개인화된 등급을 도출하든, 정책별 위험을 계산하든, 데이터는 보험 산업이 어떻게 작동하는지 결정하는 데 중요한 역할을 했습니다. 다행스럽게도 기술의 발전은 데이터 의존성과 이에 따른 수요에 따라 확장되었습니다. 보험 분야의 인공 지능, 딥 러닝, 머신 러닝과 같은 도구는 기관이 운영 효율성을 높이고 고객 서비스를 강화하며 사기를 효율적으로 탐지할 수 있도록 지원합니다. InsurTech의 인기 상승은 이러한 추세를 증명합니다  복합기렌탈.

특히 머신러닝은 보험 부문 전반에 걸쳐 널리 채택되고 있습니다. PwC 보고서 에 따르면 머신러닝(AI 포함)은 CEO가 정한 투자 우선순위 상위 10개 목록에 포함됩니다. 분명히 그것은 놓칠 수 있는 현상이 아니다. 그러나 머신러닝을 도입할 수 있는 방법을 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 그러나 이것이 귀하의 비즈니스 운영의 일부가 되는 것을 방해해서는 안 됩니다.

보험에서 머신러닝을 활용하는 방법을 알아보려면 계속 읽어보세요.

보험 분야의 머신러닝 활용 사례

보험에 머신러닝을 통합하는 방법을 찾고 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모르신다면 저희가 도와드리겠습니다. 여기에서는 기계 학습을 작업의 필수적인 부분으로 만들 수 있는 몇 가지 실제 사용 사례를 살펴보겠습니다.

프로세스 자동화

보험 분야의 머신러닝은 두 가지 공통 과제, 즉 대량의 요청을 처리하는 능력과 동시에 품질을 유지하는 능력을 해결합니다. 중복성을 식별하고 모든 작업이 원활하게 진행되도록 이러한 작업을 자동화하는 프로세스 자동화를 통해 이러한 성과를 달성할 수 있습니다. 또한 인간에 대한 의존도를 줄여 모든 형태의 오류 발생을 우회합니다.

자산 분석

주택 보험이든 차량 보험이든 보험 정책 초안을 작성하기 전에 자산 상태를 분석해야 합니다. 보험 분야의 기계 학습은 자산 상태를 평가하기 위해 촬영한 사진과 비디오를 분석하는 데 유용할 수 있습니다. 또한 손상 정도(있는 경우)와 해당 수리 비용도 계산할 수 있습니다. 결과적으로 보험사는 더 이상 과도한 지연을 초래할 수 있는 실제 검사에 의존할 필요가 없습니다.

맞춤형 정책

기계 학습은 고객 프로파일링이라는 힘든 작업을 모두 수행하여 보험 인수 프로세스를 단순화합니다. 자산 상태 및 고객 행동에 대한 데이터 입력을 수집하는 동시에 위험 평가를 수행하여 맞춤형 정책 초안을 작성합니다. 이러한 정책 개인화를 통해