בינה מלאכותית AI בענף הביטוח: האופן שבו התעשייה סוגרת פערים
מאת: מערכת Telecom News, 13.9.18, 07:50

ענף הביטוח נמצא הרבה מאחור בעולם ההייטק בו אנו חיים. ענף הביטוח הוא בעל הפוטנציאל הרב ביותר לשינוי מהפכני הודות ל-AI.

ענף הביטוח, שלעיתים נתפס כבלתי עדכני, ארכאי וסטטי, עובר תהליך שינוי דרמטי. שחקנים חדשים כמו Amazon,Uber  או Lemonade (בתחום הביטוח - מישראל, המטה בארה"ב), כבר זעזעו את התעשיות שלהם מן היסוד ומובילים את המהפכה. כאשר הערך המוסף הוא חוויית לקוח משופרת לאין שיעור ודגש על אינטגרציה חלקה של טכנולוגיה מתקדמת, המסר הוא ברור: לחדש או למות.

יתכן שענף הביטוח הרוויח את המוניטין שלו כארכאי ובלתי עדכני. מערכות עבר ממשיכות להוכיח את עצמן ככאב ראש אחד גדול ותהליכים פנימיים רבים עדיין מבוצעים ידנית. לעיתים קרובות אנו שומעים על הררי הניירות איתם עדיין נאלצים להתמודד מרבית החתמים.

ולמרות זאת, המוניטין הזה עשוי להפוך למקור לגאולת הענף. ההזדמנות לצעוד על קרקע בתולית מושכת חלוצי חדשנות מכל התעשיות. Chris Castan ראש AI Digital Transformation בחברת הביטוח  AXAו-Alessandra Chiuderi, בתמונה למעלה, ראש קבוצת ה-Analytics בחברת הביטוח Generali, מהווים דוגמא טובה לכך.

לאחר שעבד עוד קודם לכן בתחום אסטרטגיית ה-AI, Chris Castan נמשך לביטוח הודות לעובדה, שראה פער ביישום פתרונות חדשניים בענף ובמקום שבו אחרים היו פשוט רואים מדבר בתחום החדשנות ובוחרים להתרחק כמה שרק ניתן, הוא ראה הזדמנות.

Castan, בתמונה משמאל: "ענף הביטוח נמצא הרבה מאחור. ענף הביטוח הוא בעל הפוטנציאל הרב ביותר לשינוי מהפכני הודות ל-AI. אין הרבה תעשיות בהן ה-AI מהווה מנוף לשינוי במידה רבה כל כך, במונחים של היתרונות לעסקים וללקוחות. עבור אלה, שמטרתם למזג בין 2 ההיבטים הללו, נראה, שתחום הביטוח הוא הסביבה המושלמת לכך".

Alessandra Chiuderi מסכימה. לאחר שעבדה בעבר בתחום הטלקום, הפרסום והמדיה, ותמיד נמשכה לעוצמה של אנליטיקס מצד אחד ולחדשנות, שמטרתה לשפר את חווית המשתמשמצד שני. עבור שניהם, תעשיית הביטוח היוותה את ההזדמנות האידיאלית לשלב בין 2 ההיבטים.

לא צריך להמציא שוב את הגלגל

לגבי השאלה עד כמה חברות הביטוח מוכנות להטמעה מלאה של AI, הם היו קצת פחות נחרצים (כמו שנוטים להיות מרבית האנשים המחזיקים בידע נרחב בנושא).

Chiuderi: "חברות ביטוח נמצאות עדיין בעיצומו של תהליך עיצוב הטרנספורמציה הדיגיטלית שלהן כדי שתהיה יעילה יותר ותספק ללקוחותיהן מוצרים יותר גמישים ומותאמים אישית.

זה דורש מהחברות להגדיר מחדש כיצד הן עובדות ברמה הפנים ארגונית, כולל ביצוע תהליך הדרכה מחדש או הוספת מיומנויות חדשות לאלו הקיימות. מאחר שלמעט מאוד חברות ביטוח ישנם האמצעים להעסיק צוותים חדשים בתחום מדעי הנתונים או החדשנות. גם התפקידים המסורתיים צריכים להשתנות.

פעמים רבות צוותים עסקיים מבקשים ממדעני נתונים את הבלתי אפשרי בשל היעדר ידע טכני. אם מדעני הנתונים יכולים לעזור לעסק להבין את הטכנולוגיה, צוותים עסקיים יוכלו לצמצם את מטרותיהם רק לאלו הישימות וברות הביצוע, ולנפות את היעדים האידיאליסטיים יותר. אם לא כן, מנהלים בכירים עלולים לדרוש משהו שאינו אפשרי, או שמדעני הנתונים עלולים להפיק פתרון, שהעסק לא צריך.

במטרה להפוך לגמיש יותר ולא לסכן משאבים על יוזמות, שנועדו מראש לכישלון, אני מאמינה, שחברות לא צריכות להיות שאפתניות מידי. צרכיהם של עסקים ולקוחות, כמו גם הטכנולוגיה, משתנים כיום בקצב מהיר כל כך עד כי מהר מאוד פתרונות עלולים להפוך למיותרים.

רצוי שיהיה לך חזון, אבל חשוב ליישם אותו באמצעות צעדים קטנים והדרגתיים. אלה המנסים להמציא מחדש את הגלגל עם פרויקטים מרשימים ואמביציוזיים עלולים מהר מאוד לגלות, שחודשים של עבודה והשקעה ירדו לטמיון".

מטרתה של הטכנולוגיה לספק תשואות טובות

הרבה חברות ביטוח, שהשקיעו ב-AI, עדיין ממתינות לראות תשואה על השקעתן. נתונים לא שלמים ומערכות עבר נבדלות ומנותקות גורמים לכך, שהנתונים, שה-AI זקוק להם כדי ליצור מודלים והחלטות, אינם זמינים לשימוש.

Castan: "עוד נותרה עבודה לעשות בתחום הזה, אבל יש גם סיבה לאופטימיות. אני מעריץ זן חדש של מבטחים דיגיטליים לחלוטין, שצצו בשנים האחרונות, במיוחד במזרח אסיה. לאחר שהקימו את הארכיטקטורה שלהם כך, שתתבסס מלכתחילה על טכנולוגיית AI, שפועלת בכל שלבי האוטומציה של תהליכים. השיפור, שנרשם ביעילות, הגיע לפרופורציות אדירות".

אז כשהבסיס נמצא שם, זה עובד. אבל מה יכולים מבטחים לעשות היום? בעוד ששיטות חדשות יותר של ארגון נתונים כמו 'אגמי נתונים' עולות לעיתים קרובות בדיונים בנושא AI, הן גם נאלצות להתמודד עם בעיית הנתונים במערכות העבר. האפשרות לרכז את הנתונים הללו תאפשר קבלת החלטות אוטומטית מדויקת יותר, שעשויה לחסוך מיליונים.

:Chiuderi: "תהליכי האוטומציה מוגבלים ע"י מערכות העבר, ועל כן, בהינתן, שהתשתית הנדרשת קיימת, הטכנולוגיה נמצאת שם במטרה לספק תשואות טובות".
 
AI הופכת אותנו ליותר אנושיים

לגבי אלו תחומים עסקיים ייהנו מההשפעה הגדולה ביותר מ-AI, שניהם מסכימים, שחוויית המשתמש תחווה את השינוי המשמעותי ביותר, ממגוון סיבות.

Chiuderi: "הסיבה המרכזית נובעת מהיכולת של ה-AI לבצע משימות הגוזלות זמן רב, ושהן מסובכות או בלתי אפשריות. לדוגמא, תוכנה יכולה לנתח דיבור או אלפי תמונות בשנייה בזמן שפקיד התביעות מדבר בטלפון, והתוכנה יכולה להתריע לגבי נושאים רלוונטיים.

בעוד שכל זה אכן משפר את שיעורי הזיהוי של תביעות הונאה או תביעות בלתי מדויקות, פקיד התביעות יכול להשקיע יותר זמן בתובע, דבר שהוא חיוני".
 
Castan: "מבטחים מוכרים את ההבטחה, שיהיו שם בעת הצורך. ואם AI גורם לנו כמבטחים להיות יותר אנושיים, הלקוח רק יכול להרוויח מכך".

בעוד שללא ספק תחומים אחרים כמו תמחור וחיתום יפיקו תועלות אדירות מאנליטיקה מתקדמת ומבוססת AI, פירושה של אי-הוודאות הרגולטורית סביב השימוש בנתונים חיצוניים, היא, שאף אחד מהמומחים אינו מסוגל לראות מעבר לחוויית הלקוח כיתרון הגדול ביותר של AI. דוגמא טובה לכך היא המבטחת פורצת הדרך Lemonade.

Castan: "הם עושים הכי הרבה רעש לא בגלל שהם שינו את תחום החיתום, אלא מפני שחוויית הלקוח שלהם, המונעת ע"י טכנולוגיה, היא (או לפחות הייתה) שונה משל כל האחרים".

לגבי היישום של AI בביטוח, תתקיים בלונדון ועידת Insurance AI and Analytics Europe (ב-9-10.10.18) בה המרואיינים הנ"ל Castan, Chiuderi ועוד מרצים יחלקו עם המשתתפים תובנות, אסטרטגיות ומקרי בוחן, שמניעים את תחום ה-AI וגם IA - Intelligent Automation החל מהוכחת ההיתכנות ועד ללב עסקי הביטוח.
האתר השיג הנחה של £200 למי שיכניס ברישום את הקוד TelecomNews200.