आईबीएम हमारे बीमा ग्राहकों के साथ काम करता है, और आईबीएम इंस्टीट्यूट फॉर बिजनेस वैल्यू (आईबीवी) द्वारा किया गया शोध तीन प्रमुख अनिवार्यताओं को दर्शाता है जो बीमाकर्ता प्रबंधन निर्णयों का मार्गदर्शन करते हैं:
- डिजिटल ऑर्केस्ट्रेशन
- बेहतर मुख्य उत्पादकता (व्यवसाय और आईटी)
- लचीले बुनियादी ढांचे की जरूरत
प्रमुख अनिवार्यताओं को पूरा करने और अपनी कंपनियों के परिवर्तन को सुविधाजनक बनाने के लिए, बीमाकर्ताओं को यह करना होगा:
- अपने ग्राहकों को डिजिटल पेशकश प्रदान करें
- अधिक कुशल बनें
- डेटा का अधिक समझदारी से उपयोग करें
- साइबर सुरक्षा संबंधी चिंताओं का समाधान करें
- एक लचीली और स्थिर पेशकश के लिए प्रयास करें
उपर्युक्त उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए, अधिकांश बीमा कंपनियों ने हाइब्रिड क्लाउड और मल्टी-क्लाउड बुनियादी ढांचे और प्लेटफार्मों का उपयोग करके डिजिटल परिवर्तन और आईटी कोर आधुनिकीकरण को प्राथमिकता दी है। यह दृष्टिकोण नवोन्मेषी उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने के लिए बढ़ी हुई क्षमताएं प्रदान करके, व्यवसाय वृद्धि को सुविधाजनक बनाने और कंपनी के साथ उनकी बातचीत में समग्र ग्राहक अनुभव में सुधार करके बाजार में तेजी लाने में तेजी ला सकता है।
आईबीएम बीमा कंपनियों को उनकी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में जेनरेटिव एआई डालने में मदद कर सकता है
आईबीएम विश्व स्तर पर कुछ कंपनियों में से एक है जो बीमा के विपणन, बिक्री, हामीदारी, सेवा और भुगतान के तरीके को पूरी तरह से बदलने के लिए आवश्यक क्षमताओं की एक श्रृंखला को एक साथ ला सकती है।
अपने उत्पादों और सेवाओं के पोर्टफोलियो में एआई पर मजबूत फोकस के साथ, आईबीएम एआई-संबंधित क्षमताओं में उद्योग में अग्रणी बना हुआ है।
आईबीएम® वॉट्सनx™ एआई और डेटा प्लेटफ़ॉर्म, एआई सहायकों के अपने सूट के साथ, पूरे व्यवसाय में विश्वसनीय डेटा का उपयोग करके एआई के प्रभाव को बढ़ाने और बढ़ाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
जेनेरिक एआई का उपयोग करने के लिए उच्च-मूल्य के अवसरों की पहचान करने के लिए आईबीएम कई बीमा कंपनियों के साथ काम करता है। सबसे आम बीमा उपयोग के मामलों में अनुकूलन प्रक्रियाएं शामिल हैं जिनके लिए बड़े दस्तावेज़ों और पाठ या छवियों के बड़े ब्लॉकों को संसाधित करने की आवश्यकता होती है। ये उपयोग के मामले पहले से ही आज एआई वर्कलोड के एक चौथाई का प्रतिनिधित्व करते हैं, और जेनेरिक एआई के साथ उनकी कार्यक्षमता को बढ़ाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण बदलाव आया है। इस संवर्द्धन में निर्णय लेने में सहायता के लिए सामग्री और अंतर्दृष्टि निकालना या जानकारी वर्गीकृत करना शामिल है, जैसे अंडरराइटिंग और दावा प्रसंस्करण में। फोकस क्षेत्र जहां जेनरेटिव एआई क्षमताओं का उपयोग बीमा उद्योग में महत्वपूर्ण अंतर ला सकता है, उनमें शामिल हैं:
- ग्राहक अनुबंध
- डिजिटल श्रम
- अनुप्रयोग आधुनिकीकरण
- आईटी संचालन
- साइबर सुरक्षा
आईबीएम वर्चुअल एजेंटों, संवादात्मक खोज, अनुपालन और नियामक प्रक्रियाओं, दावों की जांच और एप्लिकेशन आधुनिकीकरण सहित विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए जेनेरिक एआई-आधारित समाधान तैयार कर रहा है। नीचे, हम अपनी कुछ वर्तमान जेनरेटिव एआई कार्यान्वयन पहलों का सारांश प्रदान करते हैं।
ग्राहक अनुबंध
बीमा कवरेज प्रदान करने में कई दस्तावेज़ों के साथ काम करना शामिल है। इन दस्तावेज़ों में बीमा उत्पाद विवरण शामिल हैं जिनमें कवर की गई वस्तुओं और बहिष्करणों, पॉलिसी या अनुबंध दस्तावेज़, प्रीमियम बिल, रसीदें, प्रस्तुत दावे, लाभों के स्पष्टीकरण, मरम्मत अनुमान, विक्रेता चालान और बहुत कुछ शामिल हैं। बीमा कंपनी के साथ ग्राहकों की बातचीत के एक महत्वपूर्ण हिस्से में विभिन्न उत्पादों के लिए बीमा कवरेज के नियमों और शर्तों के बारे में पूछताछ, स्वीकृत दावा भुगतान राशि को समझना, प्रस्तुत दावा राशि का भुगतान न करने के कारण और प्रीमियम रसीदें, दावा भुगतान जैसे लेनदेन की स्थिति शामिल है। , नीति परिवर्तन अनुरोध और बहुत कुछ।
हमारी जेनरेटिव एआई पहल के हिस्से के रूप में, हम बीमा दस्तावेजों (ग्राहक क्वेरी से जुड़े डेटा) के भीतर संरचित और असंरचित डेटा की समीक्षा करने और उत्पाद, अनुबंध या संबंधित अनुरूप सिफारिशें प्रदान करने के लिए त्वरित ट्यूनिंग के साथ एक फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करने की क्षमता प्रदर्शित कर सकते हैं। सामान्य बीमा पूछताछ. समाधान ग्राहक की प्रोफ़ाइल और लेनदेन इतिहास, अंतर्निहित नीति प्रशासन और दावा डेटा तक पहुंच के आधार पर विशिष्ट उत्तर प्रदान कर सकता है। बड़ी मात्रा में ग्राहक डेटा का तुरंत विश्लेषण करने, अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए पैटर्न की पहचान करने और ग्राहकों की जरूरतों का अनुमान लगाने की क्षमता के परिणामस्वरूप अधिक ग्राहक संतुष्टि हो सकती है।
वर्तमान में हम कई उपयोग के मामले विकसित कर रहे हैं, जिनमें शामिल हैं:
- चिकित्सा प्रक्रियाओं के लिए पूर्व प्राधिकरण प्राप्त करना
- स्वास्थ्य लाभ का प्रबंध करना
- पॉलिसीधारकों को दावों के निर्णय और लाभों के बारे में समझाना
- दावों के इतिहास का सारांश
बीमा एजेंट/संपर्क केंद्र एजेंट सहायता
बीमा कंपनियों ने व्यापक रूप से वॉयस रिस्पांस यूनिट, मोबाइल ऐप और ऑनलाइन वेब-आधारित समाधान तैनात किए हैं जिनका उपयोग ग्राहक साधारण पूछताछ के लिए कर सकते हैं, जैसे बकाया राशि की पूछताछ और दावा भुगतान स्थिति की जांच। हालाँकि, समाधानों का वर्तमान सेट कार्यक्षमता में सीमित है और अधिक जटिल ग्राहक प्रश्नों का उत्तर नहीं दे सकता है, जैसा कि ग्राहक सहभागिता के अंतर्गत सूचीबद्ध है। परिणामस्वरूप, ग्राहक अक्सर बीमा एजेंट या बीमा कंपनी के संपर्क केंद्र को कॉल करने का सहारा लेते हैं। एजेंटों के लिए डिज़ाइन किए गए जेनरेटिव एआई-आधारित समाधान दस्तावेज़ खोज समय को काफी कम कर सकते हैं, जानकारी को सारांशित कर सकते हैं और सलाहकार क्षमताओं को सक्षम कर सकते हैं, जिससे उत्पादकता सुधार से लेकर एक औसत 14% से 34% तक और ग्राहक संतुष्टि में वृद्धि। आईबीएम कई वर्षों से आईबीएम वाटसनएक्स™ असिस्टेंट और आईबीएम वाटसन® एक्सप्लोरर जैसे उत्पादों का उपयोग करके बीमा कंपनियों में पारंपरिक एआई-आधारित समाधान लागू कर रहा है। अब हम एजेंट सहायता क्षमताओं को बढ़ाने के लिए फाउंडेशन मॉडल और त्वरित ट्यूनिंग को शामिल करने के लिए कुछ बीमा कंपनियों के साथ सहयोग शुरू कर रहे हैं।
जोखिम प्रबंधन
संपत्ति से संबंधित हामीदारी निर्णय लेने के लिए, बीमा कंपनियां महत्वपूर्ण मात्रा में बाहरी डेटा एकत्र करती हैं, जिसमें बीमा आवेदन प्रपत्रों में प्रदान किया गया संपत्ति डेटा, बाढ़, तूफान, आग की घटनाओं के ऐतिहासिक रिकॉर्ड और संपत्ति के विशिष्ट स्थान के लिए अपराध के आंकड़े शामिल हैं। जबकि ऐतिहासिक डेटा जैसे स्रोतों से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है data.gov, अच्छी तरह से स्थापित बीमा कंपनियों के पास अपने स्वयं के डेटा हामीदारी और दावा अनुभव डेटा तक पहुंच होती है। वर्तमान में, मॉडलिंग जोखिम के लिए इस डेटा का उपयोग करने में मैन्युअल रूप से गहन प्रयास शामिल हैं, और एआई क्षमताओं का कम उपयोग किया जाता है।
आईबीएम की एक मौजूदा पहल में आईबीएम® वाटसनएक्स™ एआई और डेटा प्लेटफॉर्म में फाउंडेशन मॉडल को बढ़ाने के लिए संपत्ति बीमा हामीदारी और दावों की जांच से संबंधित सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा एकत्र करना शामिल है। इस दृष्टिकोण का उपयोग हमारी बीमा कंपनी के ग्राहकों द्वारा किया जाएगा, जो मॉडल को और परिष्कृत करने के लिए अपने मालिकाना अनुभव डेटा को शामिल कर सकते हैं। इन मॉडलों और मालिकाना डेटा को एक सुरक्षित आईबीएम क्लाउड® वातावरण में होस्ट किया जाएगा, जो विशेष रूप से हाइपरस्केलर्स के लिए नियामक उद्योग अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। जोखिम प्रबंधन समाधान का उद्देश्य निर्णय गुणवत्ता में सुधार करते हुए जोखिम मूल्यांकन और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में काफी तेजी लाना है।
कोड आधुनिकीकरण
50 वर्षों से अधिक के इतिहास वाली कई बीमा कंपनियाँ अभी भी 1970, 1980 और 1990 के दशक में विकसित प्रणालियों पर भरोसा करती हैं, जिन्हें अक्सर कोबोल, असेंबलर और पीएल1 के मिश्रण में कोडित किया जाता है। इन प्रणालियों को आधुनिक बनाने के लिए पुराने कोड को उत्पादन के लिए तैयार जावा या अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं में परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है।
आईबीएम मौजूदा कोडबेस में अंतर्निहित व्यावसायिक नियमों और तर्क को समझने और मॉड्यूलर सिस्टम में इसके परिवर्तन का समर्थन करने के लिए जेनरेटिव एआई क्षमताओं का उपयोग करके कई वित्तीय संस्थानों के साथ काम कर रहा है। परिवर्तन प्रक्रिया रीडिज़ाइन को निर्देशित करने के लिए आईबीएम घटक व्यवसाय मॉडल (बीमा के लिए) और बीआईएएन ढांचे (बैंकिंग के लिए) का उपयोग करती है। जेनरेटिव एआई आधुनिक कोड के परीक्षण के लिए परीक्षण मामले और स्क्रिप्ट तैयार करने में भी सहायता करता है।
जेनेरिक एआई के उपयोग से संबंधित उद्योग की चिंताओं को संबोधित करना
आईबीवी द्वारा किए गए एक अध्ययन में, व्यापारिक नेताओं ने जेनेरिक एआई को अपनाने के बारे में चिंता व्यक्त की। प्रमुख चिंताएँ निम्नलिखित से संबंधित हैं:
- व्याख्यात्मकता: आईबीएम के साक्षात्कार में शामिल 48% नेताओं का मानना है कि जेनेरिक एआई द्वारा लिए गए निर्णय पर्याप्त रूप से समझाने योग्य नहीं हैं।
- नैतिकता: 46% जनरेटिव एआई की सुरक्षा और नैतिक पहलुओं के बारे में चिंतित हैं
- पूर्वाग्रह: 46% का मानना है कि जेनेरिक एआई स्थापित पूर्वाग्रहों का प्रचार करेगा
- भरोसा: 42% का मानना है कि जेनरेटिव एआई पर भरोसा नहीं किया जा सकता
- अनुपालन: 57% का मानना है कि नियामक बाधाएं और अनुपालन महत्वपूर्ण बाधाएं हैं
आईबीएम उपरोक्त चिंताओं को अपने वाटसनक्स प्लेटफ़ॉर्म घटकों के माध्यम से संबोधित करता है: आईबीएम watsonx.ai™ एआई स्टूडियो, आईबीएम watsonx.data™ डेटा स्टोर और आईबीएम watsonx.governanceएआई गवर्नेंस के लिए ™ टूलकिट। विशेष रूप से, watsonx.governance पारदर्शिता, जवाबदेही, वंशावली, डेटा की ट्रैसेबिलिटी और मॉडल में पूर्वाग्रह और निष्पक्षता की निगरानी प्रदान करके संपूर्ण एआई जीवनचक्र की निगरानी और संचालन करने की क्षमता प्रदान करता है। एंड-टू-एंड समाधान बीमा कंपनी के नेताओं को ऐसी सुविधाएँ प्रदान करता है जो पारंपरिक और जेनरेटिव एआई दोनों का उपयोग करते समय जिम्मेदार, पारदर्शी और समझाने योग्य एआई वर्कफ़्लो को सक्षम बनाती हैं।
जैसा कि ऊपर वर्णित है, हमने बीमा कंपनियों को उनकी बीमा व्यवसाय प्रक्रियाओं के डिजिटल परिवर्तन के लिए जेनरेटर एआई का उपयोग शुरू करने में मदद करने के लिए कई उच्च-मूल्य वाले अवसरों की पहचान की है। इसके अलावा, जेनरेटिव एआई तकनीक का उपयोग नई सामग्री जैसे लेख (बीमा उत्पाद विपणन के लिए), ग्राहकों के लिए वैयक्तिकृत सामग्री या ईमेल और यहां तक कि डेवलपर उत्पादकता बढ़ाने के लिए प्रोग्रामिंग कोड जैसी सामग्री तैयार करने के लिए किया जा सकता है।
जेनेरिक एआई का उपयोग करते समय आईबीएम महत्वपूर्ण उत्पादकता लाभ दिखाने के लिए ग्राहकों के साथ काम करता है:
- प्रतिभा: 30%-40% उत्पादकता लाभ प्राप्त करें
- ग्राहक: सभी इंटरैक्शन का 50%-70% फ़ोन से विभिन्न डिजिटल चैनलों पर स्थानांतरित करें और इस परिवर्तन को चलाने के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग करें
- कोड जनरेशन: कोड माइग्रेशन और आधुनिकीकरण में 30% उत्पादकता सुधार का एहसास करें
क्या आप विषयों पर अधिक विस्तार से चर्चा करने में रुचि रखते हैं? संपर्क किशोर रामचंदानी or अनुज जैन.
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- स्रोत: https://www.ibm.com/blog/ai-based-solutions-for-insurance-companies/
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