保险的未来——人工智能的希望和恐惧：作者：Ashish Srivastav

如果我们回顾一下后视镜，过去几年对于保险业来说确实不是特别好。综合比率超过 100% 的事实意味着承保业绩不佳，企业实际上纯粹从承保和收取的保费中蒙受损失。

当然，还要考虑投资收益，这是企业一直依赖的。然而，利率长期以来一直处于较低水平这一事实也损害了长期和可持续的业务。这些类型的战略效应是保险行业相当长一段时间以来一直在讨论的话题。

那么，公司可以采取哪些措施来影响其业务的主要驱动力？首先降低成本并减少索赔损失，同时提高保费，从而真正实现可持续业务？

最终，保险市场是一个竞争非常激烈的行业，特别是在个人保险领域。现在它主要是通过价格比较网站驱动的，这意味着纯粹的价格是供个人比较和选择的首要和中心。这是该行业相当长一段时间以来面临的最大挑战之一。然而，这种方法也可以带来新的机会，特别是随着市场上技术创新的进步。

拥抱科技

快速的技术创新无疑提供了许多企业可以用来创造竞争优势的杠杆，而这正是许多人目前关注的焦点。他们如何充分利用庞大的数据集？他们如何利用人工智能（AI）？他们如何利用技术来提高承保绩效，为客户提供更好的定价、更精细的微观细分和超个性化，让他们真正感到自己受到重视，而不仅仅是广大人群中的一个数据点？

减少索赔损失

第二个重点领域是寻找减少索赔损失的方法。虽然自保险行业诞生以来，最终用户保险欺诈一直是保险业的一个因素，但索赔损失欺诈日益成为所有公司关注的问题。特别是，人工智能的兴起实际上导致了更多欺诈的风险，因为它现在变得如此复杂，可以用作虚假损害索赔的工具。

技术成本

对于许多公司来说，急于采用新技术很诱人，但成本增加往往是一个巨大的挑战。运营成本逐年增加，通货膨胀在相当长的一段时间内一直是一个大问题。虽然“生活成本危机”对消费者的影响很严重，但整体通胀驱动因素也对保险业的盈利能力产生了重大影响。

然而，新技术确实还允许公司通过利用更多的自动化而不必减少劳动力，从而提高效率并提高生产率。它还可以直接在创造最大价值的地方高效部署最熟练的劳动力，从而避免长期成本。

前进的道路

展望未来，大多数保险公司未来 12 个月的首要任务可能是继续
迈向人工智能。各行各业的企业都在谈论或试验人工智能，但很少有人在生产中或大规模使用它——但每个人都意识到它对未来的重要性。人工智能将继续存在，对于保险行业的工作人员来说，他们需要探索并开始以最佳方式利用该技术。

来自一个 效率视角，最好的人工智能用例确实可以帮助通过自动化降低成本。然而，不仅如此，它还应该使保险公司能够为商业和其他专业保险市场提供服务，在这些市场上，保险公司传统上可能会因流程效率低下而遭受损失，可能需要一周甚至一个月才能完成交易。我们见证了消费者价格比较网站的经验，这些网站使个人保险保险公司更容易与客户互动； 商业线路现在有机会取得类似的进步。

当然，商业险种和专业保险领域并不那么纸质驱动。人们更加关注特定风险和承保范围的细节，但这绝对可以从人工智能和大数据分析的应用中受益匪浅。这是我们看到当前和中期机会的地方。

除了人工智能之外，保险公司的另一个主要关注点是大规模的 数字化转型 以及继续向云迈进。虽然一些公司正在迅速发展，但保险领域仍然有许多业务领域（特别是在商业领域）可以更好地利用数字技术。这既是从参与的角度来看，也是从客户那里收集更好的数据，同时也为最终用户客户提供改进的服务。

保险未来的最后一个方面当然是 规定，随着企业不断竞相遵守，这将继续推动高度监管的市场发生变化。然而，除了监管合规之外，挑战实际上更多的是企业的整体弹性，特别是在日益复杂的技术世界中。我们最近目睹的意外大规模 CrowdStrike 中断是由软件的简单更新引起的，该更新实际上旨在防止崩溃和中断。这个例子强调了公司彻底了解其整个和相互关联的技术资产的重要性，以减轻日益严重的严重漏洞。对于保险公司来说，难以想象的情况可能是客户因突发紧急情况需要立即提出索赔；如果保险公司索赔系统“宕机”或数据因中断而丢失，他们将如何处理？

战略数据转型

为了能够创建强大的人工智能主导战略，企业首先需要解决数据基础问题，定义和创建彻底且面向未来的数据转换战略。组织需要制定一个适当、可用且可靠的数据集，该数据集也可以充当单一事实来源。做到这一点是制定全面的人工智能战略的关键。

一旦定义了数据策略并启用了数据转换的途径，就可以实施在业务的所有适当领域利用人工智能的计划，以实现效率和增长效益。如果不是，那么任何迈向人工智能的举措都可能无法带来预期的好处，因为该项目仍然是孤立的，作为一种昂贵且存在潜在风险的概念验证。