Πώς η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει αξία στις ασφαλιστικές εταιρείες και τους πελάτες τους – Ιστολόγιο της IBM

Οι ασφαλιστές αγωνίζονται να διαχειριστούν την κερδοφορία ενώ προσπαθούν να αναπτύξουν τις επιχειρήσεις τους και να διατηρήσουν πελάτες. Πρέπει να συμμορφώνονται με μια αυξανόμενη κανονιστική επιβάρυνση και ανταγωνίζονται με ένα ευρύ φάσμα εταιρειών χρηματοοικονομικών υπηρεσιών που προσφέρουν επενδυτικά προϊόντα που έχουν δυνατότητες για καλύτερες αποδόσεις από τα παραδοσιακά προϊόντα ασφάλισης ζωής και προσόδων. Αν και τα επιτόκια αυξήθηκαν με άνευ προηγουμένου ρυθμό το περασμένο έτος καθώς οι κεντρικές τράπεζες προσπαθούν να περιορίσουν τον πληθωρισμό, σημαντικό μέρος των αποθεματικών των ασφαλιστών είναι κλειδωμένο σε επενδύσεις χαμηλής απόδοσης και οι αποδόσεις των επενδύσεών τους δεν θα βελτιωθούν για αρκετά χρόνια (καθώς τα χαρτοφυλάκια αναποδογυρίζουν).

Οι μεγάλες, καθιερωμένες ασφαλιστικές εταιρείες έχουν τη φήμη ότι είναι πολύ συντηρητικές στη λήψη αποφάσεων και καθυστέρησαν να υιοθετήσουν νέες τεχνολογίες. Θα προτιμούσαν να είναι «γρήγοροι οπαδοί» παρά ηγέτες, ακόμη και όταν τους παρουσιάζεται μια συναρπαστική επιχειρηματική υπόθεση. Αυτός ο φόβος για το άγνωστο μπορεί να οδηγήσει σε αποτυχημένα έργα που επηρεάζουν αρνητικά την εξυπηρέτηση πελατών και οδηγούν σε απώλειες.

Η δουλειά της IBM με ασφαλιστικούς πελάτες, μαζί με μελέτες από το Ινστιτούτο Επιχειρηματικής Αξίας (IBV) της IBM, δείχνουν ότι οι αποφάσεις διαχείρισης των ασφαλιστών καθοδηγούνται από την ψηφιακή ενορχήστρωση, τη βασική παραγωγικότητα και την ανάγκη για ευέλικτη υποδομή. Για να ευθυγραμμιστούν με τις βασικές επιταγές και να μεταμορφώσουν τις εταιρείες τους, οι ασφαλιστές πρέπει να παρέχουν ψηφιακές προσφορές στους πελάτες τους, να γίνουν πιο αποτελεσματικοί, να χρησιμοποιούν τα δεδομένα πιο έξυπνα, να αντιμετωπίζουν προβλήματα ασφάλειας στον κυβερνοχώρο και να έχουν μια ανθεκτική και σταθερή προσφορά.

Για να επιτευχθούν αυτοί οι στόχοι, οι περισσότερες ασφαλιστικές εταιρείες έχουν επικεντρωθεί στον ψηφιακό μετασχηματισμό, καθώς και στον εκσυγχρονισμό του πυρήνα της πληροφορικής που επιτρέπεται από υβριδικές υποδομές και πλατφόρμες cloud και multi-cloud. Αυτή η προσέγγιση μπορεί να επιταχύνει την ταχύτητα στην αγορά παρέχοντας βελτιωμένες δυνατότητες για την ανάπτυξη καινοτόμων προϊόντων και υπηρεσιών που θα βοηθήσουν στην ανάπτυξη της επιχείρησης και μπορεί επίσης να βελτιώσει τη συνολική εμπειρία του πελάτη.

Ο ρόλος της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στον ψηφιακό μετασχηματισμό και τον εκσυγχρονισμό του πυρήνα 

Είτε χρησιμοποιούνται σε συνήθεις λειτουργίες υποδομής πληροφορικής, αλληλεπιδράσεις με πελάτες ή ανάλυση κινδύνων back-office, αναδοχή και επεξεργασία αξιώσεων, η παραδοσιακή τεχνητή νοημοσύνη και η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι το κλειδί για πρωτοβουλίες βασικού εκσυγχρονισμού και ψηφιακού μετασχηματισμού.

Βασικός εκσυγχρονισμός με AI

Οι περισσότερες μεγάλες ασφαλιστικές εταιρείες έχουν καθορίσει ότι η μεσοπρόθεσμη έως μακροπρόθεσμη στρατηγική τους είναι να μεταφέρουν όσο το δυνατόν μεγαλύτερο μέρος του χαρτοφυλακίου εφαρμογών τους στο cloud.

Όταν η χρήση του cloud συνδυάζεται με παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη και παραδοσιακές δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης, αυτές οι τεχνολογίες μπορούν να έχουν τεράστιο αντίκτυπο στις επιχειρήσεις. Η αρχική χρήση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης είναι συχνά για να κάνει τα DevOps πιο παραγωγικά. AI Ops ενσωματώνει πολλαπλά ξεχωριστά εργαλεία χειροκίνητων λειτουργιών πληροφορικής σε μια ενιαία, έξυπνη και αυτοματοποιημένη πλατφόρμα λειτουργιών πληροφορικής. Αυτό επιτρέπει στις λειτουργίες IT και στις ομάδες DevOps να ανταποκρίνονται πιο γρήγορα (ακόμη και προληπτικά) σε επιβραδύνσεις και διακοπές λειτουργίας, βελτιώνοντας έτσι την αποτελεσματικότητα και την παραγωγικότητα στις λειτουργίες.

Μια υβριδική προσέγγιση multicloud σε συνδυασμό με τα καλύτερα χαρακτηριστικά ασφάλειας και συμμόρφωσης στην κατηγορία τους (όπως τα στοιχεία ελέγχου που επιτρέπει το IBM Cloud® για ρυθμιζόμενες βιομηχανίες) προσφέρει μια συναρπαστική πρόταση αξίας σε μεγάλες ασφαλιστικές εταιρείες σε όλες τις γεωγραφικές περιοχές. Αρκετές εξέχουσες εταιρείες σε κάθε γεωγραφική περιοχή συνεργάζονται με την IBM στο βασικό τους ταξίδι εκσυγχρονισμού.

Ψηφιακός μετασχηματισμός με AI

Οι ασφαλιστικές εταιρείες μειώνουν το κόστος και παρέχουν καλύτερη εμπειρία στους πελάτες χρησιμοποιώντας αυτοματοποίηση, ψηφιοποιώντας την επιχείρηση και ενθαρρύνοντας τους πελάτες να χρησιμοποιούν κανάλια αυτοεξυπηρέτησης. Με την έλευση του AI, οι εταιρείες εφαρμόζουν τώρα αυτοματισμό γνωστικών διαδικασιών που επιτρέπει επιλογές για την αυτοεξυπηρέτηση πελατών και αντιπροσώπων και βοηθά στην αυτοματοποίηση πολλών άλλων λειτουργιών, όπως το γραφείο βοήθειας πληροφορικής και τις δυνατότητες ανθρώπινου δυναμικού των εργαζομένων.

Η εισαγωγή των δυνατοτήτων ChatGPT έχει προκαλέσει μεγάλο ενδιαφέρον παραγωγικά μοντέλα θεμελίωσης AI. Τα βασικά μοντέλα είναι προεκπαιδευμένα σε σύνολα δεδομένων χωρίς ετικέτα και αξιοποιούν την αυτοεποπτευόμενη μάθηση χρησιμοποιώντας νευρικό σύστημαμικρό. Τα μοντέλα θεμελίωσης γίνονται βασικό συστατικό των νέων ροών εργασιών που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη και τα προϊόντα της IBM Watson® χρησιμοποιούν μοντέλα θεμελίωσης από το 2020. Η βιβλιοθήκη μοντέλων θεμελίων watsonx.ai™ της IBM περιέχει τόσο μοντέλα θεμελίωσης που έχουν δημιουργηθεί από την IBM, καθώς και πολλά μοντέλα ανοιχτού κώδικα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) από το Hugging Face.

Η εποπτευόμενη μάθηση που χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση της τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί πολλή ανθρώπινη προσπάθεια. Είναι δύσκολο, απαιτεί εντατική επισήμανση και απαιτεί μήνες προσπάθειας. Από την άλλη πλευρά, η αυτοεποπτευόμενη μάθηση τροφοδοτείται από υπολογιστή, απαιτεί μικρή επισήμανση και είναι γρήγορη, αυτοματοποιημένη και αποτελεσματική. Η εμπειρία της IBM με τα μοντέλα θεμελίωσης δείχνει ότι υπάρχει μείωση μεταξύ 10x και 100x στις απαιτήσεις επισήμανσης και 6 φορές μείωση του χρόνου εκπαίδευσης (έναντι της χρήσης παραδοσιακών μεθόδων εκπαίδευσης AI).

Για να επιτύχουν ψηφιακό μετασχηματισμό με την τεχνητή νοημοσύνη, οι ασφαλιστικές εταιρείες πρέπει να κατανοήσουν καλά τα δομημένα και μη δομημένα δεδομένα, να τα οργανώσουν, να τα διαχειριστούν με ασφαλή τρόπο (ενώ συμμορφώνονται με τους κανονισμούς του κλάδου) και να επιτρέψουν την άμεση πρόσβαση στα «σωστά» δεδομένα. Αυτή η ικανότητα είναι θεμελιώδης για την παροχή ανώτερης εμπειρίας πελατών, την προσέλκυση νέων πελατών, τη διατήρηση των υπαρχόντων πελατών και τη λήψη βαθιών γνώσεων που μπορούν να οδηγήσουν σε νέα καινοτόμα προϊόντα. Βοηθά επίσης στη βελτίωση των αποφάσεων αναδοχής, στη μείωση της απάτης και στον έλεγχο του κόστους. Οι κορυφαίοι ασφαλιστές σε όλες τις γεωγραφικές περιοχές εφαρμόζουν τις αρχιτεκτονικές δεδομένων και το λογισμικό αυτοματισμού της IBM στο cloud.

Οι παραγωγικές δυνατότητες AI που επιτρέπουν τον σημερινό ψηφιακό μετασχηματισμό μπορούν να τοποθετηθούν σε πέντε τομείς:

1. Συνόψιση: Μετατρέψτε το κείμενο σε μεγάλα έγγραφα, φωνητικές συνομιλίες και ηχογραφήσεις με περιεχόμενο συγκεκριμένο τομέα σε εξατομικευμένες επισκοπήσεις που καταγράφουν βασικά σημεία (όπως ασφαλιστήρια συμβόλαια, έγγραφα πολιτικής και κάλυψης και απαντήσεις σε συχνές ερωτήσεις πελατών).
2. Κατάταξη: Διαβάστε και ταξινομήστε τα γραπτά στοιχεία με ελάχιστα έως μηδενικά παραδείγματα (όπως ταξινόμηση αιτημάτων αποζημίωσης, ταξινόμηση παραπόνων πελατών, ανάλυση συναισθήματος πελατών, ταξινόμηση κινδύνου κατά την αναδοχή ασφαλίσεων και ανάλυση τμηματοποίησης πελατών για την ανάπτυξη ασφαλιστικών προϊόντων).
3. Γενιά: Δημιουργήστε περιεχόμενο κειμένου για συγκεκριμένο σκοπό (για παράδειγμα, καμπάνιες μάρκετινγκ με έμφαση σε συγκεκριμένα ασφαλιστικά προϊόντα, αναρτήσεις ιστολογίου και άρθρα για διάφορα θέματα που σχετίζονται με τις ασφάλειες, εξατομικευμένη υποστήριξη σύνταξης email πελατών και δημιουργία κώδικα για χρήση από συστήματα ασφαλιστικής τεχνολογίας).
4. Εξαγωγή: Αναλύστε και εξάγετε βασικές πληροφορίες από μη δομημένο κείμενο (όπως εξαγωγή πληροφοριών από αναφορές που έχουν κατατεθεί από ασφαλιστικούς πράκτορες, εξαγωγή ιατρικής διάγνωσης από ιατρούς ή κλινικές αναφορές για χρήση στην ασφαλιστική αναδοχή και αξιολόγηση κινδύνου).
5. Ερώτηση-απάντηση: Δημιουργήστε μια δυνατότητα απάντησης ερωτήσεων που βασίζεται σε συγκεκριμένα δεδομένα (για παράδειγμα, πόρος οικοδόμησης πολιτικής και ειδικής κάλυψης Q&A για αντιπροσώπους εξυπηρέτησης πελατών).

Καθώς οι ασφαλιστικές εταιρείες αρχίζουν να χρησιμοποιούν γενετική τεχνητή νοημοσύνη για τον ψηφιακό μετασχηματισμό των ασφαλιστικών επιχειρηματικών διαδικασιών τους, υπάρχουν πολλές ευκαιρίες για να ξεκλειδώσουν την αξία.

Η δουλειά της IBM με πελάτες δείχνει σημαντικά κέρδη παραγωγικότητας κατά τη χρήση γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της βελτίωσης των διαδικασιών ανθρώπινου δυναμικού για τον εξορθολογισμό εργασιών όπως η απόκτηση ταλέντων και η διαχείριση της απόδοσης των εργαζομένων. καθιστώντας τους πράκτορες εξυπηρέτησης πελατών πιο παραγωγικούς, επιτρέποντάς τους να εστιάζουν σε αλληλεπιδράσεις υψηλότερης αξίας με πελάτες (ενώ οι εικονικοί βοηθοί ψηφιακών καναλιών που χρησιμοποιούν γενετική τεχνητή νοημοσύνη χειρίζονται απλούστερες ερωτήσεις). και εξοικονόμηση χρόνου και προσπάθειας για τον εκσυγχρονισμό του παλαιού κώδικα με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργείται για να βοηθήσει με την αναδιαμόρφωση και τη μετατροπή κώδικα.

Εγγραφείτε για μια δωρεάν δοκιμή για να λειτουργήσει το watsonx.ai