IBM 与我们的保险客户合作,IBM 商业价值研究院 (IBV) 进行的研究显示了指导保险公司管理决策的三个关键要素:
- 数字编排
- 提高核心生产力(业务和 IT)
- 需要灵活的基础设施
为了满足关键要求并促进公司转型,保险公司需要:
- 向客户提供数字产品
- 变得更有效率
- 更智能地使用数据
- 解决网络安全问题
- 努力提供有弹性且稳定的产品
为了实现上述目标,大多数保险公司都优先考虑数字化转型和IT核心现代化,使用混合云和多云基础设施和平台。这种方法可以通过提供增强的开发创新产品和服务的能力、促进业务增长以及改善客户与公司互动的整体体验来加快上市速度。
IBM 可以帮助保险公司将生成式 AI 融入其业务流程
IBM 是全球少数几家能够整合彻底改变保险营销、销售、承保、服务和支付方式所需功能的公司之一。
IBM 在其产品和服务组合中高度关注人工智能,继续成为人工智能相关功能的行业领导者。
IBM® 屈臣氏™ 人工智能和数据平台及其人工智能助手套件旨在帮助扩大和加速人工智能在整个企业中使用可信数据的影响。
IBM 与多家保险公司合作,寻找使用生成式 AI 的高价值机会。最常见的保险用例包括优化需要处理大型文档和大块文本或图像的流程。这些用例已经占当今人工智能工作负载的四分之一,并且正在向通过生成式人工智能增强其功能发生重大转变。此增强功能涉及提取内容和见解或对信息进行分类以支持决策,例如承保和索赔处理。使用生成式人工智能功能可以对保险行业产生重大影响的重点领域包括:
- 客户参与
- 数字化劳动力
- 应用现代化
- IT运营
- 网络安全
IBM 正在为各种用例创建基于人工智能的生成解决方案,包括虚拟代理、对话式搜索、合规性和监管流程、索赔调查和应用程序现代化。下面,我们总结了当前的一些生成式人工智能实施计划。
客户参与
提供保险涉及处理大量文件。这些文件包括详细说明承保项目和除外责任的保险产品说明、保单或合同文件、保费账单、收据、提交的索赔、福利说明、维修估算、供应商发票等。客户与保险公司互动的很大一部分包括查询各种产品的保险条款和条件、了解批准的索赔金额、未支付提交的索赔金额的原因以及保费收据、索赔付款等交易状态、政策变更请求等等。
作为我们的生成式人工智能计划的一部分,我们可以展示使用快速调整的基础模型来审查保险文件中的结构化和非结构化数据(与客户查询相关的数据)的能力,并提供有关产品、合同或一般保险查询。该解决方案可以根据客户的个人资料和交易历史记录提供具体答案,访问底层保单管理和索赔数据。即时分析大量客户数据、识别模式以生成见解并预测客户需求的能力可以提高客户满意度。
我们目前正在开发几个用例,其中包括:
- 获得医疗程序的事先授权
- 管理健康福利
- 向保单持有人解释索赔决定和福利
- 总结索赔历史
保险代理人/联络中心代理人协助
保险公司广泛部署了语音应答装置、移动应用程序和基于网络的在线解决方案,客户可以使用它们进行简单的查询,例如到期余额查询和索赔支付状态检查。然而,当前的解决方案集功能有限,无法回答更复杂的客户查询(如客户参与下所列)。因此,客户经常致电保险代理人或保险公司的联络中心。专为客服人员设计的基于生成式人工智能的解决方案可以显着减少文档搜索时间、汇总信息并启用咨询功能,从而 生产率 改善 从 平均 从 14% 提高到高达 34%,并提高了客户满意度。多年来,IBM 一直在使用 IBM watsonx™ Assistant 和 IBM Watson® Explorer 等产品在保险公司实施传统的基于 AI 的解决方案。我们现在开始与一些保险公司合作,整合基础模型并进行及时调整,以增强代理协助能力。
风险管理
为了做出与财产相关的承保决策,保险公司收集大量外部数据,包括保险申请表中提供的财产数据、洪水、飓风、火灾事件的历史记录以及财产特定位置的犯罪统计数据。虽然历史数据可从以下来源公开获得: 数据网,成熟的保险公司也可以获得自己的承保数据和理赔经验数据。目前,使用这些数据进行风险建模涉及大量手动工作,并且人工智能功能未得到充分利用。
IBM 当前的一项举措涉及收集与财产保险承保和索赔调查相关的公开数据,以增强 IBM® watsonx™ AI 和数据平台中的基础模型。我们的保险公司客户将使用这种方法,他们可以结合他们的专有经验数据来进一步完善模型。这些模型和专有数据将托管在安全的 IBM Cloud® 环境中,该环境专为满足超大规模企业的监管行业合规性要求而设计。该风险管理解决方案旨在显着加快风险评估和决策流程,同时提高决策质量。
代码现代化
许多拥有 50 多年历史的保险公司仍然依赖 1970 世纪 1980 年代、1990 年代和 1 年代开发的系统,这些系统通常采用 Cobol、Assembler 和 PLXNUMX 的混合编码。对这些系统进行现代化改造需要将遗留代码转换为可用于生产的 Java 或其他编程语言。
IBM 正在与多家金融机构合作,利用生成式 AI 功能来理解现有代码库中嵌入的业务规则和逻辑,并支持其向模块化系统的转变。转型过程使用IBM组件业务模型(针对保险)和BIAN框架(针对银行)来指导重新设计。生成式人工智能还有助于生成测试用例和脚本来测试现代化代码。
解决与使用生成人工智能相关的行业担忧
在 IBV 进行的一项研究中,商界领袖对采用生成式人工智能表示担忧。主要问题涉及:
- 可解释性:48% 接受 IBM 采访的领导者认为,生成式 AI 做出的决策无法充分解释
- 道德:46% 的人担心生成人工智能的安全和道德问题
- 偏见:46% 的人认为生成式人工智能会传播既定的偏见
- 信任:42% 的人认为生成式人工智能不可信
- 合规性:57% 认为监管限制和合规性是重大障碍
IBM 通过其 watsonx 平台组件套件解决了上述问题:IBM 沃森x.ai™ 人工智能工作室,IBM 沃森数据™ 数据存储和 IBM Watsonx 治理™ 人工智能治理工具包。具体来说,watsonx.governance 通过提供数据的透明度、问责制、沿袭性、可追溯性以及对模型中的偏差和公平性的监控,提供监控和管理整个 AI 生命周期的功能。该端到端解决方案为保险公司领导者提供了在使用传统人工智能和生成人工智能时实现负责任、透明和可解释的人工智能工作流程的功能。
如上所述,我们已经发现了许多高价值的机会来帮助保险公司开始使用生成式人工智能来实现其保险业务流程的数字化转型。此外,生成式人工智能技术可用于生成新内容,例如文章(用于保险产品营销)、个性化内容或客户电子邮件,甚至可以生成编程代码等内容,以提高开发人员的工作效率。
IBM 与客户合作,展示了使用生成式 AI 时生产力的显着提升:
- 人才:实现 30%-40% 的生产力提升
- 客户:将 50%-70% 的互动从电话转移到各种数字渠道,并使用生成式人工智能来推动这一转变
- 代码生成:实现代码迁移和现代化生产力提高 30%
有兴趣更详细地讨论这些主题吗?接触 基肖尔·拉姆昌达尼 or 阿努·贾恩(Anuj Jain).
要让 watsonx 生成式 AI 发挥作用,请获取免费的 IBM watsonx.ai 试用版
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