U današnjem poslovnom okruženju gdje su se personalizirane usluge i inteligentna automatizacija pojavile kao buzzwords, sektor osiguranja često je bio na čelu tih inovacija. Osiguranje na temelju korištenja (UBI) Osnovana je na umjetnoj inteligenciji (AI) i velikim podacima za redefiniranje načina na koji osiguravatelji pristupaju kritičnim zadaćama kao što su procjena rizika, izračun premija i obrada zahtjeva u realnom vremenu. U svom istraživačkom članku pod nazivom „Primjena AI-a i velikih podataka za profiliranje rizika u realnom vremenu i obradu zahtjeva: studija slučaja o automobilskom osiguranju temeljenom na korištenju” objasnila je kako prediktivne analize, algoritmi strojnog učenja i telematski podaci mogu racionalizirati i modernizirati operacije automobilskog osiguranja. The Evolution of Auto Insurance U ovom pristupu, glavni pokazatelji rizika su lokacija, spol, tip vozila, dob i povijesni podaci o potraživanjima. Iako je sustavna, ovaj pristup ne uzima u obzir nijanse individualnog ponašanja u vožnji. Kao rezultat toga, može nagraditi rizičnije ponašanje kada ostane prikriveno povoljnim povijesnim podacima. Isto tako, može nenamjerno kazniti sigurne vozače unutar demografskih kategorija visokog rizika. Kako bi se prevladali ograničenja ovog nasljednog okvira, Pandiri preporučuje prebacivanje na dinamične modele utemeljene na ponašanju koje omogućuju analize u realnom vremenu i telematika. Osiguranje utemeljeno na korištenju (UBI) izračunava premije ne samo na temelju prošlih radnji. Također uzima u obzir trenutne vozačke navike, zabilježene putem GPS sustava, mobilnih aplikacija i dijagnostike u vozilu. Ovi podaci u realnom vremenu stvaraju krug povratnih informacija gdje su financijski rezultati vozača izravno utjecani na njihovo ponašanje, što potiče sigurnije vozačke navike i omogućuje osiguravateljima da nagrade usklade s stvarnom izloženosti riziku. Real-Time Risk Profiling with AI and Big Data Sinergična snaga umjetne inteligencije i velikih podataka čini jezgru predložene transformacije Lahari Pandirija.Djelujući u tandemu, ove tehnologije omogućuju korisnicima da otključuju dublje uvid u pojedinačne vozačke obrasce i čimbenike rizika dubokim uronjenjem u analizu ponašanja u realnom vremenu. Procesom visokohitrostnih tokova podataka iz telematskih uređaja, dubokog učenja, stabala odluka i neuronskih mreža mogu se uhvatiti promjenjive kao što su kočenje, ubrzanje, promjene staze i vremenski uvjeti ili uvjeti na cesti. U svom okviru Pandiri je iskoristila ovaj kontinuirani krug prikupljanja podataka i analize kako bi poboljšala sposobnost osiguravatelja da identificiraju zone visokog rizika, predviđaju vjerojatnosti nesreća i rafiniraju strategije cijena. AI-Powered Automation for Transforming Claims Processing Pored procjene rizika, Pandirijev rad također rješava neučinkovitosti u upravljanju potraživanjima integriranjem AI-vodena automatizacija u životni ciklus zahtjeva. Njen istraživački rad detaljno opisuje studiju slučaja u kojoj je postignuto 50% poboljšanje u operativnoj učinkovitosti i 90% smanjenje vremena okretanja primjenom umjetne inteligencije u obradi zahtjeva. Koristeći algoritme za prepoznavanje uzoraka, osiguravatelji mogu validirati scenarije nesreća, otkriti prijevare i anomalije u podnošenju zahtjeva. Osim toga, ključni detalji mogu se automatski izvući iz izvješća o nesrećama, slika i popravnih računa integriranjem računalne vizije i obrade prirodnog jezika (NLP).   Ethical Considerations Pandiri je u svom članku također raspravljala o etičkim obvezama koje dolaze s uvođenjem tih transformativnih tehnologija. AI modeli koji koriste tehnike dubokog učenja često su osuđeni zbog svoje "crne kutije" prirode.U tim modelima, obrazloženje iza odluka nije lako objasniti.To može dovesti do ozbiljnih pravnih i etičkih izazova jer mnogi propisi o zaštiti podataka daju pojedincima pravo na objašnjenje za algoritamske odluke koje ih utječu. Pandiri rješava ovaj problem prijelazom na AI sustave "bijele kutije" dizajnirane da budu objašnjavajuće. To može uključivati interpretabilne modele strojnog učenja kao što su klasificatori zasnovani na pravilima, stablo odluka ili hibridni modeli koji mogu uravnotežiti performanse s jasnoćom. Future Directions U vrijeme kada su osiguravatelji pod ogromnim pritiskom kako bi unaprijedili svoju igru, istraživanje Lahari Pandiri nudi praktičan plan za pružanje personaliziranih, učinkovitijih i transparentnijih usluga koje koriste AI i Big Data. „Kao što osiguravajuća industrija prihvata dob digitalne transformacije, integracija AI-a i Big Data-a nije samo inovacija, već je nužnost.Uzorci koji se temelje na korištenju i pohranjeni inteligentnim sustavima nude put prema pravednijem određivanju cijena, bržem podnošenju zahtjeva i proaktivnom upravljanju rizicima“, objašnjava. „Naše istraživanje pokazuje da budućnost osiguranja leži u sustavima koji mogu učiti, prilagoditi se i odgovoriti u realnom vremenu na individualno ponašanje.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Ovaj zvuk je proizveden na izvornom jeziku priče!

Predugo; Čitati

CTA: Download the FREE AI Productivity Shift report

Lahari Pandiri zagovara osiguranje utemeljeno na korištenju AI-a i velikih podataka

About Author

KOMENTARI

VIJESI OZNAKE

OVAJ ČLANAK JE PREDSTAVLJEN U

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps