I dagens affärslandskap där personliga tjänster och intelligent automation har dykt upp som buzzwords har försäkringsbranschen ofta varit i framkant av dessa innovationer. Användarbaserad försäkring (UBI) drivs av artificiell intelligens (AI) och Big Data för att omdefiniera hur försäkringsgivare närmar sig kritiska uppgifter som riskbedömning, premieberäkning och anspråkshantering i realtid. In her research paper titled “Leveraging AI and Big Data for Real-Time Risk Profiling and Claims Processing: A Case Study on Usage-Based Auto Insurance,” she has elaborated how predictive analytics, machine learning algorithms, and telematics data can streamline and modernize auto insurance operations. Her work provides a practical roadmap for transitioning from traditional actuarial models to behavior-driven and dynamic systems that prioritize efficiency, fairness, and responsiveness. The Evolution of Auto Insurance Långt rotad i aktuariell tradition har bilförsäkring vanligtvis förlitat sig på breda statistiska grupperingar för att tilldela premier och bestämma risk. I detta tillvägagångssätt är de primära indikatorerna för risk plats, kön, fordonstyp, ålder och historiska anspråk data. Även om det är systematiskt, tar detta tillvägagångssätt inte hänsyn till nyanser av individuellt körbeteende. Som ett resultat kan det belöna mer riskfyllt beteende när det förblir maskerat av gynnsamma historiska data. För att övervinna begränsningarna i denna traditionella ram rekommenderar Pandiri en övergång till dynamiska beteendebaserade modeller som möjliggörs av realtidsanalys och telematik. Användningsbaserad försäkring (UBI) beräknar premier inte bara på grundval av tidigare åtgärder. Den tar också hänsyn till nuvarande körvanor, registrerade via GPS-system, mobila applikationer och omborddiagnostik. Dessa realtidsdata skapar en återkopplingslåda där förarnas ekonomiska resultat påverkas direkt av deras beteende, vilket uppmuntrar säkrare körvanor och gör det möjligt för försäkringsgivare att matcha premier med faktisk exponering för risk. Real-Time Risk Profiling with AI and Big Data Den synergistiska kraften hos artificiell intelligens och Big Data utgör kärnan i Lahari Pandiris föreslagna omvandling.Dessa tekniker arbetar tillsammans och gör det möjligt för användarna att låsa upp djupare insikter i individuella körmönster och riskfaktorer genom att dyka djupt in i realtids beteendeanalys. Genom att bearbeta höghastighetsdataflöden från telematikanordningar, djup inlärning, besluts träd och neurala nätverk kan fånga variabler som bromsning, acceleration, körfältförändringar och väder- eller vägförhållanden. I sitt ramverk har Pandiri utnyttjat denna kontinuerliga ström av datainsamling och analyser för att förbättra försäkringsgivarnas förmåga att identifiera högriskzoner, förutsäga olyckssannolikheter och förfina prissättningsstrategier.Genom sin forskning har hon också infört en kaskadriskbedömningsmodell. AI-Powered Automation for Transforming Claims Processing Förutom att bedöma risker tar Pandiris arbete också itu med ineffektivitet i anspråkshantering genom att integrera AI-driven automatisering Hennes forskningspapper beskriver en fallstudie där en 50 % förbättring av driftseffektivitet och en 90 % minskning av omsättningstiden uppnåddes genom att implementera AI i anspråkshantering.Användning av mönsterigenkänningsalgoritmer kan försäkringsgivare validera olycksscenarier, upptäcka bedrägerier och flagga anomalier i ansökningar. Dessutom kan viktiga detaljer extraheras automatiskt från olycksrapporter, bilder och reparationsfakturor genom att integrera datorsyn och naturlig språkbehandling (NLP).   Ethical Considerations I sin artikel har Pandiri också diskuterat de etiska skyldigheter som följer med utbyggnaden av dessa transformativa teknologier. AI-modeller som använder djupinlärningstekniker är ofta dömda för sin "svarta låda" -karaktär.I dessa modeller är orsakerna bakom besluten inte lätt förklarbara.Detta kan leda till allvarliga juridiska och etiska utmaningar eftersom många dataskyddsförordningar ger individer rätt till en förklaring för algoritmiska beslut som påverkar dem. Pandiri addresses this problem by transitioning to “white box” AI systems designed to be explainable.  These may include interpretable machine learning models such as rule-based classifiers, decision trees, or hybrid models capable of balancing performance with clarity. To help trace the logic behind every output, she emphasizes embedding explainability tools within the AI workflow.  Future Directions I en tid då försäkringsgivare är under enormt tryck för att uppgradera sitt spel, erbjuder Lahari Pandiris forskning en praktisk plan för att leverera mer personliga, effektiva och transparenta tjänster som utnyttjar AI och Big Data. ”När försäkringsbranschen omfamnar den digitala omvandlingen är integrationen av AI och Big Data inte bara en innovation, det är en nödvändighet. Användningsbaserade modeller som drivs av intelligenta system erbjuder en väg till rättvisare prissättning, snabbare anspråk och proaktiv riskhantering”, förklarar hon. ”Vår forskning visar att framtiden för försäkringar ligger i system som kan lära sig, anpassa sig och svara i realtid till individuellt beteende.

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

Det här ljudet är producerat på berättelsens originalspråk!

För länge; Att läsa

CTA: Download the FREE AI Productivity Shift report

Lahari Pandiri förespråkar användningsbaserad försäkring som utnyttjar AI och big data

About Author

KOMMENTARER

HÄNG TAGGAR

DENNA ARTIKEL PRESENTERAS I

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps