Nel panorama aziendale di oggi, dove i servizi personalizzati e l’automazione intelligente sono emersi come buzzword, il settore assicurativo è spesso stato all’avanguardia di queste innovazioni. Assicurazione basata sull’utilizzo (UBI) Il programma è alimentato da intelligenza artificiale (AI) e Big Data per ridefinire il modo in cui gli assicuratori si avvicinano a compiti critici come la valutazione dei rischi, il calcolo dei premi e il trattamento dei reclami in tempo reale. Nel suo articolo di ricerca intitolato “Leveraging AI and Big Data for Real-Time Risk Profiling and Claims Processing: A Case Study on Usage-Based Auto Insurance”, ha elaborato come l’analisi predittiva, gli algoritmi di apprendimento automatico e i dati telematici possano semplificare e modernizzare le operazioni di assicurazione auto. The Evolution of Auto Insurance In questo approccio, i principali indicatori di rischio sono la posizione, il sesso, il tipo di veicolo, l'età e i dati relativi alle rivendicazioni storiche. Anche se è sistematico, questo approccio non tiene conto delle sfumature del comportamento di guida individuale. Di conseguenza, può premiare comportamenti più rischiosi quando rimane mascherato da dati storici favorevoli. Per superare le limitazioni di questo quadro ereditario, Pandiri raccomanda un passaggio verso modelli dinamici, basati sul comportamento, abilitati da analisi in tempo reale e telematica. L'assicurazione basata sull'uso (UBI) calcola i premi non solo sulla base delle azioni passate. Prende anche in considerazione le abitudini di guida attuali, registrate attraverso sistemi GPS, applicazioni mobili e diagnostiche a bordo. Questi dati creano un ciclo di feedback in tempo reale in cui i risultati finanziari dei conducenti sono direttamente influenzati dal loro comportamento, che incoraggia abitudini di guida più sicure e consente alle assicuratrici di allineare i premi con l'esposizione reale al rischio. Real-Time Risk Profiling with AI and Big Data Il potere sinergico dell’intelligenza artificiale e dei Big Data costituisce il nucleo della trasformazione proposta da Lahari Pandiri e, lavorando in tandem, queste tecnologie consentono agli utenti di sbloccare informazioni più approfondite sui singoli modelli di guida e i fattori di rischio, immergendosi in profondità nell’analisi comportamentale in tempo reale. I flussi di dati ad alta velocità provenienti da dispositivi telematici, apprendimento profondo, alberi di decisione e reti neurali possono catturare variabili come frenata, accelerazione, cambiamenti di pista e condizioni meteorologiche o stradali. Nel suo quadro, Pandiri ha sfruttato questo ciclo continuo di raccolta e analisi dei dati per migliorare la capacità delle compagnie di assicurazione di identificare le zone ad alto rischio, prevedere le probabilità di incidenti e raffinare le strategie di prezzo. Attraverso la sua ricerca, ha anche introdotto un modello di valutazione dei rischi in cascata. Questo modello valuta la gravità e le tipologie di incidenti estraendo gli attributi comportamentali di un conducente attraverso l'ingegneria delle funzionalità AI e poi passandoli attraverso analisi stratificate. AI-Powered Automation for Transforming Claims Processing Oltre alla valutazione del rischio, il lavoro di Pandiri affronta anche le inefficienze nella gestione dei reclami integrando Automazione automatizzata Il suo lavoro di ricerca descrive uno studio di casi in cui è stato raggiunto un miglioramento del 50% nell'efficienza operativa e una riduzione del 90% del tempo di svolta implementando l'IA nella gestione delle richieste.Utilizzando algoritmi di riconoscimento dei modelli, gli assicuratori possono convalidare scenari di incidenti, rilevare frodi e anomalie di bandiera nelle richieste. Inoltre, i dettagli chiave possono essere estratti automaticamente dai rapporti di incidenti, dalle immagini e dalle fatture di riparazione integrando la visione computerizzata e il trattamento del linguaggio naturale (NLP).   Ethical Considerations Nel suo articolo, Pandiri ha anche discusso degli obblighi etici che derivano dalla diffusione di queste tecnologie trasformative. I modelli di intelligenza artificiale che utilizzano tecniche di apprendimento profondo sono spesso condannati per la loro natura "black box".In questi modelli, il ragionamento dietro le decisioni non è facilmente spiegabile. Questo può portare a gravi sfide legali ed etiche perché molte normative sulla protezione dei dati conferiscono agli individui il diritto a una spiegazione per le decisioni algoritmiche che li riguardano. Pandiri affronta questo problema passando a sistemi di intelligenza artificiale progettati per essere spiegabili. Questi possono includere modelli di machine learning interpretabili come classificatori basati su regole, alberi decisionali o modelli ibridi in grado di bilanciare le prestazioni con la chiarezza. Future Directions In un momento in cui le compagnie assicurative sono sottoposte a pressioni enormi per migliorare il loro gioco, la ricerca di Lahari Pandiri offre un progetto pratico per fornire servizi più personalizzati, efficienti e trasparenti sfruttando l'IA e i Big Data. “Mentre l’industria assicurativa abbraccia l’era della trasformazione digitale, l’integrazione di AI e Big Data non è solo un’innovazione, è una necessità.I modelli basati sull’uso alimentati da sistemi intelligenti offrono una strada per un prezzo più equo, richieste più veloci e gestione proattiva del rischio”, spiega. ”La nostra ricerca mostra che il futuro dell’assicurazione sta nei sistemi che possono imparare, adattarsi e rispondere in tempo reale ai comportamenti individuali.

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Lahari Pandiri sostiene l'assicurazione basata sull'uso che sfrutta l'IA e i big data

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