Viitorul asigurărilor de credit: adoptarea IA pentru un avantaj strategic

ChatGPT și derivatele sale au cucerit lumea. Capacitatea de a accesa performanțele de ultimă generație ale modelelor lingvistice de mari dimensiuni (LLM) printr-o interfață simplă de chat s-a dovedit a fi aplicația revoluționară pentru inteligența artificială (IA). Cele mai mari companii din întreaga lume investesc miliarde pentru a îmbunătăți performanța LLM-urilor actuale, cu scopul de a obține rezultate din ce în ce mai bune. Cu toate acestea, este bine să ne reamintim că IA există sub multe forme, unele dintre ele fiind mai valoroase pentru utilizările noastre decât altele.

La Atradius, folosim diverse tehnologii AI de aproape un deceniu pentru a îmbunătăți automatizarea și eficiența operațiunilor noastre. Cu toate acestea, de la introducerea ChatGPT, numărul de cazuri de utilizare identificate a crescut dramatic. Adoptarea completă a AI în industria noastră promite inovații semnificative și optimizarea proceselor, dar necesită și ajustări strategice. Acest articol analizează modul în care asigurătorii de credit se pot poziționa cel mai bine pentru a maximiza potențialul AI și de ce acest lucru este crucial. În plus, explorăm oportunitățile și provocările pe care AI le aduce asigurătorilor de credit, oferind informații despre cum să le abordați pentru a obține noi avantaje strategice.

Importanța IA în asigurarea de credit

Punctul forte al IA constă în capacitatea sa de a transforma cantități uriașe de date de înaltă calitate în rezultate variabile pentru un anumit scop – fie că este vorba de clasificare (adică decizie), generare (de exemplu, generarea de text) sau altceva. Având în vedere rolul central pe care îl joacă datele în multe procese de asigurare de credit, este evident că IA ar putea îmbunătăți unele dintre procesele centrale ale lanțului nostru valoric.

Un exemplu de bază și central este evaluarea riscului de credit, care implică în mod convențional analiza meticuloasă a datelor financiare, a datelor de credit, a contextului și a multor alte surse diverse de informații. În mod tradițional, acest proces este adesea complex și consumator de timp, necesitând prelucrarea unor cantități uriașe de date de către oameni. IA promite să eficientizeze considerabil acest proces, dacă datele sunt disponibile și pot fi utilizate pentru a antrena modelele de IA. Acest lucru permite asigurătorilor să evalueze riscurile de credit pe baza unui volum mult mai mare de date pentru fiecare evaluare. Modelele de IA pot fi, de asemenea, sensibile la tipare și tendințe care ar putea fi omise de observatorii umani, îmbunătățind astfel precizia evaluărilor de risc. La rândul său, acest lucru poate duce la o performanță mult mai bună în ceea ce privește subscrierea.

Pe lângă performanța optimizată, asigurătorii de credit pot utiliza nu numai date structurate (de exemplu, date sub formă de tabele cu titluri și descrieri), ci și date nestructurate, cum ar fi știri sau articole. AI poate procesa aceste date nestructurate mult mai eficient decât acum câțiva ani. Nu numai AI generativ (de exemplu, ChatGPT), ci și recunoașterea optică a caracterelor (OCR) și tehnologiile conexe pot ajuta asigurătorii de credit în procesarea cantităților mari de știri, rapoarte anuale și alte surse care, în mod normal, ar necesita citirea și analiza manuală.

Luați în considerare faptul că orice proces pentru care este disponibilă o cantitate mare de date de înaltă calitate ar putea fi, teoretic, optimizat într-o anumită măsură de către IA. Spre deosebire de alte industrii, în care stocarea și utilizarea datelor reprezintă încă un obstacol în calea adoptării IA, asigurătorii de credit, în special cu infrastructura lor pentru subscrierea riscurilor, sunt aproape pregătiți să utilizeze această nouă tehnologie pentru a-și optimiza procesele. Dar mai sunt încă multe de făcut.

Pregătirea pentru IA: o necesitate strategică

Adoptarea IA implică mai mult decât simpla investiție în noi tehnologii. Ea necesită o schimbare la nivelul strategiei, operațiunilor și culturii. Asigurătorii de credit trebuie să recunoască faptul că IA nu este doar un instrument, ci o schimbare fundamentală în modul de desfășurare a activității. Imperativele strategice se împart în trei categorii principale: strategia privind datele, investițiile în tehnologie și perfecționarea forței de muncă.

Importanța unei strategii de date pentru antrenarea modelelor eficiente de IA

La baza oricărei soluții de IA stau datele. Algoritmii de IA trebuie să fie instruiți pe baza unor seturi de date extinse pentru a genera informații, previziuni și decizii precise. Cu toate acestea, datele brute nu sunt suficiente; ele trebuie organizate, curățate și accesibile într-un mod care să permită instruirea eficientă a modelelor de IA. Aici intervine strategia de date, care devine indispensabilă. O strategie de date bine definită va asigura colectarea, stocarea în condiții de siguranță și gestionarea consecventă a tipurilor de date adecvate.

De exemplu, modelele AI pot utiliza date financiare, indicatori economici, rate istorice de neplată și profiluri ale clienților pentru a fi antrenate. Asigurarea standardizării și etichetării corecte a acestor date permite AI să obțină informații relevante și să furnizeze evaluări de înaltă precizie ale riscului de credit. Asigurătorii care adoptă o abordare ad-hoc sau fragmentară a gestionării datelor vor avea dificultăți în a obține informații fiabile din investițiile lor în IA. O strategie de date în practică va implica adesea și investiții în infrastructura tehnică de bază, fie că este vorba de cloud computing, lacuri de date sau platforme de analiză a datelor.

Investiții în tehnologie

Pentru a pregăti implementarea IA, este esențial să se stabilească o infrastructură tehnologică robustă. Instruirea modelelor de IA necesită o putere de calcul semnificativă, care poate fi furnizată de clustere de calcul specializate sau servicii de cloud computing. Asigurătorii ar trebui să profite de progresele existente ale companiilor de tehnologie pentru a reduce barierele de intrare pentru adoptarea IA. Pe lângă achiziționarea de sisteme noi, asigurătorii trebuie să creeze un ecosistem tehnologic integrat. Acest ecosistem ar trebui să permită IA să acceseze și să analizeze fără probleme datele din platformele și bazele de date actuale, permițându-i să genereze informații care îmbunătățesc procesele de luare a deciziilor. În plus, asigurătorii trebuie să se asigure că politicile lor de guvernanță a datelor sunt solide. AI se bazează pe date, dar calitatea și accesibilitatea acestor date sunt esențiale. Asigurătorii vor trebui să investească în curățarea, structurarea și gestionarea datelor lor într-un mod care să maximizeze utilitatea acestora pentru aplicațiile AI. Acest lucru include și abordarea problemelor legate de securitatea datelor, confidențialitate și conformitatea cu reglementările, deoarece acestea vor fi esențiale pentru menținerea încrederii clienților și îndeplinirea cerințelor legale.

Perfecționarea forței de muncă

Deși IA poate automatiza multe sarcini, aceasta nu înlocuiește nevoia de expertiză umană. Dimpotrivă, introducerea IA va spori nevoia de forță de muncă calificată nu numai în analiza datelor și gestionarea sistemelor de IA, ci și în utilizarea adecvată a sistemelor bazate pe IA. Asigurătorii de credit trebuie să investească în perfecționarea profesională a angajaților lor pentru a lucra alături de IA, cum ar fi subscriitorii care interpretează deciziile IA în contextul potrivit și sunt conștienți de limitările acesteia. Având în vedere natura de nișă a industriei noastre, acest lucru va implica adesea formarea personalului existent, mai degrabă decât recrutarea de noi talente cu competențe specializate.

În plus, va fi necesară o schimbare culturală în cadrul organizațiilor. Această schimbare de mentalitate este crucială, deoarece IA poate fi adesea asociată cu pierderea locurilor de muncă și alte critici care nu sunt întotdeauna justificate. Acest tip de rezistență la schimbarea tehnologică poate împiedica inițiativele de IA care altfel ar avea performanțe bune. Asigurătorii de credit care promovează o cultură a inovării și a învățării continue vor fi mai bine poziționați pentru a profita pe deplin de potențialul IA.

Oportunitățile oferite de IA

IA oferă o multitudine de oportunități pentru asigurătorii de credit dispuși să o adopte. Unul dintre beneficiile cele mai imediate este capacitatea de a îmbunătăți evaluările de risc prin analize predictive. IA poate analiza seturi de date vaste, inclusiv indicatori economici și, potențial, chiar și sentimentul din social media, pentru a prezice care sunt companiile cu cea mai mare probabilitate de a intra în incapacitate de plată.

O altă oportunitate constă în automatizarea procesării cererilor de despăgubire. În mod tradițional, procesarea unei cereri de despăgubire poate fi un proces îndelungat și care necesită resurse considerabile, necesitând adesea documentație semnificativă și verificare manuală. IA poate automatiza o mare parte din acest proces, verificând datele cererilor de despăgubire în raport cu surse terțe și chiar detectând cererile frauduloase prin algoritmi de recunoaștere a tiparelor. Acest lucru poate reduce costurile pentru asigurători, accelera plățile către clienți și îmbunătăți eficiența operațională generală.

IA oferă, de asemenea, noi modalități de interacțiune cu clienții. De exemplu, chatbot-urile bazate pe IA pot oferi asiguraților răspunsuri instantanee la întrebările lor și îi pot ajuta în procesul de soluționare a cererilor de despăgubire. Prin automatizarea sarcinilor de rutină ale serviciului clienți, asigurătorii pot elibera angajații pentru a se concentra pe interacțiuni mai complexe și cu valoare mai mare.

Provocări pentru IA

Deși IA oferă oportunități semnificative, ea prezintă și provocări notabile pe care asigurătorii vor trebui să le abordeze. Una dintre provocări este respectarea cerințelor de reglementare. Sistemele de IA care gestionează date personale sau financiare trebuie să respecte legile privind protecția datelor și viitoarele reglementări în materie de IA, cum ar fi Legea UE privind IA. Această lege impune o evaluare a riscurilor pentru sistemele de IA, o gestionare a riscurilor adaptată fiecărui caz de utilizare, transparență în ceea ce privește utilizarea IA și practici stricte de guvernanță a datelor. Asigurătorii trebuie să se asigure că sistemele lor de IA respectă pe deplin aceste reglementări și dispun de cadre solide de guvernanță a datelor.

Rămâne, de asemenea, amenințarea atacurilor cibernetice. Ca în cazul oricărei digitalizări, asigurătorii de credit trebuie să continue să investească în măsuri de securitate cibernetică pentru a-și proteja sistemele de actorii rău intenționați. Acest lucru va necesita o vigilență continuă, deoarece infractorii cibernetici își dezvoltă în permanență tacticile, unele dintre ele fiind îmbunătățite și de IA.

De asemenea, trebuie să fim atenți la iluzia IA. Pe măsură ce unii se grăbesc să implementeze GenAI în procesele de afaceri, adesea motivați de teama de a pierde oportunități, uităm că aceasta nu este întotdeauna cea mai potrivită soluție pentru a rezolva toate problemele imaginabile. Alte tehnologii testate rămân în continuare relevante și, în multe cazuri, o combinație judicioasă de instrumente diferite este semnificativ mai performantă decât orice tehnologie utilizată izolat. În cele din urmă, există provocarea încrederii și înțelegerii clienților. Pe măsură ce IA joacă un rol din ce în ce mai important în luarea deciziilor, unii clienți se pot simți neliniștiți din cauza lipsei percepute de supraveghere umană. Asigurătorii de credit vor trebui să mențină transparența cu privire la modul în care funcționează sistemele lor de IA și să ofere clienților explicații clare despre modul în care sunt luate deciziile. Construirea încrederii va fi esențială pentru a se asigura că procesele bazate pe IA sunt acceptate de piață.

Concluzie

Viitorul asigurărilor de credit este, fără îndoială, strâns legat de IA. Având în vedere toate condițiile preliminare și pregătirile necesare pentru utilizarea IA în cadrul organizației de asigurări de credit, nu este un proces complet simplu.

Nu am descris întregul potențial al IA în asigurarea de credit și este puțin probabil să putem prevedea deja impactul complet pe care IA îl va avea asupra industriei. Cu toate acestea, este clar că aceasta are un potențial mare, gata să fie valorificat de asigurătorii de credit din întreaga lume.

Sursa: ICISA Insider