Last Data

保险的形式和规模各有不同。此外，从更广义上讲，保险可分为两类：个人保险和商业保险。个人保险包括人寿保险、汽车保险、健康保险、伤残保险等；而商业保险是一般责任保险，可保护企业免受第三方法律诉讼。人工智能：保险承保的福音BFSI 行业一直是适应新变化的领导者。然而，对人工智能的适应也不例外。例如，2016-17 年，日常运营中人工智能的采用率约为 1%，但到 2023 年增长到 63%，未来几年必将增长。 这不仅告诉我们人工智能在保险承保中的应用速度有多快，而且还表明，如果您不参与这一旅程，您注定会被抛在后面。

保险承保中人工智能应用的现状及未来趋势这不再关乎未来。人工智能浪潮 教师数据库 已经到来，正在改变我们的工作方式。保险行业已在日常工作中采用数字化：保险公司正在将人工承保数字化纸质保险承保方式已不再适用。原因很简单 - 手动数据输入速度非常慢，并且数据采集和输入过程中可能出现的错误率太高。例如，手动数据采集和输入的错误率可能高达 30%。

保险行业人工智能基于人工智能的自动承保解​​决方案在很大程度上解决了这个问题，因为它们更快、更高效。基于人工智能的文档处理解决方案可以从保险申请表、身份验证文件和收入验证文​​件中获得高达 99% 以上的数据捕获准确率。与传统的数据捕获解决方案（例如光学字符识别服务 和基于规则的解决方案）相比，基于人工智能的解决方案的优势在于其适应性。这些解决方案可以适应同一文档类型的不同变体，从而为组织省去了每次文档类型略有变化时训练数据捕获模型的麻烦。



此外，这不仅仅涉及数据捕获和输入。人工智能的范围远不止于此，还包括聊天机器人、与客户互动以及为客户提供无接触体验。数据驱动的风险评估基于人工智能的解决方案可以根据捕获的数据对申请人进行分析并提供更深入的见解，并帮助组织更好地评估风险。 让我们通过一个现实生活中的例子来理解这一点。美国银行正在使用机器学习模型来预测哪些贷款最有可能违约。这些模型基于包含借款人信用评分、债务收入比和就业历史信息的数据集进行训练。这帮助美国银行将贷款损失减少了 20%。 决策过程中的人为干预基于人工智能的数据采集解决方案也并非 100% 万无一失。然而，这些模型善于了解自己的局限性。这就是为什么，每当它们遇到超出其定义范围的任何事情时，它们都可以将其标记为例外。