Budúcnosť úverového poistenia: Využitie umelej inteligencie na získanie strategickej výhody

ChatGPT a jeho odvodeniny si podmanili celý svet. Možnosť využívať špičkový výkon veľkých jazykových modelov (LLM) prostredníctvom jednoduchého chatovacieho rozhrania sa ukázala ako kľúčová aplikácia v oblasti umelej inteligencie (AI). Najväčšie spoločnosti po celom svete investujú miliardy do zlepšenia výkonu našich súčasných LLM, aby dosiahli stále lepšie výsledky. Je však dobré si pripomenúť, že AI existuje v mnohých formách, z ktorých niektoré sú pre naše účely hodnotnejšie ako iné.

V spoločnosti Atradius využívame rôzne technológie umelej inteligencie už takmer desať rokov na zvýšenie automatizácie a efektívnosti našich prevádzok. Od zavedenia ChatGPT však počet identifikovaných prípadov použitia dramaticky vzrástol. Plné prijatie umelej inteligencie v našom odvetví sľubuje významné inovácie a optimalizáciu procesov, vyžaduje však aj strategické úpravy. Tento článok sa zaoberá tým, ako sa môžu poisťovatelia úverov najlepšie pripraviť na maximalizáciu potenciálu umelej inteligencie a prečo je to kľúčové. Okrem toho skúmame príležitosti a výzvy, ktoré umelá inteligencia prináša poisťovateľom úverov, a poskytujeme informácie o tom, ako ich riešiť, aby sme získali nové strategické výhody.

Význam umelej inteligencie v úverovom poistení

Sila umelej inteligencie spočíva v jej schopnosti transformovať obrovské množstvá kvalitných údajov na variabilný výstup pre daný účel – či už ide o klasifikáciu (t. j. rozhodnutie), generovanie (napr. generovanie textu) alebo niečo iné. Vzhľadom na ústrednú úlohu, ktorú údaje zohrávajú v mnohých procesoch úverového poistenia, je zrejmé, že umelá inteligencia by mohla potenciálne zlepšiť niektoré z kľúčových procesov nášho hodnotového reťazca.

Jedným zo základných a kľúčových príkladov je posudzovanie úverového rizika, ktoré zvyčajne zahŕňa dôkladnú analýzu finančných údajov, úverových údajov, kontextu a mnohých ďalších rôznorodých zdrojov informácií. Tento proces je tradične často zložitý a časovo náročný a vyžaduje spracovanie obrovského množstva údajov ľuďmi. AI sľubuje výrazné zefektívnenie tohto procesu, ak sú údaje k dispozícii a môžu sa použiť na trénovanie modelov AI. To umožňuje poisťovateľom posudzovať úverové riziká na základe podstatne väčšieho množstva údajov pre každé posúdenie. Modely AI môžu byť tiež citlivé na vzory a trendy, ktoré by ľudským pozorovateľom mohli uniknúť, čím sa zvyšuje presnosť posudzovania rizík. To zase môže viesť k oveľa lepším výsledkom pri upisovaní poistných zmlúv.

Okrem optimalizovanej výkonnosti môžu poisťovatelia úverov využívať nielen štruktúrované údaje (napr. údaje vo forme tabuliek s názvami a popismi), ale aj neštruktúrované údaje, ako sú správy alebo články. Umelá inteligencia dokáže spracovávať tieto neštruktúrované údaje oveľa efektívnejšie ako pred rokmi. Nielen generatívna umelá inteligencia (napr. ChatGPT), ale aj optické rozpoznávanie znakov (OCR) a súvisiace technológie môžu pomôcť poisťovateľom úverov pri spracovaní obrovského množstva správ, výročných správ a iných zdrojov, ktoré by za normálnych okolností vyžadovali ručné čítanie a analýzu.

Zvážte, že akýkoľvek proces, pre ktorý je k dispozícii dostatočné množstvo kvalitných údajov, by teoreticky mohla umelá inteligencia do určitej miery optimalizovať. Na rozdiel od iných odvetví, kde je ukladanie a využívanie údajov stále ďalšou prekážkou pri zavádzaní umelej inteligencie, sú úverové poisťovne, najmä vďaka svojej infraštruktúre pre upisovanie rizík, takmer pripravené využívať túto novú technológiu na optimalizáciu svojich procesov. Stále však zostáva veľa práce.

Príprava na umelú inteligenciu: strategická nevyhnutnosť

Zavedenie umelej inteligencie si vyžaduje viac než len investície do nových technológií. Vyžaduje si zmenu v stratégii, prevádzke a kultúre. Poisťovatelia úverov si musia uvedomiť, že umelá inteligencia nie je len nástrojom, ale zásadnou zmenou v spôsobe podnikania. Strategické imperatívy možno rozdeliť do troch hlavných kategórií: stratégia v oblasti údajov, investície do technológií a zvyšovanie kvalifikácie zamestnancov.

Význam dátovej stratégie pre trénovanie efektívnych modelov umelej inteligencie

Na začiatku každého riešenia umelej inteligencie sú dáta. Algoritmy umelej inteligencie musia byť trénované na rozsiahlych dátových súboroch, aby mohli generovať presné poznatky, predpovede a rozhodnutia. Samotné surové dáta však nestačia; musia byť usporiadané, očistené a sprístupnené tak, aby bolo možné modely umelej inteligencie efektívne trénovať. Tu sa stáva stratégia v oblasti dát nepostrádateľnou. Dobre definovaná stratégia v oblasti dát zabezpečí, že sa budú zbierať správne typy dát, bezpečne ukladať a konzistentne spravovať.

Modely umelej inteligencie môžu napríklad na trénovanie využívať finančné údaje, ekonomické ukazovatele, historické miery zlyhania a profily zákazníkov. Zabezpečenie štandardizácie a správneho označenia týchto údajov umožňuje umelej inteligencii vyvodzovať relevantné poznatky a poskytovať vysoko presné hodnotenia úverového rizika. Poisťovatelia, ktorí pri správe údajov uplatňujú ad hoc alebo fragmentárny prístup, budú mať ťažkosti získať spoľahlivé poznatky zo svojich investícií do umelej inteligencie. Dátová stratégia v praxi často znamená aj investície do základnej technickej infraštruktúry, či už ide o cloud computing, dátové jazerá alebo platformy na analýzu údajov.

Investície do technológií

Na prípravu na implementáciu umelej inteligencie je nevyhnutné vybudovať robustnú technologickú infraštruktúru. Trénovanie modelov umelej inteligencie si vyžaduje značný výpočtový výkon, ktorý môžu poskytnúť špecializované výpočtové klastre alebo služby cloud computingu. Poisťovatelia by mali využiť existujúce pokroky technologických spoločností na zníženie bariér pri zavádzaní umelej inteligencie. Okrem získania nových systémov musia poisťovatelia vytvoriť integrovaný technologický ekosystém. Tento ekosystém by mal umelej inteligencii umožniť plynulý prístup k údajom zo súčasných platforiem a databáz a ich analýzu, čím jej umožní generovať poznatky, ktoré zlepšia rozhodovacie procesy. Okrem toho musia poisťovatelia zabezpečiť, aby ich politiky správy údajov boli robustné. Umelá inteligencia prosperuje na údajoch, ale kvalita a dostupnosť týchto údajov sú kľúčové. Poisťovatelia budú musieť investovať do čistenia, štruktúrovania a správy svojich údajov spôsobom, ktorý maximalizuje ich využiteľnosť pre aplikácie umelej inteligencie. To zahŕňa aj riešenie otázok týkajúcich sa bezpečnosti údajov, súkromia a dodržiavania predpisov, pretože tieto budú kľúčové pre udržanie dôvery klientov a splnenie zákonných požiadaviek.

Zvyšovanie kvalifikácie pracovnej sily

Hoci umelá inteligencia dokáže automatizovať mnohé úlohy, nenahrádza potrebu ľudských odborných znalostí. Naopak, zavedenie umelej inteligencie zvýši potrebu pracovnej sily, ktorá bude kvalifikovaná nielen v oblasti analýzy údajov a správy systémov umelej inteligencie, ale aj v oblasti adekvátneho využívania systémov poháňaných umelou inteligenciou. Poisťovatelia úverov musia investovať do zvyšovania kvalifikácie svojich zamestnancov, aby mohli pracovať spolu s umelou inteligenciou, napríklad aby poistní agenti vedeli interpretovať rozhodnutia umelej inteligencie v správnom kontexte a boli si vedomí jej obmedzení. Vzhľadom na špecifický charakter nášho odvetvia to bude často znamenať skôr školenie existujúcich zamestnancov ako nábor nových talentov so špecializovanými zručnosťami.

Okrem toho bude potrebná kultúrna zmena v rámci organizácií. Táto zmena myslenia je kľúčová, pretože umelá inteligencia sa často spája so stratou pracovných miest a inými kritikami, ktoré nie sú vždy oprávnené. Takýto odpor voči technologickým zmenám môže brániť inak dobre fungujúcim iniciatívam v oblasti umelej inteligencie. Poisťovatelia úverov, ktorí podporujú kultúru inovácie a neustáleho vzdelávania, budú mať lepšiu pozíciu na to, aby plne využili potenciál umelej inteligencie.

Príležitosti umelej inteligencie

AI ponúka množstvo príležitostí pre poisťovateľov úverov, ktorí sú ochotní ju využiť. Jednou z najbezprostrednejších výhod je schopnosť zlepšiť hodnotenie rizík prostredníctvom prediktívnej analýzy. AI dokáže analyzovať rozsiahle súbory údajov, vrátane ekonomických ukazovateľov a potenciálne aj nálady na sociálnych médiách, aby predpovedala, ktoré spoločnosti s najväčšou pravdepodobnosťou nesplnia svoje platobné záväzky.

Ďalšia príležitosť spočíva v automatizácii spracovania poistných udalostí. Spracovanie poistnej udalosti je tradične časovo náročné a vyžaduje veľa zdrojov, často si vyžaduje značnú dokumentáciu a manuálne overovanie. Umelá inteligencia môže veľkú časť tohto procesu automatizovať, overovať údaje o poistných udalostiach voči zdrojom tretích strán a dokonca odhaľovať podvodné poistné udalosti prostredníctvom algoritmov rozpoznávania vzorov. To môže znížiť náklady poisťovní, urýchliť výplaty pre zákazníkov a zlepšiť celkovú prevádzkovú efektívnosť.

AI tiež ponúka nové spôsoby komunikácie so zákazníkmi. Napríklad chatboty poháňané AI môžu poskytovať poistníkom okamžité odpovede na ich otázky a pomáhať pri vybavovaní poistných udalostí. Automatizáciou rutinných úloh zákazníckeho servisu môžu poisťovatelia uvoľniť zamestnancov, aby sa mohli sústrediť na zložitejšie a hodnotnejšie interakcie.

Výzvy pre umelú inteligenciu

Hoci umelá inteligencia prináša významné príležitosti, predstavuje aj značné výzvy, ktorým sa poisťovatelia budú musieť postaviť. Jednou z výziev je dodržiavanie regulačných požiadaviek. Systémy umelej inteligencie, ktoré spracúvajú osobné alebo finančné údaje, musia spĺňať zákony o ochrane údajov a nadchádzajúce nariadenia týkajúce sa umelej inteligencie, ako je napríklad zákon EÚ o umelej inteligencii. Tento zákon vyžaduje posúdenie rizík systémov umelej inteligencie, riadenie rizík prispôsobené každému konkrétnemu prípadu použitia, transparentnosť v súvislosti s využívaním umelej inteligencie a prísne postupy v oblasti správy údajov. Poisťovatelia musia zabezpečiť, aby ich systémy umelej inteligencie plne spĺňali tieto nariadenia a disponovali silnými rámcami správy údajov.

Hrozba kybernetických útokov tiež pretrváva. Rovnako ako pri akejkoľvek digitalizácii musia poisťovatelia úverov naďalej investovať do opatrení v oblasti kybernetickej bezpečnosti, aby ochránili svoje systémy pred zlovestnými aktérmi. To si bude vyžadovať neustálu ostražitosť, keďže kyberzločinci neustále vyvíjajú svoje taktiky, z ktorých niektoré sú vylepšené aj umelou inteligenciou.

Musíme si dávať pozor aj na ilúzie spojené s umelou inteligenciou. Keďže niektorí sa ponáhľajú zavádzať GenAI do obchodných procesov, často poháňaní strachom, že premeškajú príležitosti, zabúdame, že táto technológia často nie je najvhodnejšia na riešenie všetkých možných problémov. Iné osvedčené technológie sú stále relevantné a v mnohých prípadoch je rozumná kombinácia rôznych nástrojov výrazne výkonnejšia ako akákoľvek jednotlivá technológia používaná izolovane. Nakoniec je tu výzva v podobe dôvery a pochopenia zo strany zákazníkov. Keďže umelá inteligencia zohráva čoraz väčšiu úlohu v rozhodovaní, niektorí zákazníci môžu mať obavy z vnímaného nedostatku ľudského dohľadu. Poisťovatelia úverov budú musieť zachovávať transparentnosť ohľadom fungovania svojich systémov umelej inteligencie a ponúkať zákazníkom jasné vysvetlenia toho, ako sa prijímajú rozhodnutia. Budovanie dôvery bude kľúčové pre zabezpečenie toho, aby trh prijal procesy riadené umelou inteligenciou.

Záver

Budúcnosť úverového poistenia je nepochybne prepojená s umelou inteligenciou. Vzhľadom na všetky predpoklady a prípravy na využívanie umelej inteligencie v rámci organizácie úverového poistenia nejde o úplne jednoduchý proces.

Nepopísali sme celý potenciál umelej inteligencie v úverovom poistení a pravdepodobne nie sme schopní už teraz predpovedať jej plný vplyv na tento sektor. Je však jasné, že má veľký potenciál, ktorý môžu využiť úveroví poisťovatelia po celom svete.

Zdroj: ICISA Insider