ИИ в страховании: три самых востребованных навыка интеллектуальных систем
Страховая отрасль оперирует большим количеством данных — договора, претензии, счета, финансовые отчеты, электронные письма, медицинская информация и т.д. Из подразделений в главный офис поступает неструктурированная (PDF-файлы, текстовые документы, изображения, таблицы и видео) и структурированная информация — массивы данных, пригодные для последующего анализа.
Наиболее подходящий инструмент для работы с большим объемом данных — искусственный интеллект. Система выявляет закономерности в документах, формирует шаблоны, структурирует информацию и т.д. Вследствие этого рабочий процесс в компании автоматизируется, а участие человека требуется только для контроля работы AI.
Из всех качеств интеллектуальных машин в страховой сфере самыми актуальными являются:
- управление данными;
- обнаружение случаев мошенничества;
- обработка претензий.
Управление данными
AI собирает информацию из множества источников: чат с клиентами, формы обратной связи на сайте компаний, сообщения в социальных сетях, электронные письма, отчеты по финансовым операциям и прочее.
Система ИИ определяет, в какое подразделение страховой компании направить обработанные данные — например, в отдел по работе с претензиями или отдел обслуживания. Подобный механизм работы приведет к быстрой реакции сотрудника на письмо или жалобу, следовательно, повысит удовлетворенность клиентов от обращения в компанию.
Машинное обучение и алгоритмы семантического поиска настраиваются так, чтобы система моментально распознавала, в какой отдел страховой службы направить письмо или договор. Этот процесс называется маршрутизацией документов — он экономит время сотрудников и оптимизирует процесс деятельности компании.
Еще один механизм взаимодействия с клиентами — использование возможностей ИИ для текстовой обработки данных из социальных сетей. Что пишут клиенты о страховой компании, как оценивают уровень услуг — об этом программа сделает вывод, выполнив поиск по ключевым словам.
Обнаружение случаев мошенничества
Согласно данным Insurance Europe, в европейских странах 10% от общего количества всех страховых претензий являются мошенническими. Например, в Великобритании страховые компании ежегодно игнорируют выплаты по несуществующим страховым случаям на 2,48 млрд долл. А в 2011 году Французская федерация страхования выявила в стране мошеннических претензий на сумму около 195 млн.долл.
Системы AI извлекают данные из всех страховых заявок или претензий, определяя сумму требуемой выплаты и проверяя законность возмещения ущерба. Именно так определяют недобросовестные требования о получении денежной компенсации. Несколькими десятилетиями ранее подобный анализ был просто невозможен — человек выполняет схожие задачи очень долго, на поиск закономерностей или несоответствий людям потребовалось бы несколько лет. Кроме того, используя семантический анализ, AI может обнаружить в исковых заявлениях по разным происшествиям предложения, полностью совпадающие друг с другом (еще один признак обмана).
Обработка претензий
Крупные страховые компании постоянно работают с претензиями,а своевременные ответы на них — это часть рутинной каждодневной деятельности, отнимающей примерно 40% времени страхового специалиста.
Работа с претензиями входит в функционал ИИ-систем каждой страховой организации, как и обработка заявок на медицинское страхование. Структура этих документов похожа, но заявки кроме простого текста содержат диагностическую терминологию, например, медицинские сокращения и аббревиатуры. Машинный интеллект быстро распознает текст, классифицирует заявку или претензию по тематике, и направляет в соответствующий отдел.
Помимо классификации, искусственный интеллект в сфере B2B, умеет транскрибировать речь клиента во время телефонного звонка со страховым агентом, а затем автоматически заполнять форму заявки или претензии. В случае неполных данных, ИИ автоматически свяжется по электронной почте с клиентом, указав пункты, которые нужно заполнить.
Среди прочих возможностей ИИ в страховании — оценка ущерба автомобиля после ДТП. Система AI оценивает состояние автомобиля, основываясь на анализе изображений с места аварии, привязывает к существующему случаю историю выплат по предыдущим ДТП (если они были). Этот способ оценки ущерба тестировала бельгийская страховая фирма Ageas. По окончании пробного периода работы системы ИИ представители Agean сообщили, что с помощью AI агенты значительно сократили общее время оценки случаев, а также сразу установили точную сумму компенсационной выплаты.
Несмотря на кажущуюся самостоятельность, системы ИИ до сих пор нуждаются в контроле со стороны персонала компании. Чтобы облегчить использование “умного” ПО для сотрудников страховых компаний, поставщики интеллектуальных приложений и программ предлагают готовые решения для бизнеса: такие AI-системы выполняют поиск данных, их оцифровку, анализ, хранение и обеспечивают защиту информации.