保险行业竞争非常激烈，专家们似乎一致认为，该行业的客户更喜欢根据他们独特需求量身定制的保险产品。大型保险公司可以提供个性化的客户体验，提高运营效率采用人工智能。
我们自己的研究人工智能在保险和调查的进行大型咨询公司似乎暗示那个AI很可能是为保险业颠覆性的驱动程序，在未来三到五年。保险AI和分析调查报告2018所有北美保险公司的70％已投资于人工智能和机器学习项目。
其中一个原因主要保险公司都采用AI是保险业历史上收集大量的数据要求数据，客户信息的记录，以及其他企业内部数据的形式。在保险大多数AI应用首先是获得和访问如此大量的数据。
在与保险公司的Nexus合作伙伴关系，我们的目标是回答关于AI会如何扰乱了保险业的业务运营和客户体验，以下几个问题：
- 什么是推动保险业通过艾的关键因素是什么？
- 怎样才能商界领袖保险提高运营效率和使用AI提供更好的客户体验？
- 大型保险公司在实施人工智能项目时可能面临的最大挑战是什么?
收集和准备保险数据为AI
历史上，保险行业一直在收集大量数据，最近，收集和存储这些数据的成本大幅降低。在过去的两三年中，保险公司已经开始利用他们的大型结构化和非结构化数据存储，通过使用机器学习算法来从这些数据中获取信息，或者为客户提供个性化的产品。
金融技术，数据和流程在大都会人寿高级副总裁保罗·特拉弗斯解释说：
结构化和非结构化数据的可用性是前所未有的......保险仅仅是成熟的破坏。
但仅仅获得数据并不能确保人工智能的成功实施。在许多情况下，保险公司会发现他们的非结构化数据需要以某种特定的方式进行格式化，以使其具有机器可读性。此外，在将数据输入机器学习算法之前，管理这些数据可能涉及多个步骤，机器学习算法可以学习根据这些训练数据集识别趋势。
新时代的保险客户似乎更喜欢为他们量身定制的保险产品。例如，寻求汽车保险的客户可能希望他们的保险公司根据他们的司机有多安全来为他们的产品定价，而谨慎的司机不得不支付较少的保险费。
此外，今天的客户希望保险公司通过多种渠道提供客户服务，包括电话、电子邮件或消息传递平台。要很好地吸引千禧一代的客户，可能需要保险公司提供更好的客户体验，而年轻人近年来已经习惯了这种方式。
AI在保险运营效率
在数据管理方面的挑战是由多由保险公司收集到的数据都存储在原有系统的事实加剧。此外，该数据可以存储在几个不同的地缘位置和彼此不兼容的系统。
因此，虽然公司可以访问数据和技术专家来实现机器学习项目，但它们首先需要访问了解如何组织他们的数据。
对于大的保险公司，发展技术项目AI旨在提高运营效率或寻找新的收入机会可能涉及利用有关的财务和经营业绩的内部数据。然而，真正利用机器学习算法的好处，现在可向保险公司在某些情况下的处理能力可能需要AI系统将在公司外部的数据训练。
例如，大型保险公司可能会从SEC提交的文件，但在数百险企的SEC文件训练AI软件财务表现历史纪录可能允许公司利用预测分析。换句话说，利用其内部的数据本身可能有助于保险公司制定自己的风险战略基于已经发生的业务，但训练机器学习与其他公司的外部数据的算法，以及可以帮助保险公司它们出现在之前就预测丢失事件该公司的第一次。
此外，人工智能功能(如NLP)允许数据提取和输入的自动化(如果手工操作可能会很费力)，为保险公司节省了时间和成本。
类似地，保险公司可以利用它们的数据和机器学习能力来预测业务风险或欺诈性索赔的风险。保险公司利用内部和外部的数据，不仅可以找到解决风险问题的方法，还可以预测未来的风险，并制定规避策略。
此外，人工智能软件可以让保险公司根据外部数据(如来自物联网传感器的信息)提供实时定价。这将使保险公司提高他们的运作效率，并减少风险或总索赔金额，需要支付给客户。
维克拉姆Renjen，保险高级副总裁萨瑟兰状态：
随着补充GPS数据，可穿戴设备可以监控和遵守残疾申请人的康复治疗报告。更好地遵守会缩短时间，直到恢复工作。
另一个例子是，公司客户办公室的物联网水传感器数据可以帮助提前告知他们可能发生的泄漏，从而潜在地减少来自特定客户的索赔金额。例如，公司客户办公室的物联网水传感器数据可以帮助提前告知他们可能发生的泄漏，从而有可能减少该特定客户的索赔金额，或彻底缓解事件。
AI为改善保险的客户体验
年轻的保险购买者的偏好不同于传统的保险顾客。年轻的客户和千禧一代期望全方位的客户服务和更多的个性化服务。这迫使保险公司重新考虑如何向年轻客户群体提供客户服务和体验。几家保险公司已经试验了聊天机器人，它可以帮助客户回答一些更常见的问题。此外，这些聊天机器人服务还为人类客户服务代表节省了宝贵的时间，这些人可能会专注于更复杂的查询和客户问题。
面向客户的聊天机器人目前比较常见的用例保险公司。越来越少的保险公司正在开发企业内部的聊天机器人，让客户服务代表能够更快、更准确地从数据中搜索和发现信息。
这样的实现可能通过保险公司的内部数据资源使用机器人过程自动化（RPA）进行导航。与此同时，保险公司可以通过允许他们在通过聊天机器人在自然语言提问的方式这种类型的自动化软件的接口增加他们的客户服务代表的能力。
全国索赔数据分析主任Amin说:
虽然有一些领域我们可以插入人工智能，也许这只是我们系统的一个简单的改变，这会让会员感觉他们有一个更加个性化的体验。
大型保险公司必须制定变通的收集和存储他们的各种遗留系统的数据。这同样不是新的，规模较小的竞争对手真实的，这使得它对于较大的保险公司更具挑战性的AI实现成功。
也就是说，保险公司仍然可以为其客户提供个性化的保险产品，并可能会看到改善品牌的忠诚度，客户满意度和收入的使用AI软件的结果。
Radim Rehurek他是英国马萨里克大学的计算机科学博士，也是RARE Technologies公司的创始人。
保险公司的客户服务团队也可以获得有用的信息，比如来自客户的主要投诉，并为最常见的投诉建立数据库。升级遗留工作流，例如将客户投诉发送到正确的部门，可以节省公司雇佣人员的成本。但真正推动收入增长的是对这些数据的分析和聚类。
连通性文化
保险企业不应指望聘用一些数据科学家，让他们着手创建有价值的机器学习模型。任何人工智能项目的成功都将取决于业务和技术团队之间的沟通能力。此外，保险行业的商业领袖需要确保这两个集团的努力结合起来，对整体业务产生具体的积极影响。我们称之为连通性文化，其中主题专家可以在条件传递信息数据的科学家，他们能够理解。
在一些案例中，有两队尽可能多地相互交流对保险公司实施人工智能项目非常有利。保险领域的专家在过去几十年里获得了宝贵的智慧，他们可能理解索赔申请的正确做法，或者对哪些索赔是欺诈性的有很好的直觉。整合领域知识是开发具有最大商业价值的人工智能系统的关键。
传统上，保险市场一直由大型保险公司主导，它们的传统产品线已经几十年没有变化了。这种不愿改变的态度将延续到人工智能的实现中，业务领导人将不得不谨慎地选择哪些业务功能可能从人工智能增强的自动化中受益最大，以证明此类项目的启动是合理的。
例如，应该向现有的员工明确指出，任何旨在改进索赔过程的人工智能自动化计划都将重点放在增强人工索赔管理专业人员的能力上，而不是完全取代他们。
从短期来看，这是非常有可能，许多人工智能的应用和使用情况，保险业将提高现有员工的能力的具体重点开发。AI软件比在单调乏味的重复性任务，如数据输入或数据捕获人类要好得多，而人类的分析师目前较熟练的在更高层次的分析和涉及过程结果的更复杂的或长期的理解任务。
采购一个团队来建造AI模型
大多数AI项目需要从输入多学科团队其中包括保险专业人士，科学家的数据和软件开发商。聘用和留住好的数据科学的人才有可能成为保险公司挑战。
在保险公司成功实施人工智能软件时，弥合理解保险的高管和理解人工智能技术方面的数据科学家之间的差距，可能是至关重要的。
一些保险公司已经开始着手解决通过建立与大专院校培训数据的科学家，同时给他们的保险空间的把握伙伴关系的招聘挑战。
保罗·特拉弗斯详解：
人们得到了他们在哪里，因为他们在文化工作，他们表现出了奖励那个......而现在，一切都在工作的性质改变某些行为。”人们现在意识到“这是什么让他们对自己目前的水平和位置绝对不是什么事情向前推进他们的未来。
保险公司还可以开发现有员工这些多任务能力。例如，全国的阿米什人阿明解释说：
我们的数据科学家去，处理要求，去，拿上房子的屋顶......花了几个星期在外地，在呼叫中心，以加深对什么是实际发生的理解。
AI的短期未来保险
保险业很可能将在不久的将来，使用AI软件被打乱，并接受与行动的可靠计划即将发生的变化企业将票价在过渡时期更好。
未来5年，我们可能会看到大多数大型保险公司在提供全方位客户服务的同时，利用人工智能从非结构化数据中获得洞见。在不久的将来，对大多数保险公司来说，预测和预防风险以及为每个客户提供高度个性化的产品的能力可能也会变得很普遍。
保险企业可能要查看即将到来的AI破坏作为不仅在新的环境中生存，但对于利用该技术在全球市场蓬勃发展的机会和计划。变革的阻力可能会证明是保持竞争力的最大障碍。
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标题图片来源:Parsvnath开发者
