嵌入式保险，AI和合规差距：史蒂夫·马歇尔（Steve Marshall）

保险行业中嵌入式模型和AI驱动的自动化的兴起标志着该行业发展的逐步变化。但是，剥夺了数字化转型的兴奋和希望，并揭示了扩大的合规性差距 – 许多保险公司正在努力结束。

以数字方式转换的压力是，部分原因是需要使客户对数字商务的速度和便利性的期望达到需求。保险公司通过将服务纳入合作伙伴应用程序，平台和生态系统来满足这一压力。在其他地方，压力源于需要满足越来越严格的反洗钱（AML），包括了解您的客户（KYC）和制裁合规义务。

结果是一项复杂的平衡行为，要求保险公司在不损害监管完整性的情况下提供无缝的用户体验。

智能系统需要更智能的监督

保险部门内部更明显的转变之一是跨工作流程AI部署的加速。从登机到索赔自动化，AI工具正在帮助公司更快地处理数据，减少手动任务并检测人类分析师可能会错过的风险模式。然而，提高效率的承诺可以掩盖新的漏洞。

经过不完整或孤立数据培训的AI模型可以引入盲点，尤其是在高风险地区，例如跨境支付，复杂的所有权结构或政治上暴露的人（PEPS）。模型必须可以解释； 但更重要的是，它们必须适合目的。强大的模型治理对于确保模型在概念上是合理的，并且能够识别和减轻风险至关重要。我

即使引入了人工智能，传统基础架构和零散的数据降低了AML的依从性，尽职调查和制裁筛查，在诸如索赔处理或入职之类的关键事件中导致延误。现代客户期望他们的数字体验快速无缝。

为了满足这些期望，保险公司必须超越静态规则集，并采用实时，健壮的合规系统，这些系统可以随着风险信号的变化而适应。

嵌入式保险的兴起扩大了当前的挑战

在嵌入式分销模型中，传统保险公司通常对涉及第三方的客户或行为的数据访问有限。不可避免地，缺乏数据访问会限制可见性并使风险评估复杂化。

为了保持竞争力，保险公司必须将合规能力直接嵌入数字工作流中，并仔细调整AI系统，以检测各种分销渠道的微妙异常。

为什么数据集成是合规性至关重要的

模型风险管理在这个新的AI定义环境中是不可或缺的。保险公司需要验证AI输出，监视模型漂移并不断测试准确性，以防止改变监管和行为条件。 AI的“设置并忘记它”的方法是不够的。风险信号必须被理解，可以解释和可行。

作为回应，许多保险公司正在重新思考其整个合规性基础设施。集中风险平台的趋势统一了KYC，交易监控以及跨业务线和地理的制裁筛查。这些平台提供了客户的单一视图，并可以更快，更准确的决策。

如果风险平台有效，则必须基础数据集成。消除孤岛和提高数据质量使保险公司可以建立支持合规性和运营目标的全面客户风险概况。凭借更丰富的概况，保险公司在实时交易筛查和动态风险评分方面有了更好的途径，超越了过时的批处理过程和静态阈值。

弥合创新与监管之间的鸿沟

随着实时的数字旅行，保险公司必须立即采取行动以筛查和评估风险，而不会阻碍服务水平。采取行动依赖于将合规性视为核心能力，与客户体验紧密整合，并嵌入到每次互动中。

获得正确的保险公司将有权更快地推出新服务，提供无缝的数字体验，并在最关键的时刻赢得客户信任。简而言之，他们将获得可量化的竞争优势
和 减少受到监管处罚的暴露。

数字交付和合规性之间的差距不会自行缩小。它需要投资，整合和企业范围内对智能风险管理的承诺。保险公司有很多事情要做，但是奖励是以满意的监管机构的形式出现的，这是通向长期生存能力的道路。