保险公司如何实现AI的真正价值

时间:2020-06-01 17:28:17来源:
导读 DXC Technology保险全球首席技术官Chak Kolli研究了如何在保险行业中使用人工智能随着人工智能(AI)和数字化转型进入我们日常生活的方方面

DXC Technology保险全球首席技术官Chak Kolli研究了如何在保险行业中使用人工智能

随着人工智能(AI)和数字化转型进入我们日常生活的方方面面,我们逐渐看到不同领域的变化。

人工智能正在逐步渗透到保险价值链中,并将大大改变整个行业。在产品开发中,人工智能使保险公司能够根据过去的索赔和市场对产品的了解来创建更具利润和有效的产品。

承销商还使用AI来帮助人们更好地了解新的和服务不足的市场的风险。

此外,通过对话界面的集成,客户服务得到了改善,欺诈检测的进步也使高效的索赔处理成为可能。

然而,尽管进行了这些AI转换,但AI的潜力尚未完全实现。就目前而言,人工智能在保险行业中的作用主要限于优化现有业务流程,而不是开发具有破坏性的新业务模型。

造成这种情况的几个关键原因:

人工智能高度集中

保险公司目前正在集成应用程序,以使用机器学习/深度学习(ML / DL)模型从其生成的大量数据中收集见解。

但是,ML / DL模型的复杂性不断提高,需要大量的计算能力。根据OpenAI的研究,从2012年到2018年,过去几年所需的计算能力增加了300,000倍。

目前,只有少数利基技术公司拥有开发复杂模型所需的熟练数据科学家,训练这些模型所需的巨大数据集,大规模部署这些模型所需的基础结构。

缺乏AI就绪数据

问题不在于行业中缺乏数据,而是保险实体正在努力处理大量尚未支持AI的数据。

数据需要清理,集成,转移到适当的基础架构中,并进行持续的管理和管理。

还必须正确标记以进行准确的决策;这种标记过程既费时又昂贵。此外,在失败情况下,不容易获得负面数据来训练ML / DL模型。

例如,您绝不会派出无人驾驶汽车去执行故意撞车的任务,而只是为了帮助AI确定撞车现场出了什么问题。

人工智能决策的可解释性仍在不断发展

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