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人工智能正在通过五个新兴业务改变保险业......
人工智能正在改变我们的工作方式和个人生活 (Faraj 等人，2018)。更普遍地说，软件正在接管组织中越来越多的流程，通常会改变其商业模式 (Alt 等人，2020)。这种数字化转型也发生在保险领域。人工智能对保险的影响在某些方面与经济的其他部门相似，但在其他方面则有所不同。保险有一些特殊性，人工智能转型、经济衰退和流行病等事件对其的影响不同。因此，了解人工智能的采用及其对保险业务模式的影响非常重要。保险业务模式必须有效且持久，因为保险面临着许多挑战，例如更多的流行病、不断变化的法规、气候变化、不可预测的天气和激烈的竞争 (Kannan & Bernoff，2019)。人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链和 5G 等技术提供了许多机会。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 提供可监督或无监督的学习，使人工智能更强大且更易于组织使用 (Kraus 等人，2020 年)。所有这些独立的技术都在融合、产生协同效应并扩大其影响力 (Dietzmann 等人，2020 年)。保险公司在塑造人工智能及其影响方面发挥着作用。此外，消费者和政府也有自己的角色。政府需要制定和调整法律法规。保险公司在组织内部面临着人工智能的社会技术挑战。这些可能包括数据、人员和流程。数据的数量和质量通常不足以有效训练人工智能或使用人工智能进行评估和承保。由于技术的作用日益增强，技术提供商的作用也日益增强。保险公司的人员需要新的技能和培训来实施人工智能。在我们审视整个保险行业时，重要的是要认识到，试图为消费者提供所有保险服务的保险公司与主要关注一种保险类型的保险公司之间存在区别。在数据驱动的经济中，数据、其来源及其利用方式是解释商业模式的另一种方式。人工智能和物联网、区块链等其他技术的影响如此重要，以至于利用它们的社会技术能力在今天比过去更为重要。目前，大多数人工智能的实施都取代了过去面临特定挑战的特定流程。要了解人工智能的采用，我们必须了解每个组织 -
策略与行动相遇 - 诺兰公司公告
ReSource Pro 收购两家领先的保险行业战略咨询公司 Strategy Meets Action 和 The Nolan Company 加入 ReSource Pro 纽约，2021 年 1 月 12 日 — — ReSource Pro 是一家为保险组织提供运营解决方案的全球供应商，今天宣布已收购两家专注于财产和意外伤害保险的战略咨询和管理咨询公司，Strategy Meets Action (SMA) 和 The Nolan Company (Nolan)。交易于 2021 年 1 月 1 日完成。通过收购这两家公司，ReSource Pro 正在巩固其为保险组织提供业务转型服务和运营解决方案的战略。SMA 和 Nolan 是公认的思想领袖，专注于实现保险公司转型的务实咨询和咨询方法。Strategy Meets Action Strategy Meets Action 是一家行业领先的战略咨询公司，为保险公司、解决方案提供商和保险科技初创公司提供战略见解、咨询服务和已发表的研究。该公司提供有关业务战略、数字化转型、核心系统和客户体验的见解和指导。 Strategy Meets Action 将继续由 Deb Smallwood 领导，她将担任 SMA 承运人转型高级合伙人的新职位。ReSource Pro 首席执行官 Dan Epstein 表示：“我们很高兴将 Deb、她的团队以及 Strategy Meets Action 的专业知识加入我们的产品系列。我们将共同为保险公司提供更广泛的能力平台，帮助他们踏上数字化转型之旅。” Nolan 公司 Nolan 成立于 1973 年，是一家管理咨询公司，为保险业高管提供战略、增长、技术和运营改进方面的服务。Steve Discher 将继续担任 Nolan 承运人业务高级合伙人的新职位，领导 Nolan。Epstein 解释说：“Nolan 在优化新业务、索赔、承保、分销、客户体验和保单服务方面拥有深厚的行业知识。我们很高兴与 Steve 及其 Nolan 团队合作，发展他们的业务，同时将他们的产品整合到更广泛的 ReSource Pro 解决方案中。” 这些交易的财务细节未披露。Morgan Partners 在这些交易中担任 ReSource Pro 的独家财务顾问。
公司公告2024-08-伊利诺伊州保险部
to：所有保险公司和受监管的实体在伊利诺伊州开展业务（“保险公司”）来自：Dana Popish Severinghaus，保险日期总监：2024年3月13日RE：公司Bulletin 2024-08使用人工智能系统在保险中使用人工智能系统在保险公司中使用伊利诺伊州的所有行动（授权的行动）发行的保险公司，该公告是由伊利诺伊州的所有行动（授权的行动），该公司的行为（“保险”的行为，该公告的行为是“伊利诺伊州的公告”，该公司的企业是保险公司的行为（“保险”。由高级分析和计算技术（包括人工智能（AI）系统（如下定义））制造或支持的消费者必须遵守所有适用的保险法规和法规，包括解决不公平贸易实践和不公平歧视的法律。本公告阐明了该部门关于保险公司将如何管理某些AI技术的开发和使用的期望，包括本文所述的AI系统。该公告还向保险公司建议该部门在调查或检查任何保险公司对此类技术和AI系统的调查或检查时可能要求的信息和文档类型。一致的是，所有有权在该州开展业务的保险公司都有望开发，实施和维护书面计划（“ AIS计划”），以负责对AI系统的负责使用，以制定或支持与受管制保险实践相关的决策。AIS计划应旨在减轻不利消费者结果的风险，包括至少在本公告第1节中规定的法定规定，并在第3节中概述了监管指南。保险公司应采取行动以最大程度地降低这些风险。第1节：简介，背景和立法机构背景AI正在改变保险行业。AI技术都在保险生命周期的所有阶段部署，包括产品开发，市场营销，销售和分销，承销和定价，政策服务，索赔管理和欺诈检测。AI可能会促进创新产品的开发，改善消费者界面和服务，简化和自动化流程，并提高效率和准确性。但是，包括AI系统在内的AI可以向消费者带来独特的风险，包括可能存在不准确，不公平的歧视，数据脆弱性以及缺乏透明度和解释性的潜力。该部门鼓励开发和使用创新和AI系统，这些系统有助于安全，稳定的保险市场。但是，该部门期望使用AI系统的保险公司做出的决定以及采取的措施将符合所有适用的联邦和州法律法规。
1。帮助消费者做出明智的决定
1。帮助消费者做出明智的决定，我们每个季度继续发布我们的汽车保险费跟踪器，涵盖了每年出售的近2800万辆综合汽车保险单的平均价格。我们的跟踪器是唯一一个衡量人们为保险单而不是报价的保险单。请参阅我们的新闻稿以获取有关汽车保险费的最新数据。去年，我们在网站上更新了一系列资源，以帮助提高消费者对汽车保险市场的了解。这包括有关保险定价的常见问题解答，并提供有关如何帮助消费者找到合适政策的提示，以及一篇文章，解释了各种成本压力如何影响汽车保险费。之后，我们的许多成员通过在续签信件中添加其他信息并为前线员工提供培训，以更好地沟通为什么在续签其封面时可能会对客户进行优质变化，从而更新消费者通信的过程。随着平均汽车保险费的增加，我们感谢越来越多的人考虑分期付款。尽管保费金融仍然是一个重要的选择，但我们承认，提供此服务相关的成本可能会影响需要仔细管理其预算的人。ABI成员致力于我们的保费财务原则，该原则围绕五个要素：透明度，负担能力，公允价值，相称性和问责制。自2024年10月推出有关保费金融市场的市场研究以来，我们也与FCA紧密合作。因此，相对于保险公司提供的作为付款方式而产生的成本，应将此类费用完全清楚并合理。我们希望确保听到消费者的声音，以及在我们关于汽车保险负担能力和更广泛的财务包容性的整个工作中，我们咨询了广泛的消费者代表。我们已经与消费者利益集团建立了重要的合作伙伴关系，他们坐在我们的消费者咨询小组上，以确保保险可以适应不断变化的客户需求。在整个保险行业中，其他组织也取得了进步，以帮助消费者做出明智的决定。2024年9月，Tascham Research是一家由英国汽车保险公司资助的独立，非营利性汽车风险情报公司 - 引入了车辆风险评级（VRR）。VRR系统建立在五个相互联系的风险评估（绩效，可减少性，可修复性，安全性和安全性）上，以提供可能影响保险成本的车辆属性之间的更精确差异化。随着系统的发展，我们希望它可以为消费者提供有关车辆相对风险的更透明信息，同时也激励汽车制造商优先考虑设计和技术，以增强安全性，安全性和经济高效的维修。
使用AI Gen AI和ML在Guidewire
解决方案建筑师，TATA咨询服务，美国摘要：生成人工智能（Gen AI）和机器学习（ML）技术正在改变保险行业的外观，尤其是通过整合AI＆ML Technologies。作为财产和伤亡保险的领先平台，GuideWire为部署智能索赔处理工作流提供了一个理想的平台，这些平台可以显着提高效率，准确性和客户满意度。在本文中探讨了AI和ML能力与自主处理主张的无缝集成。保险公司可以使用高级模型来驱动能够自动化任务的自动驾驶工作流程，例如索赔分类，欺诈检测，损害评估和和解优化。，但最重要的是，这些技术降低了运营成本，并减少涉及的人类干预，以便可以更快地处理索赔。在这项工作中，我们讨论实施此类工作流程（例如数据集成，模型培训和道德AI实践）时需要考虑哪些技术和战略考虑因素。本文还展示了几种现实世界中的用例，每个用例中的挑战以及在业务方面扩展这些解决方案的潜力。在关注未来的情况下，自主索赔处理使保险公司通过提供创新的解决方案来改变其下一个竞争优势，从而改变客户的期望，同时有资格符合监管和合规标准。1.1。索赔中AI和ML提供支持的自动驾驶工作流是保险的未来及其改变索赔管理过程的能力。关键字：自动索赔处理，导丝，生成AI，机器学习，自动驾驶工作流程，自动化，欺诈检测，损害评估1.介绍保险业一直是使用创新技术来提高运营效率，提高客户满意度并降低成本的先驱。作为生成人工智能（Gen AI）和机器学习（ML），保险公司拥有一系列强大的工具来帮助自动化最复杂的过程，例如索赔管理。[1-4]这些技术有可能推动自动索赔处理的出现 - 与更传统的工作流相比，这可以更快地解决索赔解决方案并降低手动干预以及提高准确性。在本节中，我们将讨论索赔处理如何发展AI和ML的如何利用，以及如何将这些技术与GuideWire等平台集成在一起。当今索赔处理的演变，索赔处理一直是一项艰巨而过于密集的活动，传统上是基于验证，估值和解决方案的手动劳动。在某种程度上，过去几年的数字转型的出现并没有消除大部分人类参与索赔生命周期的必要性。通过删除监督需要处理整个工作流程完成完成的需求，自主索赔处理代表了允许自动驾驶过程的彻底出发。预计以准确性和合规性向效率转向，将为下一代保险服务创造能力。