A hitelbiztosítás jövője: a mesterséges intelligencia kihasználása stratégiai előny megszerzése érdekében

A ChatGPT és származékai villámgyorsan hódították meg a világot. Az a lehetőség, hogy egy egyszerű csevegőfelületen keresztül hozzáférhessünk a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) csúcstechnológiájú teljesítményéhez, a mesterséges intelligencia (AI) legnépszerűbb alkalmazásának bizonyult. A világ legnagyobb vállalatai milliárdokat fektetnek be a jelenlegi LLM-ek teljesítményének javításába, hogy egyre jobb eredményeket érjenek el. Ugyanakkor jó, ha emlékeztetjük magunkat arra, hogy a mesterséges intelligencia sokféle formában létezik, amelyek közül néhány a mi felhasználásunk szempontjából értékesebb, mint mások.

Az Atradiusnál közel egy évtizede használjuk a különböző AI-technológiákat működésünk automatizálásának és hatékonyságának javítása érdekében. A ChatGPT bevezetése óta azonban drámaian megnőtt az azonosított felhasználási esetek száma. Az AI teljes körű bevezetése iparágunkban jelentős innovációt és folyamatoptimalizálást ígér, de stratégiai kiigazításokat is igényel. Ez a cikk azt vizsgálja, hogyan tudják a hitelbiztosítók a legjobban pozícionálni magukat az AI potenciáljának maximális kihasználása érdekében, és miért is olyan fontos ez. Ezenkívül feltárjuk azokat a lehetőségeket és kihívásokat, amelyeket a mesterséges intelligencia jelent a hitelbiztosítók számára, és betekintést nyújtunk abba, hogyan lehet ezeket kezelni az új stratégiai előnyök megszerzése érdekében.

A mesterséges intelligencia jelentősége a hitelbiztosításban

Az AI erőssége abban rejlik, hogy hatalmas mennyiségű, kiváló minőségű adatot képes egy adott célra szabott változó kimenetté alakítani – legyen szó osztályozásról (azaz döntéshozatalról), generálásról (pl. szöveggenerálás) vagy másról. Figyelembe véve az adatok központi szerepét számos hitelbiztosítási folyamatban, nyilvánvaló, hogy az AI potenciálisan javíthatja értékláncunk néhány központi folyamatát.

Egy alapvető és központi példa erre a hitelkockázat értékelése, amely hagyományosan a pénzügyi adatok, a hiteladatok, a kontextus és sok más különböző információforrás aprólékos elemzését jelenti. Hagyományosan ez a folyamat gyakran bonyolult és időigényes, és hatalmas mennyiségű adat emberi feldolgozását igényli. A mesterséges intelligencia jelentősen leegyszerűsítheti ezt a folyamatot, ha az adatok rendelkezésre állnak és felhasználhatók a mesterséges intelligencia modellek betanításához. Ez lehetővé teszi a biztosítók számára, hogy az egyes értékelések során lényegesen több adat alapján mérjék fel a hitelkockázatokat. A mesterséges intelligencia modellek érzékenyek lehetnek olyan mintázatokra és trendekre is, amelyek az emberi megfigyelők figyelmét elkerülhetik, ezáltal növelve a kockázatértékelések pontosságát. Ez pedig sokkal jobb kockázatvállalási teljesítményhez vezethet.

A teljesítmény optimalizálása mellett a hitelbiztosítók nemcsak strukturált adatokat (pl. táblázatok formájában, címekkel és leírásokkal ellátva), hanem strukturálatlan adatokat is felhasználhatnak, például híreket vagy cikkeket. A mesterséges intelligencia ezeket a strukturálatlan adatokat sokkal hatékonyabban tudja feldolgozni, mint néhány évvel ezelőtt. Nemcsak a generatív AI (pl. a ChatGPT), hanem az optikai karakterfelismerés (OCR) és a kapcsolódó technológiák is segíthetnek a hitelbiztosítóknak a hatalmas mennyiségű hír, éves jelentés és egyéb forrás feldolgozásában, amelyek normál esetben kézi olvasást és elemzést igényelnének.

Gondoljunk csak bele, hogy bármely olyan folyamat, amelyhez jelentős mennyiségű, jó minőségű adat áll rendelkezésre, elméletileg bizonyos mértékben optimalizálható az AI segítségével. Más iparágaktól eltérően, ahol az adatok tárolása és felhasználása még mindig akadályt jelent az AI bevezetése előtt, a hitelbiztosítók – különösen kockázatvállalási infrastruktúrájuknak köszönhetően – szinte készen állnak arra, hogy kihasználják ezt az új technológiát folyamataik optimalizálása érdekében. De még van tennivaló.

Felkészülés a mesterséges intelligenciára: stratégiai szükségszerűség

Az AI bevezetése nem csupán az új technológiákba való befektetést jelenti. Stratégiai, működési és kulturális átalakulást is igényel. A hitelbiztosítóknak fel kell ismerniük, hogy az AI nem csupán egy eszköz, hanem az üzletvitel alapvető átalakulását jelenti. A stratégiai követelmények három fő kategóriába sorolhatók: adatstratégia, technológiai beruházások és a munkaerő továbbképzése.

Az adatkezelési stratégia fontossága a hatékony mesterséges intelligencia modellek betanításában

Minden AI-megoldás alapja az adat. Az AI-algoritmusokat kiterjedt adatkészleteken kell betanítani ahhoz, hogy pontos betekintést, előrejelzéseket és döntéseket tudjanak generálni. A nyers adatok azonban önmagukban nem elegendőek; azokat rendszerezni, megtisztítani és hozzáférhetővé tenni kell oly módon, hogy az AI-modellek hatékonyan betaníthatóak legyenek. Itt válik elengedhetetlenné az adatstratégia. Egy jól meghatározott adatstratégia biztosítja, hogy a megfelelő típusú adatok kerüljenek begyűjtésre, biztonságosan tárolásra és következetesen kezelésre.

Például az AI-modellek tanításához pénzügyi adatok, gazdasági mutatók, korábbi nemfizetési arányok és ügyfélprofilok használhatók. Ha biztosítjuk, hogy ezek az adatok szabványosítottak és helyesen címkézettek legyenek, az AI releváns betekintéseket nyerhet és nagy pontosságú hitelkockázati értékeléseket adhat. Azok a biztosítók, amelyek ad hoc vagy szórványos megközelítést alkalmaznak az adatkezelés terén, nehezen tudnak megbízható következtetéseket levonni AI-befektetéseikből. A gyakorlatban az adatstratégia gyakran magában foglalja a mögöttes technikai infrastruktúrába való befektetéseket is, legyen szó felhőalapú számítástechnikáról, adattavakról vagy adatelemző platformokról.

Befektetés a technológiába

Az AI bevezetésének előkészítése érdekében elengedhetetlen egy robusztus technológiai infrastruktúra kiépítése. Az AI-modellek betanítása jelentős számítási teljesítményt igényel, amelyet speciális számítástechnikai klaszterek vagy felhőalapú számítástechnikai szolgáltatások biztosíthatnak. A biztosítóknak ki kell használniuk a technológiai vállalatok által elért fejlődést, hogy csökkentsék az AI bevezetésének belépési korlátait. Az új rendszerek beszerzésén túl a biztosítóknak integrált technológiai ökoszisztémát kell létrehozniuk. Ennek az ökoszisztémának lehetővé kell tennie az AI számára, hogy zökkenőmentesen hozzáférjen a jelenlegi platformok és adatbázisok adataihoz, és azokat elemezze, így olyan betekintést nyerjen, amely javítja a döntéshozatali folyamatokat. Ezen felül a biztosítóknak gondoskodniuk kell arról, hogy adatkezelési irányelveik szilárdak legyenek. A mesterséges intelligencia az adatokból táplálkozik, de az adatok minősége és hozzáférhetősége döntő fontosságú. A biztosítóknak olyan módon kell befektetniük adataik tisztításába, strukturálásába és kezelésébe, hogy azok a mesterséges intelligencia alkalmazások számára a lehető leghasznosabbak legyenek. Ez magában foglalja az adatbiztonsággal, az adatvédelemmel és a szabályozási előírások betartásával kapcsolatos kérdések kezelését is, mivel ezek döntő fontosságúak az ügyfelek bizalmának megőrzése és a jogi követelmények teljesítése szempontjából.

A munkaerő továbbképzése

Bár a mesterséges intelligencia számos feladatot automatizálhat, nem helyettesíti az emberi szakértelmet. Éppen ellenkezőleg, a mesterséges intelligencia bevezetése növeli az olyan munkaerő iránti igényt, amely nemcsak az adatelemzésben és a mesterséges intelligencia rendszerek kezelésében jártas, hanem a mesterséges intelligenciával működő rendszerek megfelelő használatában is. A hitelbiztosítóknak be kell fektetniük munkatársaik továbbképzésébe, hogy azok képesek legyenek az AI-vel együtt dolgozni, például olyan kockázatvállalók esetében, akik az AI döntéseit a megfelelő kontextusban értelmezik, és tisztában vannak azok korlátaival. Iparágunk speciális jellegére tekintettel ez gyakran a meglévő személyzet képzését jelenti, nem pedig speciális készségekkel rendelkező új tehetségek toborzását.

Ezen felül a szervezeteken belül is szükség lesz egy kulturális változásra. Ez a szemléletváltás döntő fontosságú, mivel a mesterséges intelligenciát gyakran társítják munkahelyek megszűnésével és más, nem mindig indokolt kritikákkal. Az ilyen jellegű ellenállás a technológiai változásokkal szemben akadályozhatja az egyébként jól teljesítő mesterséges intelligencia kezdeményezéseket. Azok a hitelbiztosítók, amelyek elősegítik az innováció és a folyamatos tanulás kultúráját, jobb helyzetben lesznek ahhoz, hogy teljes mértékben kihasználják a mesterséges intelligencia potenciálját.

A mesterséges intelligencia lehetőségei

A mesterséges intelligencia rengeteg lehetőséget kínál azoknak a hitelbiztosítóknak, akik hajlandóak alkalmazni. Az egyik legkézzelfoghatóbb előny a kockázatértékelés javítása prediktív elemzések segítségével. A mesterséges intelligencia hatalmas adathalmazokat tud elemezni, beleértve a gazdasági mutatókat, sőt akár a közösségi médiában megjelenő hangulatot is, hogy előre jelezze, mely vállalatoknál a legvalószínűbb a fizetési késedelem.

Egy másik lehetőség a kárigény-feldolgozás automatizálásában rejlik. Hagyományosan a kárigény feldolgozása időigényes és erőforrás-igényes lehet, gyakran jelentős dokumentációt és manuális ellenőrzést igényel. A mesterséges intelligencia e folyamat nagy részét automatizálhatja, a kárigény-adatokat harmadik féltől származó forrásokkal összevetve ellenőrizheti, sőt mintázatfelismerő algoritmusok segítségével akár a csalárd kárigényeket is felismerheti. Ez csökkentheti a biztosítók költségeit, felgyorsíthatja az ügyfelek kifizetéseit, és javíthatja az általános működési hatékonyságot.

A mesterséges intelligencia új lehetőségeket kínál az ügyfelekkel való kapcsolattartás terén is. Például a mesterséges intelligenciával működtetett csevegőrobotok azonnali válaszokat adhatnak a biztosítottak kérdéseire, és segíthetnek a kárigény-kezelési folyamatban. A rutin ügyfélszolgálati feladatok automatizálásával a biztosítók felszabadíthatják alkalmazottaikat, hogy azok összetettebb és nagyobb értékű interakciókra koncentrálhassanak.

A mesterséges intelligencia előtt álló kihívások

Bár a mesterséges intelligencia jelentős lehetőségeket kínál, ugyanakkor olyan jelentős kihívásokat is jelent, amelyekkel a biztosítóknak szembe kell nézniük. Az egyik kihívás a szabályozási követelmények betartása. A személyes vagy pénzügyi adatokat kezelő mesterséges intelligencia rendszereknek meg kell felelniük az adatvédelmi törvényeknek és a közelgő mesterséges intelligencia szabályozásoknak, mint például az EU mesterséges intelligencia törvényének. Ez a törvény előírja a mesterséges intelligencia rendszerek kockázatértékelését, az egyes felhasználási esetekhez igazított kockázatkezelést, a mesterséges intelligencia használatának átláthatóságát, valamint szigorú adatkezelési gyakorlatokat. A biztosítóknak gondoskodniuk kell arról, hogy mesterséges intelligencia rendszereik teljes mértékben megfeleljenek ezeknek a szabályozásoknak, és rendelkezzenek szilárd adatkezelési keretrendszerrel.

A kibertámadások veszélye is fennáll. Mint minden digitalizáció esetében, a hitelbiztosítóknak továbbra is be kell fektetniük a kiberbiztonsági intézkedésekbe, hogy megvédjék rendszereiket a rosszindulatú szereplőktől. Ehhez folyamatos éberségre lesz szükség, mivel a kiberbűnözők folyamatosan fejlesztik taktikáikat, amelyek közül néhányat az AI is támogat.

Óvatosnak kell lennünk az AI-vel kapcsolatos téveszmékkel szemben is. Mivel egyesek – gyakran a lehetőségek elszalasztásától való félelem vezérelve – sietnek a GenAI üzleti folyamatokba való bevezetésével, elfelejtjük, hogy ez gyakran nem a legalkalmasabb minden elképzelhető probléma megoldására. Más, bevált technológiák továbbra is relevánsak, és sok esetben a különböző eszközök megfelelő kombinációja lényegesen jobb teljesítményt nyújt, mint bármelyik technológia önmagában. Végül ott van még a fogyasztói bizalom és megértés kihívása. Ahogy a mesterséges intelligencia egyre nagyobb szerepet vállal a döntéshozatalban, egyes fogyasztók nyugtalanságot érezhetnek az emberi felügyelet látszólagos hiánya miatt. A hitelbiztosítóknak átláthatónak kell maradniuk a mesterséges intelligencia rendszereik működését illetően, és világos magyarázatot kell adniuk a fogyasztóknak a döntéshozatal folyamatáról. A bizalom kiépítése elengedhetetlen lesz ahhoz, hogy a mesterséges intelligencián alapuló folyamatokat a piac elfogadja.

Következtetés

A hitelbiztosítás jövője kétségtelenül összefonódik a mesterséges intelligenciával. Figyelembe véve a hitelbiztosítási szervezet egészében a mesterséges intelligencia használatához szükséges előfeltételeket és előkészületeket, ez nem egy teljesen egyszerű folyamat.

Nem írtuk le a mesterséges intelligencia teljes potenciálját a hitelbiztosítás területén, és valószínűleg még nem tudjuk előre jelezni, hogy milyen hatással lesz a mesterséges intelligencia az iparágra. Az azonban egyértelmű, hogy hatalmas lehetőségeket rejt magában, amelyeket a hitelbiztosítók világszerte készen állnak kihasználni.

Forrás: ICISA Insider