ЦИФРОВА ТРАНСФОРМАЦІЯ І ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У СОЦІАЛЬНОМУ СТРАХУВАННІ ТА СТРАХУВАННІ

Анотація

Метою написання статті є дослідження впливу цифровізації та використання штучного інтелекту на підвищення ефективності та забезпечення конкурентоспроможності страхових компаній, а також розкриття можливостей і переваг, мінусів і проблеми у використанні циф­рових технологій у соціальному страхуванні та страхуванні. Цифровізація у цій сфері відбува­ються під впливом глобалізації, технологічних інновацій, та зміни демографічних трендів. Особ­лива увага приділяється впливу цифрових технологій на процеси страхування, включа­ючи використання великих даних, штучного інтелекту для персоналізації страхових продуктів і оптимізації процесів оцінки ризиків та обробки заявок. Значну роль у дослідженні приділено аналізу впливу змін на соціальну справедливість та доступність страхових послуг для різних верств населення. Ця стаття надає комплексний погляд на тенденції та перспективи розвитку соціального страхування та страхування, висвітлюючи як теоретичні, так і практичні аспекти реформування цих систем у контексті сучасних соціально-економічних викликів. Дослідження показує, що компанії, які відмовляються від інновацій, зіткнуться з більшими витратами в майбутньому порівняно з тими, хто активно впроваджує нововведення. Ці компанії також ма­тимуть проблеми з привабленням клієнтів з високим ризиком, тоді як інновації допомагають залучити більш надійних клієнтів, яким вигідніше користуватися персоналізованими продук­тами. Ця стаття показує, що за допомогою цифровізації страхування, клієнти стають більш задоволеними та зацікавленими у страхових послугах, що призводить до збільшення надхо­джень від страхових премій. Крім того, цифрові технології допомагають скоротити витрати шляхом оптимізації прийняття рішень і зниження ризиків, що збільшує ефективність страхо­вих операцій та підсилює конкурентні переваги страховиків. Перевагами цифровізації та за­стосування ШІ є покращення точності оцінки ризиків, автоматизація процесів, персоналізація продуктів, виявлення шахрайства і покращення рішень про інвестиції. Мінуси можуть бути такі: проблеми з конфіденційністю даних, виключення людського фактору, ризик упередже­ності алгоритмів, складність впровадження та висока вартість, загроза безробіття.