Úgy tűnik, a jövő szép lassan megérkezik a pénzügyi szektorba és vele együtt a mesterséges intelligencia is berobban a pénzintézetek mindennapjaiba. Bankok és biztosító társaságok együtt tanulmányozzák, mire és hogyan lehet felhasználni az új technológiát. A mesterséges intelligenciával nemcsak az ügyfélélményt javíthatjuk, de a háttérfolyamatokat is felgyorsíthatjuk, sőt akár a csalásokat is kiszűrhetjük – Bartha Leventével, az msg Plaut Hungary Kft. igazgatójával beszélgettünk a cég által fejlesztett, mesterséges intelligenciában alapuló üzleti megoldásokról.
Ha a bakok és biztosítók széles körben elkezdik használni a mesterséges intelligenciát, abból ön szerint profitálhatnak-e az ügyfelek, és ha igen milyen területeken tapasztalhatnak pozitív változásokat?
A mesterséges intelligencia mind az ügyféloldalon, mind a backoffice-ban – pl. a háttérfolyamatok támogatására – is kiválóan használható.
Ügyfél oldalon például segítségül hívhatjuk a mesterséges intelligenciát a különféle szerződéseink áttanulmányozásához. Az msg csoport által kínált IT megoldás képes rá, hogy az ügyfelek helyett elolvassa és értelmezze a biztosítási vagy hitelszerződéseket és ebből egy kivonatot készítsen, ami tartalmazza a számunkra legfontosabb tudnivalókat. Izgalmasan hangzik, nem?
KORÁBBAN ÍRTUK
Bartha Levente: Az msg komoly lehetőségeket lát a hazai fintech és insurtech fejlesztésekben
Ez egy valóban új szolgáltatás lehetne a piacon. Mire lehet használni a mesterséges intelligenciát a backoffice-ban, hogyan tudja segíteni az MI a pénzügyi szervezetek háttérfolyamatait?
A háttérfolyamtok tekintetében a mesterséges intelligencia használható például automatikus kárbejelentéshez és kárértékeléshez. Egy gépjárműbiztosításnál a már megadott paraméterek alapján meg lehet mondani, hogy jogos lehet-e adott kárbejelentés vagy sem. De nézhetünk egy lakásbiztosítási példát is:
Képzeljünk el egy hétévégi csőtőrést, amit azonnal ki kell javítani. Kihívják a vízszerelőt – aki el is végzi a munkát – majd megírja a munkalapot és kiállítja a számlát. Amikor az ügyfél belép a biztosító online kárbejelentő rendszerébe és feltölti a dokumentumait, a rendszerben az adatok strukturált (pl. a dátum és a helyszín) és nem strukturált (pl. az eseményleírása) formában kerülnek rögzítésre. Míg ezeket az adatokat korábban manuálisan kellett „összenézni” értékelni, majd dönteni, addig az msg csoport által kínált msg.Claims mesterséges intelligencia motorokat használ ezeknek az adatoknak a feldolgozáshoz.
Hogyan történik pontosan az msg.Claims általi adatfeldolgozás?
A feldolgozás különféle alfolyamatokra bomlik: az első funkció a strukturált és nem strukturált adatoknak az összehasonlítása. Például, ha összevetjük a kárbejelentés dátumát és a számla dátumát és a kettő között egy év különbség van, akkor az rögtön gyanús. De lehetnek anomáliák a számla tartalmában is: ha a szennyvízcső elvileg eláztatta a szomszédot, de a számla csak egy kisebb tömítés cseréjéről szól, az úgyszintén gyanús. Viszont, ha minden egyezik, akkor a rendszer zöld utat ad.
A második ilyen funkció egy automatikus intézkedési javaslatnak a tétele. Ha valaki használt már ChatGPT-t és feltette neki azt a kérdést, hogy „Mit tegyek ebben vagy abban az esetben?”, akkor kaphatott javaslatokat. Az msg Plaut megoldása esetében tehát az ügyintéző kap javaslatokat arra vonatkozóan, hogy mit érdemes csinálni.
A harmadik funkció a magyarázat adása. A német jogrend szerint nem elég megmondani, hogy milyen intézkedést tettünk, de meg is kell azt magyarázni. Ehhez megint a mesterséges intelligenciát hívjuk segítségül, hogy adjon az ok-okozati összefüggéseket, hogy miért ezt-vagy azt javasolta.
A negyedik lényeges funkció a rootolás kérdése, azaz, hogy egy konkrét eset mikor, melyik ügyintézőhöz kell, hogy kerüljön, mert a rendszer nem fogja ezt magától kitalálni. Ehhez az adott biztosítónak a belső szabályrendszerére kell támaszkodni. (Pl. kisértékű ügy esetében az egyik, míg nagyértékű ügyek esetében egy másik osztály látja el a feladatot.) 1000 eset után a rendszer már érteni fogja a lényeget, így az 1001. hibajegy esetében tudni fogja, hogy milyen útvonalon és hová kell azt küldeni.
Hol lehet még felhasználni a mesterséges intelligenciát bankok és biztosítók esetében?
Egyre inkább azt látjuk a pénzügyi szektorban, hogy a nagy banki és biztosítói rendszerek elöregednek, viszont nem merik őket lecserélni, mert egyrészt stabilan működnek, másrészt hatalmas költségei vannak egy migrációnak, de nem találnak például hozzájuk programozót sem.
Az életbiztosítók esetében egy kardinális fájó pont, a régi rendszerek migrációja. Sok estben például probléma, hogy már elvesztek azok a bonyolult matematikai sémák, amelyek alapján az életbiztosításokat annakidején kikalkulálták.
Adott tehát a régi rendszerben egy szerződésállomány, aminek megvannak a sarokszámai (pl. lejárati idő, visszavásárlási feltételek stb.), de nincsenek meg a képletek, amelyek alapján annak idején ezeket kiszámolták. Ha betöltenénk őket az új rendszerbe – ami már teljesen más technológián alapszik – új kalkulációs modelleket kellene létrehozni.
Ebben az estben jó szolgálatot tehet a mesterséges intelligencia, mivel képes arra, hogy az adatok elemzése után létrehozz a migrációhoz szükséges képleteket.
Ha jól értem, két vagy több informatikai rendszer közötti adatmigráció támogatásáról van szó. Hasonló helyzet sok más esetben is előfordulhat, nem?
A példa, amit említettem természetesen nemcsak migrációnál lehet hasznos, hanem pl. biztosítói vagy banki akvizíciójánál is, amikor a cégek meglévő rendszereiben tárolt adatokat kell egy új, közös rendszerbe integrálni. Ezekben az esetekben is találkozhatunk hasonló problémával. Régen erre az volt a megoldás, hogy a meglévő rendszereket először „okos emberek” tanulmányozták, – hogy megértsék azoknak a logikáját -, majd a megszerzett tudást leírták és ebből építettek fel egy új rendszert.
Ez az a pont, amit ki lehet cserélni a mesterséges intelligenciával.
Egyfajta tudásbázist építve – ami teljesen független a forrás- és a célrendszertől – már automatikusan lehet képleteket generálni, ami lehetővé teszi az adatok továbbítását a régi rendszerből az újba.
Tetszett a cikk? Ne felejtsétek el megosztani! Köszönjük!
KÉRJÜK, HOGY TÁMOGASD A MUNKÁNKAT!
A Biztosító Magazin küldetése, hogy elősegítse Magyarországon a biztosítási tudatosság növekedését, valamint, hogy platformot teremtsen a szakmában dolgozó kollégák személyes márkájának építésére.
Ha neked, is fontosak ezek az értékek, akkor kérjük, hogy támogass minket! Kis összegnek is örülünk és hálásak vagyunk érte.
