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Jeff DeVerter는 “우리가 조직을 보다 수익성 있고 효율적으로 만들기 위해 컴퓨터나 기술을 고려할 때 … 이러한 조직 중 일부는 이러한 작업을 수행할 수 있도록 많은 사람을 고용했습니다.”라고 말했습니다. 수석 기술 전도사, Rackspace Know-how.
“대형 스프레드시트에서 수행되거나 업계의 일부 특정 도구에서 수행되던 낮은 수준의 분석 작업 중 일부는 이제 AI와 ML이 실제로 이전에는 효과적으로 수동으로 작업하던 사람들이 많았습니다.”
DeVerter는 보지 못했다고 말했지만 미래의 선임 보험사 AI로 대체되면서 그는 “언더라이터 군대”의 종말을 예측했습니다.
“걱정해야 합니까? 나는 그것을 방향을 바꾸어 당신이 필수적인 산업 지식을 가지고 있다고 말하고 싶지만, 당신이 현재 가지고 있는 직업은 아마 바뀔 것이고 따라서 당신은 그것과 함께 변화해야 합니다.”라고 DeVerter는 말했습니다.
“디트로이트가 좋은 예입니다. 자동차 산업에서 로봇 공학이 도입되면서 회사가 일부 변경하고 개인이 기술을 변경했다면 훨씬 나아졌을 것입니다. 하지만 우리가 계속 일을 할 수는 없습니다. 항상 해왔습니다.
“업계 지식은 필수불가결합니다. 모델을 교육하는 데 필요하고 앞으로 나아가고 이러한 모델을 취한 다음 미래에 더 나은 수익을 창출할 수 있는 방법을 파악하는 데 필요합니다.”
DeVerter는 “똑똑한 사람들은 찻잎을 읽고 어떤 기술을 채택해야 하는지 파악하고 있습니다”라고 말했습니다.
보험사는 AI 인재 문제에 직면
일부 보험사는 AI 및 기술 향상의 결과로 인력 감축을 모색할 수 있지만, 보험사 응답자의 67percent는 해당 분야의 인재 및 기술 부족이 지금까지 채택된 “가장 큰 과제”로 간주되었습니다. 그럼에도 불구하고 보험사의 90percent는 지난 12개월 동안 AI 및 ML 인력을 늘렸다고 말했습니다.
앞서가는 기업들은 기술을 주시하고 있습니다. 최소 5년 동안DeVerter가 말했다.
다른 문제로는 새로운 비즈니스 사용 사례 부족(58%), 알고리즘 또는 모델 오류(52%), 기술 인프라 부족(52%)이 있습니다.
보험사 응답자의 81%(81%)는 AI와 ML이 이제 IT 및 비즈니스 전략을 주도한다고 답했으며, 사이버 보안의 경우 63%, 클라우드의 경우 58percent였습니다.
보험사는 AI로부터 어떤 이점을 보고 있습니까?
Rackspace 설문 조사에 따르면 보험사의 절반 이상(52%)이 이미 AI/ML의 “상당한 혜택”을 실현했다고 밝혔으며, 다른 23percent는 약간의 혜택을 보았다고 말했습니다. 한편 25percent는 말하기에는 너무 이르다고 말했다. 보험사는 다음과 같이 혜택을 나열했습니다.
• 위험 81% 감소, 비즈니스/고객에 대한 이해도 향상
• 매출 79% 증가
• 77% 개인화된 마케팅
• 생산성 75% 증가
• 수익 흐름 73% 증가, 운영 비용 절감
• 고객 만족도 69% 향상
• 수익성 실현 시간 67% 단축, 신제품 개발 비용 절감, 새로운 인재 채용/채용 능력
• 혁신 65% 증가
보험사 IT 의사 결정권자는 여전히 비즈니스 내에서 AI/ML 반발에 직면해 있습니다.
보고된 이점에도 불구하고 보험 IT 의사 결정권자의 절반 이상(56%)은 AI가 비즈니스에 침투하는 것에 대해 어떤 형태로든 “반발 또는 조사”를 받았다고 말했습니다.
거부감은 “비즈니스와 IT의 충돌”에서 비롯될 수 있다고 DeVerter는 말했습니다. “비즈니스가 시작되면 IT 부서는 당황하며 이렇게 말할 것입니다. 다른 데이터와 스토리지를 기반으로 구현해야 하는 이 새로운 기술이 있습니다. 충분한 정보가 있습니까?”
반대로 IT 부서는 자신을 “서버 자키”로 볼 수 있는 조직에 기술 사용을 제안할 때 장애물에 부딪힐 수 있다고 DeVerter는 말했습니다.
블록체인, IoT 및 클라우드 기술은 2년 전 Rackspace의 설문 조사에서 AI 및 ML보다 더 중요하다고 말했지만 이후 보험사의 우선순위 목록에서 밀려났습니다.
보험사는 AI를 신뢰합니까?
- 3분의 1 이상(38%)은 AI 및 ML 결과를 강력하게 신뢰한다고 말했으며 더 많은(42%) 결과를 약간만 신뢰합니다.
- AI/ML의 부정적인 결과를 피하기 위해 충분한 견제와 균형이 있었지만 약 38% 강함 대 약 33%
- 44percent는 강하다 vs. 35percent는 AI 및 ML 오용을 방지할 수 있는 충분한 거버넌스가 있다고 생각했습니다.
AI와 ML은 여러 분야에 걸친 “체계적 물결”
보험사의 AI 및 ML에 대한 인식과 사용은 변화하고 있을 수 있지만 업계가 이와 관련하여 고유한 것은 아닙니다.
DeVerter는 이 기술의 채택을 “전신파”라고 설명했습니다.
“이러한 프로젝트의 이점을 살펴보면 ‘이봐, 우리는 단지 비용을 줄이고 클라우드로 이동하려고 노력하고 있을 뿐이고, 이봐, 우리는 단지 보안이나 위험에 대해 더 신중하려고 노력하고 있을 뿐’이 아닙니다. 이것이 영향을 미치는 부분을 살펴보면 판매, 마케팅, 생산성, 수익원 전반에 걸쳐 위험 감소에 영향을 미치고 있습니다.”라고 DeVerter는 말했습니다.
“그것은 모든 산업과 모든 국가의 모든 시장 부문에 영향을 미칠 뿐만 아니라 회사의 모든 측면에도 영향을 미치므로 지금은 매우 흥미로운 곳입니다.”
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