环保局 APAC智能自动化主管Pavel Gimelberg访谈

Pavel Gimelberg是现任智能自动化部门的负责人 环保局 ,他致力于帮助保险企业从索赔自动化,索赔审查以及与客户的沟通中实现业务流程的自动化。

在这次采访中,吉梅尔伯格先生提供了有关保险公司如何利用诸如人工智能和机器人流程自动化(RPA)之类的破坏性技术来自动化其业务流程以提高效率的AI智能之家。

吉梅尔伯格先生 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。


Which processes does 环保局 ’s 技术 automate or streamline for insurance companies?

我们最近的一些项目专注于:

  • 索赔自动化,特别是在索赔注册和损失的第一通知中,通过信息提取和入站文档(例如医疗文档,损失理算师报告,法律服务提供商更新)的结构化来构建案例文件
  • 索赔审查,确认和决策
  • 客户沟通
  • 欺诈分析,例如风险评估,评分和分类

我们从三个角度审视这些流程:1)客户体验的改善,2)业务流程 重新设计以提高效率,以及3)智能自动化以增强客户体验并实现流程效率。

 什么是RPA?为什么RPA很重要?

The term Robotic Process Automation (or RPA) is a bit misleading as there are no physical robots involved in this 技术. In essence, RPA involves software scripts that execute on virtual or physical machines 和 operate mostly on the UI level to mimic operators’ behaviour. The importance of RPA lies in two main areas. First, RPA 技术提供了更快的端到端自动化 对于客户而言,与传统IT相比 自动化,因此实现了操作自动化 以前无法实现的可行性。其次,也是最重要的是,RPA改变了操作人员的思维方式,使他们成为流程的主人,更多地参与自动化并实现了出色的效率思想。

您认为在接下来的几年中,RPA对哪些领域的影响最大?

我们相信,每个行业的每家公司都可以从RPA中受益,但是有两种类型的公司可以从中获得最大的收益。首先是大批量,低利润 运营行业,在这种环境中,操作员会努力节省每一分钟的工作。通过简化流程,使其对RPA友好,然后 subsequently 自动化,我们可以释放每个流程高达90%的效率收益。第二类行业包括那些拥有大量营运资金和较长时间周期的行业,例如批发商。对于这些行业,RPA可以帮助缩短周期时间。将周期时间减少甚至1%可以解冻数百万美元的资产并创造 巨大的竞争优势。

您的团队中有多少位数据科学家和/或机器学习工程师?

我们的智能团队中有100多名机器学习工程师 致力于为客户提供过程自动化的自动化实践。 环保局 在我们较大的数据分析业务中拥有1,000多名数据科学家,机器学习工程师和大数据专家,他们致力于为企业带来价值 通过在数据组织,检索和分析中构建可靠的解决方案并提供有价值的AI智能之家来为我们的客户提供服务。

Which 技术 stack are your experts on 和 are you leveraging the most?

我们专注于 digitally orchestrating all technologies so that our clients can benefit from an integrated modern 技术 stack across their platforms 和 solutions. Our experts love to solve complex problems that 打动我们的客户。我们有坚强 在软件开发,企业应用, 数据分析,机器学习和智能自动化。 

In which industries, other than insurance, are you applying your 技术?

环保局 的传统来自公司25年前成立的软件开发行业。我们称自己为开发商’开发人员,因为我们已经帮助一些全球最大的软件公司开发了他们的软件解决方案。在过去的25年中,我们继续在各种行业(包括金融服务,旅游和 酒店,零售,媒体和娱乐,汽车,生命科学和医疗保健。除了我们的行业专业知识外,我们在所有我们的产品上都有强大的横向交付实践 位置,这使我们在运用思想上有优势 和跨行业的技术。 这种跨行业的知识使我们能够解决我们认为的复杂问题 在盒子/行业之外。

你的团队是什么’最近12个月中最大的成就?

我们最大的成就就是永远“wow”我们的客户。有时,是时候我们的关键工程师提出一个想法,以不同的方式看待问题并提供出色的结果。最近,我们与客户合作提供了 combination of machine vision 技术 用于数据提取和增强提取的数据,与以前的工作方式相比,极大地提高了准确率,并为客户提供了巨大的效率提升。另一个例子是智能自动化,其中我们能够在短短的几周之内完成极为紧凑的端到端自动化,而其他公司的类似项目则要花费数月的时间。

您认为未来几年在保险业中应用AI的最大潜力是什么?您认为哪些趋势最为重要?

保险业正面临着巨大的破坏,因为新的初创企业正威胁着传统企业。人工智能具有两个主要领域。首先是使用AI通过显着改变客户体验来改变保险业务的核心,例如在几秒钟内处理索赔或应用非常规做法更好地计算风险,以便公司能够 超越竞争对手。第二个领域是流程改进,其中有三个不同的AI应用程序:

  1. 机器视觉 帮助从半结构化表单中提取数据并自动处理它们的技术
  2. 机器学习技术可自动执行复杂的决策
  3. 自然语言处理或对话代理,使机器人能够处理客户互动

所有这三个应用程序与 传统的RPA提供无限的可扩展性, 我们自动化流程的可靠性,一致性和合规性,极大地提高了传统保险公司的流程效率。

您对应用聊天机器人的经验/看法是什么&保险中的对话式AI?好处/挑战是什么?

这是一个非常有趣的问题。聊天机器人和对话式AI是在Gartner的应用中难以正确放置的一些区域 technology hype cycle. Back when the 技术 gained popularity in 2015, there was a lot of hype around the capabilities of chatbots that everyone was interested to try. Around 2016-2017 was considered 聊天机器人的年份。大多数聊天机器人的实现都在努力超越POC阶段, managed to move into production are still 被用户严重滥用。最好的 我们看到的聊天机器人没有文本交互功能,而是通过一系列有限选择的问题,按钮或轮播引导用户。因此,它甚至可能处于炒作之前的很早阶段,或者已经过了炒作。 幻灭的低谷。 

我们相信,聊天机器人的最大好处在于创收。借助聊天机器人,公司基本上可以打入整个市场 without 需要按比例 扩大销售队伍。聊天机器人的创收案例有  本质上是无限的潜力,而成本是可预测和可控制的。另一方面,通过聊天机器人进行的内部优化(例如内部支持功能或客户支持聊天机器人)可以很快达到ROI的极限。机器人可以处理的直接案例非常简单。

The current 技术 behind chatbots is not strong enough to handle complex conversations 和 we need at least one more breakthrough in natural language understanding to get chatbots up to the task. Otherwise, 通过 now, we would have seen chatbots that are much stronger than pizza order-taking.

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