του Κωνσταντίνου Αντωνόπουλου*
Βρισκόμαστε στην αρχή μιας εντυπωσιακά ενδιαφέρουσας εποχής, η οποία θα χαρακτηριστεί από την επανάσταση που θα φέρουν οι νέες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Ειδική αναφορά αξίζει να γίνει στη γενετική τεχνητή νοημοσύνη ή αλλιώς Generative AI, η οποία χρησιμοποιεί τεχνικές μηχανικής μάθησης για να μάθει και να δημιουργήσει νέα δεδομένα.
Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει πρωτότυπο περιεχόμενο με τη μορφή ήχου, εικόνων ή βίντεο, όχι μόνο κείμενο. Μπορεί να σχεδιάσει ρεαλιστικούς εικονικούς βοηθούς που παράγουν ανθρωποειδείς απαντήσεις, να δημιουργήσει προϊόντα με δυναμικό και εξελισσόμενο περιεχόμενο, αλλά και να αποτελέσει τη βάση για την παραγωγή ακόμη πιο εξελιγμένων μοντέλων ΑΙ. Οι τεχνολογίες αυτές θα αλλάξουν εντελώς τον τρόπο με τον οποίο εργαζόμαστε, παράγουμε και επικοινωνούμε σε όλους τους κλάδους της οικονομίας και φυσικά και στον ασφαλιστικό κλάδο.
Οι προβλέψεις δείχνουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να συνεισφέρει έως και 1,1 τρισ. δολ. ετησίως στον ασφαλιστικό κλάδο παγκοσμίως, με την αγορά της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης να αναμένεται να φτάσει τα 15 δισ. δολ. έως το 2025 και τα 32 δισ. δολ. έως το 2027.
Αυτή η δυνατότητα που έχουμε, πλέον, για έναν πρωτόγνωρο και βαθύ μετασχηματισμό έχει πυροδοτήσει ενθουσιασμό στον κλάδο μας, και οι άνθρωποι της ασφαλιστικής αγοράς παγκοσμίως διερευνούν τρόπους να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τις λειτουργίες των εταιρειών, να βελτιώσουν τις εμπειρίες των πελατών τους και, ακολούθως, να αυξήσουν τα μερίδιά τους στην αγορά.
Ποιοι είναι όμως οι λόγοι που έχουν δημιουργήσει ενθουσιασμό στους ανθρώπους της αγοράς μας; Ας δούμε τις ευκαιρίες εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλιση:
Ενίσχυση των λειτουργιών underwriting και διαχείρισης αποζημιώσεων: Η αυτοματοποίηση μέσω AI επιταχύνει τις ροές εργασιών του underwriting και της διαχείρισης αποζημιώσεων, μειώνοντας τους χρόνους διεκπεραίωσης και βελτιώνοντας την ικανοποίηση των πελατών. Αξιοποιώντας τα εργαλεία ανάλυσης και υποστήριξης αποφάσεων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη, οι επαγγελματίες της ασφαλιστικής αγοράς μπορούμε να λαμβάνουμε ταχύτερες και πιο σωστές αποφάσεις σχετικές με underwriting και αποζημιώσεις, βελτιώνοντας τη λειτουργική αποτελεσματικότητα και μειώνοντας το κόστος. Επιπλέον, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ανιχνεύσουν μοτίβα δόλιας συμπεριφοράς και να εντοπίσουν ύποπτες απαιτήσεις ζημιών, μειώνοντας τις απώλειες από απάτη και βελτιώνοντας την κερδοφορία.
Συνομιλητική τεχνητή νοημοσύνη: Η ενσωμάτωση εργαλείων γενετικής τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας, όπως chatbot και εικονικών βοηθών, θα βελτιώσει τις αλληλεπιδράσεις των πελατών μας με τα τμήματα εξυπηρέτησης των εταιρειών μας και θα ενισχύσει την ικανοποίηση και, συνεπώς, την πίστη των πελατών. Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα παράσχει εργαλεία που δεν θα ξεχωρίζουν από την ανθρώπινη επικοινωνία και θα εξυπηρετούν χωρίς τον κίνδυνο του ανθρώπινου λάθους.
Ακριβείς προβλέψεις και μετριασμός κινδύνων: Η τεχνητή νοημοσύνη μάς επιτρέπει, πλέον, να κάνουμε ακριβείς εκτιμήσεις κινδύνου και να αναπτύσσουμε ενισχυμένα μέτρα ασφαλείας, που οδηγούν στον αποτελεσματικό μετριασμό των κινδύνων. Αξιοποιώντας τους αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης, μπορούμε να κατανοήσουμε καλύτερα και να προβλέψουμε τους αναδυόμενους κινδύνους ούτως ώστε να εφαρμόσουμε τις κατάλληλες προληπτικές στρατηγικές διαχείρισής τους.
Εξατομικευμένες ασφαλιστικές προσφορές: Οι δυνατότητες επεξεργασίας δεδομένων του AI επιτρέπουν στους επαγγελματίες της ασφάλισης να αναλύουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων πελατών και να προσαρμόζουν τα ασφαλιστικά προϊόντα στις ατομικές ανάγκες και προτιμήσεις των πελατών τους. Προσφέροντας εξατομικευμένες ασφαλιστικές λύσεις, μπορούμε να αυξήσουμε την ικανοποίηση και την αφοσίωση του πελάτη.
Εξορθολογισμός λειτουργιών: Ο αυτοματισμός εξορθολογίζει τις μη αυτόματες διαδικασίες, μειώνοντας τα έξοδα και βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα όλων των λειτουργιών. Με την αυτοματοποίηση των εργασιών ρουτίνας, όπως η επεξεργασία απλών –και στο μέλλον πιο σύνθετων– αιτημάτων ασφάλισης, αλλά ακόμη και μικρών απαιτήσεων ζημιών, οι επαγγελματίες της ασφαλιστικής αγοράς μπορούμε να κατανέμουμε τους πόρους πιο αποτελεσματικά και να επικεντρωνόμαστε σε δραστηριότητες που έχουν μεγαλύτερη προστιθέμενη αξία.
Βελτιωμένη μοντελοποίηση κινδύνου: Τα μοντέλα κινδύνου που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη ενισχύουν την ακρίβεια και το βάθος ανάλυσης των αξιολογήσεων, επιτρέποντάς μας να αναπτύξουμε πιο ακριβείς και εύστοχες στρατηγικές ανάληψης κινδύνων και τιμολόγησης. Παρά τις πολλά υποσχόμενες προοπτικές, η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφαλιστική αγορά δημιουργεί επίσης ένα σύνολο κινδύνων και προκλήσεων που πρέπει να αντιμετωπίσουμε:
Τεχνολογικοί περιορισμοί: Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στα υπάρχοντα ασφαλιστικά συστήματα θέτει τεχνικές προκλήσεις, όπως η ενοποίηση δεδομένων, η επεκτασιμότητα και η διαλειτουργικότητα. Πρέπει να επενδύσουμε σε ισχυρές υποδομές και τεχνολογικές λύσεις για να ξεπεράσουμε αυτά τα εμπόδια.
Έλλειψη διαφάνειας: Τα μοντέλα κινδύνου που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη ενδέχεται να στερούνται διαφάνειας, γεγονός που καθιστά δύσκολο το να κατανοήσουμε επακριβώς τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων πίσω από τις προβλέψεις που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη.
Μεροληπτικά αποτελέσματα: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης ενδέχεται να οδηγήσουν σε ακούσια μεροληπτικά αποτελέσματα αν έχουν στηριχθεί σε δεδομένα που συμπεριελάμβαναν πληροφορίες που δεν ήταν ακριβείς ή εμπεριείχαν προκατάληψη. Στην περίπτωση αυτή, ο αλγόριθμος θα αναπαράξει τα ίδια στερεότυπα και προκαταλήψεις ή ακόμη και θα τα ενισχύσει. Πρέπει, λοιπόν, να εργαστούμε ενεργά για τον εντοπισμό και τον μετριασμό των προκαταλήψεων που κρύβονται στους αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης, για να διασφαλίσουμε τη δικαιοσύνη και την αντικειμενικότητα.
Οι προβλέψεις δείχνουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να συνεισφέρει έως και 1,1 τρισ. δολ. ετησίως στον ασφαλιστικό κλάδο παγκοσμίως, με την αγορά της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης να αναμένεται να φτάσει τα 15 δισ. δολ. έως το 2025 και τα 32 δισ. δολ. έως το 2027. Αυτή η δυνατότητα που έχουμε, πλέον, για έναν πρωτόγνωρο και βαθύ μετασχηματισμό έχει πυροδοτήσει ενθουσιασμό στον κλάδο μας.
Ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο δεδομένων: Ο χειρισμός τεράστιων ποσοτήτων ευαίσθητων δεδομένων εγείρει ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο και την πιθανότητα παραβίασής τους. Το να διασφαλίζουμε αυστηρά μέτρα προστασίας για την προστασία των πληροφοριών των πελατών μας είναι απολύτως απαραίτητο.
Κανονιστική συμμόρφωση: Τα ρυθμιστικά πλαίσια, όπως το GDPR, το CCPA και ο νέος Ευρωπαϊκός Κανονισμός για την Τεχνητή Νοημοσύνη, παρουσιάζουν προκλήσεις συμμόρφωσης για την ασφαλιστική αγορά. Είναι απαραίτητο να διασφαλίζουμε ότι τα συστήματά μας και οι διαδικασίες μας συμμορφώνονται με τους σχετικούς κανονισμούς και τις οδηγίες, προς αποφυγή νομικών κινδύνων, αλλά και κινδύνων που μπορούν να πλήξουν τη φήμη μας.
Απώλεια θέσεων εργασίας: Η αυτοματοποίηση πλήθους εργασιών θα οδηγήσει στην κατάργηση κάποιων θέσεων εργασίας. Πολλοί άνθρωποι θα πρέπει να κατευθυνθούν προς διαφορετικούς ρόλους.
Όπως είναι φανερό, η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφαλιστική αγορά παρουσιάζει τόσο κινδύνους όσο και ευκαιρίες. Ενώ οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης προσφέρουν τη δυνατότητα να φέρουν επανάσταση στον κλάδο και να οδηγήσουν γρήγορα προς την καινοτομία, έχουμε ταυτόχρονα να αντιμετωπίσουμε αρκετές προκλήσεις. Και στο ταξίδι προς τον μετασχηματισμό, που βασίζεται στη γενετική τεχνητή νοημοσύνη και υπόσχεται να αναδιαμορφώσει το ασφαλιστικό τοπίο, ας μην ξεχνάμε ότι πρωτεύων στόχος παραμένει η ευημερία του ανθρώπου και η προστασία του και ως επαγγελματίες αυτές πρέπει να χρησιμοποιούμε για πυξίδες, ακόμη και στον θεαματικά πιο προηγμένο τεχνολογικά κόσμο, που τώρα δημιουργείται.
*O Κωνσταντίνος Αντωνόπουλος είναι ιδρυτής και διευθύνων σύμβουλος της SRS Group of Companies.
Περισσότερα στο ψηφιακό τεύχος του BROKER’S TIME #76
