In het hedendaagse zakelijke landschap waar gepersonaliseerde diensten en intelligente automatisering als buzzwords zijn verschenen, staat de verzekeringsindustrie vaak aan de voorzijde van deze innovaties.Gebruiksgebaseerde verzekering (UBI)Dit programma wordt aangedreven door kunstmatige intelligentie (AI) en Big Data om te herdefiniëren hoe verzekeraars kritieke taken benaderen, zoals risicobeoordeling, premieberekening en verwerking van claims in realtime.
In haar onderzoekspapier getiteld “Leveraging AI and Big Data for Real-Time Risk Profiling and Claims Processing: A Case Study on Usage-Based Auto Insurance”, heeft ze uiteengezet hoe voorspellende analyses, machine learning-algoritmen en telematica-gegevens auto-verzekeringsactiviteiten kunnen stroomlijnen en moderniseren.
The Evolution of Auto Insurance
Lang geworteld in actuariële traditie, auto verzekering heeft meestal vertrouwen op brede statistische groeperingen om premies toe te wijzen en het risico te bepalen. In deze aanpak, de primaire indicatoren van het risico zijn locatie, geslacht, voertuigtype, leeftijd, en historische claims gegevens. Hoewel het systematisch is, deze aanpak houdt niet rekening met de nuances van individuele rijgedrag. Als gevolg hiervan, kan het belonen risicovolle gedrag wanneer het wordt gemaskeerd door gunstige historische gegevens.
Om de beperkingen van dit legacy framework te overwinnen, adviseert Pandiri een verschuiving naar dynamische, gedragsgebaseerde modellen die worden ingeschakeld door realtime-analyse en telematica. Gebruiksgebaseerde verzekering (UBI) berekent premies niet alleen op basis van eerdere acties. Het houdt ook rekening met huidige rijgewoonten, geregistreerd via GPS-systemen, mobiele applicaties en onboarddiagnostiek. Deze real-time gegevens creëren een feedback loop waar de financiële resultaten van de bestuurders rechtstreeks worden beïnvloed door hun gedrag, wat veiliger rijgewoonten aanmoedigt en verzekeraars in staat stelt premies af te stemmen op de werkelijke blootstelling aan risico's.
Real-Time Risk Profiling with AI and Big Data
De synergistische kracht van kunstmatige intelligentie en Big Data vormt de kern van de voorgestelde transformatie van Lahari Pandiri.Deze technologieën werken in tandem en maken het mogelijk om gebruikers dieper inzicht te geven in individuele rijpatronen en risicofactoren door diep in real-time gedragsanalyse te duiken.
Door het verwerken van high-speed datastromen van telematica-apparaten, diep leren, beslissingsbomen en neurale netwerken kunnen variabelen zoals remmen, versnelling, baanveranderingen en weersomstandigheden of wegomstandigheden worden vastgelegd.
In haar kader heeft Pandiri deze continue loop van gegevensverzameling en analyses benut om het vermogen van verzekeraars te verbeteren om hoogrisicogebieden te identificeren, ongevallen waarschijnlijkheden te voorspellen en prijsstrategieën te verfijnen.Door haar onderzoek heeft ze ook een cascade risicobeoordelingsmodel geïntroduceerd.
AI-Powered Automation for Transforming Claims Processing
Naast risicobeoordeling behandelt het werk van Pandiri ook inefficiënties in het vorderingenbeheer door integratie vanAI-gedreven automatiseringIn de levenscyclus van claims. Haar onderzoekspapier beschrijft een case-studie waarin een 50% verbetering van de operationele efficiëntie en een 90% vermindering van de turnaround-tijd werd bereikt door de implementatie van AI in de behandeling van claims.Met behulp van patroonherkenningsalgoritmen kunnen verzekeringsmaatschappijen ongevallenscenario's valideren, fraude detecteren en vlag anomalieën in claimsubsidies.
Bovendien kunnen belangrijke details automatisch worden geëxtraheerd uit ongevallenrapporten, afbeeldingen en reparatiefacturen door computervisie en natuurlijke taalverwerking (NLP) te integreren.
Ethical Considerations
In haar paper heeft Pandiri ook de ethische verplichtingen besproken die komen met het inzetten van deze transformatieve technologieën.
In deze modellen is de redenering achter beslissingen niet gemakkelijk te verklaren.Dit kan leiden tot ernstige juridische en ethische uitdagingen omdat veel gegevensbeschermingsvoorschriften personen het recht geven op een verklaring voor algoritmische beslissingen die hen beïnvloeden.
Pandiri lost dit probleem op door over te schakelen naar AI-systemen die zijn ontworpen om verklaarbaar te zijn.Deze kunnen interpretabele machine-leermodellen omvatten, zoals op regels gebaseerde classifiers, beslissingsbomen of hybride modellen die prestaties kunnen balanceren met helderheid.
Future Directions
In een tijd waarin verzekeraars onder enorme druk staan om hun spel te verbeteren, biedt het onderzoek van Lahari Pandiri een praktisch blueprint voor het leveren van meer gepersonaliseerde, efficiënte en transparante diensten die gebruikmaken van AI en Big Data.
“Aangezien de verzekeringsindustrie het tijdperk van digitale transformatie omarmt, is de integratie van AI en Big Data niet alleen een innovatie, het is een noodzaak. Gebruiksgebaseerde modellen aangedreven door intelligente systemen bieden een weg naar eerlijkere prijzen, snellere claims en proactief risicobeheer,” legt ze uit. “Onze onderzoek toont aan dat de toekomst van verzekeringen ligt in systemen die kunnen leren, aanpassen en reageren in real-time op individuele gedragingen.
