보험 분야의 머신러닝 실제 사용 사례

특히 머신러닝은 보험 부문 전반에 걸쳐 널리 채택되고 있습니다. PwC 보고서 에 따르면 머신러닝(AI 포함)은 CEO가 정한 투자 우선순위 상위 10개 목록에 포함됩니다. 분명히 그것은 놓칠 수 있는 현상이 아니다. 그러나 머신러닝을 도입할 수 있는 방법을 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 그러나 이것이 귀하의 비즈니스 운영의 일부가 되는 것을 방해해서는 안 됩니다.

보험에서 머신러닝을 활용하는 방법을 알아보려면 계속 읽어보세요.

보험 분야의 머신러닝 활용 사례

보험에 머신러닝을 통합하는 방법을 찾고 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모르신다면 저희가 도와드리겠습니다. 여기에서는 기계 학습을 작업의 필수적인 부분으로 만들 수 있는 몇 가지 실제 사용 사례를 살펴보겠습니다.

프로세스 자동화

보험 분야의 머신러닝은 두 가지 공통 과제, 즉 대량의 요청을 처리하는 능력과 동시에 품질을 유지하는 능력을 해결합니다. 중복성을 식별하고 모든 작업이 원활하게 진행되도록 이러한 작업을 자동화하는 프로세스 자동화를 통해 이러한 성과를 달성할 수 있습니다. 또한 인간에 대한 의존도를 줄여 모든 형태의 오류 발생을 우회합니다.

자산 분석

주택 보험이든 차량 보험이든 보험 정책 초안을 작성하기 전에 자산 상태를 분석해야 합니다. 보험 분야의 기계 학습은 자산 상태를 평가하기 위해 촬영한 사진과 비디오를 분석하는 데 유용할 수 있습니다. 또한 손상 정도(있는 경우)와 해당 수리 비용도 계산할 수 있습니다. 결과적으로 보험사는 더 이상 과도한 지연을 초래할 수 있는 실제 검사에 의존할 필요가 없습니다.

맞춤형 정책

최종적으로 테스트를 수행하면 애플리케이션이 예상대로 작동하고 고객이 애플리케이션을 작동하는 동안 어떤 문제도 직면하지 않는지 확인할 수 있습니다. 잘못 계획되고 실행된 소프트웨어는 고객 경험을 희석시키고 귀하의 신뢰성을 떨어뜨릴 것입니다. 전담 전문가 팀이 부족한 경우 언제든지 보험 테스트 서비스를 이용해 귀하를 대신하여 이 중요한 작업을 수행할 수 있습니다. 왜 그것이 중요한가? 보험 신청 테스트에서 해결할 수 있는 심각한 문제를 살펴보겠습니다.

사이버 보안 허점

보험 소프트웨어 애플리케이션은 풍부한 고객 정보를 보유하고 있습니다. 이러한 기밀 정보는 이름, 주소 또는 카드나 결제 세부정보와 같은 금융 데이터와 같은 식별자 형식일 수 있습니다. 보험 애플리케이션 테스트의 가장 중요한 애플리케이션 중 하나는 데이터 보안 유지와 관련이 있습니다. 증가하는 사이버 위협의 진화하는 특성으로 인해 방어가 유일한 공격입니다. 그리고 빈번한 보험 소프트웨어 테스트 서비스를 통해 이를 보장할 수 있습니다. 테스트 서비스 제공업체는 사이버 보안 허점을 식별하고 모든 형태의 사이버 공격으로부터 사용자를 보호할 수 있는 보안 패치 및 업데이트를 도입할 수 있습니다.

새로운 기능으로 인한 결함

애플리케이션에 새로운 기능, 기술 및 기능을 추가하는 것은 언제나 흥미로운 일입니다. 그러나 완벽하게 실행하는 것은 상당히 골치 아픈 일이 될 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 수정으로 인해 애플리케이션이 비정상적으로 작동할 수 있습니다. 또는 앱이 지속적으로 충돌할 수 있습니다. 이러한 이벤트는 앱에서 원하는 결과를 얻지 못하여 사용자에게 불만을 야기합니다. 최악의 경우 앱을 완전히 제거하게 됩니다.

다행스럽게도 보험 테스트 서비스는 베타 테스트 단계에서 이를 바로 감지하여 오작동을 방지할 수 있습니다.

호환성 유지