Ο ασφαλιστικός κλάδος βρίσκεται στο δρόμο του προς τον ψηφιακό μετασχηματισμό. Τα AI, IoT, API, wearables και Telematics είναι αναδυόμενες τεχνολογικές τάσεις που επιτρέπουν στις ασφαλιστικές εταιρίες να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών τους και να ενισχύσουν την επιχειρησιακή τους αποτελεσματικότητα.
Γράφει ο Γρηγόρης Φιλιππάτος*
- Τα Wearables and Telematics παρακολουθούν τη συμπεριφορά των ασφαλισμένων, επιτρέπουν την πρόληψη κινδύνων και ανοίγουν το δρόμο για νέα επιχειρηματικά μοντέλα.
- Οι λύσεις Τεχνητής Νοημοσύνης επιτρέπουν στις εταιρείες να προσφέρουν εξατομικευμένες προσφορές στους ασφαλισμένους, ενσωματώνοντας ρομποτικούς συμβούλους
- Τα διάφορα API απλοποιούν την ανταλλαγή πληροφοριών, ενισχύουν τη διανομή προϊόντων μέσω διαδικτυακών καναλιών και τελικά αφήνουν τους ασφαλιστές να προτείνουν πιο ευέλικτα προϊόντα.
Όλες οι τεχνολογικές εξελίξεις που αναφέρθηκαν παραπάνω δημιουργούν δεδομένα δομημένα και αδόμητα, ετερογενή και λίγο χαοτικά, με λίγα λόγια ιδανικά για εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης.
Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη. Διαφορές απο την Μηχανική Μάθηση.
Στα σύνορα της οικονομίας, της επιστήμης των υπολογιστών, της ψυχολογίας, της κοινωνιολογίας, της σημασιολογίας και της λογικής, η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η επιστήμη που επιτρέπει την προσέγγιση και τη μελέτη πολύπλοκων προσαρμοστικών συστημάτων, όπως η ανθρώπινη συμπεριφορά. Η Τεχνητή Νοημοσύνη πέραν της ικανότητά της να δίνει νόημα στο χάος των δεδομένων, μαθαίνει, εκπαιδεύεται, με στόχο να επιλέγει αυτή τα πιο σημαντικά δεδομένα, να αναλύει και να παρουσιάζει τις πληροφορίες εκείνες που είναι απαραίτητες για την εξυπηρέτηση μιας συγκεκριμένης επιχειρηματικής στρατηγικής. Εξελίσσεται δηλαδή παράλληλα με κάθε οργανισμό, κάθε επιχείρηση. Ένας από τους τρόπους με τους οποίους τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης παράγουν γνώση είναι μέσω της μηχανικής μάθησης. Η μηχανική μάθηση είναι η επιστήμη που αντικείμενο έχει την ανάπτυξη αλγορίθμων αυτοοργανούμενης-μάθησης. Αυτοί οι αλγόριθμοι είναι γενικότερης φύσης και μπορούν να εφαρμοστούν σε διάφορα προβλήματα που σχετίζονται με ένα συγκεκριμένο τομέα.
Εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης στις ασφαλιστικές
Το πιο σημαντικό πρόβλημα του ασφαλιστικου κλάδου είναι, δεδομένης μιας σειράς μη επισημασμένων χαρακτηριστικών που συλλέγονται από μια ασφαλιστική εταιρεία για έναν νέο πελάτη, να μπορεί να προβλέψει αν ο πελάτης αυτός θα καταθέσει μια ασφαλιστική απαίτηση στο μέλλον. Σε αυτό το σημαντικό ζητούμενο μόνο η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να δώσει απάντηση, από την ανάλυση του προβλήματος, την φάση συλλογής των δεδομένων, την δημιουργία «έξυπνων» δεδομένων μέχρι την δημιουργία μοντέλου πρόβλεψης και την εξόρυξη κανόνων best practice ώστε οι ασφαλιστές να κάνουν την δουλειά του ςπιο αποτελεσματική.
Αρχιτεκτονική εκπαίδευσης ευφυών συστημάτων
Με βάση το ιστορικό των ασφαλισμένων η η Τεχνητή Νοημοσύνη εκπαιδεύεται στο να προβλέπει την μελλοντική εξέλιξη κάθε ασφαλισμένου που έχει εκδηλώσει ένα συμβάν αλλά και να προβλέψει τον βαθμό επικινδυνότητας και για νέους ασφαλισμένους και για όσους δεν έχουν ιστορικό συμβάντων.
Αρχιτεκτονική εφαρμογής της Τεχνητής Νοημοσύνης στην πρόβλεψη χρήσης του ασφαλιστικού συμβολαίου Αυτοκινήτου
Αρχιτεκτονική εφαρμογής της Τεχνητής Νοημοσύνης στην πρόβλεψη χρήσης του ασφαλιστικού συμβολαίου Υγείας
*Γρηγόρης Φιλιππάτος. Γενικός Διευθυντής της DIRECTING INTELLIGENCE (www.directingintelligence.com) εταιρίας με εξειδίκευση στον σχεδιασμό και υλοποίηση εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης με βάση τη μεθοδολογία και τους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης (neural networks, fuzzy systems, genetic algorithms, SVM, Natural Language Processing, etc…) καλύπτοντας όλους τους επιχειρηματικους τομείς όπως Τραπεζικό, Ασφαλιστικό, Τηλεφωνίας, Υγείας, Βιομηχανίας, Σουπερμάρκετ, κλπ…
