Τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) στον ασφαλιστικό κλάδο

Abstract

Η εργασία εξετάζει πώς η τεχνητή νοημοσύνη αναδιαμορφώνει τον ασφαλιστικό κλάδο, επικεντρώνοντας κυρίως στην αυτοματοποίηση, την εξατομίκευση, την ανάλυση μεγάλων δεδομένων και την πρόληψη απάτης. Μέσω της χρήσης εργαλείων όπως το LenAI (της Marsh McLennan και Oliver Wyman), αναλύεται η επίδραση της AI στη βελτίωση της παραγωγικότητας, τη διαχείριση κινδύνων, και τη λήψη αποφάσεων. Η εργασία διαρθρώνεται σε έξι βασικά κεφάλαια: Το πρώτο κεφάλαιο καθορίζει το αντικείμενο της μελέτης και τους στόχους της έρευνας. Παρουσιάζει τη σημασία της τεχνητής νοημοσύνης στον σύγχρονο ασφαλιστικό κλάδο και εξηγεί τη δομή της εργασίας, προετοιμάζοντας το έδαφος για την ανάλυση που ακολουθεί. Εδώ αναλύονται οι βασικές τεχνολογίες AI, όπως η μηχανική μάθηση, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και το Generative AI. Το δεύτερο κεφάλαιο εξηγεί τις βασικές αρχές λειτουργίας της AI και την επίδρασή της στην ασφαλιστική αγορά, παρουσιάζοντας στρατηγικές ενσωμάτωσης και ζητήματα υιοθέτησης. Το τρίτο κεφάλαιο επικεντρώνεται στις πρακτικές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στον κλάδο. Περιλαμβάνει την αξιολόγηση και διαχείριση κινδύνων, την ανίχνευση απάτης, τη βελτίωση της εμπειρίας πελάτη και την εξατομίκευση προϊόντων και υπηρεσιών. Στο τέταρτο κεφάλαιο αναλύονται τα οφέλη από την ενσωμάτωση της AI, όπως η ακρίβεια στην εκτίμηση ρίσκων, η εξοικονόμηση κόστους μέσω αυτοματοποίησης, η καινοτομία στα προϊόντα και η βελτίωση της εμπειρίας των πελατών. Το πέμπτο κεφάλαιο εστιάζει στις δυσκολίες που σχετίζονται με την υλοποίηση της AI. Συζητούνται θέματα ιδιωτικότητας και ασφάλειας δεδομένων, ηθικά διλήμματα, τεχνικά εμπόδια και η ανακατανομή των εργασιακών πόρων, καθώς και το οικονομικό κόστος της τεχνολογικής προσαρμογής. Το τελευταίο κεφάλαιο παρουσιάζει μια μελέτη περίπτωσης με επίκεντρο το εργαλείο LenAI, που αναπτύχθηκε από τη Marsh McLennan και την Oliver Wyman. Εξετάζονται τα τεχνικά χαρακτηριστικά, τα οφέλη για εργαζομένους και πελάτες, οι στρατηγικές χρήσης, καθώς και οι προκλήσεις νομικής και λειτουργικής φύσης. Το κεφάλαιο ολοκληρώνεται με προτάσεις και μελλοντικές προοπτικές για την AI στον ασφαλιστικό κλάδο.This thesis examines how artificial intelligence remodels the insurance industry, mainly focusing on automation, personalization, large data analysis and fraud. Using tools such as Lenai (Marsh McLennan and Oliver Wyman), AI's effect on improving productivity, risk management, and decision -making is analyzed. The work is structured in six basic chapters: The first chapter determines the subject of the study and the goals of the research. It presents the importance of artificial intelligence in the modern insurance industry and explains the structure of the work, preparing the ground for the analysis. Here are the basic AI technologies, such as mechanical learning, natural language processing and Generic AI. The second chapter explains the basic principles of operating AI and its impact on the insurance market, presenting integration strategies and adoption issues. The third chapter focuses on the practical applications of artificial intelligence in industry. Includes the evaluation and risk management, the detection of fraud, the improvement of customer experience and the personalization of products and services. The fourth chapter analyzes the benefits of integrating AI, such as accuracy in risk assessment, cost savings through automation, innovation in products and improving customer experience. The fifth chapter focuses on the difficulties associated with the implementation of AI. Data privacy and security issues are discussed, ethical dilemmas, technical obstacles and the redistribution of labor resources, as well as the financial cost of technological adjustment. The last chapter presents a case study focused on the Lenai tool, developed by Marsh McLennan and Oliver Wyman. The technical characteristics, the benefits for employees and customers, the strategies of use, and the challenges of legal and functional nature are examined. The chapter is completed with proposals and future prospects for AI in the insurance industry.