保險業在人工智能的影響下正經歷著根本性的變革。拋棄傳統方法，保險公司現在採用創新流程，徹底改變了理賠和承保的管理。這場革命帶來了效率和精確度的大幅提升，同時全新改善了客戶體驗。
人工智能改善了理賠管理。 調整員現在可以處理更多案例，減少人為錯誤。隨著大數據的日益增長，承保人分析各種信息，進行更公正的風險評估。這一變化促使企業重新考慮與客戶的關係，推動以客戶忠誠度為導向的主動性方法。
人工智能對理賠處理的影響
保險業數字轉型的核心在於理賠管理。歷史上，這一過程以大量文件和電話溝通為特徵，常常延綿不絕。人工智能的部署徹底改變了這一現實。2021年，紐約的保險公司Lemonade成功地在僅僅三秒內處理了三分之一的索賠請求，沒有任何人為干預。
同樣，一家美國大型旅遊保險公司每年處理40萬宗索賠，將其手動系統轉變為57%的自動化流程。這一轉變大幅減少了處理時間，從幾周縮短至幾分鐘。因此，人工智能不僅成為加速流程的工具，還能提高其精確性。
減少人為錯誤和提高生產力
人工智能減少人為錯誤的能力是另一個顯著優勢。估算表明，錯誤率可降低高達30%，從而有助於提高行業的盈利能力。這種提高的精確性使理賠專家能夠處理多達40%至50%的更多案例，從而讓專業人士專注於需要人為干預的更複雜案例。
強化承保人的能力
作為風險計算器的承保人同樣受益於人工智能。這項技術使他們能夠快速分析大量數據，從信用評分到遠程信息，這些信息在手動處理時是不可能的。得益於這一進步，風險報告的生成具有顯著的精確性和即時性。
具體例子來自於蘇黎世，該公司開發了一種風險管理工具，使其評估的精確性提高了90%。承保的世界正在變化，摒棄傳統方法，採用更具動態的流程來應對網絡攻擊或氣候變化等新威脅。
轉變客戶關係
人工智能不僅限於內部工作流程的優化；它同樣改變了保險公司與客戶之間的動態。通過以人工智能為驅動的聊天機器人，現在可以提供持續且靈活的支持，隨著每次互動而不斷完善。這使得人工團隊能夠專注於更複雜和細緻的交流。
互動的個性化是其主要利好。人工智能可以識別客戶行為以預測他們的需求，甚至建議合適的產品，例如基於使用的汽車保險。這種關注水平有助於建立信任關係，這在60%的投保者認為理賠過慢和30%表示不滿的行業中至關重要。
詐騙檢測和客戶保護
在詐騙是一種不斷存在的威脅的背景下，人工智能則像一位經驗豐富的偵探。它能夠識別數據中的異常模式，這些模式對人類工作人員來說是不可見的，並且能夠減少高達40%的詐騙損失。這些監控措施維護了操作的完整性及客戶的滿意度。
通過低代碼平台加速
低代碼新工具注入了一股額外的動力。這些平台使保險公司能以驚人的速度開發應用程序，滿足快速變化的客戶需求。這種簡化的創新訪問不僅惠及「公民」用戶，也惠及經驗豐富的專業人士，令創新更具可及性。
這些工具還確保了安全系統，確保符合合規標準，這在保險領域是必不可少的。在不斷變化的環境中，執行的迅速性仍然是市場參與者的決定性標準。
將人工智能作為商業策略的採用
整合人工智能不僅限於技術項目，而是成為一種真正的商業策略。及早致力於這一方向的公司，已經看到客戶忠誠度和淨推廣者分數的顯著增長。這一技術的市場勢必蓬勃發展，預計到2034年將超過140億美元。
障礙不僅存在於技術本身，還在於企業文化和個體的採納。領導者必須認識到採納組織和行為變革的重要性，以確保這些創新能夠持久成功。前瞻性的領導會成為這一新時代的先鋒。
有關人工智能在保險領域影響的更多信息，將於2025年7月16日下午7點BST / 上午2點ET舉行一場題為”從複雜到清晰：人工智能與敏捷層對智能保險的影響”的會議。行業專家將分享具體案例和實用見解。
如需深入了解，有必要探索圍繞人工智能的各種問題，正如我們網站上這些最新文章所見: 人工智能修復或 大膽的人工智能創意。其他信息還包括蘋果和Meta的領導層重組及其在本文中討論的創新舉措: 蘋果和Meta 和 孫正義的雄心壯志。最後，制裁問題引發了討論，詳述於這篇文章: 人工智能的制裁。
關於人工智能在保險業中的常見問題
人工智能如何改善保險業中的理賠處理？
人工智能使理賠處理自動化，大幅減少響應時間，消除許多手工任務。例如，一些保險公司如今可以在幾秒鐘內處理理賠，無需人為干預，從而提高整體效率。
使用人工智能對保險承保人有何好處？
承保人受益於人工智能，因為它使他們能夠快速且精確地分析大量數據。這有助於更有效地評估風險，從而制定更公正、適合每個客戶的費率。
人工智能能否幫助減少保險詐騙？
可以，人工智能能夠檢測數據中的異常模式和可疑行為，使保險公司能夠識別潛在的詐騙案例並減少相關損失。
基於人工智能的聊天機器人如何改變保險中的客戶互動？
聊天機器人提供全天候的客戶支持，回答常見問題，幫助客戶處理保險事務。這樣便能讓人工作員有更多時間專注於更複雜和個性化的案例。
採用人工智能對保險公司來說，為何是關鍵的商業策略？
採用人工智能可以讓保險公司在提高客戶滿意度、優化運營成本和迅速應對市場變化方面保持競爭力。那些巧妙地整合這些技術的公司可望顯著提高客戶保留率。
人工智能在保險中使用哪些類型的數據來進行風險評估？
人工智能使用各種數據來源，例如理賠歷史、信用評分、遠程數據以及其他行為指標，以提供準確和即時的風險評估。
保險公司在整合人工智能時面臨哪些挑戰？
最主要的挑戰包括處理通常過時的歷史數據、企業文化的變革以及需要對員工進行適當的培訓，以最大限度地利用新技術。
