Wykorzystanie rozszerzonej i wirtualnej rzeczywistości może pomóc w poprawie sposobu, w jaki firmy obsługują polisy ubezpieczeniowe. Obliczenia przestrzenne przekształcają sektor ubezpieczeniowy w kluczowych obszarach strategicznych, w całym łańcuchu wartości. Są wykorzystywane do ulepszania ocen ryzyka podczas procesu underwritingu oraz przetwarzania roszczeń za pomocą zaawansowanych technologii, takich jak zdjęcia lotnicze, systemy informacji geograficznej i analizy danych w czasie rzeczywistym. Ubezpieczyciele korzystają z obrazów lotniczych o wysokiej rozdzielczości i danych geospatialnych, aby dokładniej oceniać ryzyko związane z nieruchomościami, umożliwiając precyzyjne decyzje underwritingu oraz bardziej efektywne zarządzanie roszczeniami. Te narzędzia mogą obniżyć koszty operacyjne, umożliwić dokładniejsze oceny oraz poprawić wyniki finansowe ubezpieczycieli.

SLM mogą dostarczać bardzo trafne odpowiedzi na zapytania specyficzne dla ubezpieczeń dotyczące szczegółów polis i statusów roszczeń.
Małe modele językowe są wykorzystywane do poprawy dokładności i niezawodności rozwiązań AI dla konkretnych zadań w całym łańcuchu wartości ubezpieczeń. Ta automatyzacja nie tylko przyspiesza czas odpowiedzi, ale również pozwala agentom ludzkim skupić się na bardziej złożonych kwestiach, jednocześnie poprawiając ogólną satysfakcję klientów. Podobnie, w przypadku roszczeń, SLM mogą szybko wyodrębniać i interpretować dane z dokumentów, usprawniając cykl życia roszczeń i redukując błędy manualne.

Uczenie maszynowe i głębokie w dużym stopniu opierają się na danych. Chcąc zbudować prawidłowy model wykrywania oszustw, potrzebna jest wysoka pojemność pamięci do obsługi dużych zbiorów danych.
Aby ubezpieczyciel mógł utworzyć model wykrywania oszustw, potrzebuje wysokiej pojemności pamięci do trenowania modelu o wysokiej złożoności oraz szybkiej pamięci masowej do przechowywania i obsługi dużych zbiorów danych. Wszystkie te czynniki zwiększają zapotrzebowanie na moc i chłodzenie centrum danych, co prowadzi do wzrostu liczby elektrowni jądrowych zasilających jednostki przetwarzania graficznego (GPU) w centrach danych. Firmy ubezpieczeniowe powinny rozważyć te wymagania w miarę rozwoju swoich działań związanych ze sztuczną inteligencją.

Połączenie pracy człowieka z GenAI daje szanse ulepszenia wydajności w organizacji. Dzięki wykorzystaniu GenAI możliwe jest uproszczenie przetwarzanie roszczeń czy personalizacja produktów.
Niektórzy ubezpieczyciele inwestują w podnoszenie kwalifikacji swoich pracowników. Opracowują programy szkoleniowe oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, aby przygotować pracowników do operacji typu human – in - loop. Dzięki tym wysiłkom modernizacyjnym w zakresie inżynierii oprogramowania, danych, chmury i cyberbezpieczeństwa, ubezpieczyciele umożliwiają przetwarzanie roszczeń oparte na AI, personalizację produktów i modelowanie ryzyka cybernetycznego w celu tworzenia długoterminowej wartości przedsiębiorstwa.

Pojawiające się regulacje wymagają od ubezpieczycieli oceny i rozwiązania problemów związanych z uprzedzeniami algorytmicznymi oraz zapewnienia przejrzystości w zakresie sposobu podejmowania decyzji przy użyciu modeli AI.
Konsumenci w całej branży ubezpieczeniowej przeprowadzają transakcje cybernetyczne z organizacjami setki lub tysiące razy dziennie poprzez interakcje internetowe, zakupy cyfrowych polis ubezpieczeniowych i składanie wniosków o odszkodowanie online. Te interakcje generują znaczne ilości danych klientów, które mogą być wykorzystywane przez modele AI do poprawy doświadczeń klientów i optymalizacji oferty produktów.

Technologie takie jak eksploracja kodu AI mogą zapewnić wgląd w zasady ubezpieczenia, prowadząc do szybszej obsługi i niższych kosztów.
Przewoźnicy przyjmują nowe produkty oparte w całości na ekosystemach zasilanych sztuczną inteligencją w całym łańcuchu wartości ubezpieczeniowej i integrują je ze starszymi środowiskami tylko tam, gdzie jest to konieczne. Nowe techniki modernizacji systemów podstawowych wspomaganych przez AI mogą zmniejszyć pracochłonność technologii informatycznych (IT) potrzebną do transformacji. Technologia eksploracji kodu oparta na AI wydobywa logikę biznesową ze starszych systemów i zapewnia wgląd w zasady ubezpieczenia. Może to umożliwić szybsze tworzenie wymagań biznesowych oraz możliwość przepisania zastrzeżonych aplikacji tak, aby działały na nowoczesnych platformach, co zmniejsza całkowite koszty posiadania i eksploatacji aplikacji.