सुव्यवस्थित ग्राहक अनुभव, बढ़ी हुई दक्षता और लागत में कमी ऐसे कई लाभ हैं जो बीमाकर्ता अपनी आंतरिक और ग्राहक-सामना प्रक्रियाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को एकीकृत करके प्राप्त करते हैं।
अपनी पारंपरिक छवि को चुनौती देते हुए, बीमा कंपनियाँ आज नवीन समाधानों को अपनाती हैं जो सुविधा को बढ़ावा देते हैं, पारंपरिक बीमा प्रथाओं को बदलते हैं।
चाहे अंडरराइटिंग हो, दावा प्रसंस्करण हो, या बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके जोखिमों का सटीक मूल्यांकन करना हो, एआई समाधान बीमा उद्योग के सभी क्षेत्रों के लिए मार्ग प्रशस्त कर रहे हैं।
बड़ी मात्रा में आंतरिक और बाहरी डेटा को परिष्कृत करने के लिए एआई-आधारित तकनीकों जैसे मशीन लर्निंग (एमएल), डीप लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क जैसी संबंधित तकनीकों से बीमा को काफी फायदा हो सकता है।
आइए बीमा में एआई की गहन भूमिका का गहराई से पता लगाएं, इसके अनुप्रयोगों और वर्तमान रुझानों को जानें।
साइबर सुरक्षा जोखिमों के बारे में अंतर्निहित चिंताओं के साथ, बीमा के लिए एआई को एकीकृत करना कठिन हो सकता है। कंपनियों को उच्च प्रभाव वाले उपयोग के मामलों के लिए इसे चुनते समय विश्वसनीयता और सटीकता सीखते हुए जिम्मेदारी से इस तकनीक का उपयोग करने के लिए बुनियादी नियम स्थापित करने की आवश्यकता है।
फिर भी, जैसे-जैसे दुनिया को पता चलता है कि एआई क्या करने में सक्षम है, उसके द्वारा प्रदान की जाने वाली सहजता और स्वचालन से बचना कठिन हो गया है। एआई के कुछ स्पष्ट लाभों में शामिल हैं:
बीमा क्षेत्र को प्रतिदिन बड़ी मात्रा में डिजिटल डेटा से निपटना होगा। इस डेटा को संरचित प्रारूप में पाना एक वरदान हो सकता है और जब ऐसा न हो तो अभिशाप हो सकता है। एआई तीव्र गति से डेटा को परिष्कृत और संरचना करने की क्षमता रखता है, जिससे कर्मचारियों को अधिक उच्च-मूल्य वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।
जब कोई कार्य जल्दी पूरा हो जाता है, तो प्रत्येक कार्य को पूरा करने की लागत कम हो जाती है। इससे कर्मचारियों की संतुष्टि भी बढ़ती है, क्योंकि उन्हें सांसारिक कार्यों पर अपना समय और ऊर्जा बर्बाद करने की आवश्यकता नहीं होती है।
अपने ग्राहक-सामना की प्रक्रियाओं में एआई लागू करने से उन्हें एक आसान पहुंच वाली और सुव्यवस्थित बीमा प्रक्रिया मिलती है। एक खुश ग्राहक सबसे उल्लेखनीय उपलब्धियों में से एक है जिसे कोई भी सेवा प्रदाता हासिल कर सकता है। यह आपके ग्राहकों में विश्वास पैदा करता है और व्यवसाय को दोहराने के लिए और अधिक अवसर प्रदान करता है।
बीमा परिदृश्य अत्यंत प्रतिस्पर्धी है। इसलिए, प्रतिस्पर्धात्मक लाभ हासिल करने के लिए स्वचालन प्रौद्योगिकियों को अपनाना अनिवार्य हो गया है।
एआई नीति प्रशासन, डेटा प्रविष्टि, दस्तावेज़ प्रसंस्करण और स्केलिंग संचालन जैसे दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके बीमाकर्ताओं को अत्यधिक मूल्य प्रदान करता है। आइए जानें कि एआई जैसी उन्नत तकनीकों को एकीकृत करने से श्रमसाध्य और समय लेने वाली बीमा प्रक्रियाओं में कैसे तेजी आ सकती है।
बीमाकर्ताओं को किसी विशेष दावे के लिए दावेदार को प्राप्त होने वाली समझ को निर्धारित करने के लिए नीतियों का मैन्युअल रूप से मूल्यांकन करना चाहिए। परिचय
आवेदकों ने बीमा फॉर्म मैन्युअल रूप से भरकर जोखिम मूल्यांकन प्रक्रिया को पूरा किया। यहां, दावेदार की गलतियों या बेईमानी के कारण गलत जोखिम मूल्यांकन की संभावना बढ़ जाती है।
कनेक्टिविटी और IoT उपकरणों के बढ़ने से बीमाकर्ताओं को सटीक जानकारी के साथ बड़े डेटासेट इकट्ठा करने की अनुमति मिलती है। इसके अतिरिक्त, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करके जोखिम मूल्यांकन को बढ़ाया जा सकता है, जो बीमा कंपनियों को पाठ स्रोतों में उनकी वांछित जानकारी ढूंढने में मदद करता है।
आस-पास
बीमा में एआई का लाभ उठाते हुए, नुकसान की पहली सूचना की सूचना दी जा सकती है, रूट किया जा सकता है, ट्राइएज किया जा सकता है और न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ सौंपा जा सकता है। इस प्रक्रिया का समर्थन करने के लिए चैटबॉट्स का उपयोग किया जा सकता है, जो ग्राहकों को किसी भी समय और कहीं भी अपनी घटनाओं को दर्ज करने की सुविधा प्रदान करता है।
रोजमर्रा के कार्यों में एआई को शामिल करने से ग्राहक अनुभव में सुधार हो सकता है। किसी प्रक्रिया को शुरू करते समय और सूचना को निम्नलिखित संरेखित प्रक्रिया में प्रसारित करते समय चैटबॉट अत्यधिक कुशल होते हैं, जिससे प्रक्रिया सुचारू, तेज और त्रुटि मुक्त हो जाती है।
एआई-सक्षम चैटबॉट ग्राहक की प्रोफ़ाइल और इतिहास को जानकर उत्पादों को क्रॉस-सेल और अपसेल कर सकते हैं। स्केलिंग संचालन में एआई को उसकी पूरी क्षमता से उपयोग करके, मानव संसाधनों का उपयोग अन्य महत्वपूर्ण और रणनीतिक भूमिकाओं के लिए किया जा सकता है।
एआई तकनीक में नवीनतम प्रगति, जैसे डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग और ओसीआर का उपयोग करके छवियों का उपयोग करके नुकसान का आकलन करना बेहद आसान हो गया है। केवल क्षतिग्रस्त वस्तु की तस्वीर अपलोड करके, क्षति की सीमा कुछ ही सेकंड में निर्धारित की जा सकती है। इसके अलावा, इन तकनीकों को संभावित नुकसान की भविष्यवाणी करने और मूल्यवान सिफारिशें देने के लिए और प्रशिक्षित किया जा सकता है।
आज के गतिशील व्यावसायिक परिदृश्य में, प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करने के लिए एआई का लाभ उठाना महत्वपूर्ण है। जो बीमा कंपनियाँ उन्नत तकनीकों को जल्दी अपनाती हैं, अपनी प्रक्रियाओं को ग्राहकों और कर्मचारियों के लिए लचीला बनाती हैं, उन्हें अभूतपूर्व सफलता मिलती है।
बीमा जैसे डेटा-संचालित निर्णय लेने पर बहुत अधिक निर्भर उद्योगों का झुकाव एआई समाधानों को एकीकृत करने की ओर बढ़ रहा है। स्वचालन, विशेष रूप से बीमा क्षेत्र में, आवेदन से लेकर दावों के निपटान तक की पूरी प्रक्रिया को बढ़ाता है। हालाँकि बीमा में AI अभी भी उभर रहा है, लेकिन इसमें पर्याप्त परिवर्तन की संभावना है।
बीमा क्षेत्र में एआई के कई उपयोग के मामले हैं, और कंपनियां इस तकनीक को कितनी जल्दी अपनाती हैं, इससे उनकी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त तय होगी।