通过全面应用生成式人工智能重新构想保险业
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内容提要
许多保险公司在推进生成式人工智能（gen AI）应用时陷入试点阶段，无法扩展或提取价值。文章讨论了如何通过利用传统人工智能和机器人流程自动化以及gen AI来摆脱试点炼狱，解决数据隐私和安全问题，并提出了一些建议。
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关键要点
- 许多保险公司在推进生成式人工智能应用时陷入试点阶段，无法扩展或提取价值。
- 生成式人工智能的潜力被认为是巨大的，麦肯锡估计其对全球经济的潜在贡献为4.4万亿美元。
- 保险行业对生成式人工智能的兴趣和活动增加，尤其是在处理非结构化数据方面。
- 保险公司正在探索生成式人工智能在索赔、承保和内容生成等领域的应用。
- 客户自助服务和客户参与是生成式人工智能的另一个重要应用领域。
- 许多公司在试点阶段停滞不前，原因包括对技术的错误关注和缺乏商业价值的评估。
- 成功扩展生成式人工智能需要结合传统人工智能和机器人流程自动化。
- 组织需要重新构思业务领域，以推动有意义的变革，而不仅仅是孤立的用例。
- 数据管理和技术现代化是成功实施生成式人工智能的关键因素。
- 保险公司需要建立全面的框架来应对与生成式人工智能相关的风险，包括数据隐私和准确性问题。
- 欧盟人工智能法案的通过为保险行业的监管提供了基础，建议从低风险用例开始实施。
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