人工智能在解决保险数据处理效率低下方面的作用：根自动化 - 再保险新闻
作者：Beth Musselwhite
Roots Automation 最近的白皮书强调了人工智能 (AI) 如何帮助保险公司解决非结构化数据处理效率低下、成本高昂的问题，最终改善承保和理赔运营。
白皮书强调了保险公司因承保和理赔效率低下而面临的重大损失。据 AM Best 称，到 2023 年，财产和意外险承保损失将超过 210 亿美元。造成这种情况的一个主要因素是保险公司难以将非结构化数据转换为结构化数据来为承保和理赔决策提供信息。
通常依靠人力来管理不断增长的非结构化数据，但其中的信息经常不完整、误读或未使用。此外，据埃森哲称，该行业在非核心和管理任务上依赖人类专家（例如手动输入和更正保险文件中的信息）可能会导致到 2027 年估计价值损失 85 至 1600 亿美元。
有机会通过最大限度地提高承保和索赔业务的效率和有效性来防止这些损失。埃森哲预测，生成式人工智能可以实现高达 62% 的流程自动化，让人类专家能够专注于更高价值的任务，而不是管理非结构化数据。
瑞士再保险还报告称，与不利用这些技术的保险公司相比，使用人工智能从非结构化数据中提取见解可以将保险公司的损失率提高 12-25%。
Roots Automation 首席执行官兼联合创始人 Chaz Perera 表示：“保险行业的非结构化数据挑战是巨大的，但对于有效利用这些信息的公司来说，机会同样重要。”
他补充说，人工智能驱动的解决方案使保险公司能够通过将关键决策数据传递到承保和理赔管理工作流程中来发现隐藏在其文档中的价值。这使得承保和理赔团队能够提高效率，并专注于通过一流的服务和增强的保险产品与客户互动来创造更大的价值。”
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