Dostarczanie gotowych do oceny decyzji dotyczących AI w branży ubezpieczeniowej dzięki Cloudera

Dostawcy ubezpieczeń nieruchomości i od wypadków od ponad dekady prowadzą transformację cyfrową, aby chronić swój wskaźnik łączny i zwiększać udział w rynku. Sztuczna inteligencja stanowi potężną nową szansę na automatyzację i usprawnienie przepływów pracy, zarządzanie ryzykiem oraz poprawę rentowności, ale większość ubezpieczycieli ma trudności z przejściem od projektów pilotażowych do wdrożenia AI w środowisku produkcyjnym. Aby zbudować modele sztucznej inteligencji, którym ubezpieczyciele mogą zaufać w prowadzeniu podstawowych procesów biznesowych, muszą oprzeć swoje strategie AI na trzech filarach, które zapewniają dokładność, spójność i zrozumiałość wyników dotyczących AI.

Pilna potrzeba tej zmiany nie jest już teoretyczna. Organy regulacyjne zasygnalizowały wyraźne oczekiwanie: ubezpieczyciele muszą utrzymywać solidne zarządzanie i dokumentację dla każdej decyzji wspieranej przez sztuczną inteligencję. Ponieważ państwa szybko przyjmują te ramy, często dodając własne unikalne wymagania, przejście na sztuczną inteligencję klasy produkcyjnej stało się przedsięwzięciem krytycznym dla misji.

Na tym blogu omówimy te trzy filary i sposób, w jaki Cloudera pomaga największym ubezpieczycielom na świecie podejmować decyzje gotowe do oceny dzięki sztucznej inteligencji.

Możliwości sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach

Sztuczna inteligencja może przekształcić wiele przepływów pracy w ramach ubezpieczeń:

Inteligentne ubezpieczenia. Ubezpieczyciele muszą poprawić współczynniki strat, przechodząc od modeli statycznych do dokładniejszej oceny ryzyka opartej na danych i zmniejszając koszty związane z ubezpieczeniami. Generatywna i agentowa sztuczna inteligencja może uchwycić niuanse i kontekst w złożonych zgłoszeniach, syntetyzować dane i podejmować decyzje w ciągu kilku sekund.

Szybkość obsługi roszczeń. Osoby zajmujące się regulacją roszczeń często mają do czynienia z zaległościami w dokumentach i zdjęciach First Notice of Loss (FNOL), które wymagają ręcznej kategoryzacji i routingu. Wykorzystując sztuczną inteligencję do podsumowania i priorytetyzacji roszczeń, ubezpieczyciele mogą znacznie zmniejszyć obciążenie administracyjne i koszty operacyjne. 

Zapobieganie oszustwom. Tradycyjna ocena nadużyć oparta na uczeniu maszynowym nadal wymaga znacznej ilości ręcznego badania, gdy roszczenie zostanie oznaczone, co prowadzi do długiego czasu rozwiązania i niezadowalającej obsługi klienta. Sztuczna inteligencja może zapewnić uzasadnienie wątpliwości, identyfikując wzorce w różnych zbiorach danych i skracając czas rozwiązania. 

Reagowanie na katastrofę (CAT). Podczas gdy ubezpieczyciele na całym świecie radzą sobie ze wzrostem liczby niestabilnych zdarzeń błyskawicznych, reakcja na katastrofę często opóźnia się z powodu konieczności oczekiwania na ręczne oceny szkód po zdarzeniu. Sztuczna inteligencja może integrować dane i obrazy w czasie rzeczywistym, umożliwiając ubezpieczycielom dynamiczne modelowanie wpływu w miarę rozwoju zdarzenia, co pozwoliłoby na proaktywną alokację zasobów i szybsze wsparcie dla ubezpieczających.

Potencjalna wartość sztucznej inteligencji jest jasna, ponieważ wielu ubezpieczycieli prowadzi pilotów AI lub wdraża sztuczną inteligencję w odosobnionych kieszeniach, aby udowodnić tę wartość. Jednak branża stoi w obliczu znacznej kontroli w zakresie audytów, sporów sądowych i sporów, a każda decyzja dotycząca sztucznej inteligencji musi być wyjaśniona, dokładna i spójna. Istnieją znaczne bariery techniczne we wdrażaniu sztucznej inteligencji, która spełnia normy regulacyjne dotyczące wytłumaczalności.

Trzy filary gotowych do oceny decyzji dotyczących AI

Aby sprostać wyzwaniom technicznym, biznesowym i regulacyjnym związanym z wdrażaniem sztucznej inteligencji na skalę przedsiębiorstwa, ubezpieczyciele powinni budować modele oparte na trzech następujących filarach, aby podejmować gotowe do oceny decyzje dotyczące AI. 

Prawda. Jakość, dokładność i spójność decyzji dotyczących AI w dużej mierze zależą od danych, na których trenuje się sztuczną inteligencję. Większość ubezpieczycieli zarządza rozproszoną bazą danych obejmującą starsze magazyny danych, jeziora danych dostępnych w chmurze i lokalnie oraz rozwiązania punktowe dla różnych procesów biznesowych. Każdy z tych silosów zawiera ważne dane dotyczące posiadaczy polis i organizacji niezbędne dla udanego wdrożenia AI. 

Aby zaufać tym danym, ubezpieczyciele muszą mieć kompleksowy widok na pochodzenie danych: powinni być w stanie zobaczyć, skąd pochodzą surowe dane, gdzie i jak często się przemieszczają i przekształcają, oraz gdzie i w jaki sposób są wykorzystywane w całej organizacji.

Kontrola. Jednym z podstawowych napięć związanych z sztuczną inteligencją w ubezpieczeniach jest to: znaczna część poufnych danych znajduje się lokalnie lub w środowiskach chmury prywatnej, a większość rozwoju, szkoleń i wdrażania sztucznej inteligencji odbywa się w chmurach publicznych, tworząc lukę między danymi a modelami. Aby podejmować gotowe do oceny decyzje dotyczące AI, ubezpieczyciele muszą opracować dokładne, bardziej deterministyczne modele, szkoląc ich w 100% danych organizacji przy jednoczesnym przestrzeganiu wewnętrznych ram zarządzania, ryzyka i zgodności (GRC) oraz zewnętrznych wymogów regulacyjnych dotyczących prywatności i bezpieczeństwa danych.

Zdolność do obrony. W branżach obciążonych sporami, takich jak sektor ubezpieczeń, zarządzanie sztuczną inteligencją musi znacznie wykraczać poza samą możliwość wyjaśniania. Każda decyzja AI musi być uznawana w sądzie, a kiedy sztuczna inteligencja podejmuje decyzję, ubezpieczyciele muszą być w stanie odtworzyć model AI, dane wyjściowe i podstawowy widok danych, na których się opierała. Ubezpieczyciele potrzebują kompleksowej widoczności i możliwości przeprowadzenia audytu cyklu życia danych i sztucznej inteligencji, zarządzania danymi i modelami oraz bezpieczeństwa w całym środowisku danych, aby spełnić branżowy standard obronności.

Cloudera zapewnia platformę danych i sztucznej inteligencji do podejmowania gotowych do oceny decyzji dotyczących AI

Firmy ubezpieczeniowe, takie jak Allianz Australia, wykorzystują Cloudera do ujednolicania danych klientów, operacyjnych i zewnętrznych w celu trenowania modeli, które mogą przewidywać potencjalny wpływ niekorzystnych zjawisk pogodowych i proaktywnie reagować. Platforma Cloudera opiera się na trzech filarach dostarczania decyzji gotowych do oceny decyzji dotyczących AI.

Budowanie zaufania do sztucznej inteligencji dzięki kompleksowym informacjom o pochodzeniu danych. Cloudera zapewnia zautomatyzowane, kompleksowe śledzenie pochodzenia danych w każdym źródle danych i systemie, dzięki czemu zespoły pracujące z danymi i regulatorzy mogą łatwo prześledzić dane od ich źródła aż do ich wykorzystania. 

Utrzymanie kontroli dzięki prywatnej AI. Dzięki prywatnej sztucznej inteligencji ubezpieczyciele mogą budować i trenować modele na 100% swoich danych, ponieważ cały cykl życia sztucznej inteligencji działa w ich prywatnym środowisku, za zaporą ogniową. Mogą również wdrażać i uruchamiać modele bezpośrednio na swoich danych w bezpiecznym środowisku. W rezultacie decyzje dotyczące sztucznej inteligencji opierają się na kontekście organizacyjnym, co prowadzi do dokładniejszych i spójniejszych wyników AI bez uszczerbku dla bezpieczeństwa i zarządzania.

Wdrażanie odpornej na ataki sztucznej inteligencji z ujednoliconą strukturą danych. Ujednolicona struktura danych Cloudera zapewnia spójne bezpieczeństwo, zarządzanie i dostęp do danych w całym obszarze danych, zwiększając widoczność i przejrzystość obciążeń AI. Modele, wyniki i podstawowy stan danych, które je wygenerowały, są łatwe do odtworzenia.

Wspólnie te możliwości stanowią platformę, która pozwala firmom ubezpieczeniowym na bezpieczne przejście od pilotów sztucznej inteligencji do sztucznej inteligencji klasy produkcyjnej, której potrzebują do przekształcenia ubezpieczeń, roszczeń, oszustw oraz do reagowania na katastrofy i nie tylko.

Dla branży ubezpieczeniowej nadszedł czas na transformację w stronę sztucznej inteligencji

Ubezpieczenia to model biznesowy oparty na zarządzaniu ryzykiem. Sztuczna inteligencja stanowi jedną z najlepszych możliwości dla ubezpieczycieli do optymalizacji tego modelu i znacznej poprawy ich wskaźnika łączonego, zwiększając marże oraz wspierając wzrost. Jednak kluczem do sukcesu jest ograniczenie nowego ryzyka wprowadzanego przez sztuczną inteligencję. Budując sztuczną inteligencję na trzech filarach zaufania, kontroli i zdolności do obrony, ubezpieczyciele mogą ograniczać ryzyko i podejmować gotowe do oceny decyzje dotyczące AI w całej swojej działalności.

Dołącz do dyskusji

Aby połączyć się z Cloudera i dowiedzieć się więcej o tym, jak firmy podobne do Twojej wykorzystują zdolną do obrony sztuczną inteligencję, dołącz do nas w trakcie rozmów przy naszym okrągłym stole ubezpieczeniowym „Defensible AI Decisions in Insurance” w Bostonie 13 maja 2026 r. Zarejestruj się tutaj.