保险业人工智能的演变：在挑战中释放潜力

人工智能（AI）的演变，尤其是生成式人工智能（Gen AI），正在以史无前例的速度改变各个行业。

保险业已开始利用人工智能（AI）提升客户服务和优化后台流程。然而，这一过程并非一帆风顺。

尽管人工智能具有巨大的潜力，预计到2033年其市场价值将达到790亿美元，但实施速度仍然缓慢。信任、准确性和安全性方面的担忧是显著的障碍。然而，保险业CEO对通用人工智能（Gen AI）的热情是显著的——近四分之三的保险业CEO认为Gen AI是关键的投资机会。

为了充分发挥人工智能的潜力，保险公司必须制定强大的AI战略，平衡创新与风险缓解。这需要首席技术官、首席财务官和高级管理团队之间的合作，以有效地应对这些挑战。

关键发现包括：

保险机构正在越来越多地投资于人工智能领域，但项目需要太长时间才能投入生产：尽管保险公司通常采取风险规避的方法，但在投资于人工智能方面，保险公司却领先于全球平均水平。然而，实施速度缓慢导致进展缓慢，落后于其他行业。
平衡创新与风险是关键：人工智能为那些愿意接受变革的公司提供了巨大的潜力，但也带来了新的风险。通过内部成熟度评估，公司可以更好地了解当前能力并确定优先领域。我们的成熟度评估框架使公司能够有效地做到这一点。
成功的公司仍将是数据驱动和人为领导：在开始人工智能转型之前，企业领导者应该有一个明确的转型计划，并专注于建立坚实的数字基础和清洁数据，以改善输出。通过提升和授权同事和团队更好地理解人工智能与数据之间的桥梁，可以支持长期成功，并通过利用人工智能作为助手提供额外的价值。
公司正在开始识别人工智能的潜在好处，并引入了调查如何更好地利用人工智能的计划。许多保险公司还在研究通用人工智能的用例，以提高财务和IT功能的效率和生产力。
保险公司已经在采用传统人工智能和机器学习技术方面取得了进展，开发了内部功能和面向客户的服务的高级流程。
尽管在某些领域是人工智能的早期采用者，但在进一步投资于人工智能方面存在着差距，领导者之间存在差异，有些人可能更愿意在整个公司中推广人工智能的使用。

通常情况下，限制客户预测结果的能力不是机器学习技术，而是数据平台、主数据管理和数据科学的局限性。随着这些因素的改善，客户可以解锁新的见解，以更好地了解他们的业务并预测承保决策的影响。

许多保险公司已经开始引入人工智能解决方案，以解决特定的挑战，例如精算或定价模型，并在数据质量方面具有专业知识。这些经验可以为整个组织中更全面的人工智能实施提供基础。

确认您拥有支持成功实施的正确数据质量基础。定期评估人工智能模型的质量和需要改进的潜在领域。实施人工智能治理模型，以确保算法的透明度、准确性和合规性。并研究如何通过数据素养和共享数据管理最佳实践在整个组织中推动数据文化。

进一步阅读：KPMG报告

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作者

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