Η τεχνολογική εξέλιξη διαμορφώνει τον κόσμο μας, επηρεάζοντας κάθε τομέα της αγοράς και δημιουργώντας νέες ανάγκες και προκλήσεις. Εντός αυτού του πλαισίου, ο ασφαλιστικός τομέας και ειδικότερα ο τομέας του cyber insurance, βρίσκεται στο επίκεντρο σημαντικών αλλαγών, με τη Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (Generative AI) να αναδεικνύεται ως μια κυρίαρχη καινοτομία.

Η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη αναφέρεται στη δημιουργία νέου περιεχομένου, όπως κείμενα, εικόνες, και ήχους, με βάση τα δεδομένα εκπαίδευσης που έχει λάβει. Ένα δημοφιλές παράδειγμα είναι τα σύγχρονα chatbots που χρησιμοποιούνται για αυτοματοποιημένη εξυπηρέτηση πελατών ή υπαλλήλων.

Η πρόσφατη έρευνα από τη Measured AI τονίζει τον κρίσιμο ρόλο της Generative AI στον επαναπροσδιορισμό της κυβερνοασφάλειας, με θετικές επιπτώσεις για ασφαλιστές, μεσίτες και πελάτες. Ενώ εστιάζει στο Cyber Insurance, τα ευρήματά της μπορούν να είναι εφαρμόσιμα στο ευρύτερο φάσμα του ασφαλιστικού τομέα.

«Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι έτοιμη να αναδιαμορφώσει τον κλάδο ασφάλισης στον κυβερνοχώρο, καθιστώντας τον πιο αποτελεσματικό, ανταποκρινόμενο στις απαιτήσεις και πελατοκεντρικό», παρατηρεί ο Δρ. Padmanabh Dabke , Chief Product Officer της Measured AI.

Cyber Insurance – Εκπαίδευση Πελατών

Στον τομέα της κυβερνοασφάλειας και του cyber insurance, η Generative AI προσφέρει σημαντικές ευκαιρίες για βελτίωση της επικοινωνίας και της εκπαίδευσης πελατών. Με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, οι εταιρείες που ενασχολούνται στον κλάδο του cyber insurance μπορούν να παρέχουν εξατομικευμένη πληροφόρηση και συμβουλές για την ασφάλιση κυβερνοκινδύνων σε μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις (SMEs).

Ακόμη, αναφέρει η έρευνα, πως μπορεί να βοηθήσει τους πελάτες να βελτιστοποιήσουν τις πολιτικές τους ανάλογα με τις ανάγκες των επιχειρήσεών τους. Εικονικοί βοηθοί μπορούν να παρέχουν υποστήριξη και να συλλέγουν πληροφορίες με σκοπό να προτείνουν εξατομικευμένες λύσεις και βελτιώσεις πολιτικών.

Προσαρμογή Πολιτικών και Εκπαίδευση

Μια σημαντική χρήση της γεννητικής AI είναι η προσαρμογή των ασφαλιστικών πολιτικών στις ανάγκες των πελατών. Τα συστήματα αυτά μπορούν να συλλέξουν λεπτομερείς πληροφορίες για την επιχείρηση και να προσφέρουν μια προσωποποιημένη εξήγηση των καλύψεων, των συνιστώμενων ορίων και άλλων βελτιώσεων της πολιτικής.

Μοντελοποίηση Κινδύνου στον Κυβερνοχώρο

Τα μοντέλα κινδύνων στον κυβερνοχώρο έως τώρα βασίζονται σε συνεχή παρακολούθηση του τοπίου απειλών, όσον αφορά τους ενεργούς παράγοντες απειλών, τις στοχευμένες ευπάθειες, τον γεωγραφικό στόχο και τους επιμέρους κλάδους της βιομηχανίας. Αυτές οι πληροφορίες συλλέγονται από ενημερωτικά δελτία, αναφορές προηγούμενων παραβιάσεων και ειδησεογραφικά άρθρα.

Ως επί το πλείστον η πληροφορία είναι διαμοιρασμένη και πολλές φορές δεν μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την καταμέτρηση της συχνότητας και των μεγεθών που απαιτούνται για την μοντελοποίηση του κινδύνου, αναφέρει η έρευνα.

Και εδώ έρχεται η σημαντική συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης η οποία μπορεί να χαρτογραφήσει τέτοιου είδους κινδύνους, να τους ποσοτικοποιήσει και να τους κατηγοριοποιήσει. Αυτή η αυτόματη παραγωγή δεδομένων μπορεί να μειώσει δραματικά τον χρόνο που απαιτείται για την ενημέρωση ή την δημιουργία βάσεων μοντέλων παρέχοντας πιο εμπεριστατωμένα δεδομένα προς αξιολόγηση από τους επαγγελματίες του κλάδου.

Επαναστατική Αυτοματοποίηση Αξιώσεων

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παίξει καθοριστικό ρόλο στη διαδικασία και την έγκριση αξιώσεων. Συνδυάζοντας την ικανότητα να συνομιλεί με τον πελάτη με την κατανόηση των διαδικασιών αποζημίωσης και των ισχυόντων πολιτικών μπορεί να διευκολύνει και να επιταχύνει την σχετική διαδικασία.

Όταν υποβάλλεται ένα αίτημα αποζημίωσης ένας εικονικός “ελεγκτής” υποστηριζόμενος από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί αυτόματα να αξιολογήσει το αίτημα και να προσδιορίσει εάν αυτό θεωρείται έγκυρο. Τα AI chatbots ή οι εικονικοί πράκτορες μπορούν να συνεργαστούν με τους μεσίτες για τη συλλογή των απαραίτητων πληροφοριών, εγγράφων και στοιχείων που αντιστοιχούν σε ελλιπείς πληροφορίες.

Αποτέλεσμα; Η ταχύτερη και ακριβής εξυπηρέτηση των πελατών όσον αφορά τις διαδικασίες και τον χρόνο που απαιτείται για την έγκριση του αιτήματος και από την άλλη πλευρά, απ’ την πλευρά των ασφαλιστών, η πιο ασφαλής και ταχεία επεξεργασία των αιτημάτων και η μείωση του χρόνου και του άγχους που συνδέονται με τις αξιώσεις.

Περιορισμοί

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα άκρως ισχυρό εργαλείο στον ασφαλιστικό κλάδο, ωστόσο δεν έρχεται χωρίς τους περιορισμούς της. Η μη κατανόηση του τρόπου που λειτουργεί, τα βεβιασμένα συμπεράσματα που παρέχει σε ορισμένες περιπτώσεις λόγω του τρόπου εκπαίδευσής της όπως επίσης και τα εσφαλμένα δεδομένα και ασυναρτησίες που παρέχει σε ορισμένες περιπτώσεις (hallucinations), καθιστούν ένα μεγάλο πρόβλημα και περιορίζουν την χρήση της.

Ωστόσο κανένας δεν μπορεί να αρνηθεί ότι η είσοδος της τεχνητής νοημοσύνης στον ασφαλιστικό τομέα δεν αποτελεί ένα τεράστιο βήμα για τον κλάδο. Κύρια προτερήματα της χρήσης της είναι η παροχή εξατομικευμένων λύσεων και προτάσεων, η μείωση των σφαλμάτων που βασίζονται σε λανθασμένες κρίσεις ή σφάλματα κατά ορισμένες διαδικασίες και φυσικά η αυτοματοποίηση με αποτέλεσμα την δραματική μείωση του χρόνου που απαιτείται σε μία πληθώρα περιπτώσεων.

Βρείτε ολόκληρη την έρευνα εδώ: whitepapers.measuredinsurance.com