,并預測未來的任何風險。這將使保險專業人士能夠改進他們的風險評估,并提高申請流程的速度和準確性。
 
購買保險的體驗將變得更快,保險人和客戶的積極參與將會更少。人工智能算法可以開發復雜且不斷演變的風險模式,減少購買時間,也讓保險公司能夠識別非常有針對性的風險,并相應地調整產品和價格。
 
然而,更準確的基于風險的定價可能是有效的,但也可能挑戰傳統的公平性定義。基于風險的定價可以對低風險客戶提供獎勵,并對代表高風險的客戶施加懲罰。
 
3.欺詐預防
 
根據ABI公司的研究,每五分鐘就會發現一個新的保險索賠欺詐事件,即每天300起。隨著欺詐者變得更加聰明和老練,發現騙局變得更加困難。
 
人工智能在幫助防止欺詐方面大有幫助。在代理人處理索賠時,人工智能使他們能夠通過分析數據(例如索賠記錄和文件、背景調查、相關方以及客戶洞察力和行為)來調查發生的事故。然后,通過連接原本可能在孤島中查看的數據集,人工智能使保險公司能夠在近乎實時的情況下快速識別欺詐行為。
 
人工智能的未來
 
很明顯,人工智能將徹底改變保險公司銷售產品和與客戶互動的方式。通過提供更深入的客戶洞察,承保人、索賠處理團隊和代理人將能夠根據客戶情況和偏好提供個性化服務,而不是依靠歷史數據來預測未來趨勢。
 
因此,隨著技術的進步,大規模采用即將到來。因此,保險公司需要擺脫傳統方式,并采用人工智能來實現下一代數據驅動的決策。這將使他們能夠提供無數以客戶為中心的新解決方案,建立更深層次的客戶關系和信任,并獲得強大的競爭優勢。
 
版權聲明:本文為企業網D1Net編譯,轉載需注明出處為:企業網D1Net,如果不注明出處,企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。

關鍵字:人工智能

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在過去的幾年,保險行業經歷了數字化轉型快速發展的過程。根據調研機構畢馬威公司的研究,新冠疫情如今成為了保險公司急需的數字催化劑,85%的保險公司的首席執行官表示,新冠疫情加速了他們運營的業務數字化和下一代運營模式的創建。
 
畢馬威公司還表示,新冠疫情促使保險公司在創建無縫數字客戶體驗方面取得了快速進展,并表明保險公司迫切需要開發新的業務模式和收入來源。
 
很多保險公司正在探索創造創新產品、流程和工具的新方法,以豐富客戶體驗并保持競爭優勢,人工智能在實現這一目標方面發揮著重要作用。從自動化索賠流程到改進風險評估和防止欺詐,以下是人工智能正在徹底改變保險行業發展趨勢的三種方式:
 
1.索賠流程的自動化
 
索賠處理有多個階段:審查、調查、評估和付款或拒絕,但是,由于其高度重復性,該過程往往容易出錯。已經在自動化索賠方面做出了重大努力,先進的算法和人工智能將提高這一過程的速度和準確性。
 
隨著消費者連接設備的增加,保險公司可以獲得更多數據。物聯網和各種數據采集技術可以取代人工通知丟失的傳統方法,這意味著可以自動觸發索賠分類和維修服務。
 
以車輛碰撞為例,在理論上,投保者可以在事故發生后播放車輛損壞的視頻,人工智能模塊可能會將其轉化為損失描述和估計金額。如果損壞輕微,具有自動駕駛功能的車輛可以自行引導到維修設施,或者如果損壞很嚴重,則可以要求恢復或更換。
 
在此之后,人工智能增強的客戶服務應用程序可以直接通過語音和文本處理大多數投保人的互動。這些應用程序不僅可以與索賠功能交互,還可以與欺詐、醫療、保單和維修服務交互。
 
這將顯著地縮短索賠處理時間,同時也將允許工作人員專注于最復雜和有爭議的索賠,以及那些由新的和不熟悉的風險領域產生的索賠。
 
2.改進風險評估
 
人工智能和機器學習對于利用感官數據的爆炸式增長從根本上改善風險評估至關重要。
 
參加醫療保險。通過部署來自消費者可穿戴設備的實時數據,例如測量心臟健康和監測健康水平,保險公司可以使用人工智能和機器學習來更深入地了解客戶的健康狀況,并預測未來的任何風險。這將使保險專業人士能夠改進他們的風險評估,并提高申請流程的速度和準確性。
 
購買保險的體驗將變得更快,保險人和客戶的積極參與將會更少。人工智能算法可以開發復雜且不斷演變的風險模式,減少購買時間,也讓保險公司能夠識別非常有針對性的風險,并相應地調整產品和價格。
 
然而,更準確的基于風險的定價可能是有效的,但也可能挑戰傳統的公平性定義。基于風險的定價可以對低風險客戶提供獎勵,并對代表高風險的客戶施加懲罰。
 
3.欺詐預防
 
根據ABI公司的研究,每五分鐘就會發現一個新的保險索賠欺詐事件,即每天300起。隨著欺詐者變得更加聰明和老練,發現騙局變得更加困難。
 
人工智能在幫助防止欺詐方面大有幫助。在代理人處理索賠時,人工智能使他們能夠通過分析數據(例如索賠記錄和文件、背景調查、相關方以及客戶洞察力和行為)來調查發生的事故。然后,通過連接原本可能在孤島中查看的數據集,人工智能使保險公司能夠在近乎實時的情況下快速識別欺詐行為。
 
人工智能的未來
 
很明顯,人工智能將徹底改變保險公司銷售產品和與客戶互動的方式。通過提供更深入的客戶洞察,承保人、索賠處理團隊和代理人將能夠根據客戶情況和偏好提供個性化服務,而不是依靠歷史數據來預測未來趨勢。
 
因此,隨著技術的進步,大規模采用即將到來。因此,保險公司需要擺脫傳統方式,并采用人工智能來實現下一代數據驅動的決策。這將使他們能夠提供無數以客戶為中心的新解決方案,建立更深層次的客戶關系和信任,并獲得強大的競爭優勢。
 
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