[E-DailyKim Se-yeon 记者] 随着生成式人工智能(AI)在各行各业的应用迅速增加,保险行业已出现AI甚至参与保险理赔审核工作的局面。AI已不再局限于回答客户咨询或整理文件等“辅助员工”的层面,开始被积极用于判断是否受理投保申请以及是否支付保险金。 专家们指出:“随着AI深度介入保险公司的决策过程,人们对可能出现的判断失误的担忧也在加剧”,并认为“明确责任归属、建立消费者保护机制等正成为新的课题”。
(图片来源:ChatGPT)
◇超过50%的保险合同由AI自动审核
11日,对主要财产保险公司环境、社会和治理(ESG)报告的分析显示,三星火灾保险(#三星火灾海上保险)、Hyundai MARINE & FIRE INSURANCE CO.,LTD(001450) 、DB INSURANCE(005830) 等公司已将AI的应用范围从客户服务扩展至合同审核、保险金审核及理赔领域。
现代海上保险表示,截至去年年底,通过AI自动审核系统“2Q-PASS”,已对全部保险合同的52.3%进行了自动审核。这意味着AI的应用已超越简单的文件审查,延伸至判断是否承保的环节。汽车理赔AI语音机器人也已将功能从事故受理指引,扩展至维修费用及预计赔付金额的告知。
DB财产保险引入了基于AI的预承保审查,大幅缩短了签约前的审查时间。此前,基本信息录入和疾病告知确认等业务平均耗时约40分钟,引入AI后缩短至约10分钟。2024年2月,该公司构建了AI秘书系统;去年4月,获得了AI自动过失判定系统的专利,为自动化奠定了基础。
三星火灾保险公司同样利用医疗核保AI分析诊断书和手术记录等资料,对是否赔付进行初步判断。此外,该公司还在汽车故障救援服务中引入了AI客服,进一步扩大了AI的应用范围。
◇通过扩大AI审核范围提升生产力的保险公司
保险业扩大AI应用范围,是因为其对提高生产效率效果显著。保险承保和理赔审核是需要审查大量文件和医疗记录的典型劳动密集型工作。由AI承担重复性审查工作,既能提高审核速度、降低成本,又能确保标准的一致性。
在数据录入、文件核查等简单重复性工作中,通过运用AI已取得了显著的财务成效。以DB财产保险为例,通过将216项标准化业务实现自动化,每年节省了6.5万小时以上的工作时间,并实现了约15亿韩元的直接成本节约。
不过,随着AI应用范围的扩大,面临的挑战也不少。由于拒保或理赔决定直接关系到消费者权益,若AI出现误判,责任应由谁承担,以及消费者应通过何种程序提出异议并获得救济,目前尚不明确。因此,AI向核心决策领域扩展的速度也因此受到制约。 归根结底,只有通过制度完善,明确可解释性和最终责任主体,才能既保护消费者权益,又提高保险行业的业务生产力。
保险研究院研究员宋允雅在上月底发布的《保险业AI实施差距》相关报告中也指出:“承保决定(即根据审查结果决定是否批准投保)虽不是法律规定必须由特定资格人员才能执行的工作,但其最终责任和验证负担却很大”, “由于AI生成的结果需要经过人类管理者的验证和批准程序,这在一定程度上制约了技术的普及速度。”她接着建议:“有必要预先建立一套处理AI错误、偏见及责任的治理机制。”
11日,对主要财产保险公司环境、社会和治理(ESG)报告的分析显示,三星火灾保险(#三星火灾海上保险)、Hyundai MARINE & FIRE INSURANCE CO.,LTD(001450) 、DB INSURANCE(005830) 等公司已将AI的应用范围从客户服务扩展至合同审核、保险金审核及理赔领域。
现代海上保险表示,截至去年年底,通过AI自动审核系统“2Q-PASS”,已对全部保险合同的52.3%进行了自动审核。这意味着AI的应用已超越简单的文件审查,延伸至判断是否承保的环节。汽车理赔AI语音机器人也已将功能从事故受理指引,扩展至维修费用及预计赔付金额的告知。
DB财产保险引入了基于AI的预承保审查,大幅缩短了签约前的审查时间。此前,基本信息录入和疾病告知确认等业务平均耗时约40分钟,引入AI后缩短至约10分钟。2024年2月,该公司构建了AI秘书系统;去年4月,获得了AI自动过失判定系统的专利,为自动化奠定了基础。
三星火灾保险公司同样利用医疗核保AI分析诊断书和手术记录等资料,对是否赔付进行初步判断。此外,该公司还在汽车故障救援服务中引入了AI客服,进一步扩大了AI的应用范围。
◇通过扩大AI审核范围提升生产力的保险公司
保险业扩大AI应用范围,是因为其对提高生产效率效果显著。保险承保和理赔审核是需要审查大量文件和医疗记录的典型劳动密集型工作。由AI承担重复性审查工作,既能提高审核速度、降低成本,又能确保标准的一致性。
在数据录入、文件核查等简单重复性工作中,通过运用AI已取得了显著的财务成效。以DB财产保险为例,通过将216项标准化业务实现自动化,每年节省了6.5万小时以上的工作时间,并实现了约15亿韩元的直接成本节约。
不过,随着AI应用范围的扩大,面临的挑战也不少。由于拒保或理赔决定直接关系到消费者权益,若AI出现误判,责任应由谁承担,以及消费者应通过何种程序提出异议并获得救济,目前尚不明确。因此,AI向核心决策领域扩展的速度也因此受到制约。 归根结底,只有通过制度完善,明确可解释性和最终责任主体,才能既保护消费者权益,又提高保险行业的业务生产力。
保险研究院研究员宋允雅在上月底发布的《保险业AI实施差距》相关报告中也指出:“承保决定(即根据审查结果决定是否批准投保)虽不是法律规定必须由特定资格人员才能执行的工作,但其最终责任和验证负担却很大”, “由于AI生成的结果需要经过人类管理者的验证和批准程序,这在一定程度上制约了技术的普及速度。”她接着建议:“有必要预先建立一套处理AI错误、偏见及责任的治理机制。”