Evolusi AI di Asuransi: Membuka Potensi di Tengah Tantangan

Evolusi kecerdasan buatan (AI), terutama kecerdasan buatan generatif (Gen AI), mengubah industri dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Di sektor asuransi, AI telah meningkatkan layanan pelanggan dan memperlancar proses back-office. Namun, perjalanan ini tidak tanpa hambatan.

Meskipun potensi AI yang sangat besar, dengan nilai pasar yang diperkirakan sebesar $79 miliar pada tahun 2033, kecepatan implementasinya masih lambat. Kekhawatiran sekitar kepercayaan, akurasi, dan keamanan merupakan hambatan yang signifikan. Namun, antusiasme sangat terasa - hampir tiga perempat CEO asuransi melihat Gen AI sebagai kesempatan investasi yang krusial.

Untuk memanfaatkan potensi AI secara maksimal, perusahaan asuransi harus mengembangkan strategi AI yang kuat, menyeimbangkan inovasi dengan mitigasi risiko. Ini melibatkan kerja sama antara Chief Technology Officers, Chief Finance Officers, dan tim kepemimpinan senior untuk menavigasi tantangan ini secara efektif.

Temuan kunci yang muncul:

Organisasi asuransi semakin berinvestasi di ruang ini, tetapi proyek-proyek membutuhkan waktu terlalu lama untuk masuk ke produksi: Meskipun pendekatan alami yang risk-adverse, bisnis asuransi berada di atas rata-rata global dalam hal berinvestasi di penggunaan AI di seluruh bisnis. Namun, kecepatan implementasi yang lambat menyebabkan keterlambatan yang signifikan dalam kemajuan dibandingkan dengan industri lain.
Keseimbangan yang hati-hati antara inovasi dan navigasi risiko akan sangat penting: AI menawarkan potensi yang belum terjamah bagi mereka yang mau menerima perubahan, tetapi juga membawa risiko baru dan mengkhawatirkan yang harus dipertimbangkan saat organisasi mengembangkan strategi AI mereka. Dengan melakukan penilaian kematangan internal, organisasi dapat memiliki kejelasan yang lebih baik tentang kemampuan saat ini dan mengidentifikasi area yang perlu diprioritaskan. Kerangka penilaian kematangan yang telah diuji kami memungkinkan organisasi melakukan ini secara efektif.
Organisasi yang sukses kemungkinan besar masih akan berbasis data dan dipimpin oleh orang: Sebelum memulai transformasi AI, pemimpin bisnis harus memiliki rencana transformasi yang jelas dan kuat, dan fokus pada memiliki fondasi digital yang solid dan data yang bersih untuk meningkatkan output. Meningkatkan kemampuan dan memberdayakan rekan dan tim untuk lebih memahami jembatan antara AI dan data dapat mendukung kesuksesan jangka panjang, dan memberikan nilai tambahan dengan memanfaatkan AI sebagai asisten.
Perusahaan mulai mengidentifikasi manfaat potensial yang terkait dengan AI dan memperkenalkan inisiatif untuk menyelidiki bagaimana hal ini dapat dimanfaatkan lebih baik di seluruh bisnis. Banyak perusahaan asuransi juga melihat penggunaan Gen AI untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas di fungsi keuangan dan TI.
Organisasi asuransi telah membuat kemajuan awal dengan adopsi teknik AI tradisional dan pembelajaran mesin untuk mengembangkan proses yang canggih di seluruh fungsi internal dan layanan yang menghadap pelanggan.
Meskipun menjadi pelopor adopsi AI di beberapa area, ada perbedaan antara pemimpin yang berkomitmen untuk berinvestasi lebih lanjut di ruang ini, dibandingkan dengan yang lain yang mungkin lebih ragu-ragu untuk menyebarkan penggunaan AI yang signifikan di seluruh bisnis.

Sering kali, bukanlah teknologi pembelajaran mesin yang membatasi kemampuan klien kami untuk memprediksi hasil, tetapi keterbatasan pada kualitas platform data, manajemen data master, dan ilmu data yang mencegah mereka mendapatkan nilai penuh dari AI. Ketika faktor-faktor ini membaik, klien kami dapat membuka wawasan baru untuk lebih memahami bisnis mereka dan memprediksi dampak keputusan underwriting.

Banyak perusahaan asuransi telah memulai pengenalan solusi AI untuk tantangan khusus, seperti model aktuaria atau harga, dan memiliki keahlian dalam kualitas data. Pengalaman ini dapat memberikan fondasi untuk implementasi AI yang lebih komprehensif di seluruh organisasi.

Konfirmasi bahwa Anda memiliki fondasi kualitas data yang tepat untuk mendukung implementasi yang sukses. Lakukan penilaian berkala terhadap kualitas model AI dan perbaikan yang diperlukan. Implementasikan model tata kelola AI untuk membantu memastikan transparansi, akurasi, dan kepatuhan algoritma. Dan lihat bagaimana cara mendorong budaya data di seluruh organisasi melalui literasi data dan berbagi praktik terbaik sekitar manajemen data.

Bacaan Lebih Lanjut: Laporan KPMG

Harap dicatat bahwa versi bahasa Indonesia didukung oleh AI dan karena itu mungkin terjadi kesalahan kecil.

Penulis

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA didirikan oleh orang-orang dengan akar yang kuat di dunia akademis, dengan pengalaman kerja di Amerika Serikat, Belanda, Hungaria, Jepang, Korea Selatan, Singapura, dan Vietnam. ABN Asia adalah tempat di mana akademik dan teknologi bertemu dengan peluang. Dengan solusi terdepan kami dan layanan pengembangan perangkat lunak yang kompeten, kami membantu bisnis untuk meningkatkan level dan bersaing di panggung global. Komitmen kami: Lebih Cepat. Lebih Baik. Lebih handal. Dalam kebanyakan kasus: Lebih murah juga.

Jangan ragu untuk menghubungi kami jika Anda membutuhkan layanan IT, konsultasi digital, solusi perangkat lunak siap pakai, atau jika Anda ingin mengirimkan permintaan proposal (RFP). Anda dapat menghubungi kami di [email protected]. Kami siap membantu Anda dengan semua kebutuhan teknologi Anda.