聚焦：保险公司如何在 AI 驱动的世界中保持领先地位

快速阅读: 《在线发布》消息，尽管AI创新加速，保险公司应用AI提升业务仍面临挑战。自动化模型监控与洞察可助其优化定价、承保等环节，提高效率与竞争力。

尽管有报道称人工智能的创新和采用正在加速，保险公司也进行了大量投资，但价值实现的速度仍比预期慢。WTW的Pardeep Bassi解释了自动化模型监控与生成洞察的潜力，以及保险公司如何更有效地利用人工智能来提升定价、组合管理、承保和理赔，最终提高业务表现。

在竞争激烈的保险行业中，获得并保持竞争优势对于公司的生存与发展至关重要。但随着保险公司的核心业务趋于相似，依赖相同的基础架构、相同的核心流程和类似的产品，保险公司在何处才能脱颖而出？随着市场和风险日益复杂，保持控制和领先地位变得越来越重要，利用人工智能已被证明是一个游戏规则改变者。或者更具体地说，保险公司成功利用人工智能改进和提升其组合管理、定价、理赔和承保能力的能力。

最新的AI驱动解决方案可以自动追踪每月、每周、每天甚至每小时出现的新经验，并且被设计用来帮助保险公司监控模型性能并识别以前无法识别的趋势。这使得组合经理以及承保、理赔和定价团队能够使用新数据和定制的专有AI算法自动执行计算和评估，迅速高效地提供关键的可操作见解。这有助于在风险成为实质之前将其化解，并最大化任何优势。

同时，通过使用各种承保、评级和理赔功能来识别、隔离和理解关键趋势和多维细分变化，可以帮助穿透复杂性，更快地推动可操作的见解。至关重要的是，保险公司还需要监控模型健康状况，识别退化的预测模型及其商业影响，以帮助快速而自信地做出判断。

追求价值的障碍

管理迅速扩展的模型资产已成为高管们的烦恼，同时给分析团队带来了额外的压力——这个本就稀缺且宝贵的资源——他们不得不花费大量时间和精力在“模型管理”上，而不是那些能推动业务表现的价值增值活动上。模型数量之多并不是唯一的问题。近年来，模型形式的复杂性和多样性也大幅增加。特别是机器学习模型，往往比传统的统计模型更容易过时，而且使用增加也会导致定价团队的价格不稳定。

虽然机器学习算法提供了额外的预测能力，但如果得不到维护，这种能力往往会以降低使用寿命为代价。公司可能会实施机器学习模型，然后数月甚至数年都不更新它们。过去这可能有效，但在当今快速变化的市场中却不再奏效。随着模型过时速度加快，定价和分析团队将难以快速识别哪些模型与不断变化的市场条件一致。对过时且不稳定的模型的依赖增加了保险公司做出次优和错误决策的风险。随着人工智能预计会影响每一项保险决策和每一个过程，保险公司将发现自己越来越多地暴露于这些风险之中。

帮助车险公司看到看不见的东西

英国市场近期车险索赔频率的下降，使一些保险公司推测这一趋势仅仅是由于天气模式或由于更高的免赔额导致司机索赔可能性降低。如果采取更加细致和复杂的分析方法，保险公司就能识别出更多驱动这一趋势的个体潜在因素，包括天气、免赔额、限速降低和车辆技术的采用。这种深入分析提供了对当前因素的更全面理解。

通过揭示以前无法获取的见解，预测未来索赔频率的变化变得更加容易，并且可以更有信心和准确性地设定和重新校准未来12个月的价格。

AI驱动的监控带来更智能和快速的见解

在当今的市场中，有效的表现已经需要赋予定价和分析团队超越仅仅“操作模型开发”的能力。在这个由AI和模型驱动的世界中，成功取决于那些能够根据不断变化和新兴趋势了解自己模型的优势和劣势的人。模型需要被设计、构建并进行微调，以便保险公司能够更好地进行控制和治理，并得到面向保险的科技支持，提供整个业务的全面监控系统。

这将帮助人们更深入地了解潜在风险，并促进早期发现和解决新出现的问题。保险公司也将处于更有利的位置，以减轻低绩效部分相关的风险，识别增长机会，并依据最理想的业务成果优先采取关键行动。

利用专门用于保险监控的复杂机器学习算法，持续监控数百个模型的整体和分段健康状况和有效性，将给予保险公司所需的安心，确保其模型资产仍能有效发挥作用。

建立一流模型治理与风险管理机制将增强保险公司管理庞大、复杂的模型资产的信心。这是通过跨多个职能的分析活动与标准化流程、语言和活动相一致来实现的。保险公司还可以通过自动化任务、跟踪模型和关键业务指标，并将这种监控整合到其分析生命周期中，进一步提高分析团队的效率。

这种方法允许更有效地分配昂贵的分析资源，使团队能够更加专注于增值活动，同时最小化不必要的复杂性。

成功的保险公司通过更好地理解和更快地对变化的经验采取行动来区分自己。当您在部署和维护大型且复杂的模型资产的同时还要应对迅速变化和波动的市场力量时，这种敏捷性是具有挑战性的。相反，应利用人工智能进行自动化模型监控与生成洞察，以保持领先。

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(以上内容均由Ai生成)