AI dalam asuransi

AI dalam asuransi adalah penggunaan kecerdasan buatan, otomatisasi, dan teknologi canggih lainnya untuk meningkatkan cakupan dan pemberian layanan dalam industri asuransi.

Seperti industri jasa keuangan lainnya, sektor asuransi membutuhkan data dalam jumlah besar. Data ini membantu operator memutuskan asuransi apa yang akan diberikan kepada orang mana dan premi mana yang harus mereka bebankan. Kecerdasan buatan dapat meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan penyedia, mendorong peningkatan perhatian kepada pelanggan mereka sambil meningkatkan laba mereka.

Industri asuransi selalu memanfaatkan data dan algoritme secara ekstensif, seperti dalam penghitungan premi asuransi dan pemrosesan data pribadi dan nonpribadi dalam proses penjaminan emisi untuk menilai risiko dan menentukan harga polis asuransi. Namun AI meningkatkan kemampuan tersebut dengan skala dan kecepatan yang lebih tinggi.

Munculnya perusahaan insurtech atau teknologi asuransi yang menggunakan teknologi baru untuk melayani pelanggan dapat memberikan layanan kepada penyedia layanan lama atau justru menantang mereka untuk berbisnis.

Teknologi yang didukung AI dapat membantu organisasi yang menerapkan asuransi kepada individu dan perusahaan. Dengan demikian, penyedia asuransi dan organisasi lain dalam ekosistem asuransi harus mempertimbangkan untuk mengembangkan beberapa inisiatif yang didorong oleh AI untuk mewujudkan manfaat dari teknologi ini.

Ada beberapa aplikasi AI yang dapat digunakan penyedia asuransi untuk meningkatkan operasi mereka.

• API
• Otomatisasi Proses Bisnis
• AI Generatif
• Otomatisasi Cerdas
• Pembelajaran mesin
• Pemrosesan Bahasa Alami
• Pengenalan karakter optik

API memungkinkan aplikasi perangkat lunak untuk berkomunikasi satu sama lain untuk bertukar informasi. API dapat menghubungkan berbagai jenis organisasi dalam ekosistem asuransi untuk berkolaborasi. API dapat menghubungkan operator—perusahaan penyesuaian pihak ketiga—dan penuntut untuk berbagi dan mengakses informasi dengan lebih baik. API juga bertanggung jawab untuk melanjutkan mengembangkan industri asuransi. Misalnya, munculnya perusahaan insurtech atau teknologi asuransi seperti perantara asuransi dan agregator dapat menggunakan API untuk terhubung dengan operator asuransi untuk menunjukkan tarif dan penawaran kepada pelanggan mereka.

Otomatisasi proses bisnis (BPA) mengotomatiskan proses bisnis yang kompleks dan berulang dalam asuransi. BPA dapat dengan mudah menangani onboarding pelanggan, pemrosesan klaim, penjaminan dan layanan manajemen kebijakan lainnya.

AI Generatif (Gen AI) menggunakan model bahasa besar (LLM) dapat membantu perusahaan asuransi dalam berbagai cara. Gen AI dapat membantu karyawan asuransi merampingkan tugas-tugas seperti menjawab masalah layanan pelanggan dan menganalisis dokumen atau blok teks individual. Solusi ini dapat membantu perwakilan layanan pelanggan merespons masalah pelanggan dengan lebih baik. Gen AI ini juga dapat membantu pelanggan memecahkan masalah mereka sendiri melalui penggunaan teknologi AI seperti chatbots dan asisten virtual. Misalnya, IBM membantu perusahaan mengoptimalkan proses yang digunakan untuk menangani dokumen besar dan blok teks atau gambar dengan menggunakan AI generatif melalui teknologi WatsonX-nya. IBM juga membuat chatbot untuk klien asuransi yang membantu pemegang polis menyediakan dokumen yang diperlukan dan mengakses tampilan lengkap pertanggungan yang disediakan dalam paket asuransi mereka. Dengan demikian, 77% eksekutif industri mengatakan mereka perlu merangkul gen AI dengan cepat untuk mencocokkan pesaing mereka, menurut laporan Institute for Business Value.

Otomatisasi cerdas adalah ciri khas dari setiap alur kerja yang didorong oleh AI. Alur kerja ini melibatkan penggunaan teknologi otomatisasi untuk menyederhanakan dan meningkatkan skala pengambilan keputusan di seluruh organisasi. Sebagai contoh, penyedia asuransi dapat menggunakan otomatisasi cerdas untuk menghitung pembayaran, memperkirakan tarif, dan memenuhi kebutuhan kepatuhan.

Machine learning (ML) menggunakan data dan algoritma untuk memungkinkan AI untuk menggambarkan cara belajar manusia, meningkatkan akurasi kinerjanya secara bertahap. Penyedia asuransi dapat menggunakan teknologi ML, seperti pembelajaran mendalam, untuk menganalisis data pelanggan mereka dan mendukung layanan yang membuat rekomendasi produk kepada prospek dan pelanggan.

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah jenis AI yang memanfaatkan machine learning untuk memungkinkan komputer memahami dan berkomunikasi menggunakan bahasa manusia. Perusahaan asuransi dapat menggunakan NLP untuk mengurai informasi yang diberikan pelanggan untuk mengidentifikasi apakah mereka dapat menawarkan asuransi yang tepat dan berapa biayanya. Misalnya, organisasi yang menyediakan asuransi kesehatan dapat mengajukan pertanyaan kepada prospek tentang riwayat medis mereka untuk menanggung penawaran asuransi mereka dengan lebih baik.

Pengenalan karakter optik (OCR), juga dikenal sebagai pengenalan teks, menggunakan ekstraksi data otomatis untuk dengan cepat mengubah gambar teks ke dalam format yang dapat dibaca oleh mesin. Ini adalah komponen penting dari pendekatan perusahaan asuransi terhadap digitalisasi, yang mengubah aset lama menjadi konten digital yang dapat dicari. Menggunakan OCR untuk mendigitalkan formulir dan klaim lama untuk dimasukkan ke dalam basis data dapat membantu mereka lebih memahami sejarah lengkap bisnis dan penawaran layanan mereka.

Solusi AI mendukung beberapa bentuk contoh penggunaan penyedia asuransi.

• Manajemen klaim
• Modernisasi kode
• Deteksi penipuan
• Mengelola risiko
• Pengembangan produk baru
• Penjaminan

Alat AI dapat meningkatkan proses penanganan klaim dengan mempercepat pemrosesan klaim dan penyelesaian. Menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP), operator asuransi dapat membaca, menafsirkan, dan memproses dokumen dan gambar untuk memutuskan apakah akan memberikan klaim atau tidak.

Dengan mengumpulkan data historis dalam jumlah besar, AI Diskriminatif dapat digunakan untuk membuat penilaian yang masuk akal dan meningkatkan kualitas dan keseragaman dalam proses penyesuaian. Sebagai pelengkap, AI Generatif akan dapat membantu penilai meringkas data dan menghasilkan laporan awal.

Perusahaan asuransi, terutama yang didirikan beberapa dekade lalu, dapat menggunakan campuran teknologi lama seperti Cobol, Assembler, dan PL1. IBM menggunakan AI generatif untuk membantu perusahaan asuransi yang sudah mapan dalam memodernisasi sistem TI mereka dan membuat kode yang dapat digunakan dengan teknologi yang sudah ada. Operator asuransi Sun Life menggunakan solusi IBM Application Discovery and Delivery Intelligence (ADDI) untuk mengedit kode, melakukan debug, dan memulai application discovery untuk analisis dampak pada mainframe IBM zSistem.

Alat AI dapat meningkatkan proses penanganan klaim dengan mempercepat pemrosesan klaim dan penyelesaian. Menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP), operator asuransi dapat membaca, menafsirkan, dan memproses dokumen dan gambar untuk memutuskan apakah akan memberikan klaim atau tidak.

Dengan mengumpulkan data historis dalam jumlah besar, AI Diskriminatif dapat digunakan untuk membuat penilaian yang masuk akal dan meningkatkan kualitas dan keseragaman dalam proses penyesuaian. Sebagai pelengkap, AI Generatif akan dapat membantu penilai meringkas data dan menghasilkan laporan awal.

Deteksi penipuan adalah proses mengidentifikasi aktivitas mencurigakan yang mengindikasikan aktivitas kriminal dalam asuransi mungkin terjadi. Contoh terbesar dari potensi penipuan dalam asuransi melibatkan klaim asuransi palsu melalui penemuan kecelakaan atau memperindah apa yang terjadi. Contoh lain termasuk catatan medis yang dipalsukan, menggunakan identitas orang lain atau pelanggaran lainnya. AI dapat menganalisis data yang diberikan dan membandingkannya dengan data historis untuk menentukan apakah suatu klaim akurat atau tidak.

Perangkat lunak deteksi penipuan yang didorong oleh AI dapat memantau transaksi, aplikasi, API, dan perilaku pengguna untuk membantu organisasi mencegah penipuan dengan lebih baik atau menghentikan penipuan yang sedang berlangsung.

Manajemen risiko dan penilaian risiko adalah komponen kunci dari strategi bisnis penyedia asuransi. Untuk mendorong profitabilitas, operator dan reasuransi harus memahami risiko setiap pelanggan mereka yang perlu mengajukan klaim. Ini berlaku di setiap jenis asuransi. Menggunakan AI untuk menganalisis sejumlah besar data yang dimiliki perusahaan asuransi dari peristiwa eksternal dan yang disediakan oleh pelanggan mereka dapat membantu mereka menentukan harga polis mereka dengan tepat dan berusaha meminimalkan kejutan besar.

IBM saat ini menggunakan penjaminan asuransi properti dan investigasi klaim untuk membangun model dasar di portofolio produk AI IBM watsonx . Tujuan dari model ini adalah untuk meningkatkan keberhasilan dan efisiensi evaluasi risiko dan proses pengambilan keputusan.

Sebuah studi dari Institute for Business Value menemukan bahwa 60% perusahaan asuransi memperkirakan produk dan layanan nontradisional akan segera menghasilkan pendapatan sebanyak produk tradisional yang sudah ada. Perusahaan asuransi dapat mencoba-coba lingkungan risiko yang berbeda, seperti asuransi berbasis perilaku. Mereka akan membutuhkan alat AI untuk lebih memahami lingkungan ini dan mengetahui cara menentukan harga polis mereka secara akurat.

Underwriting adalah proses memutuskan apakah akan menawarkan polis asuransi kepada pemohon dan menentukan harga yang tepat. Model AI dapat membantu perusahaan meningkatkan penjaminan mereka dengan menganalisis data yang disediakan oleh pelanggan. Operator dapat memilih agar AI memutuskan apakah akan memberikan penawaran atau tidak dan menggunakan data yang diberikan untuk menentukan harga polis.

Adopsi AI menghasilkan beberapa manfaat bagi perusahaan dan organisasi industri asuransi lainnya.

• Peningkatan efisiensi
• Keamanan siber yang ditingkatkan
• Pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi
• Analisis prediktif
• Pengurangan klaim

Menggunakan alat AI seperti AI generatif dan machine learning membantu organisasi di industri asuransi menyelesaikan tugas manual dengan lebih baik seperti pemrosesan klaim, pendaftaran klien baru, serta aktivitas pemasaran dan komunikasi. Menggunakan AI untuk mengelola banyak tugas ini membantu karyawan menangani tugas yang lebih penting seperti memecahkan masalah pelanggan yang lebih sulit. AI juga membantu meningkatkan alur kerja. IBM menggunakan penawaran IBM Cloud Pak for Business Automation untuk membantu mengubah penutupan kuartal departemen keuangan Swiss Re menggunakan kode rendah tools, reports and dashboards bersama dengan analitik Didorong oleh AI.

AI dapat membantu organisasi deteksi potensi penipuan masalah keamanan dengan lebih baik. Keamanan siber yang didorong oleh AI dapat deteksi masalah lebih cepat dan bahkan berpotensi memperbaiki masalah tanpa campur tangan manusia. Mengingat bahwa perusahaan asuransi menghosting data pribadi yang penting, menggunakan AI dapat membantu menghindari masalah reputasi dan peraturan yang besar.

AI membantu organisasi meningkatkan pengalaman pelanggan dengan memasarkan ke grup tertentu menggunakan pesan yang disesuaikan. Ini juga meningkatkan dukungan pelanggan dengan menyediakan alat layanan pelanggan mandiri yang lebih kuat seperti chatbot dan asisten virtual dan melengkapi perwakilan layanan pelanggan dengan lebih banyak informasi melalui AI generatif. Survei Institute for Business Value menemukan bahwa perusahaan asuransi yang menggunakan gen AI mengalami tingkat retensi 14% lebih tinggi dan Skor Net Promoter 48% lebih tinggi.

Operator asuransi dapat menggunakan AI dalam prosedur manajemen data mereka untuk meningkatkan pengumpulan dan analisis insight mereka. Mereka perlu mengetahui apa yang mungkin terjadi di masa depan yang dapat berdampak pada kewajiban mereka terkait dengan kebijakan yang ada. Menggunakan AI untuk mendapatkan insight prediktif dari data yang ada dapat membantu mereka membentuk Strategi yang akan memanfaatkan lingkungan saat ini sambil menghindari potensi masalah di masa depan.

AI dapat digunakan di rumah untuk hal-hal seperti teknologi Internet of Things (IoT) seperti karbon monoksida dan detektor asap untuk mengingatkan pemilik rumah secara real time ketika potensi insiden merusak terjadi. AI yang digunakan dalam perangkat pintar juga dapat membantu mengurangi risiko kematian dalam klaim asuransi jiwa dengan menangkap situasi potensial yang mengancam jiwa atau masalah kesehatan.

Menggabungkan AI dalam ranah asuransi membawa beberapa risiko potensial, yang harus diantisipasi oleh perusahaan.

• Kualitas data
• Potensi diskriminasi
• Masalah regulasi
• Kesenjangan keterampilan

Menggunakan AI saja dapat menimbulkan beberapa masalah data. Teknologi ini masih terus berkembang, sehingga masih mungkin untuk membuat kesalahan, seperti berhalusinasi dengan data yang tidak ada atau membuat asumsi yang salah tentang suatu permintaan. Kesalahan perhitungan atau penyisipan data fiktif dapat berdampak signifikan pada keputusan strategis yang muncul dari data tersebut. Hal ini memperkuat perlunya menggunakan karyawan untuk memeriksa hasil yang dibuat AI atau menggunakan jenis pemeriksaan dan keseimbangan lainnya.

Karena AI dilatih dengan kumpulan data manusia, model-model tersebut dapat melakukan diskriminasi, baik menolak untuk menawarkan asuransi kepada kelompok tertentu atau mengenakan premi yang terlalu tinggi. Dengan demikian, perusahaan asuransi mungkin tidak boleh menggunakan alat generatif AI seperti ChatGPT dan bekerja sama dengan perusahaan yang mengembangkan contoh penggunaan, seperti IBM, atau mengembangkan alat mereka sendiri.

Operator asuransi harus mengambil langkah-langkah untuk melindungi data pelanggan. AI dapat membantu melindungi data tersebut, tetapi menggunakannya pada perangkat AI eksternal dapat melanggar peraturan tertentu. Operator asuransi harus menyelidiki secara mendalam setiap perangkat AI yang mereka pertimbangkan untuk digunakan dan mencari bimbingan dari profesional hukum sebelum mengekspos data pelanggan apa pun ke teknologi tersebut. IBM watsonx.governance toolkit untuk IBM tata kelola AI membantu perusahaan asuransi memantau dan mengatur seluruh siklus AI perusahaan sekaligus meminimalkan risiko dan masalah kepatuhan.

Perusahaan di industri asuransi mungkin tidak memiliki sumber daya yang tepat secara internal untuk mengambil keuntungan penuh dari AI. Mereka mungkin tidak memiliki personel yang tepat atau karyawan saat ini mungkin tidak memiliki keterampilan yang tepat. Seperti yang ada di industri lain, perusahaan asuransi harus berinvestasi dalam peningkatan keterampilan dan keterampilan ulang AI untuk mempersiapkan karyawan tersebut untuk pekerjaan di masa depan yang mencakup AI sebagai komponen utama. Dan harus mencari untuk mempekerjakan karyawan baru yang sudah memiliki keterampilan terkait AI ketika memiliki lowongan pekerjaan.