AI di Asuransi: Manfaat, Tantangan, dan Wawasan

Apa itu AI dalam asuransi?

Industri asuransi adalah salah satu sektor yang paling kaya data. Karena itu, tidak mengherankan jika potensi AI dalam asuransi sangat besar. AI membuka peluang untuk peningkatan efisiensi operasional, pengalaman pelanggan yang lebih baik, dan pengambilan keputusan yang lebih canggih.

Pasca pandemi COVID-19, prioritas pelanggan asuransi berubah, bergeser ke arah layanan yang lebih on-demand dan personal. Dalam konteks ini, alat AI generasi berikutnya menjadi kunci bagi perusahaan asuransi untuk menyediakan layanan yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan.

Potret singkat industri asuransi. Sumber. DataCamp

Dengan perubahan paradigma di sektor ini, perusahaan asuransi memulai perjalanan transformasi mendalam, di mana investasi pada teknologi baru, termasuk machine learning dan generative AI, menjadi kunci untuk mendorong keuntungan dan bertahan dalam lanskap kompetitif yang terus berubah. Seperti yang dijelaskan Sudaman Thoppan Mohanchandralal dalam podcast DataFramed:

Namun, sebagai teknologi yang masih baru, menentukan di mana dan bagaimana menerapkan solusi AI dengan tepat adalah tugas yang menantang bagi praktisi AI di perusahaan asuransi. Mari kita analisis teknologi AI utama yang mengubah asuransi.

Teknologi AI Kunci yang Mengubah Asuransi

Kita dapat menyoroti dua teknologi inti yang dengan cepat membentuk ulang asuransi: machine learning tradisional –yang telah banyak digunakan perusahaan asuransi dalam dua dekade terakhir– dan, belakangan ini, solusi generative AI.  

• AI tradisional dan machine learning. Selama beberapa dekade terakhir, perusahaan asuransi mengadopsi solusi machine learning untuk meningkatkan kapabilitas analitik prediktif. Model machine learning penting di area seperti deteksi penipuan pada klaim asuransi, meningkatkan retensi pelanggan, dan mengoptimalkan harga dalam deret waktu. Pada saat yang sama, machine learning berada di balik kapabilitas natural language processing (NLP) chatbot modern yang digunakan perusahaan asuransi untuk layanan pelanggan. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang pentingnya data science dan machine learning dalam asuransi di artikel DataCamp terpisah.
• Generative AI. Sementara AI tradisional dan machine learning tetap memainkan peran penting dalam banyak rutinitas harian perusahaan asuransi, generative AI jelas merupakan hal besar berikutnya. Alat generative AI, seperti ChatGPT, siap merevolusi industri asuransi dengan memajukan produk asuransi yang dipersonalisasi, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan membentuk ulang strategi pemasaran. 

Jika Anda baru mengenal generative AI dan machine learning, AI Fundamentals Skill Track kami adalah tempat yang tepat untuk memulai teknologi paling berharga dan revolusioner saat ini. 

Aplikasi AI dalam Asuransi di Berbagai Sektor

AI memainkan peran krusial dalam asuransi apa pun jenis bisnisnya. Pada bagian ini, kami membahas aplikasi paling populer dalam jenis asuransi tradisional: asuransi kesehatan, asuransi kendaraan, dan asuransi jiwa.

AI dalam asuransi kesehatan

Asuransi kesehatan menanggung biaya medis penerima manfaat akibat sakit atau cedera. Perusahaan asuransi di sektor ini menggunakan AI untuk mengoptimalkan penetapan harga paket asuransi, yang juga disebut pemodelan premi risiko. 

Dengan memanfaatkan analitik prediktif, perusahaan asuransi dapat menilai profil risiko pelanggan dengan akurasi yang belum pernah ada sebelumnya, yang penting untuk menawarkan harga yang kompetitif bagi individu. Misalnya, memahami dan memprediksi risiko penyakit di masa depan dengan AI sangat krusial dalam optimasi portofolio dan penetapan harga. 

Meskipun memprediksi fenomena kompleks seperti pandemi COVID-19 akan menantang, memahami dan memprediksi hasil kesehatan akan memungkinkan perusahaan asuransi memprioritaskan dan mempersonalisasi layanan mereka.

Contoh bagus inisiatif asuransi kesehatan berbasis AI adalah Wisedocs, platform yang menggunakan AI untuk meninjau, menganalisis, dan merangkum rekam medis panjang secara otomatis, menghemat hingga 30% waktu jika dilakukan secara manual. Seperti yang diungkapkan oleh Connor Atchison, pendiri dan CEO-nya:

AI dalam asuransi kendaraan

Asuransi kendaraan melindungi penerima manfaat dari kerugian finansial jika terjadi kecelakaan mobil atau pencurian. Perusahaan asuransi di seluruh dunia mengeksplorasi potensi data dan AI untuk meningkatkan bisnis asuransi otomotif. 

Salah satu kasus penggunaan paling ilustratif adalah penilaian profil risiko pengemudi. Model machine learning dan deep learning digunakan untuk membuat kategori pelanggan yang tersegmentasi berdasarkan data, seperti catatan mengemudi, jenis mobil yang dikendarai, atau bahkan riwayat kredit mereka. Data telematika, termasuk dari mobil itu sendiri dan ponsel yang digunakan di dalam kendaraan, berpotensi meningkatkan akurasi model ini secara drastis.

Doug McElhaney, partner di praktik asuransi McKinsey & Company, membahas peluang baru ini dalam artikel berikut:

Kasus penggunaan penting lainnya terkait dengan deteksi penipuan. Dengan AI dan machine learning, perusahaan asuransi dapat memiliki gambaran lebih baik tentang perilaku pengemudi, yang kunci untuk mendeteksi potensi klaim curang. Variabel yang dapat dilacak untuk memunculkan tanda bahaya antara lain jarak tempuh yang diperkirakan setiap tahun, lokasi garasi tempat kendaraan diparkir, atau tingkat keparahan cedera seseorang setelah kecelakaan maupun perawatan medis yang semestinya. 

Matthew Carrier, principal di Deloitte Consulting, menyoroti manfaat AI untuk deteksi penipuan:

AI dalam asuransi jiwa

Asuransi jiwa adalah kontrak di mana penanggung menjamin pembayaran kepada ahli waris tertanggung ketika tertanggung meninggal dunia. 

Ada peluang besar untuk AI di sektor asuransi jiwa. Mengingat sifat jangka panjang layanan ini (jangka waktu kontrak asuransi jiwa dapat berlangsung dari 1 hingga 40 tahun atau lebih), menyediakan harga premi yang wajar adalah kunci untuk meningkatkan kepuasan dan retensi pelanggan. Itulah sebabnya AI menjadi alat kunci selama proses underwriting.  

Alat ini digunakan di seluruh proses, mulai dari pengumpulan dan evaluasi data, penilaian risiko, hingga perhitungan premi.

AI dalam Tugas Harian Asuransi

Mari kita analisis secara rinci bagaimana AI dan machine learning bekerja dalam beberapa operasi sehari-hari paling umum di perusahaan asuransi.

AI dalam underwriting asuransi

Underwriting adalah proses evaluasi di mana penanggung menilai apakah pelamar layak diasuransikan dan menghitung premi polisnya. Proses underwriting umum di semua jenis asuransi, mulai dari asuransi kesehatan dan jiwa hingga asuransi kendaraan dan perjalanan. 

Tujuan proses underwriting adalah menetapkan premi yang adil berdasarkan profil risiko individu. Ini secara tradisional merupakan proses yang membosankan dan memakan waktu, yang memerlukan pengumpulan dan evaluasi data dalam jumlah besar, sering kali tersusun secara kacau dan terfragmentasi. Underwriting tradisional rentan terhadap kesalahan dan kompleksitas, membuat proses menjadi panjang, tidak efisien, dan merepotkan. Kapasitas yang terbatas untuk menangani underwriting sering kali menyebabkan premi lebih tinggi dan kurangnya personalisasi.

Di sinilah AI dan machine learning berperan. Analitik data tingkat lanjut memainkan peran penting dalam underwriting modern, meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan akurasi penilaian risiko, dan memungkinkan perusahaan asuransi menawarkan polis yang dipersonalisasi.

Contoh bagus bagaimana AI dapat membantu proses underwriting adalah Indigo, perusahaan yang berspesialisasi dalam asuransi tanggung gugat profesional medis. Proses underwriting berbasis AI-nya menelaah ribuan titik data untuk memberikan harga yang disesuaikan dengan kebutuhan tenaga kesehatan dan spesialisasi medis mereka. 

AI dalam pemrosesan klaim asuransi

Klaim adalah sisi lain dari bisnis asuransi. Klaim adalah permintaan resmi oleh pemegang polis kepada perusahaan asuransi untuk pertanggungan atau kompensasi atas kerugian yang ditanggung atau peristiwa polis.

Seperti halnya underwriting, pemrosesan klaim secara historis merupakan tugas berulang dan memakan waktu, yang melibatkan analisis menyeluruh setiap kasus spesifik dan informasi yang diberikan oleh tertanggung. Proses ini sering menyebabkan kesalahan manusia dan kemacetan serius, serta kemungkinan terjadinya penipuan relatif tinggi. 

AI merevolusi pemrosesan klaim asuransi. Dengan menganalisis data dalam jumlah besar, merampingkan proses manajemen klaim, dan mengotomatisasi tugas rutin, alat AI dapat meningkatkan efisiensi, mendeteksi potensi penipuan dengan akurasi lebih tinggi, dan membebaskan agen asuransi untuk fokus pada tugas lain.

Studi kasus yang bagus untuk menggambarkan dampak AI dalam pemrosesan klaim dapat ditemukan dalam artikel ini, di mana sebuah perusahaan asuransi Nordik mampu menganalisis 70% dokumen secara otomatis setelah penerapan solusi AI yang dikembangkan oleh EY wavespace Madrid.

Tantangan dan Pertimbangan Adopsi AI dalam Asuransi

Meski manfaat AI jelas, menerapkan solusi AI yang sukses tidak selalu mudah, terutama di sektor seperti asuransi yang melibatkan banyak data sensitif. Mari kita analisis tantangan terpentingnya.

Tantangan etis dan regulasi

Terlepas dari kapabilitas unik AI, penting untuk mempertimbangkan potensi risikonya dan kekhawatiran regulasi di sektor asuransi. Christian Westermann, Head of AI Zurich, merangkum kekhawatiran utama dari perspektif teknis:

Selain itu, kepatuhan terhadap lanskap hukum yang berkembang pesat wajib bagi perusahaan asuransi untuk memastikan perlindungan data serta penggunaan AI yang adil dan aman. Contoh bagus masa depan kepatuhan adalah EU AI Act yang baru disahkan, sebuah regulasi komprehensif yang mengharuskan perusahaan, termasuk penanggung, menerapkan langkah-langkah regulasi yang ketat. 

Lihat EU AI Act Fundamentals Skill Track kami untuk mempelajari aturan inovatif dan ambisius ini serta cara tetap patuh.

Christian Westermann memaparkan implikasi utama EU AI Act bagi bisnis asuransi:

Integrasi dan skalabilitas

Cara mengintegrasikan solusi AI dengan sistem yang ada dan membuatnya dapat diskalakan bisa jadi kompleks dan membutuhkan infrastruktur modern, yang tidak dimiliki banyak perusahaan asuransi. Perusahaan-perusahaan ini biasanya memiliki sistem warisan yang mungkin tidak mudah terhubung dengan alat AI mutakhir. 

Menggabungkan teknologi machine learning dan kecerdasan buatan ke dalam proses yang sudah mapan memerlukan perencanaan dan penyesuaian yang cermat untuk menghindari gangguan. Perusahaan asuransi perlu menilai infrastruktur saat ini, mengidentifikasi potensi tantangan integrasi, dan berinvestasi pada peningkatan yang diperlukan agar kedua sistem dapat bekerja selaras dengan teknologi yang ada.

Meningkatkan keterampilan tim dan SDM

Membangun strategi AI yang sukses membutuhkan upaya dan sumber daya yang besar, namun bahkan perusahaan dengan modal besar pun gagal menerapkan solusi AI. Mengapa? Karena mereka kekurangan karyawan terampil dengan literasi AI. 

Penerapan dan pengelolaan sistem AI yang sukses memerlukan tenaga kerja terampil. Data scientist, spesialis AI, dan profesional lain dengan keahlian AI dan machine learning sangat penting untuk mengembangkan, menafsirkan, dan mengelola teknologi ini. 

Merekrut dan mempertahankan talenta dengan keterampilan yang tepat bisa menantang, terutama mengingat pasar profesional teknologi yang kompetitif. Berinvestasi dalam pelatihan dan pengembangan staf yang ada juga dapat membantu menjembatani kesenjangan keterampilan dan memastikan organisasi dapat memanfaatkan kapabilitas AI sepenuhnya. Seperti terlihat pada grafik di bawah, salah satu hambatan paling menonjol dalam adopsi AI pada penemuan obat adalah kurangnya staf yang sesuai dan kurangnya pemahaman tentang AI.

Untungnya, DataCamp siap membantu perusahaan asuransi. Dengan solusi DataCamp for Business, kami dapat membantu perusahaan Anda menjadi melek data dan AI. Dengan solusi yang dapat diskalakan untuk tim dari berbagai ukuran, ditambah jalur pembelajaran yang dapat disesuaikan dan pelaporan terperinci, DataCamp for Business dapat membantu Anda mentransformasi bisnis dan menjadi siap AI. 

Kami senang berbagi keahlian kami dengan perusahaan asuransi mapan seperti Allianz. Dalam studi kasus ini, kami mengulas Bagaimana Allianz meningkatkan keterampilan 6.000+ karyawan dengan DataCamp.

Tren Masa Depan AI untuk Asuransi

Sektor asuransi telah memulai perjalanan perubahan dalam beberapa tahun terakhir dengan implikasi yang sulit diprediksi. Dunia berubah, begitu pula sektor asuransi, yang menghadapi lima tren penting, menurut PWC:

Lima tren yang memengaruhi masa depan asuransi. Sumber. PWC

Dengan latar belakang ini, solusi AI dan teknologi mutakhir, seperti blockchain atau Internet of Things, akan memainkan peran penting dalam strategi perusahaan asuransi untuk menavigasi ketidakpastian dunia saat ini.

Kesimpulan

AI adalah salah satu pendorong utama perubahan di sektor asuransi. Penerapan AI dan machine learning dalam asuransi berpotensi mempercepat proses underwriting dan mengotomatisasi pemrosesan klaim, sehingga meningkatkan efisiensi operasional serta meningkatkan kepuasan dan retensi pelanggan dengan menawarkan polis yang lebih dipersonalisasi. 

Seiring sistem ini menjadi lebih cerdas, perusahaan asuransi yang memiliki pemahaman kuat tentang dasar-dasar AI kemungkinan akan memiliki keunggulan signifikan dibanding para pesaingnya. Kami akan membahas lebih lanjut pentingnya memiliki budaya data dan AI yang solid dalam webinar mendatang kami Increasing Your Organization's Data and AI Maturity

Minta demo untuk mempelajari bagaimana DataCamp dapat memandu Anda dalam proses meningkatkan keterampilan seluruh tim dan membangun budaya yang positif terhadap data. Sambil menunggu, lihat materi khusus kami tentang AI:

• AI Fundamentals
• AI Fundamentals Certification
• Cara Belajar AI dari Nol pada 2024: Panduan Lengkap dari Ahli
• Webinar Masa Depan Data Science dalam Asuransi 
• Data Science di Asuransi Saat Ini | DataCamp
• AI di Keuangan: Merevolusi Masa Depan Manajemen Keuangan
• AI di Perbankan: Bagaimana AI Mengubah Industri Perbankan
• AI di Kesehatan: Meningkatkan Diagnostik, Memersonalisasi Perawatan, dan Merampingkan Operasi
• Pelatihan data dan AI langsung untuk tim keuangan Anda
• 10 Cara Menggunakan ChatGPT untuk Keuangan
• Apa itu EU AI Act? Ringkasan Panduan untuk Pimpinan
• EU AI Act Fundamentals