از آن‌جایی که مداخلات دستی می‌تواند باعث تاخیر و خطا شود، فرایند خسارت آماده بهبود است. خوشبختانه، بسیاری از شرکت های بیمه به سرعت در حال اتخاذ هوش مصنوعی مولد برای غنی‌سازی و تسریع روند و بهبود سفر مشتری هستند.
هوش مصنوعی مولد اصطلاحی است برای زیرمجموعه‌ای از مدل‌های زبانی بزرگ که از الگوهای داده برای ایجاد محتوای جدید استفاده می‌کنند و می‌توانند متن، تصویر، صدا و غیره تولید کنند. در صنعت بیمه، این فناوری به ویژه برای جستجو، تولید، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و خلاصه کردن اطلاعات و همچنین استخراج داده‌ها و بینش‌های ارزشمند مفید است.
در اینجا سه راه وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند خسارات را مدرن کرده و بهبود بخشد:
1- ارتقای تجربه مشتری: در محیط امروزی با انتظارات بالای مشتری و هزینه‌های فزاینده، هوش مصنوعی مولد شاید به عنوان ابزاری برای بهبود تجربه مشتری بیمه ارزشمندتر باشد. در طول دریافت اولین اعلان خسارت، هوش مصنوعی مولد می‌تواند ارزیابی پوشش بیمه‌نامه و جستجو در داده‌های خسارت داخلی و مشتری را برای شناسایی اطلاعات گمشده، خلاصه کردن نکات کلیدی و برجسته کردن مناطقی که نیاز به شفاف‌سازی دارند بهبود بخشد. این نوع از هوش مصنوعی در حال حاضر فرآیند قیمت‌گذاری را متحول کرده است. همچنین می‌تواند فهرست موجودی‌ها را اسکن کند، جایگزین‌های آنلاین را جستجو کند و بهترین و مقرون‌به‌صرفه‌ترین اقلام را برای تکمیل پیشنهاد دهد. هوش مصنوعی مولد باعث صرفه‌جویی زیادی در زمان ارزیاب خسارت می‌شود و در عین حال تجربه یکپارچه‌ای برای مشتری و تسویه حساب‌های سریع‌تر و دقیق‌تری را ارائه می‌دهد. در نهایت، هوش مصنوعی ابزاری ارزشمند برای تقویت ارتباطات است. دستیارهای مجازی مجهز به هوش مصنوعی مولد می‌توانند به نمایندگی‌های خدمات مشتری کمک کنند تا پشتیبانی هم‌زمان و به‌روزرسانی وضعیت خسارات را برای درخواست‌های خسارت ارائه کنند.
2- افزایش بهره‌وری، سرعت و دقت: وقتی ارزیابان با حجم زیادی از اسناد خسارت مانند سوابق پزشکی یا حقوقی مواجه می‌شوند، هوش مصنوعی مولد می‌تواند محتویات را برای آنها خلاصه کند. در این سناریو، هوش مصنوعی مولد با سرعت و دقت عمل می‌کند تا خلاصه‌ای از مفاهیم و حقایق کلیدی را در اختیار ارزیاب قرار دهد. شرکت‌های بیمه به‌جای اینکه در میان کوهی از داده‌های پیچیده گرفتار شوند و احتمال نادیده گرفتن جزئیات یا اشتباه کردن خود را بالا ببرند، می‌توانند از راهکارهای هوش مصنوعی مولد برای هدایت کردن مراحل بعدی خود استفاده کنند. یک مورد استفاده دیگر این هوش مصنوعی در بیمه، طراحی مدل‌های پیش‌بینی ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی بر اساس داده‌های ریسک تاریخی است. این مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند بر اساس صدها رکورد در ثانیه پیش‌بینی کنند. این بدان معناست که پذیره‌نویس‌ها می‌توانند سریع‌تر پاسخ دهند، بنابراین کسب‌وکار بیشتری را برده و حفظ می‌کنند و می‌توانند تلاش‌های خود را روی کارهای با ارزش‌تر متمرکز کنند. هوش مصنوعی مولد پتانسیل مشابهی را برای کاهش شدید زمان تکمیل فرایند ارائه می‌دهد.
3- کاهش هزینه‌های بیمه‌گر: هوش مصنوعی مولد نه تنها بیمه‌گران را قادر میسازد تا خسارت‌ها را سریع‌تر تسویه کنند، بلکه می‌توانند با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها برای شناسایی الگوهای رفتار متقلبانه، با ادعاهای جعلی مبارزه کنند. در زمانی که شرکت‌های بیمه سالانه میلیاردها دلار را به دلیل سطوح بی‌سابقه تقلب از دست می‌دهند، این امر برای حفظ مزیت رقابتی حیاتی خواهد بود. با نگاهی به هوش مصنوعی مولد در کل چشم‌انداز بیمه امروز، آنچه قابل توجه است نه تنها سرعت پیشرفت فناوری، بلکه سرعت پذیرش آن است. با توجه به موفقیت‌های پذیرندگان اولیه در سراسر صنایع، متوجه شدیم که خطرناک‌ترین چیز در مورد هوش مصنوعی مولد این است که فرض کنیم فقط موجب افزایش بهره‌وری می‌شود. برای به دست آوردن بیشترین ارزش، بیمه‌گران باید روی نتایج تمرکز کنند، هوش مصنوعی مولد را بخشی از زیرساخت فناوری خود قرار دهند و نه به عنوان یک راهکار تک‌بعدی، و با ایجاد سیستم‌های جمع‌آوری داده‌های با کیفیت بالا و استانداردسازی شیوه‌های کیفیت داده، بنیان‌های داده‌ای خوبی را ایجاد کنند.
در نهایت، به طور مداوم آزمایش کنید و از شکست نترسید. یادگیری از نتایج به شما کمک می‌کند بی‌رحمانه اولویت‌بندی و ROI را تسریع کنید.