Trois scénarios, utilisant l‘apprentissage automatique pour simplifier les problèmes commerciaux de l‘assurance

Dans les cas réels de réclamation, les institutions d‘assurance ont souvent besoin d‘utiliser de grandes quantités de données impliquant des individus, des scénarios et d‘autres facteurs d‘influence. S‘il est combiné avec les restrictions de clauses d‘assurance spécifiques, l‘ensemble du système d‘évaluation deviendra plus compliqué. En outre, l‘activité d‘assurance est également divisée en un grand nombre de types d‘assurance - l‘assurance-vie et l‘assurance automobile ne sont évidemment pas la même chose - chacune correspond à des données et des processus différents. Face à des éléments commerciaux aussi complexes, l‘apprentissage automatique (ML) devrait devenir un sauveur pour promouvoir des pratiques d‘assurance efficaces.

L‘essence de l‘assurance est un moyen de résister aux risques. L‘industrie de l‘assurance doit déterminer le taux en fonction des dépenses prévues pour obtenir un rendement positif plus normal. Cependant, ce type de compréhension et de fixation des taux et des dépenses, en particulier la méthode de maintien de la rentabilité, est souvent extrêmement compliqué.L‘ensemble du secteur de l‘assurance espère que la technologie d‘apprentissage automatique pourra «atteindre» à temps. Ce qu‘il faut souligner ici, c‘est que l‘apprentissage automatique, et non l‘intelligence artificielle (IA), est très attendu. En effet, on pense généralement que les outils statistiques basés sur l‘apprentissage automatique surpassent souvent les réseaux de neurones et les systèmes experts dans l‘accomplissement de certaines tâches. effet d‘autres solutions d‘IA pures.

Ci-dessous, examinons les trois problèmes de base que l‘apprentissage automatique devrait aider le secteur de l‘assurance à résoudre.

>>> Souscription d‘assurances

L‘assurance maladie et vie elle-même est très compliquée et sa conception spécifique doit couvrir une variété de facteurs tels que la santé personnelle, la maladie et le risque de décès. Dans le passé, les souscripteurs d‘assurance utilisaient un ensemble de facteurs de jugement, tels que le sexe masculin / féminin, l‘âge et le fait de fumer ou non. En outre, l‘activité d‘assurance est similaire à l‘activité financière, et elle est souvent associée à des codes postaux et à d‘autres indicateurs pour apparaître comme un «phénomène déterminant» - c‘est-à-dire que, quel que soit le montant qu‘un client est prêt à payer, il ne peut pas obtenir de services d‘assurance .

La nécessité de résoudre ces problèmes juridiques signifie que les services de souscription impliquent non seulement des risques pour la santé personnelle, mais également des risques juridiques. L‘assureur doit mener une analyse pour exclure les termes spécifiques qui peuvent entraîner des risques juridiques et pour maintenir un pool de fonds stable et rentable sur cette base.

C‘est également l‘étape idéale pour que l‘apprentissage automatique entre en jeu. Les systèmes informatiques modernes offrent des performances suffisantes pour traiter des quantités massives de données, et une analyse de régression complexe peut effectuer un regroupement pour soutenir davantage le système d‘analyse. Plus important encore, de nombreuses méthodes d‘apprentissage automatique existantes peuvent fournir de la valeur sans la technologie d‘IA.

Paul Ford, PDG et co-fondateur de Traffk, a déclaré: «Dans le secteur de la souscription d‘assurance, les modèles statistiques et les codes de programme améliorent les capacités d‘analyse des entreprises. Nous utilisons actuellement des modèles de réseaux neuronaux, mais nous devons encore former / exécuter le temps. et nécessaire Trouver un équilibre entre la précision pour s‘assurer que ce type de moteur a la valeur d‘une promotion réelle. Bien que la situation de suivi puisse changer, mais à l‘heure actuelle, notre modèle fournit aux clients une analyse et une amélioration des bénéfices. "

>>> Réclamations de voiture

L‘autre extrémité du processus d‘assurance est naturellement la question des réclamations. La complexité des réclamations n‘inquiète pas seulement l‘assuré, mais entraîne également de graves problèmes pour l‘assureur. Prenant l‘exemple de l‘industrie automobile, les compagnies d‘assurance doivent comprendre les différentes options de maintenance et les besoins des pièces disponibles, et compte tenu de l‘énorme système de constructeurs et de modèles automobiles, je pense que tout le monde peut apprécier la difficulté du règlement des sinistres.

Prenons l‘exemple des réclamations automobiles: l‘estimation basée sur les coûts d‘entretien régulier est évidemment loin d‘être suffisante. Différents modèles de voitures ont des méthodes de calcul différentes; même dans le même type de modèle de voiture, le coût de maintenance variera en fonction de l‘étendue de la couverture et de la fourniture de pièces dans la région.

À cet égard, l‘apprentissage automatique peut fournir une assistance pour le règlement des sinistres de diverses manières. En outre, les compagnies d‘assurance peuvent également utiliser divers outils d‘apprentissage automatique dans le processus de réclamation.

Pour le premier avis de sinistre (FNOL), l‘assureur doit informer l‘assuré le plus tôt possible du résultat de l‘évaluation de l‘accident ou des dommages. Si la perte globale peut être rapidement évaluée, l‘ensemble du processus deviendra plus simple et plus efficace. En termes d‘évaluation des pertes, la technologie d‘apprentissage automatique ne semble pas avoir d‘effet direct, mais l‘automatisation robotique des processus (RPA) est souvent utilisée pour simplifier l‘ensemble du processus de réclamation.

Si le véhicule a d‘autres dommages, ou même des pertes importantes qui ne peuvent pas être rapidement déterminées, l‘apprentissage automatique peut être utilisé. L‘outil le plus typique est, bien sûr, la solution de vision AI, qui permet au client de prendre des photos du véhicule via une application manuelle, afin que le système d‘IA puisse analyser les dommages, puis le back-end. Le système AI cartographie les pièces de rechange et fait une estimation. Comparé à l‘assuré, l‘atelier de réparation est sans doute plus familier avec le processus de détermination des sinistres, et peut répondre à des questions plus spécifiques soulevées par l‘assureur, et aider rapidement la compagnie d‘assurance à obtenir un montant précis d‘indemnisation.