环保局保险策略与技术总监Neil Holton的访谈

尼尔·霍尔顿(Neil Holton)是美国保险策略与技术总监 环保局.

在这次采访中,霍尔顿先生提供了有关保险市场最新技术趋势的AI智能之家,涉及了人工智能,聊天机器人,数据分析,RPA,欺诈分析等等。

Holton先生也是 保险分析&人工智能创新亚太 会议将于6月26日至27日在香港举行。


环保局的保险客户是谁?

我们正在与一些最大的全球保险公司,再保险公司,在线养老金公司和经纪人合作,涵盖各种核心和专业领域的主要零售和经纪业务领域。

您如何为他们创造价值,以及您如何参与这个过程?

环保局以许多不同的方式参与其中。最重要的是,我们利用深厚的技术和专业知识为客户提供端到端解决方案。我们了解保险业务的驱动因素,并将用户体验嵌入这些解决方案的交付中,以提高质量,降低成本并缩短产品上市时间。

Forrester将EPAM列为Forrester Wave™:2016年第二季度数字平台工程服务的唯一领导者。此报告显示了我们作为数字协调器的作用,可帮助我们各个行业的客户从战略构想到整个过程中了解,规划和交付数字程序以质量,交期可靠。这种跨行业的数字化专业知识可帮助我们为保险市场带来新颖的想法。

环保局可以帮助您的保险客户面对哪些挑战,或者他们将来会面对哪些挑战?

超越宏观经济力量推动M领域的整合和重组&在这个空间中,我们的许多客户都在尝试释放其数据改变游戏规则的潜力。这是由于低估了基础技术和数据的复杂性,以及无休止的运营成本压力与为未来增长而投资于驱动收入的创新之间的持续紧张。

结果,尽管市场疲软,我们的客户要么通过创新客户体验,要么通过降低成本来实现业务差异化,以实现整体盈利。为了帮助他们保持竞争力,我们专注于提供三种类型的创新服务:

  • 以客户为中心的创新:应用程序,AI /聊天机器人和CRM等集成服务体验,以增强客户体验
  • 以流程为中心的创新:端到端流程优化以及RPA,BPM和AI实施以提高效率
  • 专注于数据和分析的创新:数据聚合和分析专业知识可减少承保损失并提高利润

您目前在EPAM面临的最大技术挑战是什么?

鉴于GDPR以及加利福尼亚,菲律宾,澳大利亚和全球其他多个司法管辖区拟议或正在实施的类似法规,该行业面临的重大挑战之一就是个人数据。我们的客户正在尝试确定如何在保持合规性的同时利用宝贵的数据和分析资源。在某些情况下,我们对法律有过分的理解-尽管谨慎对待有关个人数据的声誉风险是合理的,但对项目收益的影响可能是极大的。 

许多公司面临的另一个挑战是人才争夺战。 环保局正在与其他全球IT公司争夺同样的人才。凭借我们的规模和规模,我们拥有一个全球性的技术援助组织,致力于在合适的位置找到合适的人才。我们与几所大学合作,以确保他们教授在像EPAM这样的公司工作所需的正确技能和材料。一旦将人才带入船上,就需要能够保留他们。为了留住员工,EPAM拥有大量内部平台生态系统,可帮助员工敬业度以提高技能,并使我们的团队兴奋并投入工作。

我们看到的另一个基本挑战是自然规避风险的保险业务管理与推动金融科技和其他行业中一些最令人兴奋的创新的观念主导和机会主义原则之间的不匹配。尖端技术有时缺乏可证明的预期回报,因此可以在以价值为导向的战略规划过程中降低优先级。每个决定都是高度理性和认真的;但是,最终结果是节制了非常新颖的技术采用的步伐。

当今保险业面临的最大挑战是什么?可以利用人工智能来解决或缓解这些挑战吗?

我们的客户正在努力适应过去十年发展起来的根本不同的保险格局。保险业面临的明显挑战是监管方面的变化(最近和即将发生),持续的软包销市场以及不断变化的客户期望。尽管这些变化都不是新变化,但保险公司仍在努力寻找应对这些挑战的解决方案。从根本上说,我们一次又一次地看到决策过程和变革态度破坏了真正的数字化转型。可以通过更改当前的工作方式来克服当前的市场挑战。革命尚未到来。尽管具有可持续性,但市场似乎极易受到外部批发干扰的影响。

AI在工作流开发,客户服务增强,成本降低和所有功能分类方面具有明显的应用。更令人兴奋的是,AI提供了具有真正可实现回报的“新”技术。在主要保险公司中适当构造和有针对性的AI机会可以以补充和发展市场的方式展示这种新技术对我们的“旧”行业的有意义的应用,而不会固执地造成技术和运营整合问题。如果AI项目向保险业展示了如何接受变革和技术,那么回报将远远超出任何单个用例。

哪种与人工智能相关的技术在保险领域影响最大,并将在未来出现?为什么?

我们最兴奋的是 欺诈分析。由于渴望识别并返回“安全的”可实现潜力,因此我们在行业中看到的太多AI用例仅与保险业务本身相关。在线转化的潜在收益是零售创新的结果,而不仅仅是保险。尽管收益不错,但很少见到实际上涉及保险业务的想法,而不是预先涉及到销售机器的想法。欺诈识别和减少是不同的。用例和收益概要非常具体。此外,与大多数运营或客户创新相比,通过欺诈泄露来攻击赔偿支出可能带来更大的收益。这创造了一个相对牢固的金矿,其坚实的基础(数据主导的欺诈检测并不是新事物),高度的行业适用性和巨大的潜在回报。毫不奇怪,欺诈检测AI的真正专业知识在空缺职位市场上是非常罕见的技能!

随着保险公司在RPA中的进步,他们对将用例扩展到处理半结构化(机器视觉)和 非结构化(聊天机器人)信息,以及自动化某些决策(机器 学习)。在未来的一到两年中,这种趋势将会变得更加强烈。作为保险业智能自动化的副作用,大多数公司将积累大量由机器人提供的可靠数据,并努力从提交的文档中提取信息。然后这个可靠的数据 为未来的流程优化打开了几代质量洞察的大门,并从本质上开始了 这些公司的良性循环,将导致指数增长和 efficiency gains.

保险公司如何利用AI&通过分析使客户更快乐,更满意?

这是一个非常有趣的问题,尤其是在零售地理标志的情况下考虑这一问题时,这是保险领域之间完全不同的问题。为了成功解决客户满意度,我们必须诚实地认识到保险与我们正在学习的行业之间的关键差异。客户实际上需要每天与银行进行互动,但这根本不适用于大多数零售保险关系。当客户意识到我们没有足够的讨论来讨论合同的合理性时,试图以类似于零售或银行业的方式来吸引客户参与会产生摩擦。因此,大多数客户在索赔时(保险合同的实现点)与他们的保险公司进行接触。到那时,事情已经(显然)出了问题,毫无疑问,客户对任何超额费用或不便之处将对他们的索赔感到后悔。通常,此时客户的需求层次如下所示:

  • 不要让我感到麻烦
  • 快速整理
  • 平心而论
  • 随时更新
  • 以我喜欢的风格交流

我们应该以相同的顺序解决客户服务的优先事项。如果替代方案可以将端到端流程加速几天,那么投资用于每天向客户发送每日更新的工具就是完全错误的做法。毕竟,如果索赔已经解决,则不需要更新!幸运的是,人工智能有无数的机会 几乎 优化客户索赔体验。妥善处理的索赔可能是保险公司可以提供的最有效的保留因子。

保险公司如何为AI技术带来的行业变化做好准备?

我认为我们不应该期望AI从根本上改变保险业。与该领域的许多技术相关的劳动力明显减少和重新分配,但是许多发达的应用和数百个POC尚未实现地震结果。更重要的是,现在,保险公司可以通过灵活,智能的新技术应用和适应变化的能力来发展员工。利用AI机会作为推动变革的杠杆并帮助保险专业人士接受变革,保险公司可以变得更加敏捷,为整体变革做好准备。

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