چگونه هوش مصنوعی مولد ارزشی را به شرکت‌های بیمه و مشتریان آنها ارائه می‌کند - وبلاگ IBM

شرکت‌های بیمه برای مدیریت سودآوری و تلاش برای رشد کسب‌وکار خود و حفظ مشتریان تلاش می‌کنند. آنها باید از بار نظارتی فزاینده پیروی کنند و با طیف وسیعی از شرکت‌های خدمات مالی رقابت می‌کنند که محصولات سرمایه‌گذاری را ارائه می‌دهند که پتانسیل بازدهی بهتری نسبت به بیمه عمر سنتی و محصولات مستمری دارند. اگرچه نرخ های بهره طی سال گذشته با نرخ بی سابقه ای افزایش یافته است، زیرا بانک های مرکزی تلاش می کنند تورم را مهار کنند، بخش قابل توجهی از ذخایر بیمه گذاران در سرمایه گذاری های کم بازده محبوس شده است و بازده سرمایه گذاری آنها برای چندین سال بهبود نمی یابد. پرتفوی ها برمی گردند).

شرکت‌های بیمه بزرگ و جاافتاده در تصمیم‌گیری بسیار محافظه‌کار هستند و در پذیرش فناوری‌های جدید کند بوده‌اند. آن‌ها ترجیح می‌دهند «پیروان سریع» باشند تا رهبر، حتی زمانی که یک مورد تجاری قانع‌کننده ارائه شود. این ترس از ناشناخته می تواند منجر به پروژه های شکست خورده شود که بر خدمات مشتری تأثیر منفی می گذارد و منجر به ضرر می شود.

کار آی‌بی‌ام با مشتریان بیمه، همراه با مطالعات موسسه ارزش تجاری آی‌بی‌ام (IBV)، نشان می‌دهد که تصمیم‌های مدیریت بیمه‌گر با هماهنگی دیجیتال، بهره‌وری اصلی و نیاز به زیرساخت‌های انعطاف‌پذیر هدایت می‌شوند. برای همسویی با الزامات کلیدی و تغییر شرکت‌های خود، بیمه‌گران باید پیشنهادات دیجیتالی را به مشتریان خود ارائه دهند، کارآمدتر شوند، از داده‌ها هوشمندانه‌تر استفاده کنند، نگرانی‌های امنیت سایبری را برطرف کنند و یک پیشنهاد انعطاف‌پذیر و پایدار داشته باشند.

برای دستیابی به این اهداف، اکثر شرکت های بیمه بر تحول دیجیتال و همچنین نوسازی هسته فناوری اطلاعات که توسط زیرساخت ها و پلتفرم های ابری ترکیبی و چند ابری امکان پذیر شده است، تمرکز کرده اند. این رویکرد می‌تواند سرعت ورود به بازار را با ارائه قابلیت‌های پیشرفته برای توسعه محصولات و خدمات نوآورانه برای کمک به رشد کسب‌وکار افزایش دهد و همچنین می‌تواند تجربه کلی مشتری را بهبود بخشد.

نقش هوش مصنوعی مولد در تحول دیجیتال و نوسازی هسته 

هوش مصنوعی سنتی و هوش مصنوعی مولد چه در عملیات‌های زیرساخت فناوری اطلاعات معمول، تعاملات رودررو با مشتری، یا تجزیه و تحلیل ریسک پشتی‌آفیس، تعهدنامه و پردازش ادعاها استفاده شوند، کلید اصلی نوسازی و تحول دیجیتال هستند.

نوسازی هسته با هوش مصنوعی

اکثر شرکت‌های بیمه بزرگ تصمیم گرفته‌اند که استراتژی میان‌مدت تا بلندمدت آن‌ها این است که تا حد امکان از سبد برنامه‌های کاربردی خود را به فضای ابری منتقل کنند.

هنگامی که استفاده از ابر با هوش مصنوعی مولد و قابلیت‌های هوش مصنوعی سنتی ترکیب می‌شود، این فناوری‌ها می‌توانند تأثیر زیادی بر کسب‌وکار داشته باشند. استفاده اولیه از هوش مصنوعی مولد اغلب برای تولید بیشتر DevOps است. AIOps چندین ابزار عملیات دستی IT جداگانه را در یک پلت فرم عملیات IT واحد، هوشمند و خودکار ادغام می کند. این امر به عملیات IT و تیم‌های DevOps امکان می‌دهد تا سریع‌تر (حتی فعالانه) به کندی‌ها و خاموشی‌ها پاسخ دهند و در نتیجه کارایی و بهره‌وری در عملیات را بهبود بخشند.

یک رویکرد ترکیبی چند ابری همراه با بهترین ویژگی‌های کنترل امنیت و انطباق (مانند کنترل‌هایی که IBM Cloud® برای صنایع تحت نظارت امکان‌پذیر می‌کند) ارزش قانع‌کننده‌ای را برای بیمه‌گران بزرگ در همه مناطق جغرافیایی ارائه می‌دهد. چندین شرکت برجسته در هر جغرافیایی با آی‌بی‌ام در مسیر نوسازی اصلی خود کار می‌کنند.

تحول دیجیتال با هوش مصنوعی

شرکت های بیمه با استفاده از اتوماسیون، دیجیتالی کردن کسب و کار و تشویق مشتریان به استفاده از کانال های سلف سرویس، هزینه ها را کاهش می دهند و تجربه بهتری را برای مشتری ارائه می دهند. با ظهور AIشرکت‌ها در حال حاضر اتوماسیون فرآیند شناختی را پیاده‌سازی می‌کنند که گزینه‌هایی را برای خود سرویس مشتری و نماینده فعال می‌کند و به خودکارسازی بسیاری از عملکردهای دیگر، مانند میز کمک فناوری اطلاعات و قابلیت‌های منابع انسانی کارکنان کمک می‌کند.

معرفی قابلیت‌های ChatGPT توجه زیادی را به خود جلب کرده است مدل های پایه هوش مصنوعی مولد. مدل‌های پایه از قبل بر روی مجموعه داده‌های بدون برچسب آموزش دیده‌اند و از یادگیری خود نظارتی با استفاده از شبکه های عصبیس مدل‌های پایه در حال تبدیل شدن به یک عنصر ضروری برای گردش‌های کاری جدید مبتنی بر هوش مصنوعی هستند و محصولات IBM Watson® از مدل‌های پایه استفاده می‌کنند. مدل های زبان بزرگ (LLM) از Hugging Face.

La یادگیری نظارت شده که برای آموزش هوش مصنوعی استفاده می شود، به تلاش انسانی زیادی نیاز دارد. دشوار است، نیاز به برچسب گذاری فشرده دارد و ماه ها تلاش می کند. از سوی دیگر، یادگیری خود نظارتی از طریق کامپیوتر انجام می شود، نیاز به برچسب گذاری کمی دارد و سریع، خودکار و کارآمد است. تجربه IBM با مدل‌های پایه نشان می‌دهد که بین 10 تا 100 برابر در الزامات برچسب‌گذاری و کاهش 6 برابری در زمان آموزش (در مقایسه با استفاده از روش‌های آموزشی سنتی هوش مصنوعی) وجود دارد.

برای دستیابی به تحول دیجیتال با هوش مصنوعی، شرکت‌های بیمه باید درک خوبی از داده‌های ساخت‌یافته و بدون ساختار داشته باشند، آن‌ها را سازماندهی کنند، آن‌ها را به شیوه‌ای ایمن مدیریت کنند (در عین رعایت مقررات صنعت) و امکان دسترسی فوری به داده‌های «درست» را فراهم کنند. این قابلیت برای ارائه تجربه مشتری برتر، جذب مشتریان جدید، حفظ مشتریان فعلی و دریافت بینش عمیق که می تواند منجر به محصولات نوآورانه جدید شود، اساسی است. همچنین به بهبود تصمیمات پذیره نویسی، کاهش تقلب و کنترل هزینه ها کمک می کند. بیمه‌گران پیشرو در همه مناطق جغرافیایی معماری داده و نرم‌افزار اتوماسیون آی‌بی‌ام را در فضای ابری پیاده‌سازی می‌کنند.

قابلیت های مولد هوش مصنوعی که تحول دیجیتال امروزی را امکان پذیر می کند را می توان در پنج حوزه قرار داد:

1. خلاصه سازی: متن موجود در اسناد بزرگ، مکالمات صوتی و ضبط‌شده با محتوای خاص دامنه را به مروری شخصی‌سازی‌شده تبدیل کنید که نکات کلیدی (مانند قراردادهای بیمه، اسناد بیمه‌نامه و پوشش، و پاسخ‌های مربوط به سؤالات متداول مشتری) را در بر می‌گیرد.
2. دسته بندی: ورودی های نوشته شده را با نمونه های کم (مانند طبقه بندی درخواست های خسارت، مرتب سازی شکایات مشتری، تجزیه و تحلیل احساسات مشتری، طبقه بندی ریسک در طول پذیره نویسی بیمه و تجزیه و تحلیل تقسیم بندی مشتری برای توسعه محصول بیمه) بخوانید و طبقه بندی کنید.
3. نسل: محتوای متنی را برای یک هدف خاص تولید کنید (به عنوان مثال، کمپین های بازاریابی با تمرکز بر محصولات بیمه خاص، پست های وبلاگ و مقالات برای موضوعات مختلف مرتبط با بیمه، پشتیبانی شخصی سازی شده از ایمیل مشتری و تولید کد برای استفاده توسط سیستم های فناوری بیمه).
4. استخراج: تجزیه و تحلیل و استخراج اطلاعات ضروری از متن بدون ساختار (مانند استخراج اطلاعات از گزارش های ثبت شده توسط نماینده بیمه، استخراج تشخیص پزشکی از پزشک یا گزارش های بالینی برای استفاده در بیمه نامه و ارزیابی ریسک).
5. پرسش و پاسخ: یک ویژگی پاسخگویی به سؤال بر اساس داده های خاص ایجاد کنید (به عنوان مثال، ایجاد خط مشی و منبع پرسش و پاسخ ویژه پوشش برای نمایندگان خدمات مشتری).

همانطور که شرکت های بیمه شروع به استفاده از هوش مصنوعی مولد برای تبدیل دیجیتالی فرآیندهای کسب و کار بیمه خود می کنند، فرصت های زیادی برای باز کردن ارزش وجود دارد.

کار آی‌بی‌ام با مشتریان در هنگام استفاده از هوش مصنوعی مولد، از جمله بهبود فرآیندهای منابع انسانی برای ساده‌سازی وظایفی مانند جذب استعداد و مدیریت عملکرد کارکنان، دستاوردهای بهره‌وری قابل‌توجهی را نشان می‌دهد. کارآمدتر کردن عوامل مراقبت از مشتری با توانمندسازی آنها برای تمرکز بر تعاملات با ارزش بالاتر با مشتریان (در حالی که دستیاران مجازی کانال دیجیتال با استفاده از هوش مصنوعی مولد به سوالات ساده تری رسیدگی می کنند). و صرفه جویی در زمان و تلاش در نوسازی کدهای قدیمی با استفاده از هوش مصنوعی مولد برای کمک به بازآفرینی و تبدیل کد.

برای راه اندازی watsonx.ai برای یک دوره آزمایشی رایگان ثبت نام کنید