生成式人工智慧和預測式人工智慧在保險業的應用越來越普遍，用於預測趨勢、需求和優化操作。然而，根據安永（Ernst and Young）的一項研究，50%的高管和技術領域負責人對其企業所使用的數據質量並不完全信任，因此對人工智慧的正確使用也產生疑慮。
在墨西哥和拉丁美洲，40%的保險公司已經開始整合人工智慧（AI）工具，特別是在與定價有關的行動中，這是一種根據趨勢、統計和風險來確定不同產品價格的資源。
也已發現，已經開始這一進程的保險公司仍處於流程的初始階段，根據SAS自己的數據，33%的公司處於中等應用AI的階段，這意味著它們在整合這些工具的努力中僅覆蓋了少數領域。
根據與拉丁美洲主要保險公司的技術整合領導者的深入交流和統計分析，尋求基於數據分析的解決方案的實施領域，包括進行高級計算以生成具支持和定期性的儲備預測，允許在審計層面上追蹤數據以進行計算、統計或測試，以支持模型和訓練數據的使用，以及統一這些活動。
接近47%的保險公司在SAS的調查中表示，由於數據質量問題，他們無法完全整合到人工智慧領域中。另一方面，29%那些無法實現這一整合的人將其歸因於決策過程的複雜性。
根據顧問公司亞瑟·D·利特爾（Arthur D. Little）的數據，雖然96%的各行各業的首席執行官表示已經在至少一個業務領域實施了人工智慧策略，47%有著對人工智慧的戰略視野，但僅有13%已經在整個企業中採用了全面的人工智慧策略，因此在這方面還有很大的路要走。
決策引擎或決策過程的複雜性導致保險公司在客戶服務及解決方案提供的過程中受到限制。根據SAS的數據，這一因素在29%的保險公司中有所體現。
保險業中的人工智慧趨勢
關於人工智慧在保險行業的應用，還有一系列與監管相關的趨勢，這些趨勢甚至適用於不同國家，以及與保險公司業務相關的議題。
在這方面，識別到的區域變化包括IFRS17，該規範將在哥倫比亞和巴拿馬等國實施，目的是通過一般化和簡化的模型來實施統一的會計標準，以測量儲備，這是IFRS4的演進。
而在墨西哥，已經存在關於報告的監管規範，企業必須根據償付能力的規範提交資訊，挑戰在於進行精確計算，並包括所有必要變數，以便提供符合客戶需求的可及產品和保障。
對於拉丁美洲的保險公司來說，另一個影響重大的議題是對自然災害的分析，例如奧蒂斯颶風或整個大陸發生的一系列超大森林火災，僅舉幾個最近的例子。
在這一點上，我們看到的一個強烈趨勢是對災難事件再保險的使用增強，還有其他方式來增加保險公司為彌補風險而維持的財務儲備，確保擁有必要的資源以應對這些索賠。
在高索賠案例中，測量或量化保險公司的經濟影響是人工智慧工具所承擔的任務之一，這些工具通過機器學習方法或高級統計技術，能夠計算出為彌補索賠所需的財務儲備。也有規範要求這些工具在每個運作的國家進行正確的應用。
人工智慧用於吸引新客戶和保留現有客戶
在短期和中期內，將使用高級分析、機器學習和人工智慧來獲取新客戶，因為這些技術能有效識別潛在客戶，同時認識到購買保護。儘管這被視為一系列初步行動，但公司看到增長的廣泛可能性，因為這將允許創建個性化的報價和活動，根據客戶的需求制定，並提供各種用途和應用。
除了應用人工智慧的領域之外，還包括客戶維護，通過促進愉快的體驗，這些體驗將使用超越聊天機器人的工具。這些真正智能工具的使用意圖是快速高效地處理和解決客戶的任何請求，但不僅止於此，還將尋求提前預見可能產生困惑或衝突的情況並主動處理。
網絡安全和網絡攻擊
我們觀察到的保險行業的一個趨勢是尋求專注於企業、機構甚至個人層面的網絡攻擊和網絡安全的保障，這一現象在近年來有所增加，並影響了保險成本，根據德勤的報告上漲了13%。
事實上，拉丁美洲的網絡攻擊在過去兩年中在數量和複雜性上顯著增加。根據Fortinet的數據，該地區在全球範圍內的勒索病毒攻擊中排名第二，2022年增加了70%，而ESET則強調，96%的拉美組織在過去兩年中至少經歷了一次攻擊。
此外，還增加了針對數據泄露或機密信息的保障，這不僅影響聲譽，還可能引起法律（如造成訴訟）和罰款等影響。因此，人工智慧將用於計算損失和解決方案。
我們正處於一個剛剛開始的路徑上，旨在在保險行業全面實施人工智慧解決方案，在未來兩到五年內將看到重大變化。然而，今天我們可以預見的是，這些解決方案的努力將不再僅僅集中於成本，而是將高度關注滿足客戶需求。
