IBM은 보험 고객과 협력하고 있으며 IBM 기업 가치 연구소(IBV)에서 실시한 연구에 따르면 보험사 관리 결정을 안내하는 세 가지 주요 필수 사항이 나와 있습니다.
- 디지털 오케스트레이션
- 핵심 생산성 향상(비즈니스 및 IT)
- 유연한 인프라의 필요성
주요 과제를 충족하고 회사의 혁신을 촉진하기 위해 보험사는 다음을 수행해야 합니다.
- 고객에게 디지털 제품 제공
- 효율성 향상
- 데이터를 보다 지능적으로 사용
- 사이버 보안 문제 해결
- 탄력적이고 안정적인 서비스를 위해 노력하세요.
위에서 언급한 목표를 달성하기 위해 대부분의 보험 회사는 하이브리드 클라우드와 멀티 클라우드 인프라 및 플랫폼을 사용하여 디지털 혁신과 IT 핵심 현대화에 우선순위를 두었습니다. 이러한 접근 방식은 혁신적인 제품 및 서비스 개발을 위한 향상된 기능을 제공하고 비즈니스 성장을 촉진하며 회사와의 상호 작용에서 전반적인 고객 경험을 개선함으로써 시장 출시 속도를 가속화할 수 있습니다.
IBM은 보험 회사가 생성 AI를 비즈니스 프로세스에 삽입하도록 도울 수 있습니다.
IBM은 보험의 마케팅, 판매, 인수, 서비스 및 지불 방식을 완전히 변화시키는 데 필요한 다양한 기능을 통합할 수 있는 전 세계적으로 몇 안 되는 회사 중 하나입니다.
제품 및 서비스 포트폴리오 전체에서 AI에 중점을 두고 있는 IBM은 AI 관련 기능에서 계속해서 업계 선두 자리를 유지하고 있습니다.
IBM® 왓슨스™ AI 및 데이터 플랫폼은 AI 보조 제품군과 함께 비즈니스 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 AI의 영향을 확장하고 가속화하도록 설계되었습니다.
IBM은 여러 보험 회사와 협력하여 생성 AI 사용에 대한 높은 가치의 기회를 식별합니다. 가장 일반적인 보험 사용 사례에는 대용량 문서와 대용량 텍스트 또는 이미지 블록을 처리해야 하는 프로세스 최적화가 포함됩니다. 이러한 사용 사례는 이미 오늘날 AI 워크로드의 XNUMX분의 XNUMX을 차지하며, 생성 AI를 통해 기능을 향상시키는 방향으로 상당한 변화가 일어나고 있습니다. 이러한 개선 사항에는 보험 인수 및 청구 처리와 같은 의사 결정을 지원하기 위해 콘텐츠 및 통찰력을 추출하거나 정보를 분류하는 작업이 포함됩니다. 생성 AI 기능의 사용이 보험 업계에 큰 변화를 가져올 수 있는 중점 영역은 다음과 같습니다.
- 고객 참여
- 디지털 노동
- 애플리케이션 현대화
- IT 운영
- 사이버 보안
IBM은 가상 에이전트, 대화형 검색, 규정 준수 및 규제 프로세스, 청구 조사, 애플리케이션 현대화 등 다양한 사용 사례를 위한 생성적 AI 기반 솔루션을 만들고 있습니다. 아래에는 현재 생성 AI 구현 이니셔티브 중 일부에 대한 요약이 나와 있습니다.
고객 참여
보험 보장을 제공하려면 수많은 문서 작업이 필요합니다. 이러한 문서에는 보장 항목 및 제외 사항을 자세히 설명하는 보험 상품 설명, 정책 또는 계약 문서, 보험료 청구서, 영수증, 제출된 청구서, 혜택 설명, 수리 견적, 공급업체 송장 등이 포함됩니다. 보험사와의 고객 상호작용의 상당 부분은 다양한 상품의 보험 보장 약관에 대한 문의, 승인된 청구 금액에 대한 이해, 제출된 청구 금액을 지불하지 않은 이유, 보험료 영수증, 청구 금액 지급 등 거래 상태로 구성됩니다. , 정책 변경 요청 등이 있습니다.
생성적 AI 이니셔티브의 일환으로 당사는 보험 문서 내의 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터(고객 쿼리와 관련된 데이터)를 검토하고 제품, 계약 또는 계약에 관한 맞춤형 권장 사항을 제공하기 위해 신속한 조정이 포함된 기반 모델을 사용하는 능력을 입증할 수 있습니다. 일반보험문의. 이 솔루션은 고객의 프로필과 거래 내역을 기반으로 구체적인 답변을 제공하고 기본 정책 관리 및 청구 데이터에 액세스할 수 있습니다. 대량의 고객 데이터를 즉시 분석하고, 패턴을 식별하여 통찰력을 창출하며, 고객 요구를 예측하는 능력은 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
우리는 현재 다음을 포함한 여러 사용 사례를 개발하고 있습니다.
- 의료 시술에 대한 사전 승인 받기
- 건강 혜택 관리
- 보험 계약자에게 청구 결정 및 혜택 설명
- 청구 내역 요약
보험 대리인/컨택센터 대리인 지원
보험 회사는 고객이 미지불 잔액 조회, 청구 지불 상태 확인 등 간단한 문의에 사용할 수 있는 음성 응답 장치, 모바일 앱 및 온라인 웹 기반 솔루션을 널리 배포했습니다. 그러나 현재 솔루션 세트는 기능이 제한되어 있으며 고객 참여 항목에 나열된 더 복잡한 고객 문의에 답변할 수 없습니다. 그러다 보니 고객들은 보험사 대리점이나 보험사 연락센터에 전화를 하는 경우가 많다. 상담원을 위해 설계된 생성적 AI 기반 솔루션은 문서 검색 시간을 대폭 단축하고, 정보를 요약하며, 자문 기능을 활성화하여 다음과 같은 이점을 제공합니다. 생산력 개량 이르기까지 평균 14%에서 최대 34%까지 증가해 고객 만족도가 높아졌습니다. IBM은 IBM watsonx™ Assistant 및 IBM Watson® Explorer와 같은 제품을 사용하여 수년 동안 보험 회사에서 전통적인 AI 기반 솔루션을 구현해 왔습니다. 이제 우리는 상담원 지원 기능을 향상시키기 위해 기초 모델을 통합하고 신속한 조정을 위해 몇몇 보험 회사와 협력을 시작하고 있습니다.
위험 관리
재산과 관련된 인수 결정을 내리기 위해 보험 회사는 보험 신청서에 제공된 재산 데이터, 홍수, 허리케인, 화재 사건의 기록, 재산의 특정 위치에 대한 범죄 통계를 포함하여 상당한 양의 외부 데이터를 수집합니다. 과거 데이터는 다음과 같은 소스에서 공개적으로 제공됩니다. data.gov, 잘 확립된 보험 회사도 자체 데이터 인수 및 청구 경험 데이터에 액세스할 수 있습니다. 현재 위험 모델링을 위해 이 데이터를 사용하려면 수동 집약적인 노력이 필요하며 AI 기능은 충분히 활용되지 않습니다.
IBM의 현재 이니셔티브에는 재산 보험 인수 및 청구 조사와 관련하여 공개적으로 사용 가능한 데이터를 수집하여 IBM® watsonx™ AI 및 데이터 플랫폼의 기반 모델을 향상시키는 것이 포함됩니다. 이 접근 방식은 보험 회사 고객이 사용할 것이며, 고객은 자신의 독점 경험 데이터를 통합하여 모델을 더욱 개선할 수 있습니다. 이러한 모델과 독점 데이터는 하이퍼스케일러에 대한 산업 규제 준수 요구사항을 충족하도록 특별히 설계된 안전한 IBM Cloud® 환경 내에서 호스팅됩니다. 위험 관리 솔루션은 위험 평가 및 의사 결정 프로세스의 속도를 크게 높이는 동시에 의사 결정 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
코드 현대화
50년이 넘는 역사를 가진 많은 보험 회사는 여전히 1970년대, 1980년대, 1990년대에 개발된 시스템에 의존하고 있으며 종종 Cobol, Assembler 및 PL1을 혼합하여 코딩되었습니다. 이러한 시스템을 현대화하려면 레거시 코드를 프로덕션에 즉시 사용할 수 있는 Java 또는 기타 프로그래밍 언어로 변환해야 합니다.
IBM은 기존 코드베이스에 포함된 비즈니스 규칙과 논리를 이해하고 모듈형 시스템으로의 전환을 지원하기 위해 생성 AI 기능을 사용하는 여러 금융 기관과 협력하고 있습니다. 혁신 프로세스에서는 IBM 구성요소 비즈니스 모델(보험용)과 BIAN 프레임워크(뱅킹용)를 사용하여 재설계를 안내합니다. Generative AI는 또한 현대화된 코드를 테스트하기 위한 테스트 케이스와 스크립트를 생성하는 데에도 도움이 됩니다.
생성 AI 사용과 관련된 업계 우려 사항 해결
IBV가 실시한 연구에서 비즈니스 리더들은 생성 AI 도입에 대한 우려를 표명했습니다. 주요 우려 사항은 다음과 같습니다.
- 설명 가능성: IBM이 인터뷰한 리더 중 48%는 생성 AI로 내린 결정이 충분히 설명 가능하지 않다고 생각합니다.
- 윤리: 46%는 생성 AI의 안전 및 윤리적 측면에 대해 우려하고 있습니다.
- 편견: 46%는 생성 AI가 확립된 편견을 전파할 것이라고 믿습니다.
- 신뢰: 42%는 생성 AI를 신뢰할 수 없다고 생각합니다.
- 규정 준수: 57%는 규제 제약 및 규정 준수가 중요한 장벽이라고 생각합니다.
IBM은 Watsonx 플랫폼 구성 요소 제품군을 통해 위의 문제를 해결합니다. IBM watsonx.ai™ AI 스튜디오, IBM 왓슨엑스.데이터™ 데이터 저장소 및 IBM 왓슨스.거버넌스™ AI 거버넌스용 툴킷. 특히, watsonx.governance는 투명성, 책임성, 계보, 데이터 추적성, 모델의 편향 및 공정성 모니터링을 제공하여 전체 AI 수명주기를 모니터링하고 관리하는 기능을 제공합니다. 엔드 투 엔드 솔루션은 보험 회사 리더에게 기존 AI와 생성 AI를 모두 사용할 때 책임감 있고 투명하며 설명 가능한 AI 워크플로를 지원하는 기능을 제공합니다.
위에서 설명한 대로 우리는 보험 회사가 보험 비즈니스 프로세스의 디지털 혁신을 위해 생성 AI 사용을 시작하는 데 도움이 되는 많은 고부가가치 기회를 확인했습니다. 또한 생성적 AI 기술을 사용하면 기사(보험 상품 마케팅용), 고객을 위한 개인화 콘텐츠 또는 이메일과 같은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있으며 프로그래밍 코드와 같은 콘텐츠 생성까지 가능하여 개발자 생산성을 높일 수 있습니다.
IBM은 고객과 협력하여 생성 AI를 사용할 때 상당한 생산성 향상을 보여줍니다.
- 재능: 30%-40% 생산성 향상 달성
- 고객: 모든 상호 작용의 50%~70%를 전화에서 다양한 디지털 채널로 전환하고 생성 AI를 사용하여 이러한 전환을 추진합니다.
- 코드 생성: 코드 마이그레이션 및 현대화에서 생산성 30% 향상 실현
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- 출처: https://www.ibm.com/blog/ai-based-solutions-for-insurance-companies/
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