近250名保險業決策者分享有關生成式AI戰略、觀點與創新的最新資訊

對于保險業而言,生成式星空人工智能(AI)究竟是福祉還是隱患呢?一項聚焦 保險業生成式AI應用的研究顯示,高達九成的保險公司計劃于明年對生成式AI進行投資,其投資熱情極為高漲。然而,調查數據顯示,縱然分析創新有望助力該行業應對其最為嚴峻的挑戰,但眾多保險公司依舊對創新所引發的倫理和監管方面的影響深感憂慮。

這項研究《邁向生成式AI的未來:保險公司戰略成功之路》來自SAS和Coleman Parks的聯合調查。SAS是全球數據和AI領域的領導者之一,在全球50家最大的保險公司中,有47家都是其客戶。該研究報告基于對236位行業決策者的調查,深入探究了全球范圍內保險公司正如何圍繞生成式AI開展實施部署、預算規劃和戰略制定。通過SAS的交互式 生成式AI調查數據儀表板,能夠將來自銀行、醫療保健、生命科學和政府等行業部門的保險和跨部門數據進行對比分析。

“眾所周知,保險行業的一貫作風是保守和反應遲緩。然而,令人意想不到的是,保險公司卻在生成式 AI 應用領域成為了開拓者,充分展現出對生成式 AI 極為高漲的投資熱情。”SAS全球首席保險顧問Franklin Manchester表示,“我們所目睹的并非一個行將破滅的AI泡沫,這無疑是一件幸事——然而,顯而易見的是,保險行業同其他諸多行業一樣,也面臨著一些需要去克服的障礙。”

1.保險公司正積極邁進生成式AI領域……首先聚焦預算規劃與策略制定

有 89%的保險業受訪者表示,他們所在的公司計劃于2025年對生成式AI進行投資,而在這部分受訪者中,有92%正在著手擬定專門針對生成式AI的預算。

在該行業對生成式AI的投資中,排名前三的投資目標是:

●提高客戶滿意度和留存率(81%,在所有行業細分領域中占比最高)。

●削減運營成本并節約時間(76%)。

●強化風險管理與合規舉措(72%)。

已有三分之二(68%)的保險業受訪者表示,他們在日常工作中使用生成式AI的頻率為至少每周一次。大約五分之一(22%)的受訪者稱,他們每天都會使用該技術。僅有11%的受訪者稱其所在組織已經全面實施生成式 AI,另有49%的人表示他們的公司正在部署該技術。

“生成式AI并非什么萬能解藥,但保險公司發現它像是一塊拼圖上的諸多碎片,能夠在一些此前已被證實困難重重的領域得以應用,比如非結構化數據的提取。”埃森哲英國、愛爾蘭和非洲地區數據與AI保險業務負責人Joe Rowe表示,“理賠和承保就是生成式AI幫助相關人員獲取洞察并做出更優決策的典型案例。”

2. 保險業比其他行業更關注生成式AI的倫理問題

保險業決策者對生成式AI倫理問題所表現出的擔憂程度,相比其他行業要略高一些。在保險業受訪者中,有59%表示對其所在組織的生成式AI所產生的倫理影響感到擔憂;相比之下,跨行業平均水平為52%。

盡管保險公司對倫理問題的擔憂更甚,但他們在治理和監控方面的規劃——包括創建、實施和維護倫理框架——仍在推進當中:

●僅有5%的保險業受訪者將其所在組織的生成式AI治理框架描述為“完善且全面”。

●57%的受訪者表示其所在組織的框架“正在開發中”。

●27%的受訪者稱其所在組織的框架“臨時或非正式”。

●11%的受訪者表示其倫理框架“尚不存在”。

“生成式AI應用的推進速度極為迅猛,但為了開展可信任的開發工作,保險公司必須促使人員、流程和技術協同運作,共同推動用例從試驗階段邁入運營和生產階段。”Rowe表示,“實現適宜的治理需要予以關注并投入資源。”

與其他行業情況一致,保險專業人士將數據隱私(有 75%的人提及)和數據安全(73%)列為其組織在運用生成式AI過程中的首要關切點。這毫不奇怪,原因在于使用生成式AI的普通欺詐者——以及利用該技術實施大規模欺詐和金融犯罪(例如,洗錢和恐怖主義融資)的職業罪犯——其數量正在不斷增多。在這場欺詐技術“軍備競賽”中,生成式AI極有可能成為與欺詐者在技術層面保持同步的基本條件。

3. 保險公司想方設法解決數據匱乏問題

除了對AI倫理方面的擔憂之外,保險專業人士還對監管合規問題表達了憂慮。僅有一成(11%)的保險業受訪者表示,其所在組織已做好充分準備,去遵守當前和即將出臺的生成式AI法規。符合倫理道德的生成式AI應用案例引起了眾多保險公司的興趣。

例如,大語言模型(LLMs)需要海量數據,然而這些數據在現有生產系統中或許難以獲取,從而無法恰當地處理邊緣用例。在保險行業當中,存在著極為嚴峻的大型數據集短缺現象,缺乏針對數據進行偏見梳理和質量檢查的工作——這是名副其實的數據匱乏問題。

為什么這一點很關鍵呢?用于訓練生成式AI和其他AI模型的數據的質量和數量,可能會對理賠和保單決策結果的準確性、公平性和合理性產生影響。

此外,保險公司作為受托人,保管著大量敏感的個人可識別信息。隨著對數據隱私的焦慮不斷加劇, 合成數據 ——即專門為逼真地模擬現實世界數據而制造的人工數據,被用于在不侵犯客戶隱私的前提下充實現有數據集——有可能解決這一問題。

超過四分之一(27%)的保險業受訪者表示正在使用合成數據;近三分之一(30%)的人表示他們正在積極考慮采用合成數據,另有22%的人表示可能考慮采用。

“許多保險行業決策者正在積極開展生成式AI項目,這些項目可能會改變保險公司的業務方式。”Manchester表示,“創新的火苗在保險行業熊熊燃燒,只有當我們秉持 負責任的創新 這一準則時,我們才能讓這團火焰蔓延壯大。這包括構建和維護相關政策和流程,從而保障客戶隱私和我們所運用數據的完整性。”

“下一步就很清晰了:保險公司務必將倫理框架和數據嚴謹性作為指引原則,以此來挖掘生成式AI技術的變革潛能和全部價值。”

釋放保險業生成式AI的潛能

在保險公司邁向生成式AI的進程中,掌握最新資訊極為關鍵,只有這樣才能應對風險、獲取回報。保險公司怎樣才能以符合倫理道德的方式有效地推行生成式AI呢?SAS和Coleman Parks舉辦了一場主題為“ 釋放保險業生成式AI的潛能 ”的網絡研討會(現已提供按需播放),并邀請了來自微軟、埃森哲和FRG的專家共同參會。點擊上方鏈接,深入了解這項獨家研究成果。

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