Для эффективного ИИ страховщикам пора привести данные в порядок
Отчет выделяет интеграцию устаревших систем, разрозненные данные и дефицит внутренней экспертизы как главные барьеры для внедрения ИИ. Разрозненность данных подрывает системы управления ими, делая их такими же хаотичными. Авторы объясняют ограничения ИИ-развертываний в отрасли сложными дата-хранилищами, типичными для многих фирм.
Опрошенные компании в среднем работают с 17 источниками данных, и большинство расценивает это как серьезную проблему, особенно после слияний и поглощений.
Авторы предполагают, что ИИ снизит затраты, повысит масштабируемость и избавит от ручного исправления ошибок плюс неточностей в сверках. Они советуют выбрать процессы сверки как стартовую точку для ИИ: это четко очерченная область на основе правил, где автоматизация быстро покажет результаты.
Автоматизация любого типа, включая ИИ или строго детерминированную, на разрозненной архитектуре и сломанном дата-слое рискует не масштабироваться без удорожания. Отчет акцентирует возможности ИИ по упорядочиванию разрозненных источников данных и рекомендует облачные платформы ИИ вместо самодельных решений.