AI可以发挥在路上欧洲保险公司做业务向前发展的重大作用。它可以提供保险公司，收集，提供了有价值的见解保险公司可以用它来吸引和保持客户的客户数据的新方法。
That said, although the European Union’s recent implementation of the General Data Protection Regulation (GDPR) puts them in a unique position around the world with regards to machine learning innovation going forward, home and auto insurers are likely able to work around the regulation fairly easily because neither of them requires large amounts of personal identification information to do business; this is perhaps less the case for life and health insurers. Those insurers could find it harder to implement machine learning systems into their business in ways that both provide them a competitive advantage over their competitors and save on resources.
这是因为干净的数据是必要的训练的AI系统，以提高其精度足以令它有用。如果没有足够的数据，该系统将不能够那么快学习。
GDPR监管“任何‘显著影响’欧盟公民的自动决策”。这包括评估一个人的工作表现、经济状况、健康状况、个人偏好、兴趣、可靠性、行为、位置或动作的技术。”
这类信息是保险公司可以用来为客户量身定制保单的外部数据，也可以用来加速和部分自动化承保过程，为客户提供更快的购买体验，并节省公司确定客户风险所需的时间。
根据布鲁金斯学会的一篇论文在美国，gdp pr相当于欧盟(eu)“将其制造商和软件设计师置于相对于世界其它地区的显著劣势”。
这就是说，AI仍然可以证明一些欧洲保险公司有价值在不久的将来，并与GDPR的状态可能会随时间而改变，进军AI肯定不是徒劳的基于欧盟的保险公司。
在美国，公司喜欢国营农场，Allstate保险公司，利宝互助和进步已经开始实施的AI到他们的业务与训练中，为客户提供折扣较少的冒险行为代理和物联网设备的方法。虽然关于AI流行的讨论往往涉及如何蓝领工人可能是在失去工作的技术风险，白领工作也可能会觉得关心他们的工作安全性，也有一些责任，其AI可以取代白领如保险代理人.
保险的Nexus进行了其先进的分析和AI调查，看着情绪保险股在其行业关于AI 250家保险公司的调查。在这篇文章中，我们探讨了一些关于在调查两个问题的结果：
- 哪个部门将会看到人工智能的最大影响?
- 哪个部门下从工作威胁最流失到AI？
在这篇文章中转述由亚历山德拉Chiuederi和罗杰·刘易斯从保险的Nexus来到研讨会题目下一个前沿保险：超越业绩随着智能自动化-点击此处下载完整的白皮书.
哪个部门会看到最大的影响从AI总体？
下图描述了保险公司的受访者谁相信AI将有保险行业内的不同部门影响最大的百分比。请注意，这些结果代表保险公司受访者的情绪，而不是如何AI会事实上影响工业部门的实际措施。
超过一半的受访保险公司认为，人工智能会影响高于一切的客户文件要求如何。这是有道理的;目前已经有关于AI如何都可以协助办理保险索赔众多的使用案例。在与保险公司联系，亚历山德拉Chiuederi，在分析解决方案中心负责网络研讨会忠利保险，声称一些AI软件可以分析文件，以确保他们已经签署完毕，并且当它与一个机器人的自动化处理系统一起验证发挥作用;他们一起也可以被设置标志的文件到期。
Chiuderi还建议，人工智能可以通过识别客户所接受的治疗来自动支付给他们。例如，人工智能软件可以读取客户正在接受化疗的特定组合，并根据客户的政策和用于治疗的特定药物组合自动支付给客户。
自动化这样可能会救通过减少它们接收客户寻找自己支付电话的数量，故能提高客户确保他们及时支付体验的客户服务成本的公司。
类似地，Chiuderi声称人工智能软件可以分析与声明相关的图像。要做到这一点，人工智能必须梳理一个类似的历史图像数据库。例如，一个人工智能系统可以在分析了许多具有类似严重损害的其他图像后，潜在地评估车辆的损害，并根据历史数据显示，通常会向具有这种严重损害的客户支付多少赔偿，它可以生成适当的赔偿。
听话的声称，他们的AI软件可以做到这一点。此外，他们声称它也可以标记的权利要求所通过检查连接到对那些在其他权利要求中使用的那些权利要求的图像，以查看是否有任何直接的重叠，如先前所描述潜在的欺诈行为。要做到这一点，听话的说，他们的AI可以连接到保险公司的后台部门，虽然他们的方式做到这一点（而正是这意味着什么）并不完全清楚。
有了这么多的用例，就不难理解为什么越来越多的保险公司相信人工智能将比该行业的任何其他部门对索赔产生更大的影响。
承销
排名仅仅低于索赔，保险公司的受访者52％的人认为AI会影响保险公司承保怎么比业界的任何其他区域更多。在与保险公司联系，罗杰·刘易斯，首席承保办公室网络研讨会在神经网络组，
suggested that insurance companies could use AI to aggregate internal data (that which is about the customer themselves) and external data (public records, social media, proprietary data, data from IoT devices, etc), allowing companies to theoretically assess a customer’s risk more accurately.
传统上，保险公司只有历史数据去确定客户的风险当：他们的血压，体重，他们的家庭病史。外部数据可以帮助提供客户更完整的画面，使企业能够更自信地对承销金额较大。例如，客户与某些类型的社交媒体发布模式（或那些帖子中的内容）可能被认为是较高或较低的保险风险。
将大部分销售业务放在网上的保险公司，将更容易在其业务中实现人工智能，以收集外部数据，因为它们有更强的能力在线跟踪客户行为。公司可以收集客户的搜索和购买数据，以便更好地了解客户及其生活方式，从而允许承销人工智能软件更好地评估客户的风险。
骗局
保险公司的受访者37％的人认为AI会更有冲击力的方式处理公司保险欺诈比任何其他地区。Chiuderi声称忠的AI系统（在生产中，在写这篇文章的时间）也许能够运行与对内部和用户公司外部图像的高速缓存的索赔相关，以确定是否会出现在另一个要求的图像。在这种情况确实如此，系统可能会标志整个要求为可疑。
保险公司也有可能使用机器学习算法，通过物联网设备更好地了解客户模式，比如可以监控客户驾驶习惯的仪表盘传感器。通过这样做，人工智能系统可以创建一个独特的客户档案，理论上可以通过识别客户模式的变化，将索赔标记为身份盗窃。
转变技术是一家位于巴黎的初创公司，声称利用人工智能进行欺诈检测和索赔自动化。他们声称，截至去年，他们的警队系统已处理超过7800万宗索偿个案在一个基于西班牙的直线保险的用例中他们声称，在该公司处理的最终成为欺诈的案件中，有75%被该公司准确识别为欺诈。直接线路保险公司后来决定将这一强制系统应用到他们的常规欺诈检测实践中，特别是考虑到他们声称西班牙6%的保险索赔实际上是欺诈的。
技术像这样的可以提供的保险公司有一个额外的工具来打击保险欺诈。据反保险欺诈联盟称，保险公司支付的欺诈性索赔价值每年集体$ 80十亿。
客户支持
根据保险的Nexus，保险公司的受访者36％也相信AI将对影响最大客户支持一边保险业。也许是最知名的，公司有可能实现的聊天机器人，可以让客户购买保险，并得到问题的答案实际上，节省了他们的时间呼叫中心的成本和客户的公司。
聊天机器人可能还能够识别和记住客户的面孔，并对发送给特定客户的消息进行裁剪。此外，人工智能软件可以加速身份验证，让保险公司更快地为潜在客户提供报价或在他们购买时盖章。
去年，人寿保险初创公司Lapetus开始向客户提供购买人寿保险的服务，只需要一张自拍照，不需要体检。他们声称，他们对吸烟者的指示和生活方式的估计可以预测一个人是否吸烟;用户公司可以向潜在客户提供反映他们生活方式的报价。理论上，这可以提高顾客的忠诚度，因为这很方便。
销售和营销
保险公司也可以使用人工智能来提高销售。他们可以通过聊天机器人来实现这一点，自动化购买体验，为客户提供即时购买保险的特殊情况。
保险公司与多个计划或与众多保险业的计划（汽车，生活等），可以从中受益推荐引擎的应用比如那些在亚马逊上找到的顾客。这些引擎可能会根据客户的搜索历史、人口统计信息、索赔历史、家庭状况、预算和其他因素为客户当前的计划提供补充。
另一种选择是，人工智能算法可以提升最近的客户——可能在基于相同标准的购买时刻内。这可以促进保险销售，并在理论上提高客户忠诚度，因为公司网站的便利性。
哪个部门是最被低估的威胁从以往的工作流失到AI？
尽管在保险领域有许多关于人工智能的例子，但它们可能对保险公司本身有利，也可能对保险公司不利。尽管在短期内替换的可能性很低，保险公司可能担心某一天他们的行业会发现更少的安全，特别是在那些基于机器学习的自动化更容易实现的部门。在这一点上，人工智能主要是作为一种工具的功能。保险公司可以利用它来减少他们在某些任务上花费的时间，从而为其他可能更具战略性的任务腾出时间。
也就是说，一些部门的保险公司对过多的自动化操作十分警惕。根据保险公司Nexus的调查，保险公司认为可能面临裁员风险的一些部门将在下面讨论。
下图描述了保险公司的受访者谁相信，某个产业部门将从AI适应竞争的百分比。再次注意，这些统计数据是保险人的情绪的措施，因此从行业的角度来看，而不是从AI专家或研究人员的观点。
声明
44％的受访认为，那些在理赔部门是最有可能与AI面对竞争为自己的职业生涯，9％不到的受访者的百分比谁相信AI会影响最大的理赔部门。Again, Insurance Nexus’ study provided no insight into why this discrepancy exists, and, perhaps noteworthy, why the discrepancy is so much lower than that for underwriting (discussed below), but it may be due to the more recent proliferation of information regarding machine learning chatbots and machine learning for image identification.
去年，保险启动据报道，柠檬水公司在3秒内支付了一名顾客的索赔.如何?他们的人工智能聊天机器人——他的名字叫jimi——在几分钟内就回复了一位顾客的短信，并批准了这项索赔。据称，该客户在获得批准后仅3秒钟就获得了报酬。然而，应该指出的是，顾客提出了一件价值900多美元的外套被盗的索赔，因此索赔是产品保险。柠檬水公司自己也承认，吉姆无法处理更复杂的要求，而这些要求被提升为“真正的吉姆”。“虽然目前聊天机器人总体上可能无法处理更复杂、更微妙的索赔要求，但简单的索赔要求可能不需要人类劳动。”
机器学习软件也可能能够连接到权利要求梳图像，诸如那些示出汽车损坏，人身伤害，或X射线。这在理论上可以识别在其客户正寻求提出索赔的损失或伤害的严重程度，并在此过程中，它可以决定客户适当的支付（或帮助通知要求“范围”的人权利要求检查者）。
当然，数量和种类的图像AI被训练随着时间的推移，会影响本次评测的准确性，因此准确度与适当的支出由，因此没有获得图像的历史，公司可能希望避免自动付款，直到他们建立图像积压足以确保更准确的人工智能软件。
这个算法很可能会为它的发现提供一个置信度评分，自动处理它所确信的(比如，95%的确信)和低于某个美元值(比如，20,000美元)的索赔要求。在未来的这个时候，当某些企业遇到利基案例(例如一种极其罕见的疾病)时，人类索赔代表可能仍然是必要的。
承销
有趣的是，虽然保险公司的受访者52％的人认为AI会影响承销最出保险业的任何地区，只有36％的人认为保险人在为失去工作，以AI的威胁最大。保险的Nexus’的研究并没有提供洞察为什么存在差异;它可能是大量的250名受访者承销商自己谁在他们的反应的瞬间想避免失去他们的工作前景的思考，但我们根本不知道。
但是，尽管如此，我们真的相信所有重要的保险职业，承销商可能是其中最有可能面临的竞争与AI为自己的工作。这是由于承保过程的性质。机器学习软件，可以通过客户历史数据梳理：你的驾驶记录，您的医疗记录，您的身高和体重，你的吸毒史，你的年龄。
由于每一项都是一个数据点，人们可以送入机器学习系统相对容易，它可以生产出对公司风险的一个合理准确的评估，从而自动化审查和评估程序的承销商为自己的职业生涯做。
骗局
虽然欺诈检测是机器学习算法来解决的一个经典问题，有趣的是只有8％的保险公司受访者认为欺诈部门正在失去工作的威胁，因为AI集成的结果。这是值得注意的，由于该统计和这表明保险公司的受访者37％的人认为AI将有欺诈检测最具影响力之间的差异。我们可以为这个看似显著差异的原因不太清楚猜想，因为在检测欺诈众多用例的机器学习。
在某种程度上，在承保和理赔，机器学习算法可以在客户的模式和习惯，从他们驾驶自己的消费回暖，然后检查单个客户活动，以这种模式，标记异常事件诈骗的AI用途相结合。类似地，AI系统可以检查附加到针对在历史数据库的图像的权利要求的图像，以确保相同的图像还没有被用于多个不同的权利要求。
或许保险公司的受访者认为，人工智能在将索赔列为欺诈行为后，将无法采取下一步行动:主动联系客户，把所有问题都解决掉，这种想法是有道理的。在某些情况下，人工智能将无法确定为什么一个案件可能是或不是欺诈。如果客户事件不符合他们独特的模式，人工智能将其标记为欺诈;如果索赔图像与图像的历史数据库匹配，人工智能将其标记为欺诈。
客户服务
至于客户服务，虽然聊天机器人都远不及与客户真正的人交谈的能力，他们可以回答简单的客户查询。他们也许可以为客户提供的计划或呼叫和应答式的问客户的问题，告知机器学习算法，将泵我们的报价为他们的列表。的保险受访者39％认为客户服务工作有AI更换的最高威胁，可能是由于冲床周边聊天机器人。正如上面提到的，聊天机器人可以帮助支付客户索赔更快，但只有简单的索赔。总之，与客户细致入微的互动是在这一点上最有可能最好留给人类的代表。
这篇文章是由保险关系赞助的，是根据我们的《透明》杂志编写、编辑和出版的Emerj赞助的内容指南.了解更多关于实现我们的AI-专注于执行我们的观众Emerj广告页面.
标题图片来源:Tech.eu
