以前，保险领域的许多部分曾被遗产技术损坏，现在正在进行快速的数字化转型。人工智能，自动化和嵌入式保险只是推动从承保和索赔到客户参与的一切变化的某些技术，导致许多行业公司和领导者重新考虑其方法。
为了启动我们的Insurtech重点，我们首先询问行业专家他们看到的趋势最大。
这就是他们不得不说的。
人工智能驾驶改变
“人工智能（AI）正在从前到后转换保险。” 院长站着，数据咨询公司首席收入官 智慧。 “它通过分析诸如信用评分，索赔历史记录，汽车模型和当地犯罪率之类的数据来实现超个性化的实时报价，以建立精确的客户风险概况。
“在索赔中，人工智能通过自动分类来加速解决方案 – 评估谁，什么，何时甚至推荐结果。这减少了对标准案例的人类干预的需求，使顾问可以专注于复杂的，高调的场景和削减分辨率的分辨率时间。
“ AI驱动的聊天机器人也已经大大发展。不再限于基本查询，他们现在提供了围绕政策，覆盖范围和索赔的量身定制的支持 – 24/7。这增加了代理商的常规互动负担，同时增强了客户体验。”
影响整个行业的趋势
丹尼尔·科尔（Daniel Cole），高级董事总经理 露天是智慧数字咨询公司还同意，AI对该行业产生重大影响，但分享了其他趋势也改变了公司的使用方式。
“保险业正在经历通过几种融合趋势驱动的基本技术转变。云本地架构正在变得至关重要，这是与速度和可预测性保险公司与敏捷保险公司竞争所需的速度和可预测性。Api-Ready平台正在启用无缝数据集成和交叉产品的开发和交叉产品的开发，从而破坏了传统的Silos。
“可用数据源的增加是改变了风险评估能力。连接的设备和物联网提供了有价值的实时见解，以实现主动的风险管理，例如帮助防止网络泄露发生之前，通过我们的全球供应链来跟踪风险集中，或者在整个拥有增强服务的所有权旅程中支持宠物所有者。
“数字客户参与度发生了巨大的发展，并通过AI驱动的个性化和营销技术为真正量身定制的客户体验创造了机会。通过API嵌入的保险正在打开令人兴奋的新分销渠道，从而使覆盖范围可以无缝地集成到客户现有的经验中。
“也许最重要的是，我们目睹了有益的行业融合。汽车制造商正在通过将保险与互联服务捆绑在一起，而科技公司为传统的保险市场带来了新的观点。这种融合为保险公司提供了巨大的机会，可以为保险公司合作并创建创新的，生态系统的基于生态系统的解决方案。”
现代化保险
杰米·阿尔索普（Jamie Allsop），管理合作伙伴，金融服务 HTECAI驱动的数字产品设计公司，还分享了他所看到的许多保险技术趋势。
“客户体验绝对是我们现在看到的最大趋势。这是行业中每个CIO的想法。基本问题是，大多数英国保险业业务都从旧技术系统中发展出来，大约有40年的旧债务随着时间的推移而构成。而不是正确地解决这一遗产债务，而是公司所做的只是建立新的系统。
“第二个主要趋势是人工智能实施。我们与之交谈的每一个CIO都在问同样的问题：AI将如何改变我的业务？特别关注呼叫中心和客户服务操作的AI代理。当您考虑呼叫中心运营的未来时，大部分交互可能会由AI代理人而不是人类代表来处理。
“传统系统的现代化代表了第三个关键趋势。传统保险公司依靠基于大型机的系统，这些系统需要数周的实施变化，而现代金融技术公司由于其当代建筑而可以非常快速进行修改。这为已建立的参与者创造了重要的竞争劣势。
“成本优化驱动了所有这些趋势。一些英国保险公司目前正在花费许多技术预算，只是维护现有系统而不是投资创新。这造成了不可持续的情况，在这种情况下，CIO必须平衡解决技术债务，同时满足业务需求的新产品需求并改善客户体验。”
AI，AI和AI
彼得·凯利，保险业务高级董事总经理 FTI咨询，，，，
“当今保险中最大的技术趋势是新的建模技术。今天，几乎每个保险公司都在探索如何利用最新的建模技术，从机器学习到AI方法，包括生成性AI。任何规模的大多数保险人。这些技术中的一项或多种技术都已经在这些技术中进行了或多个，为了公平地部署结果，结果是最多的。 未来。
“奇怪的是，当这些新的AI或ML模型在市场上付诸实践时，它们几乎总是比实验室更弱，或者产生不可接受的结果，例如业务组合的根本性转变。这导致保险公司可以重新考虑保险公司在任务中使用这些模型的决策，例如定价或宣称自动化，他们不愿意自动化。在客户服务或书面信件中是可以的，但是在应用程序中使用高级模型开始担心保险公司和监管机构！
“解决方案并不简单，因为这些模型不是由人建造的，而是由计算机构建的。当新技术出现时放弃了旧控制和测试方法的保险公司必须限制他们必须限制ML和AI计划建立模型的方式，并建立新的治理措施，以使用人类的监督来挑战和测试这些模型，而不必进行预付款和事后的保险模型。
哪些领域从AI中获得最大收益？
“令没有人惊讶的是，人工智能是最大的新兴趋势。但是，行业内有关键部门受益最大。” 安德烈·加格恩（Andre Gagne），数字转换公司的首席执行官 加拿大GFT。
“首先是内部日常功能。金融组织目前正在看到内部自动化的最高AI收益。例如，内部创建，交付和关键文件的审查（无论是在保险单中，索赔或损失调整的一部分中，它们都在保险生命周期的一部分 – 随着AI的有效性而变得更加有效，并减少处理时间。
“The other most implemented AI use case is fraud detection. A persistent challenge for insurers is the submission of fraudulent claims, which, if unchecked, can result in massive losses for companies. We have already seen first-hand insurers leaning on AI to help prevent these types of setbacks. For example, one of Canada's largest multi-line insurers deployed a custom AI algorithm to identify anything unusual or suspicious in customer data to detect 欺诈罪。
“ AI也开始重塑保险公司的价格。像Akur8这样的公司正在开创AI驱动的定价平台，通过利用他们已经收集的大量数据，可以帮助保险公司设定公平，风险调整后的保费。这允许在确保法规合规性的同时提供更高的响应式和精确的定价策略。
“尚未普遍但正在出现的事情也是AI代理商的使用。保险公司逐渐开始介绍内部面对的AI代理和聊天机器人，以协助从承保到收集数据的所有事物。”
考虑的关键风险
虽然AI几乎被普遍看作是保险部门变革的最大驱动力，但 阿拉斯泰尔·米顿（Alastair Mitton），合作伙伴 RPC这是一家大型技术公司的律师事务所，警告AI进步可能带来的风险。
“保险部门正在迅速采用AI，符合整个金融服务部门的更广泛趋势。 英格兰银行 和 FCA最新的调查是，有75％的公司已经在使用AI，另外10％的公司计划在未来三年内采用它。
“保险公司正在探索AI允许他们提供超个性化的产品和客户体验，简化政策管理和索赔处理的方式，并改善定价和建模。代理AI的出现也有望改变客户服务运营。
“但是，这些进步带来了显着的风险。关键的关注包括网络威胁的增加，AI模型中的潜在偏见，透明度的降低以及自动决策的公平性。监管机构正在越来越强调对问责制，数据保护和道德使用 – 强调，强调了作为保险公司整合这些技术的谨慎的需求。”
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