बीमा में AI: लाभ, चुनौतियाँ, और अंतर्दृष्टियाँ

AI और बीमा लंबे समय से सफल साझेदार रहे हैं। यद्यपि नए प्रौद्योगिकियों को अपनाने के मामले में इस क्षेत्र को कभी-कभी रूढ़िवादी माना जाता है—विशेषकर बिग टेक, वित्त, या बैंकिंग—की तुलना में—सच्चाई यह है कि जैसे-जैसे मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के क्षेत्र में AI ने अपने वादों को पूरा करना शुरू किया, इस क्षेत्र ने स्थिर रूप से इन तकनीकों द्वारा लाई गई नई संभावनाओं को अपनाया है।

आज, बीमाकर्ताओं के असंख्य दैनिक कार्यों—जोखिम आकलन और धोखाधड़ी का पता लगाने से लेकर ग्राहक सेवा और दावों के प्रसंस्करण तक—में AI सर्वव्यापी है। जनरेटिव AI के उदय के साथ, यह क्षेत्र तेजी से एक नए परिवर्तन का अनुभव कर रहा है जो व्यवसाय को अप्रत्याशित तरीकों से अनुकूलित करेगा और महत्वपूर्ण आर्थिक मूल्य को खोलेगा। McKinsey के अनुमानों के अनुसार, AI प्रौद्योगिकियाँ वैश्विक बीमा उद्योग के लिए वार्षिक $1.1 ट्रिलियन तक का मूल्य जोड़ सकती हैं।

इस लेख में, हम विश्लेषण करेंगे कि AI कैसे बीमा क्षेत्र को बदल रहा है। हम इस क्रांति के पीछे की प्रमुख तकनीकों, उदाहरणार्थ उपयोग मामलों, साथ ही संभावित चुनौतियों और नैतिक विचारों को कवर करेंगे।

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बीमा में AI क्या है?

बीमा उद्योग सबसे डेटा-समृद्ध क्षेत्रों में से एक है। इसलिए, यह आश्चर्यजनक नहीं है कि बीमा में AI की क्षमता अपार है। यह संचालन दक्षता, बेहतर ग्राहक अनुभव और निर्णय-निर्माण में सुधार के लिए नए अवसर खोल रहा है।

COVID-19 महामारी के बाद, बीमा ग्राहकों की प्राथमिकताएँ बदल रही हैं और ऑन-डिमांड तथा अधिक वैयक्तिकृत सेवाओं की ओर झुक रही हैं। इस संदर्भ में, अगली पीढ़ी के AI टूल्स बीमाकर्ताओं के लिए ग्राहकों की आवश्यकताओं को पूरा करने वाली सेवाएँ प्रदान करने की कुंजी हैं।

बीमा उद्योग की एक झलक। स्रोत: DataCamp

इस बदलते परिदृश्य में, बीमा कंपनियाँ गहन परिवर्तनों की यात्रा पर निकली हैं, जहाँ मशीन लर्निंग और जनरेटिव AI सहित नई प्रौद्योगिकियों में निवेश मुनाफा बढ़ाने और निरंतर विकसित हो रहे प्रतिस्पर्धी माहौल में टिके रहने की कुंजी है। जैसा कि सुदामन थोप्पन मोहनचंद्रलाल DataFramed पॉडकास्ट में समझाते हैं:

बीमा क्षेत्र दो महत्वपूर्ण, परस्पर संबंधित पड़ावों का साक्षी है: एक बदलाव तकनीकी दृष्टिकोण से है, और दूसरा ग्राहकों के व्यवहार के परिप्रेक्ष्य से।

Sudaman Thoppan Mohanchandralal, Regional Chief Data and Analytics Officer at Allianz Benelux

फिर भी, एक उभरती हुई तकनीक होने के नाते, बीमा कंपनियों में AI विशेषज्ञों के लिए यह तय करना कि AI समाधानों को कहाँ और कैसे सही तरीके से लागू किया जाए, एक चुनौतीपूर्ण कार्य है। आइए उन प्रमुख AI तकनीकों का विश्लेषण करें जो बीमा को रूपांतरित कर रही हैं।

बीमा को रूपांतरित करती प्रमुख AI तकनीकें

हम दो मुख्य तकनीकों को रेखांकित कर सकते हैं जो तेजी से बीमा का स्वरूप बदल रही हैं: मशीन लर्निंग—जिसका पिछले दो दशकों में बीमाकर्ताओं द्वारा व्यापक उपयोग हुआ है—और हाल के वर्षों में जनरेटिव AI समाधान।

परंपरागत AI और मशीन लर्निंग। पिछले दशकों में, बीमाकर्ताओं ने भविष्यसूचक विश्लेषण क्षमताओं को बढ़ाने के लिए मशीन लर्निंग समाधान अपनाए हैं। मशीन लर्निंग मॉडल बीमा दावों में धोखाधड़ी का पता लगाने, ग्राहक प्रतिधारण में सुधार, और टाइम सीरीज़ में कीमतों के अनुकूलन जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण हैं। साथ ही, मशीन लर्निंग आधुनिक चैटबॉट्स की नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) क्षमताओं के पीछे है, जिनका उपयोग बीमाकर्ता ग्राहक सेवा उद्देश्यों के लिए करते आए हैं। आप एक अलग DataCamp लेख में बीमा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के महत्व के बारे में और जान सकते हैं।
जनरेटिव AI। जबकि परंपरागत AI और मशीन लर्निंग बीमाकर्ताओं की कई दैनिक दिनचर्याओं में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते रहेंगे, जनरेटिव AI निश्चय ही अगला बड़ा कदम है। ChatGPT जैसे जनरेटिव AI टूल्स वैयक्तिकृत बीमा उत्पादों को आगे बढ़ाकर, ग्राहक अनुभव में सुधार करके, और मार्केटिंग रणनीतियों को नया आकार देकर बीमा उद्योग में क्रांति लाने के लिए तैयार हैं।

यदि आप जनरेटिव AI और मशीन लर्निंग में नए हैं, तो हमारा AI Fundamentals Skill Track आज की सबसे मूल्यवान और क्रांतिकारी तकनीक शुरू करने के लिए बेहतरीन स्थान है।

विभिन्न क्षेत्रों में बीमा के लिए AI के अनुप्रयोग

व्यवसाय के प्रकार से परे, बीमा में AI की भूमिका महत्वपूर्ण है। इस खंड में, हम पारंपरिक बीमा श्रेणियों—स्वास्थ्य बीमा, ऑटो बीमा, और जीवन बीमा—में सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोगों को कवर करते हैं।

स्वास्थ्य बीमा में AI

स्वास्थ्य बीमा बीमित व्यक्ति के बीमारी या चोट के परिणामस्वरूप होने वाले चिकित्सा खर्चों को कवर करता है। इस क्षेत्र के बीमाकर्ता बीमा योजनाओं की कीमत निर्धारण—जिसे रिस्क प्रीमियम मॉडलिंग भी कहा जाता है—को अनुकूलित करने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं।

प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स का लाभ उठाकर, बीमाकर्ता ग्राहकों की जोखिम प्रोफ़ाइल का अभूतपूर्व सटीकता से आकलन कर सकते हैं, जो व्यक्तियों को प्रतिस्पर्धी कीमतें देने की कुंजी है। उदाहरण के लिए, AI के साथ भविष्य की बीमारी के जोखिमों को समझना और भविष्यवाणी करना पोर्टफोलियो अनुकूलन और मूल्य निर्धारण में निर्णायक होता है।

हालाँकि COVID-19 जैसी जटिल घटनाओं की भविष्यवाणी करना चुनौतीपूर्ण रहा होगा, स्वास्थ्य परिणामों को समझना और पूर्वानुमानित करना बीमाकर्ताओं को अपनी सेवाओं को प्राथमिकता देने और वैयक्तिकृत करने में सक्षम बनाएगा।

AI-चालित स्वास्थ्य बीमा पहलों का एक उत्कृष्ट उदाहरण Wisedocs है, एक प्लेटफ़ॉर्म जो AI का उपयोग करके लंबी चिकित्सा फ़ाइलों की स्वतः समीक्षा, विश्लेषण और सारांश करता है, जिससे मैन्युअल रूप से करने पर लगने वाले समय का 30% तक बचाया जा सकता है। इसके संस्थापक और CEO, कॉनर एटचिसन, कहते हैं:

बीमा इकोसिस्टम के किसी भी पहलू के लिए जटिल चिकित्सा रिकॉर्ड्स को संसाधित करना मेहनतसाध्य और त्रुटि-प्रधान काम है। समीक्षाएँ AI के साथ स्वचालित की जा सकती हैं, फिर भी उद्योग बड़े पैमाने पर अपरिवर्तित रहा है।

As Connor Atchison, Wisedocs Founder and CEO

ऑटो बीमा में AI

ऑटो बीमा, कार दुर्घटना या चोरी की स्थिति में, लाभार्थियों को वित्तीय हानि से बचाता है। दुनिया भर के बीमाकर्ता ऑटोमोटिव बीमा व्यवसाय को सुधारने के लिए डेटा और AI की संभावनाओं का पता लगा रहे हैं।

सबसे दृष्टांतपूर्ण उपयोग मामलों में से एक ड्राइवरों की जोखिम प्रोफ़ाइल का आकलन है। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल डेटा के आधार पर—जैसे उनकी ड्राइविंग हिस्ट्री, वे किस प्रकार की कार चलाते हैं, या यहाँ तक कि उनका क्रेडिट इतिहास—ग्राहकों की सूक्ष्म श्रेणियाँ बनाते हैं। टेलीमैटिक डेटा, जिसमें कार स्वयं से और वाहन के भीतर उपयोग किए गए फ़ोन से आने वाला डेटा शामिल है, इन मॉडलों की सटीकता को नाटकीय रूप से बढ़ाने की क्षमता रखता है।

McKinsey & Company में बीमा प्रैक्टिस के पार्टनर डग मैकेल्हेनी इस लेख में इन नई संभावनाओं के बारे में बात करते हैं:

टेलीमैटिक्स उत्पादों की उपस्थिति वाहकों को अधिक आत्मविश्वास देती है। टेलीमैटिक्स-आधारित उत्पाद के साथ, वाहक स्थिर रेटिंग दृष्टिकोण से उपयोग-आधारित बीमा उत्पाद की ओर बढ़ गए हैं।

Doug McElhaney, Partner within the Insurance Practice McKinsey & Company

एक अन्य महत्वपूर्ण उपयोग मामला धोखाधड़ी का पता लगाने से संबंधित है। AI और मशीन लर्निंग के साथ, बीमाकर्ता ड्राइवरों के व्यवहार को बेहतर समझ सकते हैं, जो संभावित धोखाधड़ी वाले दावों की पहचान करने की कुंजी है। जिन चर को रेड फ़्लैग उठाने के लिए ट्रैक किया जा सकता है, वे हैं वार्षिक रूप से चलाई जाने वाली अपेक्षित मील, वाहन जहाँ खड़ा किया जाता है वहाँ का गैरेज स्थान, या दुर्घटना के बाद किसी व्यक्ति की चोटों की सीमा या उचित चिकित्सा उपचार।

Deloitte Consulting के प्रिंसिपल मैथ्यू कैरियर AI के फ्राॅड डिटेक्शन के लाभों को रेखांकित करते हैं:

धोखाधड़ी को कम करने के लिए बीमा कंपनियों के प्रयास अंततः उपभोक्ताओं को बीमा पॉलिसियों की लागत कम करके लाभ पहुँचाते हैं।

Matthew Carrier, Principal at Deloitte Consulting

जीवन बीमा में AI

जीवन बीमा एक अनुबंध है जिसमें बीमाकर्ता बीमित व्यक्ति की मृत्यु पर उसके लाभार्थियों को भुगतान की गारंटी देता है।

जीवन बीमा क्षेत्र में AI की अपार संभावनाएँ हैं। इन सेवाओं की दीर्घकालिक प्रकृति को देखते हुए (जीवन बीमा अनुबंधों की अवधि 1 से 40 वर्ष या उससे अधिक तक हो सकती है), उचित प्रीमियम मूल्य प्रदान करना ग्राहक संतुष्टि और प्रतिधारण को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण है। यही कारण है कि अंडरराइटिंग प्रक्रिया के दौरान AI एक प्रमुख उपकरण बनता जा रहा है।

ये टूल संपूर्ण प्रक्रिया में उपयोग होते हैं—डेटा संग्रह और मूल्यांकन से लेकर जोखिम आकलन और प्रीमियम गणना तक।

बीमा में दैनिक कार्यों में AI

आइए विस्तार से देखें कि बीमाकर्ताओं के सबसे सामान्य दिन-प्रतिदिन के कार्यों में AI और मशीन लर्निंग कैसे काम करते हैं।

बीमा अंडरराइटिंग में AI

अंडरराइटिंग वह मूल्यांकन प्रक्रिया है जिसमें बीमाकर्ता यह आकलन करता है कि कोई आवेदक बीमायोग्य है या नहीं और उसकी पॉलिसी का प्रीमियम निर्धारित करता है। अंडरराइटिंग प्रक्रिया सभी प्रकार के बीमा—स्वास्थ्य और जीवन बीमा से लेकर वाहन और यात्रा बीमा तक—में सामान्य है।

अंडरराइटिंग का उद्देश्य व्यक्तियों की जोखिम प्रोफ़ाइल के आधार पर उचित प्रीमियम तय करना है। पारंपरिक रूप से यह एक थकाऊ और समय लेने वाली प्रक्रिया रही है, जिसमें विशाल मात्रा में डेटा का संग्रह और मूल्यांकन करना पड़ता है, जो अक्सर अव्यवस्थित और खंडित रूप में होता है। पारंपरिक अंडरराइटिंग त्रुटियों और जटिलताओं के प्रति संवेदनशील है, जिससे प्रक्रिया लंबी, अक्षम और बोझिल हो जाती है। अंडरराइटिंग की सीमित क्षमता अक्सर उच्च प्रीमियम और वैयक्तिकरण की कमी की ओर ले जाती है।

यहीं पर AI और मशीन लर्निंग भूमिका में आते हैं। उन्नत डेटा एनालिटिक्स आधुनिक अंडरराइटिंग में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, संचालन दक्षता बढ़ाता है, जोखिम आकलन में सटीकता को बेहतर करता है और बीमाकर्ताओं को वैयक्तिकृत पॉलिसियाँ पेश करने में सक्षम बनाता है।

इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण Indigo है, जो मेडिकल प्रोफेशनल लाइबिलिटी बीमा में विशेषज्ञता रखने वाली कंपनी है। इसका AI-संचालित अंडरराइटिंग प्रोसेस हज़ारों डेटा पॉइंट्स की जाँच करता है ताकि स्वास्थ्यसेवा पेशेवरों और उनकी चिकित्सकीय विशेषज्ञताओं की जरूरतों के अनुरूप मूल्य निर्धारण प्रदान किया जा सके।

बीमा दावों के प्रसंस्करण में AI

बीमा व्यवसाय में दावे सिक्के का दूसरा पहलू हैं। दावा वह औपचारिक अनुरोध है जो पॉलिसीधारक किसी कवर किए गए नुकसान या पॉलिसी घटना के लिए कवर या मुआवजे हेतु बीमा कंपनी को करता है।

अंडरराइटिंग की तरह, दावों का प्रसंस्करण ऐतिहासिक रूप से दोहरावदार और समय लेने वाला कार्य रहा है, जिसमें प्रत्येक विशिष्ट मामले और बीमित द्वारा प्रदान की गई जानकारी का विस्तृत विश्लेषण शामिल होता है। यह प्रक्रिया अक्सर मानवीय त्रुटियों और गंभीर बाधाओं की ओर ले जाती है, और धोखाधड़ी का जोखिम अपेक्षाकृत अधिक होता है।

AI बीमा दावों के प्रसंस्करण में क्रांति ला रहा है। विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके, दावों के प्रबंधन प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करके और नियमित कार्यों को स्वचालित करके, AI टूल्स दक्षता में सुधार कर सकते हैं, संभावित धोखाधड़ी को अधिक सटीकता से पकड़ सकते हैं, और बीमा एजेंटों को अन्य कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए समय दे सकते हैं।

दावा प्रसंस्करण में AI के प्रभावों को दर्शाने वाला एक उत्कृष्ट केस स्टडी इस लेख में पाया जा सकता है, जहाँ एक नॉर्डिक बीमा कंपनी EY wavespace मैड्रिड द्वारा विकसित AI समाधान के कार्यान्वयन के बाद 70% दस्तावेज़ों का स्वचालित विश्लेषण करने में सक्षम हुई।

बीमा में AI अपनाने की चुनौतियाँ और विचार

यद्यपि AI के लाभ स्पष्ट हैं, सफल AI समाधान को लागू करना हमेशा आसान नहीं होता, खासकर बीमा जैसे क्षेत्र में, जहाँ बहुत सारा संवेदनशील डेटा शामिल होता है। आइए सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियों का विश्लेषण करें।

नैतिक और नियामकीय चुनौतियाँ

AI की अनूठी क्षमताओं के बावजूद, बीमा क्षेत्र में इसके संभावित जोखिमों और नियामक चिंताओं पर विचार करना महत्वपूर्ण है। ज्यूरिख के हेड ऑफ AI, क्रिश्चियन वेस्टरमैन, तकनीकी दृष्टिकोण से मुख्य चिंताओं का सारांश प्रस्तुत करते हैं:

आपको सुनिश्चित करना चाहिए कि आपके मॉडल विश्वसनीय हों, आप पक्षपात का समाधान करें, आपका समाधान मजबूत और व्याख्यायनीय हो, और आप AI का उपयोग करते समय पारदर्शी और जवाबदेह रहें।

लेकिन जनरेटिव AI नए जोखिम पेश करता है, जैसे गलत सूचना और डीपफेक, जो धोखाधड़ी की पेशेवरता और साइबर हमलों की परिष्कृति में वृद्धि की ओर ले जाते हैं, जहाँ AI नेटवर्क में कमजोरियों की जाँच करता है और उसमें घुसपैठ की रणनीति खोजता है।

Christian Westermann, Zurich’s Head of AI

इसके अतिरिक्त, तेजी से विकसित हो रहे कानूनी परिदृश्य का अनुपालन बीमाकर्ताओं के लिए डेटा सुरक्षा और AI के निष्पक्ष व सुरक्षित उपयोग को सुनिश्चित करने हेतु अनिवार्य है। अनुपालन के भविष्य का एक उत्कृष्ट उदाहरण हाल ही में स्वीकृत EU AI Act है, जो एक व्यापक विनियमन है और कंपनियों, जिनमें बीमाकर्ता भी शामिल हैं, से कड़े नियामकीय उपायों को आगे बढ़ाने की अपेक्षा करता है।

इस अभिनव और महत्वाकांक्षी नियम और अनुपालन बनाए रखने के तरीकों के बारे में जानने के लिए हमारा EU AI Act Fundamentals Skill Track देखें।

क्रिश्चियन वेस्टरमैन बीमा व्यवसाय के लिए EU AI Act के मुख्य निहितार्थों को रेखांकित करते हैं:

EU AI Act ने परिभाषित किया है कि किन प्रकार के AI को, बीमा सहित, विभिन्न उद्योगों में उच्च, मध्यम या निम्न जोखिम माना जाता है। उदाहरण के लिए, जीवन और स्वास्थ्य में अंडरराइटिंग में AI का उपयोग, इस नए विनियमन के अनुसार, उच्च जोखिम है। इसके अतिरिक्त, AI Act AI की एक काफी व्यापक परिभाषा का उपयोग करता है। इस प्रकार, बीमा वाहकों को आकलन करना चाहिए कि यह विनियमन उन्हें कैसे और कितना प्रभावित करता है।

Christian Westermann, Zurich’s Head of AI

इंटीग्रेशन और स्केलेबिलिटी

AI समाधानों को मौजूदा प्रणालियों के साथ कैसे एकीकृत किया जाए और उन्हें स्केलेबल कैसे बनाया जाए, यह जटिल हो सकता है और इसके लिए आधुनिक अवसंरचना की आवश्यकता होती है, जो कई बीमा कंपनियों के पास नहीं है। इन कंपनियों के पास आमतौर पर लेगेसी सिस्टम होते हैं जो अत्याधुनिक AI टूल्स के साथ आसानी से इंटरफेस नहीं कर पाते।

इन स्थापित प्रक्रियाओं में मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों को सम्मिलित करने के लिए व्यवधानों से बचने हेतु सावधानीपूर्वक योजना और कस्टमाइजेशन की आवश्यकता होती है। बीमा कंपनियों को अपने वर्तमान बुनियादी ढाँचे का आकलन करना चाहिए, संभावित एकीकरण चुनौतियों की पहचान करनी चाहिए, और आवश्यक उन्नयनों में निवेश करना चाहिए ताकि दोनों प्रणालियाँ मौजूदा तकनीकों के साथ समन्वय में काम कर सकें।

टीमों और कर्मचारियों का अपस्किलिंग

एक सफल AI रणनीति बनाना काफी प्रयास और संसाधनों की माँग करता है, फिर भी बड़े बजट वाली कंपनियाँ भी AI समाधान लागू करने में विफल रहती हैं। क्यों? क्योंकि उनके पास पर्याप्त AI साक्षरता वाले कुशल कर्मचारी नहीं होते।

AI प्रणालियों के सफल कार्यान्वयन और प्रबंधन के लिए कुशल कार्यबल आवश्यक है। डेटा वैज्ञानिक, AI विशेषज्ञ, और AI व मशीन लर्निंग विशेषज्ञता वाले अन्य पेशेवर इन तकनीकों के विकास, व्याख्या और प्रबंधन के लिए अनिवार्य हैं।

उचित कौशल सेट वाले प्रतिभाओं की भर्ती और उन्हें बनाए रखना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, विशेषकर टेक पेशेवरों के प्रतिस्पर्धी बाज़ार को देखते हुए। मौजूदा स्टाफ के लिए प्रशिक्षण और विकास में निवेश करना भी कौशल अंतर को पाटने में मदद कर सकता है और सुनिश्चित कर सकता है कि संगठन AI क्षमताओं का पूरा लाभ उठा सके। नीचे दिए गए ग्राफ़ में देखा जा सकता है कि ड्रग डिस्कवरी में AI अपनाने की सबसे प्रमुख बाधाओं में से एक उपयुक्त स्टाफ की कमी और AI की समझ का अभाव है।

सौभाग्य से, DataCamp बीमाकर्ताओं की मदद के लिए उपस्थित है। हमारे DataCamp for Business समाधान के साथ, हम आपकी कंपनी को डेटा और AI साक्षर बना सकते हैं। किसी भी आकार की टीमों के लिए काम करने वाले स्केलेबल समाधान, अनुकूलन योग्य लर्निंग पाथ्स और विस्तृत रिपोर्टिंग के साथ, DataCamp for Business आपके व्यवसाय को रूपांतरित करने और AI-रेडी बनने में आपकी मदद कर सकता है।

हमें Allianz जैसी सुदृढ़ बीमा कंपनियों के साथ अपना अनुभव साझा करते हुए खुशी है। इस केस स्टडी में, हम देखते हैं Allianz ने DataCamp के साथ 6,000+ कर्मचारियों को कैसे अपस्किल किया।

बीमा की एक विशिष्ट वैल्यू प्रपोज़िशन और बिज़नेस मॉडल होता है, इसलिए अपने सहकर्मियों को अपनी सीख को वास्तविक-जीवन के बीमा उपयोग मामलों के जितना निकट हो सके लागू करने का अवसर देना महत्वपूर्ण था।

Elizabeth Reinhart, AI and Data Analytics Capability Building Senior Manager, Allianz

बीमा के लिए AI में भविष्य की प्रवृत्तियाँ

हाल के वर्षों में बीमा क्षेत्र अप्रत्याशित निहितार्थों के साथ परिवर्तन की यात्रा पर निकला है। दुनिया बदल रही है और बीमा क्षेत्र भी, जो PWC के अनुसार पाँच महत्वपूर्ण प्रवृत्तियों का सामना कर रहा है:

भविष्य के बीमा को प्रभावित करने वाली पाँच प्रवृत्तियाँ। स्रोत: PWC

इस पृष्ठभूमि में, AI समाधान और ब्लॉकचेन या इंटरनेट ऑफ थिंग्स जैसी अत्याधुनिक तकनीकें बीमा कंपनियों की रणनीतियों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएँगी ताकि वे आज की दुनिया की अनिश्चितताओं से निपट सकें।

निष्कर्ष

बीमा क्षेत्र में परिवर्तन के प्रमुख प्रेरकों में AI एक है। बीमा में AI और मशीन लर्निंग का अनुप्रयोग अंडरराइटिंग प्रक्रिया को तेज करने और दावों के प्रसंस्करण को स्वचालित करने की क्षमता रखता है, जिससे संचालन दक्षता बढ़ती है और अधिक वैयक्तिकृत पॉलिसियों की पेशकश करके ग्राहक संतुष्टि और प्रतिधारण में सुधार होता है।

जैसे-जैसे ये प्रणालियाँ अधिक स्मार्ट होती जाएँगी, AI के मूलभूत सिद्धांतों पर ठोस पकड़ रखने वाली बीमा कंपनियाँ अपने प्रतिस्पर्धियों पर महत्वपूर्ण बढ़त रखने की संभावना है। हम अपने आगामी वेबिनार Increasing Your Organization's Data and AI Maturity में आपको डेटा और AI संस्कृति की ठोस नींव के महत्व के बारे में और बताएँगे।

डेमो का अनुरोध करें ताकि आप जान सकें कि DataCamp आपकी पूरी टीम को अपस्किल करने और डेटा-पॉज़िटिव संस्कृति बनाने की प्रक्रिया में आपको कैसे मार्गदर्शन कर सकता है। इस बीच, AI पर हमारी समर्पित सामग्री देखें:

लेखक

Javier Canales Luna

मैं एक स्वतंत्र डेटा विश्लेषक हूँ और दुनिया भर की कंपनियों व संगठनों के साथ डेटा साइंस परियोजनाओं पर सहयोग करता/करती हूँ। मैं 2+ वर्षों के अनुभव वाला/वाली डेटा साइंस प्रशिक्षक भी हूँ। मैं नियमित रूप से अंग्रेज़ी और स्पेनिश में डेटा साइंस से संबंधित लेख लिखता/लिखती हूँ, जिनमें से कुछ DataCamp, Towards Data Science और Analytics Vidhya जैसी स्थापित वेबसाइटों पर प्रकाशित हुए हैं। राजनीतिक विज्ञान और क़ानून की पृष्ठभूमि वाले/वाली डेटा वैज्ञानिक के रूप में, मेरा लक्ष्य लोक नीति, क़ानून और प्रौद्योगिकी के संगम पर काम करना है—विचारों की शक्ति का उपयोग करके ऐसे अभिनव समाधान और कथाएँ विकसित करना जो हमें तात्कालिक चुनौतियों, विशेषकर जलवायु संकट, से निपटने में मदद कर सकें। मैं स्वयं-अध्येता, सतत सीखने वाला/वाली और बहुविषयक दृष्टिकोण का प्रबल समर्थक/समर्थक हूँ। नई चीज़ें सीखने में कभी देर नहीं होती।

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