Az Allianz által nemrég publikált “A mesterséges intelligencia térnyerése: kilátások és újonnan felmerülő kockázatok” című jelentésről szóló cikksorozat harmadik részében azt nézzük meg, hogy konkrétan hol és mire is lehet használni a mesterséges intelligenciát egy biztosítónál.
Korábban már írtunk arról, hogy az Allianz öt lényeges területet határozott meg, ahol számítani lehet a mesterséges intelligencia fokozott megjelenésére, erről itt olvashat bővebben. A cikksorozat legelső részében pedig az új felelősségi helyzetekkel és kockázatokkal foglalkoztunk.
A biztosítók elsők között vezetik majd be a mesterséges intelligenciát
A biztosítási piac szereplői korán bevezették a „gépi tanulást”, mivel nagy mennyiségű adatot kell kezelniük, és sok ismétlődő folyamatot alkalmaznak.
„Hatalmas lehetőség rejlik a mesterséges intelligenciában, felhasználásával ugyanis tökéletesíthetjük a biztosítási értékteremtést. Kezdetben a biztosítási folyamatok automatizálásával nyújt segítséget, hogy ezáltal jobban ki tudjuk szolgálni ügyfeleink igényeit. Felgyorsítja és hatékonyabbá teszi a biztosítási kötvények kiállítását a kárigények feldolgozását”
– mondta Michael Bruch.
Ez is érdekelheti:
Hatékonyabb adatelemzés, új biztosítási megoldások, kiberkockázatok feltárása és non-stop kiszolgálás a várható előnyök között
A mesterséges intelligencia az adatelemzés hatékonyabbá tételével sokkal világosabb képet alkot a biztosítók és ügyfeleik számára az őket érintő kockázatokról, így e kockázatok eredményesebben csökkenthetők, egyúttal pedig új biztosítási megoldások is kidolgozhatók.
- A mesterséges intelligencia alapú elemzés révén a vállalatok például alaposabban kiismerhetik a kiberkockázatokat, és fokozhatják a biztonságot.
- Ez a technológia ugyanakkor a biztosítóknak is segítséget jelenthet a kiberbiztonsági kitettség felhalmozódásának felismerésében.
- Végezetül pedig az mesterséges intelligencia azt is megváltoztatja, ahogy a biztosítók az ügyfelekkel kommunikálnak: akár non-stop kiszolgálást is lehetővé tesz.
Ez is érdekelheti:























