Για την αποτελεσματική χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης, η ασφάλιση πρέπει να οργανώσει τα δεδομένα της
Η αποτελεσματική εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) στον ασφαλιστικό τομέα απαιτεί μια καλά οργανωμένη βάση δεδομένων. Σύμφωνα με μια έκθεση της Autorek, εταιρείας που παρέχει λύσεις AI για την ασφαλιστική βιομηχανία, οι εσωτερικές διαδικασίες των εταιρειών συχνά παρουσιάζουν λειτουργικές καθυστερήσεις που όχι μόνο μειώνουν τη συνολική αποδοτικότητα, αλλά εμποδίζουν και την αποτελεσματική ενσωμάτωση της AI. Η έκθεση "Insurance Operations & Financial Transformation 2026" βασίζεται σε έρευνα με 250 διευθυντές από το Ηνωμένο Βασίλειο και τις Ηνωμένες Πολιτείες και αναδεικνύει τα προβλήματα όπως οι αργές διαδικασίες διακανονισμού και ο κατακερματισμός των δεδομένων. Παράλληλα, εξετάζει την τρέχουσα κατάσταση της εφαρμογής της AI στον κλάδο.
Δομικές Ανεπάρκειες και Προκλήσεις στην Ασφαλιστική Βιομηχανία
Οι εταιρείες που συμμετείχαν στην έρευνα αναφέρουν επίμονες δομικές ανεπάρκειες. Πιο συγκεκριμένα, το 14% των λειτουργικών προϋπολογισμών δαπανάται για τη διόρθωση χειροκίνητων σφαλμάτων, ενώ το 22% των ερωτηθέντων αναγνωρίζει την πολυπλοκότητα της συμφιλίωσης ως σημαντική αιτία αύξησης του κόστους. Επιπλέον, περίπου το 22% των συμμετεχόντων συνδέει τις ανεπάρκειες με κινδύνους διακυβέρνησης και ελέγχου, ενώ σχεδόν οι μισές εταιρείες λειτουργούν με κύκλους διακανονισμού που υπερβαίνουν τις 60 ημέρες. Η έκθεση προβλέπει αύξηση του όγκου των συναλλαγών κατά περίπου 29% τα επόμενα δύο χρόνια, γεγονός που σημαίνει ότι και το λειτουργικό κόστος αναμένεται να αυξηθεί ανάλογα. Αυτό αποδίδεται στον συνδυασμό χειροκίνητης επεξεργασίας, διαφορετικών συστημάτων δεδομένων και της πολυπλοκότητας των συναλλαγών που χαρακτηρίζει τις σύγχρονες ασφαλιστικές λειτουργίες.
Χάσμα στις Προσδοκίες και την Εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης
Υπάρχει ένα χάσμα μεταξύ των προσδοκιών των ερωτηθέντων για το τι μπορεί να προσφέρει η AI και της πραγματικής εφαρμογής της τεχνολογίας. Το 82% των εταιρειών του κλάδου αναμένει ότι η AI θα κυριαρχήσει στη βιομηχανία, ωστόσο μόνο το 14% των εταιρειών έχει πλήρως ενσωματώσει την AI στις λειτουργίες τους. Έξι τοις εκατό των εταιρειών αναφέρουν ότι δεν χρησιμοποιούν καθόλου AI. Τα κύρια εμπόδια που πρέπει να αντιμετωπιστούν περιλαμβάνουν την ενσωμάτωση παλαιών συστημάτων, τον κατακερματισμό των δεδομένων και την περιορισμένη εσωτερική εξειδίκευση. Ο κατακερματισμός των δεδομένων επηρεάζει τα πλαίσια διακυβέρνησης δεδομένων, καθιστώντας τα επίσης κατακερματισμένα.
Η Θετική Επίδραση της AI στο Κόστος και την Κλιμάκωση
Οι συγγραφείς της έκθεσης υποστηρίζουν ότι η AI μπορεί να επηρεάσει θετικά το κόστος και την κλιμάκωση και να αντιμετωπίσει κάποια από τα προβλήματα που σχετίζονται με τη διόρθωση χειροκίνητων σφαλμάτων και τα λάθη στις διαδικασίες συμφιλίωσης. Η έκθεση προτείνει ότι οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων θα μπορούσαν να στοχεύσουν τις διαδικασίες συμφιλίωσης ως αρχικό πεδίο δοκιμών για την AI, δεδομένου ότι πρόκειται για έναν τομέα με σαφή όρια και κανόνες, όπου η αυτοματοποίηση μπορεί να αποφέρει γρήγορα θετικά αποτελέσματα.
Δομικά Ζητήματα και Ανταγωνιστικό Πλεονέκτημα
Η διαφορά μεταξύ των διαδικασιών συμφιλίωσης και των κατακερματισμένων πηγών δεδομένων που χρειάζονται χειροκίνητη φροντίδα δημιουργεί πολυπλοκότητα που μετριέται σε κόστος και χρόνους κύκλου. Αυτή η κατάσταση επιμένει παρά την ευρεία αναγνώριση των προβλημάτων από τους ερωτηθέντες. Η έκθεση υποστηρίζει ότι οι εταιρείες που θα επιτύχουν να αντιμετωπίσουν τα ζητήματα σε δομικό επίπεδο θα διευρύνουν το ανταγωνιστικό τους πλεονέκτημα. Η τυποποίηση των δεδομένων και η διακυβέρνηση προηγούνται της κλιμακούμενης αυτοματοποίησης και τελικά η αυτοματοποίηση θα μειώσει το κόστος συμφιλίωσης.
Συμπέρασμα: Η Βάση για Αυτοματοποιημένη Ασφάλιση με AI
Η ταχύτητα με την οποία οι εταιρείες μπορούν να επιλύσουν το ζήτημα του κατακερματισμού των δεδομένων υπαγορεύεται από την παλαιά τεχνολογία και τα γενικά έξοδα των καθημερινών λειτουργιών. Η έκταση στην οποία η εφαρμογή της AI θα μπορούσε να μεταφραστεί σε κέρδη απόδοσης πέρα από τη μείωση του κόστους είναι ασαφής, αλλά αν η μείωση του κόστους είναι αρκετά θετική, τότε η αντιμετώπιση των δομικών ζητημάτων που επηρεάζουν τον ασφαλιστικό τομέα θα αποτελέσει μια σταθερή βάση για αυτοματοποίηση με τη βοήθεια της AI.
