Разрушение страхового ландшафта с помощью искусственного интеллекта и глубокого обучения

Искусственный интеллект и так называемое «глубокое обучение» рассматриваются многими как ключевые факторы, меняющие правила игры для следующего поколения страховщиков, которые стремятся персонализировать свои продукты и мгновенно реагировать на запросы клиентов. Итак, как эти методы используются в отрасли? Тони Харрингтон входит в систему, чтобы узнать

В настоящее время в отрасли общепризнано, что искусственный интеллект (ИИ) с помощью машинного обучения и растущей способности извлекать шаблоны из больших данных находится в процессе трансформации практически во всех секторах страхования, от автоматизации претензий до выявления мошенничества. Страхование путешествий не является исключением: некоторые страховщики уже внедряют эту технологию, хотя страхование путешествий является уникальным продуктом — нет другой страховой линии, которая продается так дешево и рискует так много.

Путешественник из Великобритании может купить страховку менее чем за 10 фунтов стерлингов или даже получить ее бесплатно с новым банковским счетом, а затем поскользнуться в Хьюстоне, штат Техас, и сломать себе спину, и его туристическая страховая компания будет на крючке для стоимость специализированного ухода и поддержки. Этот премиальный доход в размере 10 фунтов стерлингов повлек за собой многомиллионные обязательства. В этом смысле туристическое страхование будет по-прежнему оставаться продуктом, который по своей природе всегда будет подвергаться риску претензии, которая будет крайне несоразмерна размеру взимаемой платы. ИИ не может этого изменить.

Конечно, все виды страхования связаны с объединенным риском, когда множественные страховые взносы обеспечивают покрытие, как мы надеемся, нескольких катастрофических претензий, которые все-таки возникают. Иногда – например, в случае страхования от катастроф – общая сумма ежегодных требований значительно превышает собранные премии, и отрасль терпит убытки.ИИ также мало что может сделать с событиями, происходящими в реальном мире, хотя, похоже, он поможет страховщикам точнее понять модели рисков и, таким образом, более эффективно и индивидуально рассчитывать премии.

Существенное воздействие

ИИ уже помогает улучшить статистические расчеты риска, связанного с продуктом, и может помочь с премиальными ценами. Но это то, чем долгие годы занимались добрые старомодные человеческие актуарии, работающие с исторической статистикой. Реальное влияние ИИ в ближайшие несколько лет, скорее всего, будет заключаться в чем-то другом.

Одно из первых мест, где ощущается влияние ИИ на страхование путешествий, — это автоматизация требований. Любой страховой полис заинтересован в создании базы лояльных клиентов. Существенной частью создания этой лояльности является возможность обеспечить быстрое решение и выплату при поступлении претензий, повышая уровень удовлетворенности клиентов.

ИИ может помочь здесь, применяя машинное обучение к огромной базе данных прошлых и настоящих требований страховой компании. Он может обнаруживать аномальные заявления, которые предполагают потенциальное мошенничество, и помечать эти заявления для дальнейшего анализа. Основная идея заключается в том, чтобы быстро оплачивать простые требования и тем самым поддерживать удовлетворенность клиента. Это может включать прямой автоматический платеж, осуществляемый непосредственно на счет клиента, без дальнейшего вмешательства человека в цикл обработки претензий. Однако более сложные претензии могут быть помечены как таковые и направлены оценщику претензий, в то время как потенциальные мошеннические претензии направляются в отдел анализа мошенничества для дальнейшего расследования.

Страхование путешествий по своей природе является крупномасштабным бизнесом с низкой маржой, поэтому все, что может сделать ИИ для снижения затрат, будет и будет использоваться страховыми компаниями.

Автомат для людей

Один из способов сделать это, помимо добавления ИИ в систему рабочего процесса, состоит в том, чтобы разбить страхование путешествий на его различные составные части, а затем максимально автоматизировать самые простые части. Джейми Херсант, руководитель отдела претензий в отношении образа жизни в AXA, отмечает, что AXA полностью приняла этот подход. Претензии в связи с опозданием на рейс, задержкой рейса, потерянным багажом и поврежденными или утерянными личными вещами обычно могут быть автоматизированы «прямым» способом. Лоран Бенишу, директор по исследованиям и разработкам в AXA GIE, отмечает, что компания смогла развернуть смарт-контракт на основе блокчейна, чтобы компенсировать клиентам туристической страховки задержку рейса, поскольку задержка рейса записывается непосредственно во внешней базе данных. Это обеспечивает мгновенное доказательство того, что претензия была инициирована, и платеж может быть автоматически отправлен на банковский счет пользователя, даже без необходимости подавать претензию. Это реальный бесконтактный контрактный цикл в Интернете. После того, как он запущен и работает, он почти бесплатен для страховщика, что делает его замечательным продуктом с точки зрения страховщика и очень удовлетворительным с точки зрения потребителя. Они получили свою денежную компенсацию, не делая ничего, кроме покупки контакта в Интернете.

ИИ гораздо сложнее справиться с более сложными «крупными» претензиями. По словам Херсанта, подход AXA на сегодняшний день заключается в том, чтобы автоматизировать процесс подачи претензии, полагаясь при этом на эксперта-оценщика для суждений по более сложным искам.

Исключение человека из уравнения может сработать. Компания Fukoku Mutual Life Insurance уволила около 34 сотрудников и поставила перед собой цель сэкономить около 1 миллиона долларов США в год за счет установки системы автоматизации требований ИИ стоимостью 1,4 миллиона фунтов стерлингов на основе ИИ IBM Watson AI. Задача состояла в том, чтобы проанализировать медицинские заявления, просмотрев соответствующую документацию, чтобы определить, было ли заявление обоснованным.Система может читать медицинские отчеты и «знает» процессы восстановления, связанные с определенным лечением или хирургическим вмешательством. Это понимание позволяет ему судить о том, что представляет собой стандартные расходы, понесенные для действительного лечения, и, таким образом, если появляется медицинское заключение, которое не вписывается в типичную сферу выставления счетов, оно может быть помечено как потенциально мошенническое.

Согласно сообщениям прессы, Fukoku Mutual Life Insurance добилась 30-процентного увеличения производительности и экономии около 1 миллиона долларов в год. Инвестиции страховщика в систему искусственного интеллекта, которые оценивались в $1,4 млн, окупились за два года. Страховщик производит около 132 000 выплат страхователям в год.

Отчет большинства

Пока что компании по страхованию путешествий не добились каких-либо заметных или широко разрекламированных успехов в увязывании данных с носимых устройств и Интернета вещей с ценами на свои продукты страхования путешествий. Однако относительно легко придумать сценарии, в которых такая информация может быть использована для корректировки цен на страхование путешествий в режиме реального времени. Путешественник, решивший прогуляться по альпийской деревне, когда улицы покрыты скользким льдом, явно подвергает себя большему риску потенциально опасного падения. Следующее поколение умных часов, вероятно, будет способно чувствовать отсутствие сцепления под ногами и сигнализировать об опасности для человека.

Отсюда не так уж и много сделать шаг к созданию полиса страхования путешествий, в котором премия была бы привлекательно снижена, если пользователь соглашался на мониторинг своего носимого устройства, а цена постепенно увеличивалась, если увеличивался предполагаемый риск для человека. Затем система ИИ может выдать предупреждение о потенциальном увеличении премии, которое будет активировано в приведенном выше примере, если человек не вернется к более твердой опоре.

Точно так же, если путешественник совершал экскурсию по барам и напивался, носимое устройство могло сигнализировать о повышенном риске, а ИИ мог увеличивать премию и автоматически списывать средства со счета потребителя — в соответствии с предыдущим договором страхования путешествий.

Грубо говоря, фирмы по обеспечению личной безопасности, предоставляющие услуги по защите фирм с персоналом за границей, уже используют GPS-мониторы на телефонах, принадлежащих сотрудникам, которых они прикрывают, чтобы отслеживать, находятся ли они в зонах повышенного риска. Они, конечно, не корректируют премии в режиме реального времени, но это просто потому, что с фиксированной оплатой намного проще работать.

Причина этого в том, что у них нет систем для постепенного изменения премий в режиме реального времени в зависимости от выбора, который делают люди. Весь смысл страхования на основе ИИ заключается в том, что он обещает сделать эти корректировки такими же простыми, как фиксированная плата, и в то же время обеспечить более соразмерный баланс между риском и премией.

Если это звучит крайне неразумно, тем не менее именно такие персонализированные поминутные корректировки автомобильных премий, которые, согласно отчету McKinsey, станут обычным явлением к намеченной дате 2030 года. Три автора отчета, Рамнат Баласубраманян, Ари Либарикян и Дуг Макэлхейни, утверждают, что поток данных, поступающих из Интернета вещей, «позволит [страховщикам] глубже понять своих клиентов, что приведет к появлению новых категорий продуктов, более персонализированного ценообразования, и предоставление услуг в режиме реального времени».

Они приводят показательный пример из сферы страхования жизни, где, по их словам, «носимое устройство, подключенное к актуарной базе данных, может рассчитать личный показатель риска потребителя на основе его повседневной деятельности, а также вероятности и серьезности потенциальных событий». Подобные разработки действительно изменили бы правила игры.

Восстание машин

Компании по страхованию жизни уже с интересом смотрят на носимые устройства, а страховые компании усердно работают над выводом систем на рынок. Носимые устройства могут собирать большой объем информации о состоянии человека и ближайшем окружении; вместо использования статистических исторических данных ИИ, по-видимому, приведет к переходу в страховом секторе к моделям, которые работают с использованием данных в реальном времени для оценки риска на лету.

Вторая тенденция, робототехника, очевидным образом повлияет на путешествия, и страховщикам придется это учитывать. Можно себе представить, что, если самоуправляемые автономные транспортные средства станут широко распространены по всему миру, путешественники, предпочитающие путешествовать на автомобилях, управляемых другими людьми, вполне могут рассматриваться как подвергающие себя более высокому риску, что приведет к соразмерной корректировке цены полиса в реальном времени.

«Открытый исходный код» и простота подключения к внешним базам данных уже огромны для страховки. Одним из основных способов, которым внешние базы данных помогают страховщикам, является предоставление им альтернативы тому, чтобы просить людей заполнять утомительные формы при подаче заявок на продукты. Статистическая информация, хранящаяся в этих внешних базах данных, упрощает профилирование конкретных категорий рисков. Возможность доступа к внешним базам данных уже оказалась благодатной почвой для некоторых страховщиков: теперь более одной страховой компании предлагают немедленные выплаты за задержанные рейсы, используя стороннюю информацию, которая мгновенно подтвердит, какие рейсы были затронуты.

Затем идет четвертая тенденция McKinsey, а именно достижения в области когнитивных технологий. Эта тенденция уже жива и процветает в форме чат-ботов, основанных на понимании естественного языка и управляемых передовым программным обеспечением искусственного интеллекта. Одной из основных инноваций, стимулирующих когнитивные технологии, является то, что в отрасли называют свёрточными нейронными сетями, также называемыми ConvNets или CNN. «Партнером в преступлении» CNN является рекуррентная нейронная сеть или RNN.Работая вместе, эти две технологии глубокого обучения обеспечивают ошеломляющую глубину для чат-ботов и распознавания изображений. Объяснение этих технологий потребовало бы нескольких отдельных функций, но достаточно сказать, что в настоящее время они являются широко распространенными методами, обеспечивающими значительный прогресс в обработке естественного языка, и страховщики уже изучают способы использования чат-ботов, чтобы сделать отношения с клиентами более полезными. .

На самом деле в этом пространстве есть пара стартапов insurtech, которые делают очень интересные вещи. Lemonade, например, фокусируется на страховании жилья, но его дополнительный дополнительный пакет Anti-Theft входит в одну из нишевых областей страхования путешествий, предоставляя компенсацию за ценные предметы, где бы они ни были утеряны или украдены. Все покупки осуществляются с помощью ИИ-бота, и покупка совершается за считанные секунды без необходимости оформления каких-либо документов или телефонных звонков. Чтобы подать заявку, откройте приложение и ответьте на несколько вопросов, заданных ботом. По данным Lemonade, треть всех требований оплачивается за 30 секунд.

Фиби Хью, основатель стартапа Insurtech Brolly, утверждает, что ее компания уже массово меняет рынок страхования жизни, используя ИИ для избавления от сложной документации по страховым полисам. Исследование, проведенное KPMG, показало, что среднее время, необходимое для ознакомления со страховым полисом, составляет около 30 минут, и многие потенциальные покупатели либо сдаются, либо покупают «незаметно», не удосужившись прочитать все квалификационные пункты. Неудивительно, что это приводит к проблемам и репутационному ущербу на стадии претензий.

То, что делает Brolly, похоже на Lemonade и по той же причине переходит в страхование путешествий. Он ориентирован на страхование содержимого и позволяет потребителям выбирать предметы стоимостью до 10 000 фунтов стерлингов, которые они обычно носят с собой, когда находятся вдали от дома.Все, что нужно сделать пользователю, это сфотографировать любые дорогие вещи, будь то часы, ноутбук или сумочка, на свой смартфон и загрузить их в приложение. Brolly использует распознавание изображений для их идентификации, и потребитель получает предложение менее чем за 60 секунд. Одно реальное новшество, которое вводит Бролли, которое похоже на ситуационное ценообразование, которое McKinsey предсказывает в своем отчете, заключается в том, что ежемесячная премия снижается из месяца в месяц при отсутствии претензий, вплоть до максимальной скидки в 25%.

Эволюция продолжается

Это всего лишь несколько примеров преобразований, которые осуществляет ИИ. Они влияют на все: от инноваций и распространения продуктов до обработки бэк-офиса, анализа претензий, обнаружения мошенничества и выплат клиентам — и это только те преобразования, о которых мы уже знаем. То, что скрывается за горизонтом, когда Insurtech обвиняет, по всей вероятности, будет сногсшибательным. Возможности безграничны. Но, учитывая, что страховая отрасль сильно пострадала от претензий Covid-19, особенно страховщики путешествий, которые получили миллионы требований об отмене, будет ли текущий более низкий уровень инвестиций в страховые технологии достаточным, чтобы клиенты были довольны? Итоги находятся под давлением, но страховщики, которые решили не инвестировать в будущее своей компании сейчас, могут в конечном итоге заплатить более высокую цену через пять лет, когда туристический рынок, как мы надеемся, восстановится и будет работать в обычном режиме.

Эта статья первоначально появилась в

Выпуск 235 | август 2020 г.