Peluang Manfaat AI bagi Industri Asuransi

Media Asuransi, GLOBAL – Prediksi tentang bagaimana Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) dapat mengubah industri dan bahkan gaya hidup manusia, selalu menjadi inspirasi. Dan harus kita akui, gagasan bahwa AI dapat menangani beberapa pekerjaan yang membosankan dalam hidup, sehingga kita dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk melakukan hal-hal yang kita sukai.

Dalam hal industri reasuransi, visi yang berulang untuk masa depan adalah bahwa AI berpotensi memungkinkan cakupan dan penyesuaian harga yang lebih tepat. Meskipun ini adalah tujuan jangka panjang yang menarik, mari kita bahas di mana AI memberikan manfaat saat ini dan peluang untuk rantai nilai asuransi dalam waktu dekat.

Swiss Re menggunakan definisi bahwa AI mengacu pada model matematika yang mempelajari pola dari data dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat atau bahkan otomatis. Bergantung pada ruang lingkupnya, AI dapat disebut sebagai AI sempit atau terbatas yakni model yang dirancang hanya untuk memenuhi tujuan tertentu dalam konteks tertentu, sedangkan AI umum yakni model universal dengan kecerdasan seperti manusia.

|Baca juga: Industri Asuransi di Era Kecerdasan Buatan

“Belum ada AI umum yang sesungguhnya, tetapi kemajuan terbaru sebagian mulai melampaui kemampuan yang terkait dengan AI sempit (misalnya, ChatGPT dan GPT-4 dari Open AI atau Bard dari Google),” demikian dikutip melalui laman Swiss Re, Jumat, 11 Mei 2023.

AI yang terbatas sudah digunakan di banyak industri. Dalam asuransi, dia memiliki tiga fungsi utama:

Pertama, AI dapat mengotomatiskan tugas-tugas pengetahuan yang berulang (misalnya, mengklasifikasikan pengajuan dan klaim)

Kedua, dapat menghasilkan wawasan dari kumpulan data kompleks yang besar untuk meningkatkan pengambilan keputusan (misalnya, pengarahan portofolio, penilaian risiko). Ketiga, AI dapat meningkatkan produk parametrik dan solusi risiko

Meskipun AI memungkinkan perusahaan reasuransi untuk menjadi lebih efisien dan menawarkan solusi baru, penting untuk diingat bahwa, sejauh ini, seluruh sistem diperlukan untuk penggunaannya, termasuk interaksi manusia.

Oleh karena itu, nilai tambah dari AI hanya berasal dari kombinasi cerdas antara model AI dan proses manusia, bukan hanya model AI yang berdiri sendiri.

Teknologi AI yang paling banyak dimanfaatkan dalam asuransi saat ini adalah Pembelajaran Mesin, Pemrosesan Bahasa Alami, dan Visi Komputer. Seperti yang diilustrasikan dalam Bagian 1 dari Seri Menguraikan AI dalam asuransi, ada banyak kondisi tata kelola, organisasi, dan budaya yang harus dipenuhi oleh aplikasi AI agar dapat memberikan manfaat bagi industri asuransi dan masyarakat luas.

|Baca juga: Mengapa Broker Manusia Tidak Bisa Digantikan oleh Robot

Analitik tingkat lanjut, dan beberapa bentuk AI, telah semakin memperkaya rantai nilai asuransi selama beberapa tahun dan akan memiliki dampak yang berbeda pada setiap tahap rantai nilai di masa depan.

Mari kita lihat contoh di tiga area:

1. Underwriter – peningkatan penilaian risiko dan pemahaman nasabah

Perusahaan reasuransi mendapatkan akses ke lebih banyak data pada saat underwriting berkat digitalisasi titik kontak yang ada atau akses ke aset data baru dengan mitra digital pertimbangkan saja telematika, sensor jarak jauh, citra satelit, atau catatan kesehatan digital.

Kemampuan reasuransi untuk mengubah data ini menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk underwriting, hal ini merupakan pembeda kompetitif utama, karena memungkinkan mereka untuk menawarkan cakupan dan harga yang lebih sesuai kepada pelanggan.

Teknik AI seperti pembelajaran yang diawasi dapat melengkapi dan merampingkan proses UW tertentu, misalnya, dalam hal triase dan perutean yang lebih cerdas. Model prediktif berbasis AI di Swiss Re mendukung proses triase underwriting Life & Health dan menyederhanakan perjalanan nasabah.

Model-model AI ini telah diintegrasikan ke dalam Magnum Pure©, platform solusi underwriting otomatis untuk Life & Health Swiss Re, untuk mengatur dan memanfaatkan kecerdasan manusia dan mesin dalam skala besar.

Dengan Magnum Pure©, solusi penilaian risiko yang didukung oleh para ahli dan berbasis pembelajaran mesin ini dapat dengan mudah digunakan di berbagai saluran distribusi dan di berbagai perangkat penjualan.

2. Klaim – proses back-end yang lebih baik, produk baru, dan pertanggungan untuk lebih banyak risiko

Kemampuan AI tidak hanya dapat meningkatkan efisiensi dan wawasan, tetapi juga memungkinkan pengembangan solusi dan cakupan baru untuk risiko-risiko yang sebelumnya tidak dapat diasuransikan.

Kompensasi Keterlambatan Penerbangan parametrik Swiss Re dibangun di atas model AI yang dapat memprediksi keterlambatan penerbangan. Jika terjadi penundaan, nasabah yang membeli asuransi saat membeli tiket akan menerima pembayaran langsung, tanpa perlu mengajukan klaim.

Solusi ini menggunakan lebih dari 200 juta titik data historis dan kemampuan machine learning dari mesin penetapan harga memungkinkan penyesuaian tarif, berdasarkan data dari lebih dari 90.000 penerbangan per hari.

3. Klaim – Visi komputer dapat mengurangi penipuan kecelakaan mobil dan mendeteksi gaya mengemudi

Memanfaatkan pertemuan antara komputasi edge dan AI, sebuah startup Italia telah mendapatkan paten untuk merekam panorama visual depan kendaraan yang sedang melaju, mengidentifikasi gaya mengemudi pengemudi, dan mengesahkan kecelakaan dengan merekam dinamikanya.

Saat mesin dinyalakan, perangkat mulai merekam video dan secara bersamaan mentransmisikannya ke cloud menggunakan teknologi eksklusif yang memungkinkan transmisi potongan video terenkripsi dengan aman.

|Baca juga: Perusahaan Asuransi AS, RGA, Memblokir dan Memoderasi Akses ke ChatGPT

Setelah berada di cloud, potongan video dikumpulkan kembali dan diproses menggunakan algoritma visi komputer yang menganonimkan data pribadi yang dikumpulkan selama perekaman (seperti wajah orang dan pelat nomor mobil) untuk mematuhi peraturan privasi data (misalnya GDPR).

Video yang dianonimkan kemudian dapat digunakan sebagai bukti dinamika kecelakaan dan untuk mengekstrak data utama guna mengidentifikasi gaya mengemudi dan kemampuan untuk mengklasifikasikan risiko pengemudi.

Sistem ini telah menerima dana dari pemerintah Italia untuk mengembangkan bagian dari proyek ini.

Ini adalah beberapa contoh model AI berbasis data yang telah berhasil diterapkan. Namun, di Swiss Re dan di seluruh industri, banyak proyek AI yang juga digerakkan secara internal dan menangani proses-proses inti, misalnya, menggunakan pemahaman bahasa alami untuk membantu mencerna dan mengklasifikasikan data yang tidak terstruktur ke dalam proses pengambilan keputusan atau untuk lebih memahami eksposur dalam kontrak dan portofolio secara keseluruhan.

Melalui berbagai titik masuk, AI memiliki potensi untuk memberikan dampak dan nilai tambah pada seluruh rantai nilai asuransi dan membawa manfaat yang signifikan bagi nasabah.

Namun, dengan akses yang lebih luas ke alat yang canggih ini, penting juga untuk selalu waspada terhadap risiko dan tantangannya. Data dan literasi AI yang bertanggung jawab adalah kunci bagi perusahaan untuk memastikan bahwa manusia tetap memegang kendali atas proses pengambilan keputusan.

Ada banyak risiko baru yang terkait dengan penggunaan AI dalam skala besar yang perlu dipertimbangkan oleh para pembuat kebijakan, perusahaan teknologi besar, dan perusahaan asuransi untuk ditangani sekarang agar AI memberikan nilai tambah bagi masyarakat dan agar kita tetap dapat secara efektif melindungi diri dari risiko-risiko baru yang terkait dengannya.

Dan, tentu saja, karena banyak dari kita yang merenungkan potensi AI untuk meningkatkan gaya hidup kita sendiri, kita akan senang jika AI dapat meluangkan lebih banyak waktu kita untuk beberapa kegiatan yang menyenangkan dalam hidup.

Editor: S. Edi Santosa