Varför är maskininlärning bland de största tekniktrenderna som har format försäkringsbranschen under den senaste tiden?
Maskininlärning, artificiell intelligens, djupinlärning — det här är ord som omnämns i många olika sammanhang i dagens samhälle. Den starka teknikutvecklingen som världen har sett under de senaste åren har lagt grunden för nya och smarta tekniker, uppfinningar och metoder, och enligt de flesta experter och futurister har utvecklingen bara börjat.
De framtida tekniker som förväntas komma under de kommande årtionden är ingen annat än både skrämmande och revolutionerande, och maskininlärning, artificiell intelligens och djupinlärning är en stor del av detta. Teknikerna är redan etablerade ute i samhället, men är fortfarande en bra bit bakom den mänskliga intelligensen. Men med hjälp av tid och en stor mängd data kommer dessa system förmodligen att gå komma ifatt det mänskliga intellektet inom en relativt snar framtid.
Vad är maskininlärning?
Maskininlärning är en underkategori inom artificiell intelligens, och handlar om att träna datorer med hjälp av data för att de ska lära sig hur de löser en uppgift, utan att de specifikt har tränats för just den typen av uppgift. Det här har tidigare inte varit möjligt, men har tack vare stora framgångar inom tekniken numera blivit en möjlighet och en växande bransch.
Maskininlärning används ofta i samklang med andra metoder, system och tekniker, exempelvis statistiska tillämpningar, datorseende och mönsterigenkänning, men även en hel del andra aspekter.
Branscher där maskininlärning används
Maskininlärning används inom en bred variation av branscher. Även om metoden främst är känd inom självkörande bilar och robotteknik, används den även inom branscher som tillverkningsindustrin, säkerhetsbranschen och större delen av IT-sektorn, men även inom branscher som iGaming. Inom spelsektorn används maskininlärning för prediktiva analyser och andra saker som sköts av avancerade IT-system, vilket skapar mer noggranna odds hos sidor som William Hill Sverige t.ex.
Utöver detta hittas maskininlärning i nya branscher och sektorer för varje dag som går, och inom snar framtid kommer det att finnas få branscher där inte maskininlärning och artificiell intelligens är involverade.
Hur maskininlärning påverkar försäkringsbranschen
Försäkringsbranschen är ett typiskt exempel där maskininlärning är stor hjälp för att avgöra olika typer av statistik information, vilket ger försäkringsbolagen möjligheten att bättre uppskatta sannolikheten för olika typer av händelser.
Med tanke på det stora antalet faktorer som påverkar hur en försäkringspremie ska se ut, tar försäkringsbolagen hjälp av statistiska analyser, algoritmer och metoder för att avgöra hur stor risk som är involverad i premien.
Det är här maskininlärning kommer in i bilden. Tidigare har försäkringsbolagen endast använt färdiga algoritmer som inte har varit i närheten av lika flexibla som den mjukvara som använder maskininlärning, vilket har resulterat i sämre resultat än nuvarande metoder. I takt med att mjukvaran som använder maskininlärning får utvecklas och bli bättre, blir resultaten bara säkrare och säkrare. Nu används även en betydligt större mängd data än tidigare, vilket ytterligare bidrar till bättre statistiska analyser för försäkringsbolagen.
Maskininlärning används även vid anspråk och bedrägerier. Dessa system kan upptäcka oregelbundenheter och flagga för eventuella felaktigheter och bedrägerier, och automatiserar självklart en stor del av processen.
I takt med att tiden går tar AI och maskininlärning över en större del av verksamheten och processen, vilket är bättre för både försäkringsbolaget och försäkringstagaren. På så sätt blir försäkringspremien mer rättvis, och det är lättare för försäkringsbolagen att upptäcka bedrägerier och andra felaktigheter.
Maskininlärning i framtiden
Med tanke på hur mycket maskininlärning underlättar och hjälper till med olika processer ute i arbetslivet, kommer vi få se en stor ökning av maskininlärning inom den närmaste framtiden. Artificiell intelligens och maskininlärning har redan automatiserat en hel del processer och system ute i arbetslivet, och enligt många experter och futurister beräknas dessa teknologier spela en enorm del i framtidens arbetsliv och samhälle som helhet.