Kann das Underwriting von Versicherungen für Immobilien und Auto vollständig automatisiert werden?

Es gibt bestimmte Bereiche, die definitiv automatisiert werden können.

Ich komme aus Ikarus (Ikarus | Cognitive Process Automation). Wir unterstützen Versicherungs- und Zeichnungsunternehmen dabei, Prozesse mit unstrukturierten Daten mithilfe von maschinellem Lernen und KI zu automatisieren. Wir haben automatisierte Prozesse wie Schadensfälle, die Automatisierung von Dokumenten, das Underwriting, KYC und die Automatisierung von Kundenservices.

Wir verstehen, dass wir mit vielen unstrukturierten Textdaten arbeiten, während wir versicherungsbasierte Prozesse bearbeiten, und aus technologischer Sicht konnten wir mit dem Einsatz von maschinellem Lernen und KI ziemlich gute Ergebnisse erzielen.

Es gibt also grundsätzlich zwei Arten von Prozessen, die automatisiert werden müssen:

  1. Welche können in eine festgelegte Anzahl von Regeln oder eine Art Flussdiagramm definiert werden
  2. Welche haben keinen bestimmten Regelsatz

Nun kann für den ersten Fall ein einfacher RPA implementiert werden, für komplexe Prozesse jedoch die kognitive Prozessautomatisierung vorwärts. In der kognitiven Prozessautomatisierung ist viel künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erforderlich, damit ein Roboter wie ein Mensch arbeitet. Grundsätzlich verhält sich ein Roboter wie ein Mensch, um Prozesse, Muster, Sprache, Grammatik und Regeln selbstständig zu verstehen, was beim Underwriting erforderlich ist. Mit dieser Technik kann auch der 2. Satz von Prozessen automatisiert werden. Wenn Sie mehr darüber wissen möchten, schreiben Sie mir bitte unter [email protected]

Wie David Jensen feststellt, können einige der einfachsten Zeichnungsregeln bereits automatisiert werden. Persönliche Auto-und Hausratversicherung in den Sinn kommen.

Aber wir haben tatsächlich eine subtilere Frage, was “vollautomatisiert” wirklich bedeutet.

Die eigentliche Schwierigkeit ergibt sich aus der regelmäßigen Überprüfung / Neukalibrierung der Modelle, um eine stabile Verlustquote sicherzustellen und Ausreißer bei den Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu berücksichtigen. Kann das Modelldesign und die Modellwartung selbst automatisiert werden? Ich bezweifle es, zumindest bis wir mehr Leute einstellen, die eine merkwürdige Mischung aus versicherungsmathematischen Kenntnissen, statistischer Modellierung, vielleicht künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen haben …

Nur wenn wir Roboter versichern. Solange Menschen beteiligt sind, wird eine menschliche Komponente notwendig sein. Ein Großteil des Underwritings ist bereits automatisiert, aber es gibt immer Ausnahmen und spezielle Situationen, die von rational denkenden Menschen berücksichtigt werden müssen.

Computer sind sehr gut darin, Dinge als schwarz oder weiß zu sehen, ja oder nein. Aber wenn etwas auf einer Grauzone landet, wie es oft der Fall ist, muss der Mensch einbezogen werden. Wenn Sie beispielsweise ein Haus versichern und feststellen, ob ein Dach versicherbar ist, müssen Sie sich das Dach tatsächlich ansehen und Fachwissen anwenden. Wenn jemand einen Autounfall als deine Schuld deklariert hat, aber das war es wirklich nicht … Diese Dinge passieren die ganze Zeit, und die Computer sind schrecklich darin, einen guten Fall zu erkennen, der akzeptiert werden muss, von einem schlechten. Sie akzeptieren entweder alle oder keine von ihnen .. schwarz oder weiß.

Ich würde also sagen, solange menschliches Urteilsvermögen eine Rolle im Underwriting-Prozess spielen kann, muss der Mensch daran beteiligt sein.

Underwriting ist ein bisschen wie das Rückwärtsfahren Ihres Autos; Durch das massive Fenster an der Vorderseite haben Sie einen weitestgehend vollständigen Überblick über Ihren Aufenthaltsort. Ihr Fenster in die Zukunft ist jedoch von Ihrem kleinen Rückspiegel aus nur eingeschränkt einsehbar.

Kann das Zeichnen aktueller Risiken auf der Grundlage der großen Menge historischer Informationen, über die wir verfügen, vollständig automatisiert werden? Ja. Ja, wenn es kostengünstig genug war; die Informationen waren sowohl reich genug als auch zur Verwendung zulässig (Datenschutzgesetze); Der Markt (Versicherer, Investoren, Aufsichtsbehörden und Versicherungsnehmer) war bereit, die Kontrolle aufzugeben.

Wir haben bereits Auto-Rating, Preisoptimierung, komplexe Vorhersagemodelle, Verhaltensanalysen und ein Bewusstsein für den Reichtum an Informationen im öffentlichen Bereich – sind wir bereit, eine vollautomatische Maschine zu drehen und eine metaphorische Teepause einzulegen – vielleicht noch nicht .

Es ist vielleicht noch weniger sicher, ob wir in der Lage sind, den Grund für den nächsten Großschaden angemessen vorherzusagen. Können wir zum Beispiel die nächste klimabedingte Todesgefahr in einer bestimmten Region vorhersagen? (Sind es steigende Wasserspiegel, Buschbrände aufgrund der zunehmenden Trockenheit, die Folgen des historischen Bergbaus im Sandsteingrund, die heute Wohngebiete sind, könnte die Liste fortgesetzt werden)

Sind wir sicher genug, dass wir die ständig steigenden Kosten im Justizprozess vorhersagen können? die Änderungen der zukünftigen Reparaturkosten; das Ausmaß und die Fähigkeit, zukünftige Betrugsszenarien zu erkennen? Wir können sie bereits modellieren, sind uns aber sicher genug, um das Modell laufen zu lassen und an dieser metaphorischen Tasse Tee teilzunehmen. Nein, der Rückspiegel ist zu klein, und selbst wenn Sie über die Schulter schauen, gibt es immer noch zu viele tote Winkel.

Fast, aber nein, sollte es niemals sein. Fälle haben immer ein menschliches / subjektives Element. Jeder Computer kann Zeichnungsregeln anwenden, sobald Daten eingegeben wurden. In der Branche wird es jedoch immer einen Platz für Ausnahmen und Urteilsverkündungen geben. Zum Beispiel habe ich einige Spediteure, die Konten mit einem DUI aufzeichnen. Sie haben die Möglichkeit, diese Risiken zu verringern. Wenn der Versicherte jedoch ansonsten völlig sauber ist und jahrelang gute Fahrdaten vor und nach dem DUI vorweisen kann, kann er eine Entscheidung treffen. Ich habe sie entscheiden lassen, dass ein guter Mensch einen schlechten Fehler gemacht hat und dass sie eine weitere Chance verdienen.

Dieser Aspekt wird immer Teil unserer Branche sein, und kein Computer kann diese Entscheidungen treffen.

Das einfachste Underwriting ist bereits automatisiert. Komplexeres Underwriting erfordert eine äußerst komplexe Aufstellung von Geschäftsregeln, deren Implementierung voraussichtlich weniger zuverlässig und teurer ist als die Verwendung von Underwritern.