Тем, кто только собирается приступить к освоению возможностей ИИ в сфере страхования, важно начать инвестировать средства в его развитие уже сейчас.
Технология первая – машинное обучение
Машинное обучение – это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Достигается это за счет программирования алгоритмов обработки данных и интерпретации математических моделей. В то время как искусственный интеллект является широкой наукой, машинное обучение – это особая разновидность ИИ, которая обучает машину обучаться.
Страховщики применяют машинное обучение с целью управления качеством страхового портфеля, разрабатывая скоринговые модели для определения индивидуальных страховых тарифов на базе риск-профайла каждого клиента.
Вторая технология – обработка естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) – это область искусственного интеллекта, которая помогает компьютерам понимать, интерпретировать и манипулировать человеческим языком.
NLP помогает компьютерам общаться с людьми на человеческом языке, позволяя компьютерам читать текст, слышать речь, интерпретировать ее, измерять настроение и определять, что из этого важно.
Данную технологию мы активно внедряем как в телемаркетинг, так и в сервисные call-центры. Эффективность применения роботизированных голосовых продаж в совокупности с роботизированными мессенджерами, такими как WhatsApp и Telegram, показывает результаты, сравнимые с «человеческими».
Однако в нашей компании применение таких технологий обусловлено потребностью повысить эффективность людей, а не стремлением их заменить.
Третья технология ИИ – компьютерное зрение
Компьютерное зрение – это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры понимать и интерпретировать визуальный мир. Используя цифровые изображения с камер и видео, а также модели глубокого обучения, машины могут точно идентифицировать и классифицировать объекты, а затем реагировать на то, что они «видят».
От распознавания лиц до обработки видеопотока компьютерное зрение конкурирует с человеческим и во многих сферах превосходит человеческие визуальные способности.
В частности, в прошлом году Freedom Insurance запустила проект DTP.kz, сервис цифровых страховых выплат. Наша исследовательская группа разработала алгоритмы, способные распознавать повреждения транспортного средства по их фотографиям.
Первая цель достигнута – мы научились определять повреждения. В этом году мы тестируем алгоритм глубокого обучения, который учит компьютер выполнять задачи человека. Например, идентифицировать изображения или делать прогнозы по сумме страхового возмещения.
Вторая область, где мы уже сегодня применяем компьютерное зрение, – это биометрия, или удаленная верификация наших клиентов по лицу.
Биометрия позволяет нам выпускать ЭЦП, что дает возможность страховщикам и их клиентам подписывать, подтверждать свои действия удаленно и онлайн.
Компьютерное зрение также помогает страховщикам бороться с мошенничеством, как внешним, так и внутренним.
