ДалееСледующее руководство
ИИ в страховом андеррайтинге
Отрасли
РУКОВОДСТВО ПО Отраслям
ИИ в страховании
ИИ в страховании может поддерживать андеррайтинг, ценообразование, претензии, проверку случаев мошенничества и обслуживание клиентов.
Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min
На этой странице2 минуты чтения
Обзор
Решения, затрагивающие страхователей, должны учитывать точность, несправедливую дискриминацию, объяснимость, происхождение данных и применимые государственные требования. Прогнозируемая оценка модели сама по себе не является полным решением по андеррайтингу.
Ключевые выводы
- Определите контекст решения и юрисдикцию.
- Результаты тестов и различия, а не только оценки модели.
- Вести записи управления, объяснений и апелляций.
Глубокое погружение
Определите направление деятельности, решение и информацию, доступную в данный момент. Изображения претензий, телематические данные, кредитные данные и сторонние оценки могут иметь разные разрешения и шаблоны ошибок. Проверьте, является ли функция законной мерой риска или показателем защищенных или нерелевантных характеристик. В Модельном бюллетене NAIC говорится, что решения, поддерживаемые ИИ, должны соответствовать применимым законам и правилам страхования, включая правила недобросовестной торговли и несправедливой дискриминации. Он также ожидает управления и информации, которую могут запросить регулирующие органы. Рассматривайте бюллетень как основу для организации текущего обзора с учетом специфики юрисдикции. Оцените частоту ошибок и результаты по соответствующим группам и условиям претензий. Отслеживайте апелляции, отмены решений, жалобы и изменения в источнике данных. Более низкий уровень выплат по мошенничеству может отражать большее количество неправомерных отказов, а не лучшее обнаружение. Храните записи о версиях моделей, данных поставщиков, причинах, результатах проверки людьми и корректирующих действиях. Предоставьте держателю полиса возможность задавать вопросы и оспаривать результат, когда это необходимо.
04Рабочий пример
Проверка функции прокси
Представьте себе, что модель ценообразования использует функцию, тесно связанную с границами района.
Проверьте, добавляет ли эта функция достоверную информацию о рисках и насколько результаты различаются в зависимости от затронутых групп.
Удалите или измените функцию, если она создает неоправданное несоответствие, а затем повторно оцените весь рабочий процесс ценообразования.
Что это показывает
Гипотетический обзор показывает, почему полезность и справедливость функций требуют отдельного анализа.
Реальная реализация
Аудит сортировки претензий на предмет ложных задержек и пропущенных случаев высокой серьезности.
Сравните поля данных поставщика с их разрешенным использованием и документированным происхождением.
Применение на практике
Почему это важно
- Контекст и правила. Отраслевой контекст определяет, выживут ли идеи ИИ при контакте с реальностью.
- Контроль качества. Ограничения предметной области влияют на приемлемый уровень ошибок и модели надзора.
- Выбор сборки. Успешные развертывания позволяют согласовать технические возможности с рабочими процессами на переднем крае.
Следите за
- Нормативные требования могут сделать недействительными сильные прототипы.
- Исторические данные могут отражать предвзятость, которая наносит вред конкретным сообществам.
- Устаревшие системы могут создавать узкие места в интеграции и скрытые затраты.
Следующие шаги
- Привлекайте экспертов в предметной области от постановки проблемы до оценки.
- Разработайте журналы аудита и документацию перед запуском.
- Заблаговременно проверяйте соответствие требованиям и обязательства по безопасности.
- Развертывание поэтапно с четкими критериями остановки и отката.
Источники и дальнейшее чтение
Продолжайте исследовать
Бесплатная рассылка
Получайте ежедневный AI-обзор
Три проверенных AI-истории каждое утро буднего дня, написанные простым английским. Бесплатно навсегда, без рекламы.
Одно электронное письмо каждый будний день. Отписаться в один клик. Мы никогда не продаем и не передаем ваш адрес.
Проверьте себя
Take the AI in Insurance quiz
Мгновенная обратная связь по каждому ответу и общий сертификат с проверяемым идентификатором после прохождения курса.
Поддержите бесплатное образование в области искусственного интеллекта. AI Understanding — это некоммерческая организация 501(c)(3). Никакой рекламы и платного доступа. Сделать пожертвование
Часто задаваемые вопросы
Перекладывает ли использование модели поставщика всю страховую ответственность на поставщика?
Нет. Страховщику по-прежнему необходим соответствующий надзор, доказательства и соблюдение применимых требований.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме