人工智能和机器学习使保险更具可预测性

保险业是一个数据驱动的行业。数据可以确定风险，并用于对减轻该风险的策略进行定价。在此过程中，各方面都参与其中。

由于保险公司希望出售能够承担风险的产品，因此他们针对能够发现风险的大型数据集执行算法。

最后，有被保险客户：他们想要更好的产品和理赔流程。

保险业软件提供商VertaFore的数据和分析副总裁Andy Cassel表示：“所有这些方面都可以从数据中获取更多情报，从而受益。”

为了使他们从数据中获得的价值最大化，卡塞尔表示，保险公司必须做三件事，这三件事普遍适用于所有行业。

尽量不要煮沸海洋。

卡塞尔说：“如果您没有目标用例，请花一些时间来开发它。”“如果您不能解决需求，它就不会提供任何好的建模数据。”

定义

Cassel说：“许多使用AI的组织都倾向于将技术视为只是将其插入现有工作环境中的东西。”“但是引入像AI这样的技术会影响人们的工作。这不仅仅是技术或过程变更：它需要全面的变更管理。”变更管理是实施人员不考虑的大多数公司AI实施中的主要挑战。

了解您创建的AI将如何与现有工作流程集成。

卡塞尔说：“没有人必须使用AI来做好他们的工作。要做的是使AI成为工作的自然组成部分，这是有意义的，并为使用它的人提供价值。”

保险才刚刚开始使用AI

保险业才刚刚开始采用这些警告。同时，公司知道他们必须克服多年积累的硬拷贝文档(称为“脏数据”)的原因，因为这些文档不容易数字化。

卡塞尔说：“保险业仍然主要依靠纸质文件。”“如此多的数据被锁定在纸质和pdf文件中，必须由某人手动提取。在此过程中，存在错误和遗漏。”代理商希望更好地了解其客户和潜在客户的需求。他们希望使用能够打通名称的系统，以便他们可以查询潜在客户的公共和私人数据，其双重目标是了解可能涉及的风险并更好地了解客户。