Технология может уменьшить количество страховых случаев и их конечную стоимость.
Преобразование InsurTech, основанное на искусственном интеллекте (ИИ), уже началось. То, как это выглядит на практике, а не только в теории, обретает вполне реальные очертания. Взрыв ИИ в страховой отрасли был описан довольно подробно, с анализом и прогнозами, обеспечивающими общее представление о том, куда движется отрасль. Тем не менее, как выглядит эта трансформация в реальных условиях? Как это изменит опыт страхователя и роль обработчика претензий? Что это будет значить для суброгации и снижения рисков? Чтобы понять, как ИИ будет формировать ландшафт страховой отрасли, давайте рассмотрим классический пример повреждения имущества.
ИИ в имущественных претензиях
Домовладелец возвращается из отпуска, приезжает из аэропорта 2:30 утра в свою квартиру, включает свет на кухне и видит одну из самых страшных ситуаций, с которыми может столкнуться домовладелец, особенно в 2:30 утра, сразу после отпуска. На кухне на полу стоит вода, в углу протекает посудомоечная машина, темные пятна покрывают днища новых шкафов из натурального дерева, деревянный пол вздулся. Месяцы труда и денег, которые были потрачены на недавние ремонтные работы, утонули.
Эта ситуация повторяется тысячи раз в год по всей стране в разных типах недвижимости. Детали повреждения имущества меняются, но процесс обработки претензий по страхованию имущества не претерпел существенных изменений.
Исторически претензии были сложными не только для страхователя, но и для страховщиков. Для человека, предъявляющего претензию, потеря — это эмоциональный процесс, особенно , если произошла большая потеря и страховщики хотят урегулировать убыток как можно быстрее и проще. Тем не менее, страховые компании часто не могут похвастаться таким опытом, потому что процесс неэффективен, дорог и занимает много времени.
Как ИИ может улучшить процесс урегулирования претензий
Давайте представим, что пострадавший домовладелец открывает мобильное приложение своего страховщика на смартфоне. Вместо того, чтобы планировать время и ждать, пока аджастер проведет оценку на месте, домовладелец проведет этот процесс сам с помощью помощника ИИ. Помощник ИИ, используя мобильный телефон и компьютерное зрение сканирует комнату пострадавшего домовладельца.
Технологичное приложение видит и документирует ущерб и задает соответствующие вопросы, основываясь на том, что видит и не видит, так же, как это делает аджастер. Когда процесс закончен, собранные данные поступают в систему страховщика. Наиболее важно для пострадавшего домовладельца, то, что этот процесс протекает быстро, легко и предлагает немедленное снятие стресса.
Для страховщика ИИI выполняет работу аджастера, без необходимости присутствия на месте. ИИ наблюдает за просмотром видео, автоматически извлекает ключевые детали, информацию и генерирует отчет. Он адаптируется или реагирует на основе того, что видит или не видит в отношении определенных предметов или условий. Он может запросить разъяснения, когда это необходимо, например, получить более близкое изображение предмета или захватить ярлык производителя на приборе. После завершения проверки под руководством ИИ страховщику предоставляется полная документация и отчет, что позволяет быстрее принимать решения по претензиям.
ИИ как партнер суброгации
Суброгация — это значительная финансовая возможность для страховщиков, и новый отраслевой ИИ позволяет им ее использовать. Исторически страховщики были вынуждены ставить под сомнение все, что вызвало значительные расходы, или выбирать только то, что считалось очевидными случаями для суброгации. Кроме того, не было никакой возможности для последовательности или точности, потому что подробные исследования не были экономически эффективными.
На кухне домовладельца ИИ собирает подробную информацию о поломке посудомоечной машины во время проверки. Основываясь на характеристиках поломки и задействованных компонентах, ИИ использует криминалистические знания и данные для оценки потенциала суброгации, оценки затрат на расследование и определение того, соответствуют ли полученные данные требованиям страховщика для проведения суброгации. Эта погнозная аналитика может стать для страховщиков мощным инструментом для принятия последовательных и точных решений. Для обработчиков претензий она предоставляет эффективный способ получения обращений к заявкам на суброгацию или документации для закрытия файлов, которые имеют мало шансов на получение возмещения.
Потенциал для урегулироания претензий
Но как насчет будущего страхования? Что, если домовладелец мог избежать ночных неудобств и претензий в целом?
Истинная сила ИИ заключается в том, что он делает опыт страхования более активным и ценным для страхователей. В дополнение к более быстрому управлению претензиями и руководству по суброгации, ИИ может помочь предотвратить потери.
Помните эту посудомоечную машину на кухне домовладельца? Если бы он проводил аналогичную простую самопроверку во время капремонта, ИИ идентифицировал бы риск относительно компонентов, присутствующих на кухне, плюс он сделал бы предложения относительно того, как можно снизить потенциальные риски. Подумайте, насколько был бы благодарен домовладелец, если бы он получил предупреждение об отзыве или скидке на новую посудомоечную машину до того, как ему пришлось столкнуться с аварией.
Это применение ИИ может стать мощным союзником в управлении рисками страховщика, а также эффективным стимулом для повышения качества обслуживания клиентов. Создавая новые отношения с держателями страховых полисов и понимая, что находится у них дома на ранних этапах процесса, страховщики могут изменить опыт претензий и, возможно, полностью его исключить.
