Jak Sztuczna Inteligencja przyspiesza roszczenia ubezpieczeniowe?

Szeroko rozumiana branża finansowa – w tym również firmy ubezpieczeniowe – pokłada w sztucznej inteligencji duże nadzieje. Sektor finansowy, mimo technologicznego zaawansowania, wciąż wiele procesów realizuje w sposób manualny. Zaprzężenie do pracy odpowiednio wytrenowanego modelu może wiele powtarzalnych zadań zautomatyzować i w rezultacie przyspieszyć obsługę klientów, zwiększyć efektywność działania i zminimalizować ryzyko. Jak sztuczna inteligencja może wspierać procesowanie roszczeń ubezpieczeniowych?

Wyzwania stojące przed branżą ubezpieczeniową

Branża ubezpieczeniowa cechuje się z jednej strony dużym poziomem konkurencji, a z drugiej bardzo wysokim poziomem uregulowania. W praktyce oznacza to, że firmy ubezpieczeniowe funkcjonują w bardzo trudnym i wymagającym środowisku. Zmuszone są do nieustannego konkurowania, ciągłego doskonalenia oferty i monitorowania zmieniających się przepisów prawa oraz wszelkich wymogów regulacyjnych.

Chcąc pozostać konkurencyjnym, móc oferować atrakcyjne i jednocześnie przystępne cenowo produkty ubezpieczeniowe, przedstawiciele branży coraz chętniej sięgają po nową technologię. Wielu z nich już korzysta z możliwości, jakie niesie za sobą sztuczna inteligencja, jednak aktualny poziom jej wykorzystania wciąż jest niski. AI wspiera ubezpieczycieli chociażby w kontekście kontaktów z klientami czy wspomagania procesu likwidacji szkód.

Podmioty działające na rynku ubezpieczeniowym to zwykle duże firmy, które zatrudniają wielu pracowników. Szeroka skala działania sprawia, że toną one bardzo często w manualnych procesach, które nie zawsze są optymalnie zaprojektowane. Często też działają na stosunkowo starych systemach, których automatyzacja przy pomocy prostych skryptów nie zawsze jest możliwa. Jeśli dodamy do tego konieczność pracy ze skanami i zdjęciami, zyskamy pełniejszy obraz wyzwań, z jakimi każdego dnia mierzyć muszą się pracownicy firm ubezpieczeniowych.

Każda firma ubezpieczeniowa dysponuje też ogromnymi bazami danych – o klientach, polisach, szkodach itd. Dane te mają dużą wartość biznesową, jednak uwolnienie ich potencjału wcale nie jest tak proste, jak mogłoby się wydawać. Wymaga nieco wiedzy domenowej, odpowiednich kompetencji technicznych oraz umiejętności wyciągania trafnych wniosków. Przełożenie owych wniosków na konkretnie akcje i decyzje biznesowe może bardzo korzystnie przełożyć się na sposób funkcjonowania podmiotu: przebudować jego ofertę, poprawić efektywność działania, zaprojektować na nowo strategię marketingowo-sprzedażową czy skuteczniej identyfikować ryzyko.

Jak sztuczna inteligencja może rozwiązywać problemy firm ubezpieczeniowych?

Zastosowanie sztucznej inteligencji w firmach reprezentujących branżę ubezpieczeniową rozpatrywać można na kilku różnych płaszczyznach. Pierwszą i niezwykle interesującą jest automatyzacja procesów biznesowych. Procedury w większości firm są na ogół długie i uciążliwe dla pracowników. Dane pozyskiwane są z wielu różnych źródeł i w różnej formie. Nierzadko też konieczne jest korzystanie z nawet kilku różnych aplikacji, by wprowadzić polisę do systemu czy przeprocesować roszczenie ubezpieczeniowe.

Sztuczna inteligencja nie poradzi sobie wprawdzie z samodzielnym odtworzeniem kroków opisanych w procedurze, jednak może zostać wpleciona w kompleksowe działania automatyzacyjne, by rozwiązać problemy, z którymi nie radzą sobie inne technologie. Doskonałym przykładem może być zdolność modeli do odczytywania odręcznego pisma czy skanów dokumentów (ang. OCR). Z procesowanych dokumentów AI wyciągnie pożądane informacje, przekaże je następnie robotowi, a ten otrzymane dane wykorzysta w dalszych krokach procesu.

Znając możliwości dużych modeli językowych (np. ChatGPT) pomyśleć można również o wykorzystaniu sztucznej inteligencji w komunikowaniu się z klientami. Odpowiednio zaprojektowany kanał komunikacji może stanowić zautomatyzowaną platformę uzyskiwania odpowiedzi przez klientów – dotyczących chociażby oferty czy procedur.

Automatyzacja procesów biznesowych to temat bardzo interesujący i jednocześnie działający na wyobraźnię zarządzających. Pozwala bowiem szybko zaadresować aktualne bolączki podmiotu, wyeliminować niepotrzebne ryzyko i przyspieszyć obsługę klienta, co bezpośrednio przekłada się na wymierne korzyści biznesowe.

Sztuczną inteligencję można wykorzystać także w inny sposób – np. do przeorganizowania dotychczasowego modelu biznesowego. Można zasilić model firmowymi danymi i zaprząc go do pracy, by zidentyfikował wszelkie trendy, prawidłowości, nieprawidłowości i anomalie. Wykorzystanie wartości drzemiącej w danych to szansa na poprawę efektywności działania na wielu różnych płaszczyznach. Pozwala chociażby zaprojektować na nowo strategię marketingową – docierać do klientów pożądanymi przez nich kanałami i oferować im produkty, które z dużym prawdopodobieństwem będą dla nich interesujące.

Możliwości sztucznej inteligencji w zakresie analizy obrazu wykorzystać można również przy analizie i procesowaniu roszczeń ubezpieczeniowych. Odpowiednio wytrenowany model może klasyfikować roszczenia według ustalonych kryteriów (np. poziomu złożoności) i szacować wartość szkód.  

Jak problemy branży rozwiązuje NVIDIA?

NVIDIA, jako jeden z ważniejszych na rynku podmiotów wspierających wdrażanie rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji, może się pochwalić również licznymi projektami zrealizowanymi dla branży ubezpieczeniowej. Doskonałym przykładem jest chociażby amerykańska firma ubezpieczeniowa CCC Intelligent Solutions, która we współpracy z NVIDIA zdołała wdrożyć zasilane sztuczną inteligencją narzędzie do szacowania kosztu likwidacji szkód komunikacyjnych (CCC Estimate – STP). Do tej pory klienci firmy na szacunkowy kosztorys naprawy czekać musieli przynajmniej kilka dni – dziś zaledwie kilka sekund.

Zaawansowane narzędzia, z którego korzysta dziś tysiące klientów firmy, opiera się na ponad 150 procesorach graficznych NVIDIA A100 Tensor Core GPU – zarówno lokalnych, jak i działających w chmurze (NVIDIA DGX Cloud).

Wykorzystanie platformy NVIDIA Base Command Platform w celu orkiestracji zadań szkoleniowych oraz zarządzania danymi pozwoliło firmie wygenerować szereg korzyści – uwolnić zasoby, poprawić produktywność, jakość obsługi i poziom satysfakcji klientów.