Чому страхова галузь відстає у впровадженні генеративного штучного інтелекту GenAI?

Чому страхова галузь відстає у впровадженні генеративного штучного інтелекту GenAI?Страхова галузь відстає від інших секторів у впровадженні генеративного штучного інтелекту (GenAI), причому 40% страхових компаній демонструють мінімальне використання або взагалі не використовують цю технологію.

Технологічні компанії лідирують, 62% класифікуються як середньо- або високорозвинені в плані використання технологій штучного інтелекту, йдеться в дослідженні Boston Consulting Group. Далі йдуть банківська сфера, роздрібна торгівля, промислові товари та охорона здоров’я, причому від 32% до 39% компаній досягли подібного рівня. З іншого боку, такі галузі, як енергетика, подорожі та туризм, а також страхування, відстають - принаймні 40% компаній у кожній демонструють незначне застосування GenAI або його відсутність.

Звіт містить індекс зрілості GenAI для оцінки рівня прийняття компанією. Виходячи з реалізації 10 бізнес-функцій, компанії були розділені на чотири групи: які мало або зовсім не впровадженують АІ, низька зрілість, середня зрілість і висока зрілість впроваднення GenAI.

Страховий сектор відстає від інших секторів, коли мова йде про впровадження GenAI, очікується, що ця технологія матиме вплив на численні частини галузі. Недавнє опитування показало, що учасники ринку перестрахування очікують, що АІ матиме найбільший вплив на моделювання та аналіз ризиків.

GenAI набирає обертів, оскільки компанії прагнуть значного підвищення продуктивності. Очікується, що інвестиції в GenAI зростуть на 30%, а компанії з високим рівнем зрілості GenAI очікують, що віддача від інвестицій буде втричі більшою протягом наступних трьох років порівняно з тими, хто мало або взагалі не запровадив.

«Поява GenAI змусила багатьох компаній адаптуватися. Успішними будуть ті компанії, які впораються зі складним балансуванням: розподіляючи ІТ-бюджети, щоб йти в ногу з GenAI, зберігаючи достатнє фінансування для основних повсякденних операцій», зазначив Кларк О’Нілл, керуючий директор і партнер BCG.

У звіті незрілість технології GenAI визначається як основна перешкода для впровадження. Цю проблему відзначають 43% компаній із високою зрілістю, 36% із середньою зрілістю, 38% із низькою зрілістю та 50% компаній із незначною зрілістю або без неї. Крім того, близько 30% компаній з мінімальним впровадженням не планують запроваджувати GenAI протягом наступних трьох років.

«Незважаючи на виправданий ажіотаж навколо GenAI, ІТ-лідери повинні сформулювати чіткий стратегічний план, щоб заручитися підтримкою ІТ-директора, оскільки простого ажіотажу недостатньо в сучасних умовах. жорсткі бюджетні умови», - порадив Федеріко Фаббрі, керуючий директор і партнер BCG. - «ІТ-директори повинні прийняти системний підхід до запитів на інвестиції в ІТ, включаючи планування достатніх ресурсів для досягнення успіху, прохання про чітке бізнес-обгрунтування та те, як керівники планують вимірювати результати, і забезпечення підтримки постачальників».

Lloyd's опублікував звіт, який проливає світло на трансформаційний вплив генеративного штучного інтелекту (GenAI) на страхування та новий ландшафт кіберзагроз. Еволюція вимагає від компаній підвищеної стійкості до нових ризиків, зазначають аналітики.

У звіті «Generate AI: Transforming the Cyber Landscape» підкреслюється, що кіберзагрози є одними з найбільш складних і нагальних ризиків, з якими зараз стикаються національна безпека та бізнес. Змінна динаміка цього ландшафту вже створює численні виклики.

Розвиток штучного інтелекту, зокрема необмежених передових моделей GenAI, обіцяє переосмислити кіберсферу шляхом посилення як наступальних, так і оборонних можливостей компаній. Таким чином, кіберстрахування відіграє ключову роль у допомозі бізнесу та суспільству в цілому в розумінні та пом’якшенні цих загроз, що розвиваються. Профілактичні заходи з боку бізнесу та страхового сектору мають важливе значення для попередження потенційних змін.

Минули ті часи, коли страховики покладалися на власні бази та ручну перевірку договорів та виплат. Сьогодні страховики переходять у технологію збагачення даних і розширеної аналітики, оскільки це знаменує значний розвиток у виявленні страхового шахрайства. Йдеться про використання складних алгоритмів для більш ефективного аналізу документів, зображень і сторонніх даних. Це не лише пришвидшує процес, але й зменшує робоче навантаження, дозволяючи швидше обробляти справжні страхові випадки. Тосу, зараз штучний інтелект може допомогти у боротьбі зі страховим шахрайством.

Однак, незважаючи на значний прогрес, шлях до вдосконалення цих технологій триває. Страховики, які впровадили ці технологічні рішення, бачать переваги. Обсяг роботи, що виконується в цих випадках, помітно зменшився, що зрештою зменшило навантаження для клієнтів, які є справжніми випадками, і зосередилося на підвищенні ймовірності захоплення зловмисників.

Незважаючи на вдосконалені функції технологій GenAI і застосування великих мовних моделей (LLM) у кіберзлочинності, їхній відчутний вплив на сферу кіберзагроз поки що залишається мінімальним. Це пов’язано з галузевими протоколами безпеки, ефективним управлінням моделлю штучного інтелекту та бар’єрами, пов’язаними з вартістю та апаратним забезпеченням, які стримують широко поширене зловживання загрозливими суб’єктами.

Однак ризики штучного інтелекту в страхуванні можуть стати значними і неочікуваними для страховиків. З огляду на те, що штучний інтелект (АІ) зараз впливає на усі аспекти життя, кількість страхових ризиків з впровадженням АІ за останні роки різко зросла, вважають аналітики перестраховика Munich Re, продемонструвавши у звіті, як ризик штучного інтелекту в страхуванні може стати "неочікуваним" для страховиків.

«Одним із прикладів є чисті економічні втрати. Наприклад, якщо компанія використовує внутрішні операції АІ. Скажімо, банк використовує штучний інтелект для отримання інформації з документів, але тоді, якщо штучний інтелект по суті створює забагато помилок, тоді те, що було отримано, є великою кількістю невірної інформації. Це означатиме, що людям потрібно буде виконувати роботу знову, що спричинить багато додаткових витрат», вважають аналітики Munich Re.

З іншого боку, може існувати дискримінація АІ. Прикладом можуть бути заявки на отримання кредитної картки та ліміти кредитної картки. AI може бути використаний для визначення відповідного кредитного ліміту для заявника, і при цьому може виникнути дискримінація, яка не покриватиметься іншими страховими полісами. Або взагалі, заявнику можуть відмовити у кредитному ліміті через рішення АІ.

Повну версію тексту новини читайте також у наших партнерів