AI가 보험 산업을 변화시키는 방법

간소화된 고객 경험, 향상된 효율성, 비용 절감은 보험사가 내부 및 고객 대면 프로세스에 인공 지능(AI)을 통합하여 얻을 수 있는 많은 이점 중 일부입니다.

오늘날의 보험 회사는 전통적인 이미지를 무시하고 편의성을 촉진하고 기존의 보험 관행을 변화시키는 혁신적인 솔루션을 채택하고 있습니다.

인수, 청구 처리 또는 대량의 데이터 분석을 통한 정확한 위험 평가 등 AI 솔루션은 보험 산업의 모든 분야에 대한 길을 열어주고 있습니다.

보험은 머신러닝(ML), 딥러닝 등 AI 기반 기술과 신경망 등 관련 기술을 활용해 방대한 양의 내부 및 외부 데이터를 정제함으로써 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

보험에서 AI의 심오한 역할을 탐구하고 AI의 응용 분야와 현재 동향을 알아보기 위해 더 깊이 탐구해 보겠습니다.

보험사에서 AI를 활용하면 얻을 수 있는 이점

보험에 AI를 통합하는 것은 사이버 보안 위험에 대한 근본적인 우려로 인해 지루할 수 있습니다. 기업은 이 기술을 책임감 있게 사용하는 동시에 영향력이 큰 사용 사례에 맞게 선택할 때 신뢰성과 정확성을 배우기 위한 기본 규칙을 수립해야 합니다.

그러나 세상이 AI의 능력을 알아가면서 AI가 제공하는 용이성과 자동화를 피하기가 어려워졌습니다. AI의 명백한 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

1. 향상된 효율성

보험 부문은 매일 상당한 양의 디지털 데이터를 처리해야 합니다. 이 데이터를 구조화된 형식으로 찾는 것은 축복일 수 있지만 그렇지 않은 경우에는 저주가 될 수 있습니다. AI는 빠른 속도로 데이터를 정제하고 구조화할 수 있는 잠재력을 갖고 있어 직원들이 보다 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다.

2. 비용 절감

작업이 더 빨리 완료되면 각 작업을 수행하는 데 드는 비용이 감소합니다. 또한 일상적인 업무에 시간과 에너지를 낭비할 필요가 없으므로 직원 만족도도 높아집니다.

3. 간소화된 고객 경험

고객 대면 프로세스에 AI를 적용하면 접근하기 쉽고 간소화된 보험 프로세스가 제공됩니다. 행복한 고객은 모든 서비스 제공업체가 달성할 수 있는 가장 놀라운 성과 중 하나입니다. 이는 고객에게 신뢰를 심어주고 반복적인 비즈니스에 더 많은 것을 추가합니다.

AI 솔루션은 보험 산업을 어떻게 재편하고 있습니까?

보험업계는 경쟁이 치열합니다. 따라서 경쟁 우위를 확보하려면 자동화 기술을 채택하는 것이 필수적입니다.

AI는 보험 상품 관리, 데이터 입력, 문서 처리, 운영 확장 등 반복적인 작업을 자동화하여 보험사에 엄청난 가치를 제공합니다. AI와 같은 첨단 기술을 통합하면 힘들고 시간이 많이 걸리는 보험 절차를 어떻게 신속하게 처리할 수 있는지 살펴보겠습니다.

1. 효율적인 청구 처리

보험사는 특정 청구에 대해 청구인이 받을 이해력을 결정하기 위해 정책을 세부적으로 수동으로 평가해야 합니다. 소개 청구 처리 자동화 수동 확인에 소요되는 시간과 문제를 줄일 수 있습니다. 보험사는 AI, RPA, IoT를 활용해 운영 효율성을 높였습니다.

2. 위험성 평가

신청자는 보험 양식을 수동으로 작성하여 위험 평가 프로세스를 수행했습니다. 여기서 청구인의 실수나 부정직으로 인해 부정확한 위험 평가가 발생할 가능성이 높아집니다.

연결성과 IoT 장치의 증가로 인해 보험사는 정확한 정보가 포함된 더 큰 데이터 세트를 수집할 수 있습니다. 또한 보험 회사가 텍스트 소스에서 원하는 정보를 찾는 데 도움이 되는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 위험 평가를 향상할 수 있습니다.

3. 사기 탐지 및 예방

약 1조 달러 보험업계에서는 보험료를 통해 징수됩니다. 이러한 높은 지분으로 인해 사기 위험도 기하급수적으로 증가합니다. 비건강보험 사기로 인한 비용은 매년 400억 달러가 넘습니다. 이로 인해 보험료 금액이 연간 $400에서 $700로 증가합니다.

머신러닝 사기 탐지 사기를 탐지하고 예방하는 데 도움이 됩니다. 방대한 양의 데이터를 분석하면 의심스러운 패턴을 학습하고 잠재적인 사기에 대해 보험사에 실시간으로 경고할 수 있습니다. AI는 금전적 손실을 줄이고 운영 무결성을 유지하며 위험을 관리하여 보험사를 지원합니다. 이는 사기 행위로부터 기업과 보험 계약자를 보호함으로써 이들에게 권한을 부여합니다.

4. FNOL 보고

보험에 AI를 활용하면 사람의 개입을 최소화하면서 손실에 대한 최초 통지를 보고하고, 라우팅하고, 분류하고 할당할 수 있습니다. 챗봇을 사용하면 이 프로세스를 지원할 수 있어 고객이 언제 어디서나 사건을 등록할 수 있는 편의성을 제공할 수 있습니다.

5. 일상적인 업무를 신속하게 처리하세요

일상 업무에 AI를 도입하면 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 챗봇은 프로세스를 시작하고 다음 정렬 프로세스에 정보를 추가로 순환시킬 때 매우 효율적이며 프로세스를 더 원활하고 빠르며 오류 없이 만듭니다.

AI 지원 챗봇은 고객의 프로필과 이력을 학습하여 제품을 교차 판매 및 상향 판매할 수 있습니다. 운영 확장 시 AI의 잠재력을 최대한 활용하면 인적 자원을 다른 중요하고 전략적인 역할에 사용할 수 있습니다.

6. 손실 추정 수행

딥러닝, 머신러닝, OCR 등 최신 AI 기술 발전을 통해 이미지를 이용한 피해 평가가 매우 쉬워졌습니다. 손상된 물체의 사진만 업로드하면 손상 정도를 몇 초 안에 판단할 수 있습니다. 또한 이러한 기술자는 잠재적인 손실을 예측하고 귀중한 권장 사항을 제공하도록 추가 교육을 받을 수 있습니다.

결론

오늘날의 역동적인 비즈니스 환경에서 AI를 활용하는 것은 경쟁 우위를 확보하는 데 매우 중요합니다. 첨단 기술을 조기에 채택하여 고객과 직원을 위해 프로세스를 유연하게 만드는 보험 회사는 전례 없는 성공을 거두었습니다.

보험과 같이 데이터 기반 의사결정에 크게 의존하는 산업에서는 AI 솔루션 통합을 선호하는 경향이 점점 더 커지고 있습니다. 자동화는 특히 보험 부문에서 신청부터 청구 정산까지 전체 프로세스를 향상시킵니다. 보험 분야의 AI는 여전히 등장하고 있지만 상당한 변화를 가져올 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.

보험 부문에는 수많은 AI 사용 사례가 있으며, 기업이 이 기술을 얼마나 빨리 채택하느냐에 따라 경쟁 우위가 결정됩니다.