Web Soft Shop & Technologies

info@websoftshop.ru

«WSS & T»

Какая информация требуется для получения КП?






 

Разработка, внедрение, интеграция интеллектуальных систем автоматизации
Подготовка проектной документации Реализация по методике Agile — CCPM  
Интеграция и разработка ИТ-систем по автоматизации бизнес-процессов на базе SAP - Oracle - IBM - Siemens - Apache - Web Soft Shop & Technologies
Автоматизация процессов
Разработка, внедрение корпоративных систем автоматизации с AI — ML
Интеграция платформ API — ESB
Разработка бизнес-приложений на базе Blockchain технологий
Аудит и аналитика процессов, проектирование, сопровождение
Собственная команда специалистов

Как искусственный интеллект и машинное обучение оживляют страховую отрасль

Как и в любой другой отрасли, данные также являются ядром индустрии страхования. Со временем на самом деле изменились объем данных и скорость, с которой машины обрабатывают их для получения полезных идей. Аналитика, основанная на данных, играет жизненно важную роль в развитии данной отрасли за счет принятия решений, основанных на фактах, цифрах и шаблонах пользователей. Страховые компании внедряют технологии искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) для повышения удобства работы конечных пользователей, разработки улучшенных решений для повышения операционной эффективности и построения точных моделей андеррайтинга.

Определение машинного обучения


Машинное обучение (machine learning) - это приложение технологии искусственного интеллекта, позволяет компьютерным системам развертывать специальные алгоритмы для обучения и улучшения опыта. Такого рода алгоритмы используются для построения математических моделей, и они могут использоваться в качестве обучающих данных, тем самым позволяя системам принимать решения и делать прогнозы.

Искусственный интеллект и машинное обучение в страховой отрасли

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют страховым компаниям использовать данные с желаемой скоростью и способом. Многие организации в этой отрасли имеют доступ к данным, которые обычно структурированы и хранятся в базах данных. Анализ неструктурированных данных rus: BI становится серьезной проблемой для страховых компаний. Тем не менее, технологии искусственного интеллекта и машинного обучения открывают перед страховой отраслью прибыльные возможности для получения своевременных и действенных аналитических данных как на основе структурированных, так и неструктурированных данных.

Как технологии искусственного интеллекта трансформируют страховую отрасль

Ниже приведены некоторые основные области, в которых технология искусственного интеллекта играет значительную роль в преобразовании страховой отрасли.

  • Улучшенное обслуживание клиентов

Страховая отрасль широко использует чат-ботов, разработанных ведущими компаниями в области ИИ, для круглосуточного решения запросов клиентов. Помимо решения запросов, эти боты также используются для обработки жалоб и претензий клиентов, предложений клиентов и т.д. Эти боты могут быть легко интегрированы по каналам, таким как веб-сайты rus: веб-сайты, платформы социальных сетей, чтобы привлечь больше клиентов через желаемые коммуникационные платформы.

  • Обнаружение и предотвращение мошенничества

Согласно международному онлайн- отчету, страховой сектор несет около 40 миллиардов долларов в качестве общих затрат на возникающее страховое мошенничество. Применяя технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, страховые компании могут глубоко анализировать исторические данные и определять закономерности, которые можно использовать заранее для обнаружения мошенничества на ранних этапах.

Deep Anomaly Detection - это хорошо зарекомендовавшее себя приложение машинного обучения, которое используется для обнаружения мошенничества. На основе анализа больших объемов данных программное обеспечение на основе технологий искусственного интеллекта используется для создания моделей страховых выплат. Любое различие в традиционных претензиях отмечается как мошенничество, что позволяет страховым компаниям сократить расходы, связанные с мошенничеством, и получить превосходные результаты.

  • Лучшее управление претензиями

Управление претензиями - незаменимый компонент страховой отрасли; однако это может быть утомительно. Создание претензии включает обработку огромных объемов данных и взаимодействие с заинтересованными сторонами. Технологические приложения искусственного интеллекта можно использовать для автоматизации критически важных процессов, таких как регулярные проверки данных и взаимодействия, а также для освобождения страховых компаний от рутинной обработки больших массивов, чтобы они могли сосредоточиться на важных задачах.

Еще одно важное преимущество использования приложений машинного обучения для управления претензиями - это повышенная безопасность данных клиентов. Используя такие передовые технологии, страховые компании могут ускорить и упростить процесс рассмотрения претензий.

  • Простота управления рисками

Прогнозирование премий и убытков по полисам - одна из распространенных проблем, с которыми сталкиваются страховщики. Когда риски идентифицируются заранее, они могут создавать планы, которые будут действовать до того, как риск возникнет. Риски, выявленные с помощью машинного обучения, помогают страховому сектору точно использовать время андеррайтеров, что упрощает весь процесс. Машинное обучение также помогает получить подробную информацию о новых случаях мошенничества, кредитных рисках и меняющихся правилах. Страховая команда может очень точно выявлять кредитные риски с помощью богатой аналитики и возможностей прогнозирования закономерностей.

  • Соблюдение нормативных требований

Система регулирования и соответствия в страховой отрасли считается сложной и очень динамичной. Серьезная проблема, с которой сталкиваются страховые компании, - это соблюдать правила и вносить изменения в полисы. Такие политики, как GDPR (General Data Protection Regulation) и локализация данных, требуют от страховщиков повышенной защиты данных и конфиденциальности. Технологии NLP (Natural Language Processing) могут помочь сканировать внутренние политики и документы по заявкам и проверять их соответствие множеству нормативных требований.

  • Рынок страховой аналитики

Прогнозируется, что к 2026 году мировой рынок страховой аналитики достигнет 20,6 млрд долларов по сравнению с 8,8 млрд долларов в 2020 году. В течение прогнозируемого периода этот рынок будет расти в среднем на 15,1%.

Этот рост рынка объясняется в основном повышенным вниманием к улучшению качества обслуживания конечных пользователей и растущей тенденцией к цифровизации. Однако развивающиеся кибератаки и связанные с ними угрозы могут препятствовать росту этого рынка.


Заключительные слова

Страховая отрасль уже вовлекается, и с внедрением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения страховщики определенно могут предоставить более персонализированные решения. Эти решения также помогают страховым компаниям опережать своих конкурентов за счет повышения эффективности и производительности труда.

«Web Soft Shop & Technologies» оказываем услуги по разработке и внедрению технологии AI/ML в финансовый и страховой сектор компаний, все подробности можете узнать написав на: info@websoftshop.ru - указав название вашей компании, бизнес процессы, массив обрабатываемых данных и их источники, текущие проблемы влияющие на операционные и иные показатели.

Читайте анонсы наших статей:

Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q

Yandex Q
← Вернуться в раздел публикаций AI

Наши предложения направлены на успех Вашего бизнеса
Как мы работаем
Оформляете запрос на КП
Предварительно изучим ваш проект и подготовим наше коммерческое предложение
Согласования договора
С техническим заданием и прописанными целями для проекта
Поэтапное выполнение
Услуги оказываются поэтапно, у вас будет больше времени на проверку
Проверка выполнения
Мы передаем все исходные материалы и параметры доступа с документацией
Прием работ
Получаете гарантийное обслуживание и консультацию по проекту
Мы рады рассмотреть Ваш проект прямо сейчас, для этого свяжитесь с нами
*На указанный Вами e-mail и телефон будут отправлены сообщения с подтверждением получения запроса. Если вы не получили сообщение в течение 24 часов, пожалуйста продублируйте на наш e-mail: info@websoftshop.ru (включено уведомительное автосообщение).

Не нашли, то что искали или хотели задать вопросы?

Напишите нам прямо сейчас
* обязательные поля
WhatsApp Telegram Viber Skype ICQICQ
+