主要重點
- 企業開始識別與人工智慧相關的潛在好處，並採取措施研究如何在整個企業中更好地利用人工智慧。許多保險公司也正在研究生成式人工智慧使用案例，以提高財務和資訊部門的效率與生產力。
- 保險企業組織在運用傳統人工智慧和機器學習技術開發跨內部職能及面向客戶服務的先進流程方面取得初期進展。
- 儘管某些領域是人工智慧的早期採用者，但與其他可能更不願意在整個業務中廣泛使用人工智慧的領導者相比，致力於在該領域進一步投資的領導者之間則存在分歧。
許多保險公司已經開始導入人工智慧解決方案來應對客製化挑戰，例如精算或定價模型，並且擁有資料品質的專業知識。這些經驗可以為整個組織更全面地實施人工智慧奠定基礎。
確認您擁有正確的數據品質基礎來支持成功實施。定期評估人工智慧模型的品質和所需的潛在改進。實施人工智慧治理模型，幫助確保演算法的透明度、準確性與合規性。並了解如何透過資料素養和分享數據管理的最佳實踐來推動整個組織的數據文化。
主要發現
儘管保險業務天生具有風險規避的特性，但在投資於全業務範圍內的人工智慧應用方面，保險業務領先於全球平均水準。然而，與其他行業相比，實施速度緩慢導致進度嚴重延遲。
人工智慧為那些願意接受變革的人提供未開發的潛力，但它也帶來新的、令人擔憂的風險，而企業組織進一步制定人工智慧策略時應考慮這些風險。透過進行內部成熟度評估，組織可以更清楚地了解當前能力並確定優先考慮的領域。我們的成熟度評估框架已經通過測試，確認可使組織能夠有效地推動。
在開始人工智慧轉型之前，企業領導者應該制定清晰而穩健的轉型計劃，並專注於擁有堅實的數位基礎及乾淨數據以提高產出。同事和團隊的技能若能有所提升並賦予他們權力，使其更好地理解人工智慧與數據之間的橋樑，將得以維持長期性的成功，並透過利用人工智慧作為助手來提供附加價值。
