從自動化索賠流程到改進風險評估和防止欺詐，以下是人工智慧正在徹底改變保險業發展趨勢的3種方式：
索賠處理有多個階段：審查、調查、評估和付款或拒絕，但是，由於其高度重複性，該過程往往容易出錯。已經在自動化索賠方面做出了重大努力，先進的演算法和人工智慧將提高這一過程的速度和準確性。
隨著消費者連接設備的增加，保險公司可以獲得更多數據。物聯網和各種資料擷取技術可以取代人工通知遺失的傳統方法，這意味著可以自動觸發索賠分類和維修服務。
以車輛碰撞為例，在理論上，投保者可以在事故發生後播放車輛損壞的視頻，人工智慧模組可能會將其轉化為損失描述和估計金額。如果損壞輕微，具有自動駕駛功能的車輛可以自行引導到維修設施，或者如果損壞很嚴重，則可以要求恢復或更換。
在此之後，人工智慧增強的客戶服務應用程式可以直接透過語音和文字處理大多數投保人的互動。這些應用程式不僅可以與索賠功能交互，還可以與詐欺、醫療、保單和維修服務交互。
這將顯著地縮短索賠處理時間，同時也將允許工作人員專注於最複雜和有爭議的索賠，以及那些由新的和不熟悉的風險領域產生的索賠。
人工智慧和機器學習對於利用感官資料的爆炸性增長從根本上改善風險評估至關重要。
參加醫療保險。透過部署來自消費者穿戴式裝置的即時數據，例如測量心臟健康和監測健康水平，保險公司可以使用人工智慧和機器學習來更深入地了解客戶的健康狀況，並預測未來的任何風險。這將使保險專業人士能夠改善他們的風險評估，並提高申請流程的速度和準確性。
購買保險的體驗將變得更快，保險人和客戶的積極參與將會更少。人工智慧演算法可以開發複雜且不斷演變的風險模式，減少購買時間，也讓保險公司能夠識別非常有針對性的風險，並據此調整產品和價格。
然而，更準確的基於風險的定價可能是有效的，但也可能挑戰傳統的公平性定義。基於風險的定價可以對低風險客戶提供獎勵，並對代表高風險的客戶施加懲罰。
根據ABI公司的研究，每五分鐘就會發現一個新的保險索賠詐欺事件，即每天300起。隨著詐欺者變得更加聰明和老練，發現騙局變得更加困難。
人工智慧在幫助防止詐欺方面大有幫助。當代理人處理索賠時，人工智慧使他們能夠透過分析數據(例如索賠記錄和文件、背景調查、相關方以及客戶洞察力和行為)來調查發生的事故。然後，透過連接原本可能在孤島中查看的數據集，人工智慧使保險公司能夠在近乎即時的情況下快速識別詐欺行為。
很明顯，人工智慧將徹底改變保險公司銷售產品和與客戶互動的方式。透過提供更深入的客戶洞察，核保人、索賠處理團隊和代理人將能夠根據客戶情況和偏好提供個人化服務，而不是依靠歷史數據來預測未來趨勢。
因此，隨著技術的進步，大規模採用即將到來。因此，保險公司需要擺脫傳統方式，並採用人工智慧來實現下一代數據驅動的決策。這將使他們能夠提供無數以客戶為中心的新解決方案，建立更深層的客戶關係和信任，並獲得強大的競爭優勢。
以上是人工智慧顛覆保險業的三種方式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
