AI ในธุรกิจประกันภัย
ค้นพบวิธีป้องกันการฉ้อโกง รักษาการปฏิบัติตามข้อบังคับเชิงรุก และจัดการความเสี่ยง พร้อมทั้งปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและเพิ่มผลกำไร
รูปแบบการใช้ AI สำหรับการประกันภัย
ส่งเสริมพัฒนาคุณภาพชีวิตของผู้คนที่คุณให้บริการ ด้วยการใช้ AI ที่มีความรับผิดชอบ เพื่อยกระดับประสบการณ์ลูกค้า ต่อสู้กับการฉ้อโกง และแก้ไขปัญหาอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดที่ธุรกิจประกันภัยของคุณต้องเผชิญ
การเรียนรู้ของเครื่องในการกำหนดราคาทรัพย์สินและอุบัติเหตุ
ส่งเสริมนักคณิตศาสตร์ประกันภัยและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการประเมินการสูญเสีย ค่าใช้จ่าย และกำไรได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำในตลาดที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวดและมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา
คุณค่าของโซลูชั่นนี้:
ด้วยการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์แบบไดนามิกของ SAS บริษัทประกันภัยสามารถ:
- ลดต้นทุน
- พร้อมกับการเพิ่มรายได้
- ได้ผลผลิตที่สูงขึ้น
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
โมเดล AI ขั้นสูงและการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเข้าใจความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนได้ จึงปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายและแบ่งส่วนข้อมูลได้ การเรียนรู้ของเครื่องทำให้การกำหนดราคาทางคณิตศาสตร์เป็นเรื่องง่าย รวดเร็ว และแม่นยำยิ่งขึ้น นักคณิตศาสตร์ประกันภัยและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากที่รวบรวมไว้สำหรับผู้ถือกรมธรรม์แต่ละราย ที่สำคัญที่สุด คือ ปัญญาประดิษฐ์ของโมเดลช่วยให้สามารถแบ่งส่วนราคาได้ละเอียดมากขึ้น
AI ช่วยได้อย่างไร:
- เสริมสร้างตำแหน่งทางการแข่งขันผ่านการบูรณาการข้อมูลแบบเรียลไทม์
- เพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรการประกันภัย
- เพิ่มอัตราการรักษาลูกค้า
- เพิ่มความไว้วางใจกับหน่วยงานกำกับดูแลและผู้ถือกรมธรรม์ด้วยการรับรองความโปร่งใสของ AI
- ตอบสนองต่อเงื่อนไขของตลาดได้อย่างรวดเร็ว
บริษัทประกันภัยรถยนต์ในตุรกีอย่าง Neova Sigorta ใช้การเรียนรู้ของเครื่องร่วมกับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์แบบไดนามิกของ SAS ในการพัฒนาแบบจำลอง
การเรียนรู้ของเครื่องในระบบการเคลมค่าสินไหมทดแทนแบบอัตโนมัติ
ปรับปรุงผลลัพธ์การสืบสวนและปรับปรุงการประมวลผลโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
คุณค่าของโซลูชั่นนี้:
ด้วย SAS Intelligent Decisioning บริษัทประกันภัยสามารถ:
- ยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า
- เพิ่มประสิทธิภาพด้านการดำเนินงาน
- เร่งกระบวนการตัดสินใจ
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
ใช้ประโยชน์จากพลังของการวิเคราะห์ขั้นสูงและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองและการดึงหลักฐานแบบอัตโนมัติ เมื่อใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ ผู้ปรับปรุงก็จะสามารถเร่งเวลาในการชำระค่าสินไหมทดแทน ตัดสินใจแจ้งการสูญเสียได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และปรับปรุงกระบวนการเคลมค่าสินไหมทดแทนให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น นักสืบสามารถรับข้อมูลเชิงลึกใหม่อันมีค่าและระบุรูปแบบได้ล่วงหน้าอย่างรวดเร็วและแม่นยำ
AI ช่วยได้อย่างไร:
- การเข้าถึงข้อมูลที่ครอบคลุมได้ทันทีช่วยให้บริษัทประกันภัยสามารถมอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมให้แก่ลูกค้าได้
- ลูกค้าจะได้รับประสบการณ์ที่ใส่ใจและราบรื่นเพราะไม่ต้องถูกตรวจสอบอย่างก้าวก่ายและไม่จำเป็น
- การเพิ่มประสิทธิภาพส่งผลให้ประหยัดต้นทุนได้อย่างมาก และทำให้พนักงานสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่มีผลกระทบได้
- การระบุรูปแบบและความสัมพันธ์เชิงรุกผ่านการวิเคราะห์เครือข่ายช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง
- เข้าใจการตัดสินใจเกี่ยวกับการสูญเสียทั้งหมดแบบเรียลไทม์
- การลดผลบวกลวงจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานมากยิ่งขึ้น
HUK-Coburg ใช้ SAS Intelligent Decisioning เพื่อบูรณาการการวิเคราะห์ขั้นสูงและระบบอัตโนมัติเข้ากับกระบวนการจัดการการเคลม
การเรียนรู้ของเครื่องในการต่อสู้กับการฉ้อโกงข้อมูลประจำตัวและการฉ้อโกงทางดิจิทัล
ใช้ AI การเรียนรู้ของเครื่อง สถิติขั้นสูง และการตรวจหาสิ่งผิดปกติ เพื่อตรวจจับและปรับตัวให้เข้ากับแนวโน้มการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ ตรวจสอบตัวตนดิจิทัลของลูกค้า และปรับปรุงกระบวนการดิจิทัลให้มีประสิทธิภาพ
คุณค่าของโซลูชั่นนี้:
ด้วย SAS® Identity 360 และ SAS® Fraud Decisioning บริษัทประกันภัยสามารถ:
- เร่งให้เกิดนวัตกรรม
- เพิ่มการตรวจจับการทุจริตและป้องกันการฉ้อโกง
- เพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้า
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
- โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ขั้นสูงช่วยให้สามารถระบุและรับรองความถูกต้องของบุคคลที่อยู่เบื้องหลังแต่ละอุปกรณ์ได้ทันที ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงในการฉ้อโกงข้อมูลประจำตัวให้เหลือน้อยที่สุด
- การวิเคราะห์แบบผสมผสานช่วยระบุลูกค้าที่เชื่อถือได้อย่างรวดเร็ว ลดความเสี่ยงจากการฉ้อโกงข้อมูลประจำตัว และลดผลลัพธ์บวกลวง
- ใช้โมเดลผู้ชนะเลิศและผู้ท้าชิงควบคู่ไปกับการทดสอบ A/B เพื่อปรับใช้กลยุทธ์พิสูจน์ตัวตนที่ประสิทธิผลสูงสุดได้อย่างรวดเร็ว
AI ช่วยได้อย่างไร:
- มั่นใจถึงความสมบูรณ์ของการเดินทางสู่ดิจิทัล
- เปิดใช้งานการรับรองความถูกต้องแบบเรียลไทม์
- ก้าวล้ำหน้ารูปแบบการฉ้อโกงที่เปลี่ยนแปลงและวิธีการจู่โจมใหม่ๆ
- เพิ่มเปอร์เซ็นต์การประมวลผลแบบตรงให้สูงสุด
การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อปรับปรุงการรักษาผู้ถือกรมธรรม์
ประมวลผล จัดระเบียบ และดึงข้อมูลอันมีค่าจากข้อมูลที่เป็นข้อความปริมาณมาก ค้นพบแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ การเชื่อมโยงที่มีโครงสร้าง คำหลักและความรู้สึกผ่านการผสมผสานของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้ของเครื่อง วิธีการเรียนรู้เชิงลึก และกฎทางภาษา
คุณค่าของโซลูชั่นนี้:
ด้วย SAS Visual Text Analytics บริษัทประกันภัยสามารถ:
- พัฒนาประสิทธิภาพการบริการลูกค้า
- เพิ่มอัตราการรักษาผู้ถือกรมธรรม์
- มอบประสบการณ์ที่ดีกว่าให้กับลูกค้า
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
- AI การเรียนรู้ของเครื่อง และวิธีทางสถิติขั้นสูงทำให้บริษัทประกันภัยสามารถระบุและตอบสนองต่อรูปแบบการฉ้อโกงที่เกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็วแบบเรียลไทม์
- เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการดิจิทัล ตรวจสอบตัวตนดิจิทัลของลูกค้า และลดอุปสรรคให้เหลือน้อยที่สุด
- โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ขั้นสูงช่วยให้สามารถระบุและพิสูจน์ตัวตนได้ทันที ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการฉ้อโกงข้อมูลประจำตัว
- โมเดลผู้ชนะเลิศและผู้ท้าชิงควบคู่ไปกับการทดสอบ A/B ช่วยนำกลยุทธ์เกี่ยวกับตัวตนที่มีประสิทธิภาพมาใช้ได้อย่างรวดเร็ว
- การยืนยันตัวตนแบบเรียลไทม์ช่วยให้มั่นใจในความสมบูรณ์ของกระบวนการแปลงเป็นดิจิทัล ช่วยเพิ่มเปอร์เซ็นต์การประมวลผลแบบตรงได้
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยประมวลผลและดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่เป็นข้อความปริมาณมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ในการสร้างแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะดึงความหมายและบริบทจากข้อความที่กำหนดให้
AI ช่วยได้อย่างไร:
- เสริมสร้างการตัดสินใจของลูกค้าด้วยข้อมูลเชิงลึกจากการแชท อีเมล และสตรีมโซเชียลมีเดีย
- ช่วยระบุโอกาสในการขายเพิ่ม/ขายแบบไขว้
- ระบุสถานการณ์การบริการลูกค้าที่ไม่ดีและการร้องเรียนอย่างจริงจัง
- เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและปรับปรุงประสิทธิภาพอัตราส่วนแบบรวม
- เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า พร้อมทั้งรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และรับรองความโปร่งใสของ AI
- เตรียมความพร้อมให้ดีขึ้นในการตอบสนองต่อคำขอหรือปัญหาอย่างรวดเร็ว ลดอัตราการสูญเสียและการยกเลิกของลูกค้า
การประมวลผลภาพในการเคลมค่าเสียหาย
ตัดสินใจดีขึ้นด้วยการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะสามารถดึงข้อมูลบริบทจากภาพเอกสารที่สแกนได้อย่างพิถีพิถันโดยใช้การผสมผสานระหว่างการประมวลผลภาพ การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์ข้อความ
คุณค่าของโซลูชั่นนี้:
ด้วยเอกสารการประมวลผล ผู้ประกันภัยสามารถ:
- ลดต้นทุน
- ตัดสินใจได้ดีและเร็วขึ้น
- ปรับปรุงความแม่นยำและคุณภาพการดึงข้อมูล
- เร่งให้เกิดนวัตกรรม
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
แบบจำลองการประมวลผลภาพและการเรียนรู้ของเครื่องช่วยดึงข้อมูลสำคัญที่จำเป็นต่อกระบวนการปรับสิทธิ์การเคลมออกมาเป็นอัตโนมัติ
AI ช่วยได้อย่างไร:
- ปรับปรุงระบบการยื่นเคลมและข้อมูลให้ทันสมัย
- ลดต้นทุนมนุษย์ที่จำเป็นในการค้นคว้าและค้นหาข้อมูลได้อย่างมาก
- ขยายปริมาณข้อมูลที่มีประโยชน์ให้มีข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น
โมเดล AI ช่วยให้:
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถระบุและดึงข้อมูลออกมาได้ โดยไม่ต้องเสียเวลาตรวจสอบด้วยตนเองอีกต่อไป
ผู้ให้บริการเรียกร้องสิทธิ์สวัสดิการทุพพลภาพรายใหญ่ของสหรัฐฯ ใช้โซลูชั่นที่ใช้งานได้เต็มรูปแบบนี้ในปัจจุบัน โดยมีผลตอบแทนจากการลงทุนประมาณ 12 ล้านดอลลาร์
การสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อแก้ไขปัญหาการขาดแคลนข้อมูลและปรับปรุงการสร้างแบบจำลองความเสี่ยง
เหตุการณ์จำลองเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจทางคณิตศาสตร์ประกันภัย การขาดข้อมูลอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อการกำหนดราคาและการตัดสินใจรับประกัน รวมถึงรูปแบบการจัดสรรบุคลากร เช่น การเคลมค่าสินไหมทดแทน ข้อมูลสังเคราะห์สามารถปรับปรุงกระบวนการประเมินความเสี่ยงได้ด้วยการช่วยให้ทีมของคุณจำลองเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นไม่บ่อยนัก เช่น แผ่นดินไหว หรือโดยการเสริมข้อมูลที่มีอยู่สำหรับการวิเคราะห์ภูมิสารสนเทศหรือการวิเคราะห์รูปแบบสภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลงไป
คุณค่าของโซลูชั่นนี้:
ด้วย SAS Viya บริษัทประกันภัยสามารถเข้าถึงความสามารถในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์แบบ "เพียงแค่ปลายนิ้วคลิก" ซึ่งสามารถ:
- เร่งให้เกิดนวัตกรรม
- เพิ่มความคล่องตัวมากขึ้น
- เร่งกระบวนการตัดสินใจ
เทคนิค AI ที่ใช้ในโซลูชั่นนี้:
การสร้างข้อมูลที่จำลองข้อมูลจริงได้อย่างแม่นยำในขณะที่ยังคงคุณสมบัติทางสถิติไว้ จะช่วยหลีกเลี่ยงการสูญเสียจากสถานการณ์การเรียนรู้ในโลกแห่งความเป็นจริง GAN (Generative Adversarial Networks) และ SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) ช่วยประหยัดเวลา ขจัดความจำเป็นในการซื้อหรือเช่าข้อมูล และปกป้องความเป็นส่วนตัว โดยเฉพาะอย่างยิ่ง SMOTE จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ไขความไม่สมดุลของคลาส ส่งเสริมความยุติธรรมในการกำหนดราคาและการตัดสินใจรับประกัน
AI ช่วยได้อย่างไร:
- AI และ GAN ช่วยเพิ่มคุณภาพข้อมูล ช่วยให้สร้างแบบจำลองความเสี่ยงได้แม่นยำยิ่งขึ้น
- GenAI ปรับปรุงความแม่นยำในการทำนาย ลดข้อผิดพลาดในการประเมินความเสี่ยง ในขณะที่ยังคงความสามารถในการอธิบายสำหรับการตัดสินใจด้านราคาและการรับประกัน
- ด้วย GenAI เราสามารถปรับกระบวนการวิเคราะห์ให้เหมาะสม เร่งความเร็วในการประมวลผลข้อมูลและการตัดสินใจ
บริษัทประกันภัยรถยนต์แห่งหนึ่งในแคนาดาใช้ SAS® Viya® เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการวิเคราะห์ภูมิสารสนเทศและส่งเสริมการขับขี่ที่ปลอดภัย
