Kuinka generatiivinen tekoäly tuottaa lisäarvoa vakuutusyhtiöille ja niiden asiakkaille – IBM-blogi

Vakuutuksenantajat kamppailevat kannattavuuden hallitsemiseksi yrittäessään kasvattaa liiketoimintaansa ja säilyttää asiakkaitaan. Niiden on noudatettava kasvavaa sääntelytaakkaa, ja ne kilpailevat laajan valikoiman rahoituspalveluyrityksiä, jotka tarjoavat sijoitustuotteita, joilla on potentiaalia parempaan tuottoon kuin perinteiset henkivakuutus- ja annuiteettituotteet. Vaikka korot ovat nousseet ennennäkemättömällä vauhdilla viimeisen vuoden aikana keskuspankkien pyrkiessä hillitsemään inflaatiota, merkittävä osa vakuutuksenantajien varannoista on sidottu matalatuottoisiin sijoituksiin, ja niiden sijoitustuotot eivät parane useaan vuoteen (koska niiden salkut kääntyvät).

Suurilla vakiintuneilla vakuutusyhtiöillä on maine päätöksenteossaan hyvin konservatiivisiksi, ja ne ovat olleet hitaita omaksumaan uusia teknologioita. He olisivat mieluummin "nopeita seuraajia" kuin johtajia, vaikka heille esitettäisiinkin vakuuttava liiketoimintatapaus. Tämä tuntemattoman pelko voi johtaa epäonnistuneisiin projekteihin, jotka vaikuttavat negatiivisesti asiakaspalveluun ja johtavat tappioihin.

IBM:n työ vakuutusasiakkaiden kanssa sekä IBM:n Institute of Business Value (IBV) tutkimukset osoittavat, että vakuutusyhtiöiden johtamispäätökset perustuvat digitaaliseen orkestraatioon, ydintuotantoon ja joustavan infrastruktuurin tarpeeseen. Vastatakseen keskeisiin vaatimuksiin ja muuttaakseen yhtiöitään vakuutusyhtiöiden on tarjottava asiakkailleen digitaalisia tarjouksia, tehostettava toimintaansa, käytettävä dataa älykkäämmin, puututtava kyberturvallisuusongelmiin sekä oltava joustava ja vakaa.

Näiden tavoitteiden saavuttamiseksi useimmat vakuutusyhtiöt ovat keskittyneet digitaaliseen transformaatioon sekä IT-ytimen modernisointiin hybridipilvi- ja multipilviinfrastruktuurin ja -alustojen mahdollistamana. Tämä lähestymistapa voi nopeuttaa markkinoille pääsyä tarjoamalla parannettuja valmiuksia kehittää innovatiivisia tuotteita ja palveluita, jotka auttavat kasvattamaan liiketoimintaa, ja se voi myös parantaa yleistä asiakaskokemusta.

Generatiivisen tekoälyn rooli digitaalisessa transformaatiossa ja ydinmodernisoinnissa 

Perinteinen tekoäly ja luova tekoäly ovat keskeisiä modernisointi- ja digitaalimuunnoshankkeissa, käytettiinpä rutiininomaisessa IT-infrastruktuurin toiminnassa, asiakaskohtaisessa vuorovaikutuksessa tai back-office-riskianalyysissä, vakuutusten ja korvausten käsittelyssä.

Ydin modernisointi tekoälyllä

Useimmat suuret vakuutusyhtiöt ovat päättäneet, että heidän keskipitkän ja pitkän aikavälin strategiana on siirtää mahdollisimman suuri osa sovellusvalikoimastaan ​​pilveen.

Kun pilven käyttö yhdistetään generatiiviseen tekoälyyn ja perinteisiin tekoälyominaisuuksiin, näillä teknologioilla voi olla valtava vaikutus liiketoimintaan. Generatiivisen tekoälyn alkuperäinen käyttö on usein tarkoitus tehdä DevOpsista tuottavampaa. AI Ops yhdistää useita erillisiä manuaalisia IT-toimintojen työkaluja yhdeksi, älykkääksi ja automatisoiduksi IT-toimintaalustaksi. Tämän ansiosta IT-toiminnot ja DevOps-tiimit voivat reagoida nopeammin (jopa ennakoivasti) hidastumiseen ja katkokseen, mikä parantaa toiminnan tehokkuutta ja tuottavuutta.

Hybridi multicloud-lähestymistapa yhdistettynä luokkansa parhaisiin tietoturva- ja vaatimustenmukaisuuden valvontaominaisuuksiin (kuten IBM Cloudin säännellyille aloille mahdollistamat hallintalaitteet) tarjoaa vakuuttavan arvoehdotuksen suurille vakuutusyhtiöille kaikilla maantieteellisillä alueilla. Useat merkittävät yritykset kaikilla maantieteellisillä alueilla työskentelevät IBM:n kanssa ydinmodernisointimatkallaan.

Digitaalinen muunnos tekoälyllä

Vakuutusyhtiöt vähentävät kustannuksia ja tarjoavat parempaa asiakaskokemusta hyödyntämällä automaatiota, digitalisoimalla liiketoimintaa ja kannustamalla asiakkaita käyttämään itsepalvelukanavia. Tulon myötä AI, yritykset ottavat nyt käyttöön kognitiivista prosessiautomaatiota, joka mahdollistaa asiakkaiden ja agenttien itsepalvelun vaihtoehdot ja auttaa automatisoimaan monia muita toimintoja, kuten IT-tukipalvelua ja työntekijöiden HR-valmiuksia.

ChatGPT-ominaisuuksien käyttöönotto on herättänyt paljon kiinnostusta generatiiviset tekoälypohjamallit. Perusmallit ovat valmiiksi koulutettuja merkitsemättömiin tietokokonaisuuksiin ja hyödyntävät itseohjattua oppimista käyttämällä neuroverkkomalliens. Perusmalleista on tulossa uusien tekoälypohjaisten työnkulkujen olennainen osa, ja IBM Watson® -tuotteet ovat käyttäneet perusmalleja vuodesta 2020 lähtien. IBM:n watsonx.ai™-perustusmallikirjasto sisältää sekä IBM:n rakentamia perusmalleja että useita avoimen lähdekoodin malleja. Hugging Facen suuria kielimalleja (LLM).

- valvottu oppiminen Tekoälyn kouluttamiseen käytettävä käyttö vaatii paljon inhimillistä vaivaa. Se on vaikeaa, vaatii intensiivistä merkitsemistä ja vaatii kuukausien vaivaa. Toisaalta itseohjattu oppiminen toimii tietokoneella, vaatii vain vähän merkintöjä ja on nopeaa, automatisoitua ja tehokasta. IBM:n kokemus perustusmalleista osoittaa, että merkintävaatimukset ovat 10-100-kertaiset ja koulutusaika 6-kertainen (verrattuna perinteisten tekoälyn koulutusmenetelmien käyttöön).

Digitaalisen muutoksen saavuttamiseksi tekoälyn avulla vakuutusyhtiöiden on saatava hyvä käsitys strukturoidusta ja strukturoimattomasta tiedosta, organisoitava se, hallinnoitava sitä turvallisesti (toimialan säädöksiä noudattaen) ja mahdollistettava välitön pääsy "oikeisiin" tietoihin. Tämä kyky on olennainen edellytys erinomaisen asiakaskokemuksen tarjoamiselle, uusien asiakkaiden houkuttelemiselle, olemassa olevien asiakkaiden säilyttämiselle ja syvällisten näkemysten saamiselle, jotka voivat johtaa uusiin innovatiivisiin tuotteisiin. Se auttaa myös parantamaan vakuutuspäätöksiä, vähentämään petoksia ja hallitsemaan kustannuksia. Johtavat vakuutusyhtiöt kaikilla maantieteellisillä alueilla toteuttavat IBM:n tietoarkkitehtuureja ja automaatioohjelmistoja pilvessä.

Nykypäivän digitaalisen muutoksen mahdollistavat generatiiviset tekoälyominaisuudet voidaan sijoittaa viiteen alueeseen:

1. Yhteenveto: Muunna teksti suurissa asiakirjoissa, puhekeskusteluissa ja tallennuksissa, joissa on verkkotunnuskohtaista sisältöä, yksilöllisiksi katsauksiksi, jotka tallentavat tärkeimmät asiat (kuten vakuutussopimukset, vakuutus- ja takuuasiakirjat sekä vastaukset asiakkaiden usein kysyttyihin kysymyksiin).
2. Luokitus: Lue ja luokittele kirjallinen syöte vain nolla esimerkillä (kuten korvauspyyntöjen luokittelu, asiakasvalitusten lajittelu, asiakkaiden mielialan analysointi, riskien luokittelu vakuutustoiminnan aikana ja asiakassegmentoinnin analysointi vakuutustuotteiden kehittämistä varten).
3. Sukupolvi: Luo tekstisisältöä tiettyyn tarkoitukseen (esimerkiksi tiettyihin vakuutustuotteisiin keskittyvät markkinointikampanjat, blogikirjoitukset ja artikkelit erilaisista vakuutuksiin liittyvistä aiheista, henkilökohtainen asiakassähköpostin laadintatuki ja koodin luominen vakuutusteknologiajärjestelmien käyttöön).
4. louhinta: Analysoi ja poimi olennaisia ​​tietoja jäsentämättömästä tekstistä (kuten tietojen poimiminen vakuutusasiamiesten raporteista, lääketieteellisen diagnoosin poimiminen lääkärin tai kliinisistä raporteista käytettäväksi vakuutusten myöntämisessä ja riskien arvioinnissa).
5. Kysymys-vastaus: Luo kysymyksiin vastausominaisuus, joka perustuu tiettyihin tietoihin (esimerkiksi luo käytäntö- ja kattavuuskohtainen Q&A-resurssi asiakaspalveluagenteille).

Kun vakuutusyhtiöt alkavat käyttää generatiivista tekoälyä vakuutusliiketoimintaprosessiensa digitaaliseen muuttamiseen, on monia mahdollisuuksia avata arvoa.

IBM:n työ asiakkaiden kanssa osoittaa merkittäviä tuottavuuden lisäyksiä käytettäessä luovaa tekoälyä, mukaan lukien HR-prosessien parantaminen tehtävien, kuten kykyjen hankinnan ja työntekijöiden suorituskyvyn hallinnan, virtaviivaistamiseksi. asiakaspalveluagenttien tuottavuuden lisääminen antamalla heille mahdollisuus keskittyä arvokkaampaan vuorovaikutukseen asiakkaiden kanssa (kun taas digitaalisen kanavan virtuaaliassistentit, jotka käyttävät generatiivista tekoälyä, käsittelevät yksinkertaisempia tiedusteluja); ja säästää aikaa ja vaivaa vanhan koodin modernisoinnissa käyttämällä generatiivista tekoälyä koodin uudelleenmuodostuksessa ja muuntamisessa.

Tilaa ilmainen kokeilu, jotta watsonx.ai toimii