인공지능이 보험 산업을 뒤흔드는 세 가지 방식

청구 프로세스 자동화에서 위험 평가 개선 및 사기 방지에 이르기까지 AI가 보험 산업을 혁신하는 3가지 방법은 다음과 같습니다.

1. 청구 프로세스 자동화

청구 처리에는 여러 단계가 있습니다. 검토, 조사 , 평가하고 지불하거나 거부하는 프로세스는 매우 반복적인 특성으로 인해 오류가 발생하기 쉬운 경우가 많습니다. 청구를 자동화하기 위한 상당한 노력이 이미 진행 중이며, 고급 알고리즘과 인공 지능이 프로세스의 속도와 정확성을 높일 것입니다.

소비자의 연결된 장치가 증가함에 따라 보험 회사는 더 많은 데이터에 액세스할 수 있습니다. IoT 및 다양한 데이터 캡처 기술은 기존의 수동 손실 알림 방법을 대체할 수 있습니다. 즉, 청구 분류 및 수리 서비스가 자동으로 시작될 수 있습니다.

차량 충돌을 예로 들면, 이론적으로 보험 계약자는 사고 후 차량 손상에 대한 비디오를 재생할 수 있으며 인공 지능 모듈은 이를 손상 설명 및 추정 금액으로 변환할 수 있습니다. 자율주행 기능을 갖춘 차량은 파손 정도가 경미한 경우 스스로 수리 시설로 안내하고, 파손이 심한 경우에는 복구 또는 교체를 요청할 수 있다.

이후 AI로 강화된 고객 서비스 애플리케이션은 대부분의 보험 계약자 상호 작용을 음성 및 문자를 통해 직접 처리할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 청구 기능뿐만 아니라 사기, 의료, 정책 및 수리 서비스와도 상호 작용할 수 있습니다.

이를 통해 청구 처리 시간이 크게 단축되는 동시에 직원은 가장 복잡하고 논쟁이 많은 청구는 물론 새롭고 익숙하지 않은 위험 영역에서 발생하는 청구에 집중할 수 있습니다.

2. 위험 평가 개선

인공 지능과 기계 학습은 폭발적으로 증가하는 감각 데이터를 활용하여 위험 평가를 근본적으로 개선하는 데 중요합니다.

의료보험에 가입하세요. 심장 건강 측정, 체력 수준 모니터링 등 소비자 웨어러블 장치의 실시간 데이터를 배포함으로써 보험사는 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 고객의 건강을 더 깊이 이해하고 향후 위험을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 보험 전문가는 위험 평가를 개선하고 신청 절차의 속도와 정확성을 높일 수 있습니다.

보험 구매 경험이 더 빨라지고 보험사와 고객 모두의 적극적인 참여가 줄어들 것입니다. AI 알고리즘은 복잡하고 진화하는 위험 패턴을 개발하여 구매 시간을 단축하고 보험사가 목표로 삼은 위험을 식별하고 그에 따라 상품과 가격을 조정할 수 있도록 해줍니다.

그러나 보다 정확한 위험 기반 가격 책정이 효과적일 수 있지만 공정성에 대한 전통적인 정의에 도전할 수도 있습니다. 위험 기반 가격 책정은 위험도가 낮은 고객에게 보상을 제공하고 위험도가 높은 고객에게 벌금을 부과할 수 있습니다.

3. 사기 예방

ABI Corporation의 조사에 따르면 5분마다 새로운 보험금 청구 사기 사건이 발견되고 있으며 이는 하루에 300건입니다. 사기꾼이 점점 더 똑똑해지고 정교해지면서 사기를 탐지하는 것이 더욱 어려워지고 있습니다.

인공지능은 사기 예방에 큰 도움이 됩니다. 상담원이 청구를 처리할 때 AI를 사용하면 청구 기록 및 문서, 배경 조사, 관련 당사자, 고객 통찰력 및 행동과 같은 데이터를 분석하여 사건 발생 시 조사할 수 있습니다. 그런 다음, AI를 통해 사일로에서 볼 수 있는 데이터 세트를 연결함으로써 보험사는 거의 실시간으로 사기 행위를 신속하게 식별할 수 있습니다.

인공지능의 미래

인공지능이 보험회사가 상품을 판매하고 고객과 소통하는 방식에 혁명을 일으킬 것이라는 것은 분명합니다. 더 깊은 고객 통찰력을 제공함으로써 보험사, 청구 처리 팀 및 대리인은 과거 데이터에 의존하여 미래 추세를 예측하는 대신 고객 상황 및 선호도를 기반으로 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.

기술이 발전함에 따라 대량 채택이 코앞으로 다가왔습니다. 따라서 보험회사는 차세대 데이터 중심 의사결정을 지원하기 위해 전통적인 접근 방식에서 벗어나 인공 지능을 채택해야 합니다. 이를 통해 그들은 수많은 새로운 고객 중심 솔루션을 제공하고 더 깊은 고객 관계와 신뢰를 구축하며 강력한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

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