Ο ρόλος της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Ασφαλιστική αγορά: πώς θα την επηρεάσει;

Από την ανάληψη κινδύνων (underwriting) έως την επεξεργασία κινδύνων, η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει τις λειτουργίες μιας ασφαλιστικής επιχείρησης, αυξάνοντας την αποτελεσματικότητα, μειώνοντας το κόστος και βελτιώνοντας την εμπειρία των πελατών.

Όμως, πέρα από αυτά τα οφέλη εξοικονόμησης κόστους, υπάρχουν αρκετές άλλες πρωτοποριακές εξελίξεις που φέρνει η τεχνητή νοημοσύνη στη διαδικασία της ασφαλιστικής αγοράς, με το κυριότερο όφελος να έχει να κάνει με τις πληροφορίες (Insights), που επεξεργάζεται ένα σύστημα ΑΙ, και οι οποίες βασίζονται σε δεδομένα, βοηθώντας μια Εταιρεία στην καλύτερη λήψη αποφάσεων.

Πιο συγκεκριμένα: Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στους ασφαλιστές να αποκτήσουν βαθύτερη γνώση της πελατειακής τους βάσης, μέσω συνόλων που βασίζονται σε δεδομένα, που θα ήταν εξαιρετικά δύσκολο, αν όχι αδύνατο να επιτευχθεί μέσω της παραδοσιακής μεθοδολογίας. Αναλύοντας μεγάλους όγκους δεδομένων, όπως δημογραφικά στοιχεία και προτιμήσεις πελατών, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να εντοπίσουν τις τάσεις στα προφίλ κινδύνου και να αναπτύξουν προσαρμοσμένες λύσεις για κάθε πελάτη. Για παράδειγμα, τα δεδομένα μπορεί να κυμαίνονται από το προηγούμενο ιστορικό οδήγησης ενός πελάτη έως το τρέχον επάγγελμά του και μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό προτύπων κινδύνου, εξηγεί ο Ευθύμης Παπαδόπουλος, Commercial Director της Pricefox.gr απαντώντας σε ερωτήσεις του epixeiro.gr σχετικά με το ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφαλιστική αγορά.

Με αυτές τις πληροφορίες, οι ασφαλιστές, αναφέρει είναι καλύτερα εξοπλισμένοι για να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με μοντέλα κινδύνου, όρους συμβολαίου και στρατηγικές τιμολόγησης. Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει επίσης αξιολόγηση κινδύνου σε πραγματικό χρόνο και ταχύτερη λήψη αποφάσεων, επιτρέποντας στις εταιρείες να ανταποκρίνονται γρήγορα στις αλλαγές της αγοράς. Αυτό βοηθά τις ασφαλιστικές εταιρείες να παραμείνουν «μπροστά από τις εξελίξεις» για να εξασφαλίσουν ότι οι πελάτες τους καλύπτονται επαρκώς σε δίκαιη τιμή.

Ας δούμε όμως, τις απαντήσεις που δίνει στις ερωτήσεις του epixeiro.gr o κος Παπαδόπουλος στο πώς η χρήση εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης θα επηρεάσει τις ασφάλειες και ποιες μπορεί να είναι οι πιθανές επιπτώσεις της στον Κλάδο.

Α. Πιθανοί τομείς εφαρμογής της ΑΙ

Ανάληψη Κινδύνων (U/W)

ΤΟ U/W είναι ένα σημαντικό μέρος της ασφαλιστικής διαδικασίας. Περιλαμβάνει την αξιολόγηση των κινδύνων και τον καθορισμό του κατάλληλου ασφαλίστρου. Αυτή ήταν παραδοσιακά μια χρονοβόρα διαδικασία, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να την κάνει πιο γρήγορη, πιο αποτελεσματική και πιο ακριβή.

Για την αξιολόγηση του προφίλ κινδύνου ενός ατόμου, τα συστήματα ανάληψης κινδύνων με ΑΙ μπορούν να «σαρώσουν» και να αναλύσουν έναν τεράστιο όγκο δεδομένων από πολλές πηγές (όπως π.χ. μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οικονομικά στοιχεία και δημοσιοποιημένα αρχεία). Αυτό μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να κάνουν πιο τεκμηριωμένες κρίσεις, να μειώσουν την πιθανότητα απάτης και να διασφαλίσουν ότι οι κίνδυνοι τιμολογούνται σωστά.

Επεξεργασία Ζημιών

Ένας άλλος τομέας όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να κάνει ουσιαστική διαφορά είναι η επεξεργασία των Ζημιών. Παραδοσιακά, η επεξεργασία των Ζημιών περιελάμβανε χρονοβόρες και επιρρεπείς σε ανθρώπινα σφάλματα διαδικασίες (γραφειοκρατία, εισαγωγή δεδομένων χειροκίνητα, πολλούς ανθρώπους να εμπλέκονται στη διαδικασία αποζημίωσης κ.τ.λ.).

Πολλές από αυτές τις διαδικασίες μπορούν να αυτοματοποιηθούν από συστήματα επεξεργασίας Ζημιών με τεχνητή νοημοσύνη, μειώνοντας τον χρόνο και το κόστος που σχετίζεται με την επεξεργασία των Ζημιών. Για παράδειγμα, η ΑΙ μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αξιολόγηση των δεδομένων αποζημιώσεων και την ανακάλυψη «μοτίβων» απάτης, επιτρέποντας στις εταιρίες να εντοπίζουν και να αποτρέπουν αξιώσεις που ενέχουν δόλο πιο αποτελεσματικά.

Εξυπηρέτηση πελατών

Ένα από τα πιο σημαντικά πλεονεκτήματα της Τεχνητής Νοημοσύνης στην ασφάλιση είναι η ικανότητά της να βελτιώνει την εμπειρία του πελάτη. Η ΑΙ μπορεί να μειώσει τους χρόνους αναμονής, να αυξήσει την ακρίβεια της πληροφορίας και να προσφέρει στους πελάτες μια πιο εξατομικευμένη εμπειρία, αυτοματοποιώντας πολλές από τις κουραστικές και χρονοβόρες διαδικασίες που εμπλέκονται στη διαδικασία ασφάλισης.

Τα chatbot που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη, για παράδειγμα, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να ανταποκρίνονται σε ερωτήματα πελατών γρήγορα και αποτελεσματικά, εξαλείφοντας την ανάγκη των πελατών να περιμένουν σε αναμονή ή να αλληλοεπιδρούν με έναν επαγγελματία υποστήριξης πελατών. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την παροχή εξατομικευμένων ασφαλιστικών συστάσεων με βάση τις συγκεκριμένες απαιτήσεις και το προφίλ κινδύνου ενός πελάτη, μέσα από την απάντηση συγκεκριμένων ερωτήσεων.

Ωστόσο ο δρόμος της Τεχνητής Νοημοσύνης έχει εμπόδια και ζητήματα που θα πρέπει να αντιμετωπιστούν. Τα εμπόδια αυτά θέλοντας το epixeiro.gr να τα αναδείξει έθεσε μια σειρά ερωτήσεων πάνω σε θέματα εργασίας, ρυθμιστικά και κανονιστικά, πάνω σε θέματα διαφάνειας, εκφράζοντας παράλληλα και ηθικούς προβληματισμούς.

Πάνω στα θέματα αυτά απαντά ο κος Παπαδόπουλος έχοντας πολυετή εμπειρία στην αγορά ασφαλειών

Β. Προβληματισμοί σχετικά με την εφαρμογή της ΑΙ

Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη έχει τεράστια πιθανά οφέλη στην ασφάλιση, υπάρχουν επίσης εμπόδια και ζητήματα που πρέπει να αντιμετωπιστούν. Μία από τις βασικές ανησυχίες είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να λειτουργεί με μεροληψία και διακρίσεις. Για παράδειγμα, εάν οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης ‘εκπαιδεύονται’ σε μεροληπτικά σύνολα δεδομένων, μπορεί να δημιουργηθούν μεροληψίες στη λήψη των αποφάσεών, οι οποίες είναι πιθανό να διαιωνιστούν και να δημιουργήσουν προβλήματα στην φύση του ασφαλιστικού προϊόντος και της διαδικασίας.

Μια άλλη πηγή ανησυχίας είναι η πιθανότητα απώλειας θέσεων εργασίας, καθώς τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αυτοματοποιούν πολλές από τις λειτουργίες που εκτελούσαν προηγουμένως οι άνθρωποι. Αν και αυτό μπορεί να έχει ως αποτέλεσμα την εξοικονόμηση κόστους για τους ασφαλιστές, μπορεί να έχει σημαντικό αντίκτυπο στο εργατικό δυναμικό, ιδιαίτερα σε εκείνους που εκτελούν διοικητικά καθήκοντα.

Γενικότερα, τα πιο σημαντικά θέματα που δημιουργούνται από τη χρήση της ΑΙ είναι:

Επίβλεψη και ρύθμιση

Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη (AI) γίνεται πιο δημοφιλής στον ασφαλιστικό τομέα, απαιτείται περισσότερη ρύθμιση και παρακολούθηση για να διασφαλιστεί ότι χρησιμοποιείται ηθικά και υπεύθυνα. Αυτό συνεπάγεται την ανάγκη για διαφάνεια στην ανάπτυξη και εκπαίδευση αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης, καθώς και διακυβέρνηση για να διασφαλιστεί ότι δεν διαιωνίζονται προκαταλήψεις ή διακρίσεις σε βάρος συγκεκριμένων ομάδων ανθρώπων.

Η τεχνητή νοημοσύνη θα αντικαταστήσει τις ανθρώπινες θέσεις εργασίας στην ασφάλιση;

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) έχει φέρει επανάσταση σε πολλούς κλάδους και ο ασφαλιστικός τομέας δεν αποτελεί εξαίρεση. Με τις εξελίξεις στη μηχανική μάθηση και στην ανάλυση δεδομένων, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για την αυτοματοποίηση διαφόρων εργασιών, τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών και τη βελτίωση της λειτουργικής αποτελεσματικότητας στον ασφαλιστικό κλάδο. Ωστόσο, παρά την αυξανόμενη επιρροή της τεχνητής νοημοσύνης, η ανθρώπινη εποπτεία παραμένει ζωτικής σημασίας για τη διασφάλιση της υπεύθυνης και αποτελεσματικής χρήσης της στην ασφάλιση.

Πιο αναλυτικά, ακολουθούν ορισμένοι τομείς όπου η ανθρώπινη επίβλεψη θα εξακολουθεί να είναι απαραίτητη:

i. «Ηθική» Λήψη Αποφάσεων

Τα συστήματα AI έχουν σχεδιαστεί για να επεξεργάζονται και να αναλύουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων για τη λήψη αποφάσεων. Ωστόσο, η ηθική λήψη αποφάσεων απαιτεί περισσότερα από απλή ανάλυση δεδομένων. Περιλαμβάνει την εξέταση πολλών παραγόντων, όπως οι ηθικές αξίες, η νομική και κανονιστική συμμόρφωση και οι κοινωνικές επιπτώσεις. Για παράδειγμα, στην περίπτωση της ανάληψης κινδύνων, όπου η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση του κινδύνου και τον καθορισμό των ασφαλίστρων, η ανθρώπινη εποπτεία είναι απαραίτητη για να διασφαλιστεί ότι οι αποφάσεις που λαμβάνονται από τους αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης είναι δίκαιες, διαφανείς και συμμορφώνονται με νομικές και κανονιστικές απαιτήσεις. Η ανθρώπινη εποπτεία είναι απαραίτητη για την αποτροπή μεροληψίας, διακρίσεων και άδικης μεταχείρισης ορισμένων ομάδων πελατών, που θα μπορούσαν να έχουν νομικές συνέπειες και συνέπειες για τη φήμη των ασφαλιστών.

ii. Σύνθετες Διακανονισμοί Απαιτήσεων

Η διαχείριση αποζημιώσεων είναι μια κρίσιμη λειτουργία στον ασφαλιστικό κλάδο και περιλαμβάνει πολύπλοκες διαδικασίες, όπως η εκτίμηση των ζημιών, η επαλήθευση της κάλυψης και η διαπραγμάτευση διακανονισμών. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιηθεί μέρη της διαδικασίας αξιώσεων, όπως η εξαγωγή δεδομένων και ο εντοπισμός απάτης, η ανθρώπινη τεχνογνωσία εξακολουθεί να είναι ανεκτίμητη στον χειρισμό περίπλοκων διακανονισμών αξιώσεων. Για παράδειγμα, σε περιπτώσεις όπου υπάρχουν αμφισβητούμενοι ισχυρισμοί ή διφορούμενες διατυπώσεις πολιτικής, η ανθρώπινη παρέμβαση είναι απαραίτητη για την ερμηνεία της γλώσσας πολιτικής, την αξιολόγηση των στοιχείων και τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Οι ανθρώπινοι ρυθμιστές μπορούν επίσης να συμπάσχουν με τους αιτούντες και να παρέχουν εξατομικευμένη βοήθεια, ειδικά σε περιπτώσεις που αφορούν ευαίσθητες καταστάσεις όπως αξιώσεις ασφάλισης υγείας ή ζωής.

iii. Εμπειρία Πελατών

Ο ασφαλιστικός κλάδος είναι ιδιαίτερα πελατοκεντρικός και η παροχή εξαιρετικών εμπειριών στους πελάτες είναι απαραίτητη για τη διατήρηση των ασφαλισμένων και την οικοδόμηση εμπιστοσύνης. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει τις αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες μέσω chatbot, εικονικών βοηθών και αυτοματοποιημένων διαδικασιών, τα ανθρώπινα σημεία επαφής είναι αναντικατάστατα. Οι πελάτες μπορεί να χρειάζονται συναισθηματική υποστήριξη, εξατομικευμένες συμβουλές ή βοήθεια με σύνθετα ασφαλιστικά προϊόντα, τα οποία μόνο ανθρώπινοι πράκτορες μπορούν να παρέχουν. Η ανθρώπινη ενσυναίσθηση, οι δεξιότητες επικοινωνίας και οι ικανότητες επίλυσης προβλημάτων είναι απαραίτητες για τη δημιουργία σχέσεων με τους πελάτες, την κατανόηση των αναγκών τους και την προσαρμογή των ασφαλιστικών λύσεων ανάλογα.

iv. Κανονιστική Συμμόρφωση

Ο ασφαλιστικός κλάδος υπόκειται σε αυστηρές ρυθμίσεις, με αυστηρές απαιτήσεις συμμόρφωσης (compliance) σε τομείς όπως το απόρρητο δεδομένων, η καταπολέμηση της νομιμοποίησης εσόδων από παράνομες δραστηριότητες (AML) και ο εντοπισμός απάτης. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην αυτοματοποίηση των διαδικασιών συμμόρφωσης, η ανθρώπινη εποπτεία είναι απαραίτητη για να διασφαλιστεί ότι οι ασφαλιστές συμμορφώνονται με τις κανονιστικές οδηγίες. Απαιτείται ανθρώπινη εποπτεία για την αναθεώρηση και την ερμηνεία των κανονισμών, την επικύρωση αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης για ακρίβεια, διασφάλιση της ηθικής και ασφαλούς διαχείρισης των δεδομένων πελατών. Επιπλέον, χρειάζονται ειδικοί οι οποίοι θα καλεστούν να αντιμετωπίσουν πιο πολύπλοκα ζητήματα συμμόρφωσης, να έχουν συμμετοχή και κρίση σε διφορούμενες καταστάσεις και να είναι υπεύθυνοι για ρυθμιστικές αστοχίες του συστήματος.

v. Απρόβλεπτα γεγονότα

Η ασφάλιση αφορά τη διαχείριση κινδύνων και αβεβαιοτήτων και απρόβλεπτα γεγονότα μπορούν να διαταράξουν τα καλύτερα σχεδιασμένα σχέδια. Τα μοντέλα AI εκπαιδεύονται σε ιστορικά δεδομένα και μπορεί να δυσκολεύονται να προσαρμοστούν σε ξαφνικές αλλαγές ή πρωτοφανή γεγονότα. Για παράδειγμα, στην περίπτωση καταστροφικών γεγονότων όπως τυφώνες, σεισμοί ή πανδημίες, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης ενδέχεται να μην διαθέτουν επαρκή δεδομένα για την ακριβή εκτίμηση των κινδύνων, την εκτίμηση των ζημιών ή τον προσδιορισμό της κάλυψης. Η ανθρώπινη τεχνογνωσία είναι ζωτικής σημασίας σε τέτοιες καταστάσεις για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων, τον χειρισμό εξαιρέσεων και την παροχή ευελιξίας στην ερμηνεία της πολιτικής ή τον διακανονισμό αξιώσεων.

vi. Εμπιστοσύνη και Διαφάνεια

Η εμπιστοσύνη και η διαφάνεια είναι ζωτικής σημασίας στον ασφαλιστικό κλάδο, καθώς οι ασφαλισμένοι βασίζονται σε ασφαλιστές για την προστασία των περιουσιακών στοιχείων και της οικονομικής τους ευημερίας. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει τη λειτουργική αποτελεσματικότητα και να εξορθολογίσει τις διαδικασίες, μπορεί επίσης να εγείρει ανησυχίες σχετικά με την προκατάληψη, την έλλειψη διαφάνειας και την απώλεια της ανθρώπινης ευθύνης. Η ανθρώπινη επίβλεψη είναι απαραίτητη για να διασφαλιστεί ότι οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης είναι διαφανείς, εξηγήσιμοι και υπεύθυνοι. Οι άνθρωποι μπορούν να επικυρώσουν τη δικαιοσύνη και την ακρίβεια των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, να παρακολουθούν την απόδοσή τους και να παρεμβαίνουν όταν είναι απαραίτητο για να διορθώσουν τυχόν προβλήματα. Η ανθρώπινη εποπτεία βοηθά επίσης στην οικοδόμηση εμπιστοσύνης με τους αντισυμβαλλομένους, καθώς αισθάνονται πιο σίγουροι γνωρίζοντας ότι υπάρχουν ειδικοί στον άνθρωπο που επιβλέπουν τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούν οι ασφαλιστές.

vii. Καινοτομία και προσαρμοστικότητα

Ο ασφαλιστικός κλάδος εξελίσσεται συνεχώς και οι ασφαλιστές πρέπει να καινοτομούν και να προσαρμοστούν στις μεταβαλλόμενες ανάγκες των πελατών, στις τάσεις της αγοράς και στις τεχνολογικές εξελίξεις. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επιτρέψει την καινοτομία αυτοματοποιώντας τις διαδικασίες και παρέχοντας γνώσεις που βασίζονται σε δεδομένα, η ανθρώπινη δημιουργικότητα, η διαίσθηση και η προσαρμοστικότητα είναι ζωτικής σημασίας για την προώθηση ουσιαστικής καινοτομίας. Οι ειδικοί στον άνθρωπο μπορούν να εντοπίσουν τους αναδυόμενους κινδύνους, να εξερευνήσουν νέες ιδέες προϊόντων, να σχεδιάσουν μοναδικές λύσεις κάλυψης και να δημιουργήσουν προσαρμοσμένες πολιτικές που ανταποκρίνονται στις εξελισσόμενες απαιτήσεις των πελατών. Η ανθρώπινη εποπτεία διασφαλίζει ότι οι ασφαλιστές συνεχίζουν να προσαρμόζονται και να εξελίσσονται σε ένα δυναμικό και ανταγωνιστικό ασφαλιστικό τοπίο.

viii. Ανθρωποκεντρική Προσέγγιση

Η ασφάλιση είναι τελικά μια επιχείρηση που περιστρέφεται γύρω από τους ανθρώπους και τις μοναδικές τους ανάγκες. Μια ανθρωποκεντρική προσέγγιση είναι απαραίτητη για την αληθινή κατανόηση και αντιμετώπιση των επιμέρους απαιτήσεων των αντισυμβαλλομένων. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρέχει γνώσεις βάσει δεδομένων, στερείται της ανθρώπινης επαφής και της διαίσθησης που απαιτείται για την κατανόηση των συναισθημάτων, των προτιμήσεων και των συμπεριφορών των αντισυμβαλλομένων. Η ανθρώπινη εποπτεία διασφαλίζει ότι οι ασφαλιστές διατηρούν μια ανθρωποκεντρική προσέγγιση στις αλληλεπιδράσεις τους με τους πελάτες, παρέχοντας εξατομικευμένες εμπειρίες, υποστήριξη με ενσυναίσθηση και εξατομικευμένες ασφαλιστικές λύσεις που ανταποκρίνονται στις μοναδικές ανάγκες τους.

Συμπέρασμα

Αν και η ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην ασφάλιση βρίσκεται ακόμα στα πρώτα της στάδια, ο πιθανός αντίκτυπός της στον ασφαλιστικό κλάδο είναι τεράστιος. Η δημιουργία ενός στρατηγικού σχεδίου είναι απαραίτητη, για την επιτυχή εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, καθώς μπορεί να περιλαμβάνει μια σειρά από επιχειρησιακές αλλαγές, αλλά και αλλαγές εταιρικής κουλτούρας. Αυτός ο σχεδιασμός θα πρέπει να περιλαμβάνει τον καθορισμό στόχων, την αξιολόγηση των υφιστάμενων συστημάτων, την κατασκευή ενός αυτοματοποιημένου συστήματος που να ανταποκρίνεται στους στόχους του οργανισμού και την εκπαίδευση του προσωπικού σε νέες διαδικασίες. Με ένα καλά μελετημένο σχέδιο, οι οργανισμοί θα είναι καλύτερα προετοιμασμένοι να αποκομίσουν τα πολλά οφέλη που μπορεί να φέρει η τεχνητή νοημοσύνη.

Επισημαίνεται, τέλος, ότι τα ρυθμιστικά και εποπτικά θέματα που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη και τις ασφάλειες εξετάζουν ΕΙΟPA και ΔΕΙΑ (ΤτΕ).