image001

SZTUCZNA INTELIGENCJA: WIĘCEJ MOŻLIWOŚCI DLA MENEDŻERA RYZYKA?

12 January 2018

Sztuczna inteligencja (AI) pomaga w wyszukiwaniu i analizowaniu danych w sposób, w który ludziom jest po prostu niedostępny. Hélène Stanway i Ashish Umre z XL Catlin, opowiadają, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc menedżerom ryzyka w oraz ubezpieczycielom w opracowywaniu potrzebnych im rozwiązań w zakresie oceny i transferu ryzyka.

W jaki sposób można wykorzystać sztuczną inteligencję do pomocy menedżerom ryzyka w wykonywaniu ich obowiązków?
Hélène Stanway: Wykorzystywanie sztucznej inteligencji stworzyło fascynujące możliwości wglądu w trendy rządzące zagadnieniami ryzyka i wierzymy, że naprawdę pomoże menedżerom ryzyka skoncentrować się na tych obszarach, które muszą pozostawać w centrum ich uwagi.

Przeprowadziliśmy kilka prób realizacji koncepcji – obejmujących start-up’a, firmę średniej wielkości i jedną bardzo dużą firmę – co umożliwiło nam porównanie technologii i strategii w różnych skalach. Jedną z ogromnych zalet sztucznej inteligencji dla naszej branży jest to, że umożliwia dostęp, np. do danych, które obecnie są zablokowane w dokumentach lub arkuszach kalkulacyjnych, a także może objąć zakres, którego człowiek z czysto fizycznych powodów nie jest w stanie ogarnąć.

Dowodem na to są wszystkie technologie, które według nas mogą przynieść ogromne korzyści menedżerom ryzyka i umożliwić im lepsze wykonywanie pracy. Jedna z nich obejmowała np. zbadanie tysięcy raportów o stratach w celu zidentyfikowania i zrozumienia trendów, których człowiek czytający te dokumenty nie byłby w stanie zidentyfikować, a tym samym dała nam wiedzę, której bez niej po prostu nie moglibyśmy uzyskać. Korzystanie z tej rozszerzonej wiedzy daje menedżerom ryzyka informacje, których naprawdę potrzebują, np. w celu ustalania kolejności podejmowanych działań.

W jaki sposób ubezpieczyciele używają sztucznej inteligencji, aby znaleźć rozwiązania, które pomogą menedżerom ryzyka?
Ashish Umre: Firmy budują i używają bardziej elastycznych platform danych, które umożliwiają im efektywniejsze wykorzystanie ogromnej ilości danych – zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych – które stają się dostępne. AI pomaga nam lepiej zrozumieć rozległy obszar zagrożeń, przed którymi stoją nasi klienci, na poziomie szczegółowości, który po prostu nie jest możliwy przy użyciu dzisiejszych modeli liniowych. Sztuczna inteligencja może potencjalnie odblokować nowe profile ryzyka, modele biznesowe i możliwości rynkowe. Dzięki współpracy ze start-up’ami i badaniu nowych możliwości, uczymy się szybko i w sposób praktyczny.

Jaką rolę może odegrać AI w ubezpieczeniach?
Hélène Stanway: Zasady udzielania ubezpieczeń oparte są na danych. Jako ubezpieczyciele gromadzimy dane na temat zagrożeń, na jakie narażeni są nasi klienci, a następnie analizujemy je, aby zaprojektować procesy zarządzania ryzykiem i rozwiązania w zakresie transferu ryzyka. Ale te zagrożenia się zmieniają, a sztuczna inteligencja może pomóc nam uzyskać dostęp do nowych typów danych i połączyć dane z różnych źródeł oraz analizować je znacznie szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.

Narzędzia AI mogą nam pomóc odkryć wzorce i, co ważniejsze, dać nam znaczący wgląd w dane. Oczywiście AI jest tylko częścią naszego zestawu narzędzi. Uważamy na przykład, że blockchain ma potencjał, aby przekształcić naszą branżę.

W jaki sposób inwestujesz w sztuczną inteligencję i jej rozwój? Czego oczekujesz od partnerstwa ze start-up’ami AI?
Ashish Umre: Inwestujemy w powstające technologie na wiele sposobów. Po pierwsze, nasz oddział venture capital, XL Innovate, inwestuje bezpośrednio w innowacyjne start-up’y technologiczne, z których kilka wykorzystuje sztuczną inteligencję. Ponadto, w zeszłym roku XL Catlin zainwestował wiele w potencjał ludzki tworząc nowy zespół ds. innowacji, zwany Accelerate.

Accelerate współpracuje obecnie zez start-up’ami. Doskonałym tego przykładem jest nasza praca z Cytorą. Cytora specjalizuje się w sztucznej inteligencji i uczeniu się maszyn oraz stworzyła mechanizm ryzyka, który może przechwytywać dane z open source i przekształcić je w analizę ryzyka. W skrócie, narzędzie to można skonfigurować do przeszukiwania danych w sieci, artykułów informacyjnych, a nawet publicznych zbiorów danych rządowych i przetwarzania ich za pomocą algorytmów. W ten sposób można przewidzieć prawdopodobieństwo przyszłych roszczeń, profile ryzyka i jego jakość. Pomoże to naszym ubezpieczycielom w ich pracy.

Czy istnieją ograniczenia w rozwoju sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach? O czym musimy pamiętać?
Ashish Umre: Ubezpieczenie jest – i zawsze będzie – biznesem dla ludzi. Chociaż algorytmy sztucznej inteligencji i uczenie się maszyn jest niezwykle wydajne i pozwala nam przetwarzać dane znacznie szybciej i dokładniej niż zrobiłby to człowiek, to musimy być bardzo rozsądni w ich wykorzystywaniu.

Naszym głównym celem jest wykorzystanie sztucznej inteligencji w celu wzmocnienia i wsparcia naszych analiz i procesu decyzyjnego. Pochodzenie danych, ich jakość, etyka i prywatność, to ważne czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy projektowaniu systemów opartych na analizie danych.

Źródło: https://www.airmic.com

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *