Assurance artificielle? Comment l'apprentissage automatique transforme la souscription
Pour une industrie qui s'est montrée résistante au changement pendant des siècles, l'assurance connaît actuellement une révolution numérique. Avec l'avènement de plus d'algorithmes d'apprentissage automatique, les souscripteurs apportent plus d'informations pour mieux évaluer les risques et offrir des prix plus sur mesure. En fin de compte, le processus d'assurance est rationalisé pour relier les demandeurs aux transporteurs de manière plus efficace et avec moins d'erreurs.
Ce niveau élevé de changement rapide signifie de grandes choses pour les assureurs et les demandeurs. Voici comment l'intelligence artificielle, ou intelligence artificielle, se situe à la frontière de l'industrie de l'assurance et dans les années à venir.
Évaluer le risque
Historiquement, les souscripteurs d'assurance se sont appuyés sur les demandes d'évaluation des risques entourant un client potentiel. Le problème, bien sûr, est que les candidats peuvent être malhonnêtes ou faire des erreurs, rendant ces évaluations des risques inexactes.
L'apprentissage automatique, en particulier la compréhension du langage naturel, permet aux assureurs de parcourir des sources d'information plus abstraites. des revues, des publications sur les médias sociaux, des dépôts auprès de la SEC, etc., et rassembler les informations pertinentes pour évaluer de manière plus adéquate l'exposition potentielle des assureurs.
"Avec NLU, notre capacité à regarder ces sources de données textuelles L'information est grandement augmentée », a déclaré Andy Breen, vice-président principal d'Argo Digital. "Nous utilisons ces sources d'information qui n'étaient pas disponibles ou facilement diffusées auparavant."
Des évaluations des risques plus précises signifient des primes plus appropriées. Dans une industrie où la plus grande différence entre les compagnies d'assurance n'est pas leurs produits, mais leurs prix, un meilleur modèle d'exposition plus individualisé pourrait faire une grande différence, a déclaré Sofya Pogreb, COO chez Next Insurance. a offert] des produits «plus bas dénominateur commun»: une politique de responsabilité standard », a déclaré Pogreb. "Ce que vous obtenez est un produit très indifférencié, où une boulangerie et une laverie ont la même politique.Ce n'est pas la bonne façon d'aller pour le client.Peut consommer plus de données automatiquement, nous verrons plus de personnalisation, et les clients »
Détection de la fraude
La fraude est une préoccupation majeure pour les compagnies d'assurance, et AI est un organisme de surveillance clé dans la lutte contre les demandes frauduleuses. Comme le note Samsung dans un article sur la prévention de la fraude à l'assurance, il s'agit de repérer des modèles qui pourraient échapper à la cognition humaine:
"Shift Technology, une start-up française spécialisée dans l'IA, a intégré plus de 77 millions de demandes Les algorithmes d'apprentissage automatique cognitif ont atteint un taux de précision de 75% pour détecter les réclamations d'assurance frauduleuses.Les algorithmes ML fournissent des détails sur les réclamations suspectes avec des évaluations potentielles de responsabilité et de réparation et suggèrent des procédures qui peuvent résoudre et améliorer la protection contre la fraude. La capacité de l'apprentissage automatique à repérer les fraudes suspectes est bien établie, mais la science des données dirigée par l'homme est tout aussi efficace jusqu'à maintenant, et la principale différence sera le coût », a déclaré Areiel Wolanow, directeur général de Finserv Experts Limited. . Les criminels professionnels se tiendront au courant des indicateurs de fraude les plus importants de l'industrie et adapteront leur comportement.Les spécialistes des données humaines devront analyser leur analyse au fil du temps pour suivre le rythme, tandis que les algorithmes d'apprentissage se formeront au fil du temps. .
Réduire l'erreur humaine
La chaîne de distribution dans le secteur de l'assurance est sinueuse et complexe. Une série d'intermédiaires examinent l'information entre l'assuré et le transporteur, ce qui entraîne beaucoup d'erreur humaine et de travail manuel qui ralentit le processus, a déclaré M. Breen. Cependant, AI commence déjà à résoudre ce problème.
Les algorithmes peuvent réduire l'heure et le nombre d'erreurs lorsque l'information est transmise d'une source à l'autre. En se connectant à un portail et en téléchargeant un fichier PDF, Breen dit que le nombre de données saisies est réduit et que la précision est augmentée.
"Les gens se fatiguent et s'ennuient et font des erreurs, mais pas les algorithmes"
Pour Pogreb, combler l'écart entre l'assuré et l'assureur est aussi important que réduire l'erreur. Avec de meilleures données, les clients et les assureurs en bénéficieront, a-t-elle déclaré, car les assureurs peuvent développer de meilleurs produits grâce à des évaluations plus précises et les clients paieront exactement ce dont ils ont besoin.
de faire un bien meilleur travail en donnant au consommateur ce conseil automatiquement ", a déclaré Pogreb. «D'après ce que vous me dites au sujet de votre entreprise et de ce que je sais à propos de ce qui se fait de semblable, je crois que c'est la bonne combinaison de couverture pour vous, alors ce n'est ni l'agent ni le client qui franchement n'a pas l'expérience ou la connaissance - mais laisser les données fournir le conseil.
"
L'avenir de l'assurance AI L'industrie de l'assurance a seulement commencé son incursion dans l'IA, et les entreprises expérimentent déjà de nouvelles façons de l'intégrer dans leurs opérations quotidiennes en prévision d'un développement technologique plus poussé.
"C'est le tout début de l'IA", a déclaré Breen. «Pour les tâches répétitives, nous avons mis l'ordinateur dessus ... mais nous sommes loin d'un souscripteur informatique, nous ne faisons qu'améliorer les humains à ce stade.»
C'est encore un changement important dans l'industrie, il a dit. Les souscripteurs d'Argo Digital commencent maintenant à gérer les portefeuilles, plutôt que d'examiner chaque soumission. Les affirmations plus prévisibles et standard sont traitées par des algorithmes d'apprentissage automatique, a déclaré M. Breen, et le souscripteur humain peaufine l'ensemble du processus et intervient dans les cas nécessitant une prise de décision d'ordre supérieur.
Pogreb voit encore plus de potentiel rationaliser le processus de souscription. Elle s'attend à ce que le nombre d'applications qu'un souscripteur humain devra gérer diminuera de manière significative alors que l'apprentissage automatique fera encore plus de progrès dans le secteur de l'assurance.
«Nous croyons qu'avec la technologie et l'apprentissage automatique, ] peut être supprimé ", a déclaré Pogreb. «Le pourcentage de demandes d'assurance exigeant une intervention humaine diminuera considérablement, peut-être de 80 à 90%, et même de faibles chiffres à un chiffre.»
Bien que l'adoption de l'IA soit rudimentaire, elle change radicalement la donne. terre. Selon Wolanow, «les entreprises peuvent se préparer et rester compétitives en commençant à évaluer l'impact de l'apprentissage automatique sur leurs activités en développant leurs propres algorithmes», a déclaré M. Wolanow. «Un algorithme d'apprentissage automatique individuel qui effectue son analyse de façon autonome est en réalité assez peu coûteux [et] dans de nombreux cas, un outil d'analyse autonome est plus que convenable pour le but.»
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