В наших первых двух статьях мы рассмотрели, как искусственный интеллект может сократить объем ручной работы при урегулировании убытков и составлении смет, а также как команды могут перейти от этапа изучения к внедрению. Развивая эти идеи, теперь мы рассмотрим, почему ценность ИИ зависит от контекста и суждений, которые опытные профессионалы привносят в каждый страховой случай.
Первое поколение корпоративных дискуссий об ИИ было сосредоточено на простом вопросе: какие задачи может автоматизировать ИИ?
Сегодня на первый план выходит более важный вопрос: как организации балансируют между ИИ, контекстом и человеческой экспертизой для достижения лучших результатов?
ИИ способен обрабатывать информацию быстрее, чем когда-либо прежде, но сама по себе скорость не создает ценности. Реальная ценность возникает тогда, когда ИИ интегрируется в рабочие процессы и помогает людям, принимающим решения.
Как ИИ и человеческая экспертиза должны разделять работу?
По мере того как ИИ становится частью повседневных рабочих процессов, ожидания продолжают расти. Многие пользователи и руководители организаций ожидают, что ИИ будет понимать ситуации так же, как люди, интерпретируя намерения и нюансы по одной фотографии или паре строк заметок. Такое ожидание упускает из виду необходимость контекста и структуры во входных данных для ИИ, а также критический опыт, который оценщики привносят в работу. Оценщик, прибывающий на место убытка, обладает:
- Знаниями, полученными за годы осмотров и прошлых убытков;
- Пониманием того, с чем сталкивается страхователь;
- Четкой целью осмотра;
- Ответственностью за финальную смету.
ИИ обеспечивает:
- Скорость выполнения рутинных задач;
- Распознавание образов в больших объемах данных;
- Согласованность при переходе от одного дела к другому.
Экспертиза по-прежнему определяет результат
Решения по убыткам зависят от контекста, который редко отображается на фотографии. Регулировщики и оценщики делают гораздо больше, чем просто фиксируют повреждения. Они определяют, являются ли повреждения новыми или существовали ранее, а также решают, что делать — ремонтировать или заменять.
ИИ может снять значительную часть административной нагрузки с этих решений. Каждый час, который оценщик не тратит на сортировку фотографий или перепечатку заметок, возвращается страхователю и направляется на сложные убытки, где опыт имеет наибольшее значение.
Смысл использования ИИ в этой работе заключается в том, чтобы расширить возможности эксперта в течение рабочего дня.
Всегда ли больше контекста лучше для ИИ?
Нет. Помогает правильный контекст в правильный момент. Если дать ИИ слишком мало информации, его рекомендации будут общими. Предоставление слишком большого количества контекста может создать «шум», затрудняющий определение того, какая информация является наиболее релевантной.
Представьте себе оценщика, загружающего фотографию кухонных шкафов, поврежденных водой. ИИ может распознать тумбы с разбухшей ДСП вдоль цоколя. Он не может увидеть, что шланг подачи воды в посудомоечную машину протекал в течение трех недель, прежде чем кто-то это заметил, или что этот же ряд шкафов продолжается в обеденную зону. Оценщик, который знает эти факты, составит смету иначе, чем тот, кто работает только по фотографии.
Будущее ИИ заключается не в предоставлении неограниченного объема информации все более мощным моделям. Оно заключается в понимании того, какие элементы контекста улучшают результаты, и их естественной интеграции в рабочий процесс.
Обучение вместе с нашими пользователями
Лучшие модели не решают все проблемы. Некоторые из самых полезных отзывов, которые мы получаем от пользователей XactAI™, касаются самого рабочего процесса. Пользователи сообщают нам, когда рекомендация появляется в неподходящий момент работы или когда ИИ упускает деталь, которая уже есть у них под рукой.
По мере того как команды переходят от пилотных проектов к ежедневному использованию, они оценивают ИИ по тому, насколько хорошо он вписывается в их методы работы и помогает ли он в нужный момент. По нашему опыту, это соответствие влияет на внедрение сильнее, чем чистая производительность модели.
Доверие стимулирует внедрение
Профессионалы доверяют ИИ, когда они могут понимать и корректировать его рекомендации, а окончательное решение остается за ними.
Вы часто можете услышать, что это называется «человек в контуре» (human in the loop). Выражение «эксперт в контуре» (expert in the loop) является более точным. Регулировщики, оценщики, подрядчики и специалисты по восстановительным работам знают объект недвижимости и страхователя, и они несут ответственность за результат. Именно их экспертная оценка делает предложение ИИ стоящим того, чтобы действовать в соответствии с ним.
Инструменты, созданные на основе этого принципа, завоевывают долгосрочное признание, потому что использующие их люди видят, как ИИ работает на них.
Куда движется ИИ в урегулировании убытков дальше
ИИ создает ценность, когда он работает бок о бок с опытными профессионалами, причем каждый элемент играет четкую роль:
- ИИ обеспечивает скорость и масштаб.
- Контекст делает результат релевантным.
- Эксперт решает, что делать дальше.
Мы создаем XactAI на основе этого принципа, потому что будущее не предполагает работы без участия человека.
Поставьте свою экспертизу на первое место. Узнайте, как XactAI помогает сократить объем рутинной работы, оставляя управление в ваших руках.
- Урегулирование убытков
- Искусственный интеллект (ИИ)
- Крыша
- Оценка имущества
- Восстановление имущества
