Lahari Pandiri выступает за страхование на основе использования, используя ИИ и большие данные
18 июня 2025 г.В сегодняшнем бизнес -ландшафте, где персонализированные услуги и интеллектуальная автоматизация появились в виде модных слов, страховой сектор часто находился в авангарде этих инноваций. Лахари Пандири, заядлый исследователь и технолог, рекомендует широко распространенное принятиеСтрахование на основе использования (UBI)Основанный на искусственном интеллекте (ИИ) и больших данных для переопределения того, как страховщики обращаются к критическим задачам, таким как оценка риска, расчет премий и обработка претензий в режиме реального времени.
В своей исследовательской статье под названием «Использование ИИ и больших данных для профилирования рисков в реальном времени и обработки претензий: тематическое исследование по автострахованию на основе использования», она разработала, как предсказательная аналитика, алгоритмы машинного обучения и данные телематики могут оптимизировать и модернизировать операции автострахования. Ее работа обеспечивает практическую дорожную карту для перехода от традиционных актуарных моделей к поведению, управляемым и динамическим системам, которые определяют приоритеты эффективности, справедливости и отзывчивости.
Эволюция автострахования
Давно основанный на актуарной традиции, автострахование обычно полагалось на широкие статистические группировки для назначения премий и определения риска. При таком подходе основными показателями риска являются местоположение, пол, тип транспортного средства, возраст и исторические претензии. Хотя он систематически, этот подход не учитывает нюансы индивидуального поведения вождения. В результате это может вознаградить более рискованное поведение, когда оно остается замаскированным благоприятными историческими данными. Точно так же он может непреднамеренно наказывать безопасные драйверы в демографических категориях высокого риска.
Чтобы преодолеть ограничения этой устаревшей структуры, Pandiri рекомендует сдвиг в сторону динамических моделей, основанных на поведении, включенных аналитикой и телематикой в реальном времени. Страхование на основе использования (UBI) рассчитывает страховые взносы не только на основе прошлых действий. Он также учитывает текущие привычки вождения, записанные через системы GPS, мобильные приложения и бортовую диагностику. Эти данные в реальном времени создают петлю обратной связи, где на финансовые результаты драйверов напрямую влияют их поведение, которое поощряет более безопасные привычки вождения и позволяет страховщикам согласовать страховые взносы с фактическим воздействием риска.
Профилирование рисков в реальном времени с помощью ИИ и больших данных
Синергетическая сила искусственного интеллекта и больших данных образует ядро предложенного Лахари Пандири. Работая в тандеме, эти технологии позволяют пользователям разблокировать более глубокое понимание индивидуальных моделей вождения и факторов риска путем глубокого погружения в поведенческую аналитику в реальном времени.
По процессу высокоскоростных потоков данных из телематических устройств, глубокого обучения, деревьев решений и нейронных сетей могут захватывать переменные, такие как торможение, ускорение, изменения полосы движения, а также погода или дорожные условия. Затем эти данные структурированы, интерпретируются и подаются в прогнозирующие модели, способные генерировать индивидуальные оценки риска.
В своей структуре Pandiri использовала эту непрерывную цикл сбора данных и анализы для повышения способности страховщиков выявлять зоны высокого риска, прогнозируемые вероятности несчастных случаев и уточнить стратегии ценообразования. Благодаря своим исследованиям она также представила каскадированную модель оценки риска. Эта модель оценивает тяжесть и типологии несчастных случаев путем извлечения поведенческих атрибутов водителя с помощью искусственного искусства, а затем передавая их с помощью многоуровневых анализов.
Автоматизация на основе AI для преобразования обработки претензий
В дополнение к оценке риска, работа Пандири также рассматривает неэффективность в управлении претензиями путем интеграцииАИ-управляемая автоматизацияв претензии жизненный цикл. В ее исследовательской статье подробно рассказывается о тематическом исследовании, в котором повышение эффективности работы на 50% и сокращение времени поездок на 90% были достигнуты путем реализации ИИ в обработке претензий. Используя алгоритмы распознавания шаблонов, страховщики могут проверять сценарии аварий, обнаруживать мошенничество и аномалии флаг в заявлениях.
Кроме того, ключевые детали могут быть автоматически извлечены из отчетов о авариях, изображениях и ремонта счетов путем интеграции компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP). Это обеспечивает основанное на правилах и последовательное принятие решений при ускорении решения.
Этические соображения
В своей статье Пандири также обсудила этические обязательства, которые связаны с развертыванием этих преобразующих технологий. Она считает, что прозрачность является наиболее критической из этих проблем.
Модели ИИ, использующие методы глубокого обучения, часто осуждаются за их природу «черного ящика». В этих моделях обоснование решений нелегко объяснить. Это может привести к серьезным юридическим и этическим проблемам, поскольку многие правила защиты данных предоставляют людям право на объяснение алгоритмических решений, влияющих на них.
Pandiri решает эту проблему, переходя к «White Box» Systems AI, предназначенным для объяснения. Они могут включать интерпретируемые модели машинного обучения, такие как классификаторы, основанные на правилах, деревья решений или гибридные модели, способные сбалансировать производительность с ясностью. Чтобы помочь проследить логику каждого вывода, она подчеркивает внедрение инструментов объяснения в рабочем процессе искусственного интеллекта.
Будущие направления
В то время, когда страховщики находятся под огромным давлением, чтобы повысить свою игру, исследование Lahari Pandiri предлагает практическую план для предоставления более персонализированных, эффективных и прозрачных услуг, использующих ИИ и большие данные. Она предполагает дальнейшие улучшения в принятии решений в режиме реального времени в страховании за счет более глубокой интеграции Интернета транспортных средств (IOV), Edge Computing и этического ИИ.
«Поскольку страховая индустрия охватывает эпоху цифрового преобразования, интеграция ИИ и больших данных-это не просто инновация, это необходимость. Модели, основанные на использовании, основанные на интеллектуальных системах, предлагают путь к более справедливым ценам, более быстрым требованиям и упреждающему управлению рисками»,-объясняет она. «Наше исследование показывает, что будущее страхования лежит в системах, которые могут учиться, адаптироваться и реагировать в режиме реального времени на индивидуальное поведение. Этот сдвиг не только переопределяет ожидания клиентов, но и повторно калибрует эксплуатационные и этические стандарты отрасли».
Оригинал