Được đọc bởi các lãnh đạo tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa
Việc thúc đẩy ứng dụng AI trong ngành bảo hiểm đang tăng tốc, nhưng nhiều tổ chức đang hiện đại hóa sai lớp trong hệ thống công nghệ của họ. Khi các kỳ vọng về quy định ngày càng phát triển và các trường hợp sử dụng AI mở rộng, các nhà bảo hiểm đang chịu áp lực phải hành động nhanh chóng. Quá thường xuyên, sự cấp bách đó dẫn đến các quyết định tạo đà ngắn hạn trong khi làm yếu đi khả năng chống chịu lâu dài.
Một phương pháp phổ biến là thêm các khả năng AI trên các hệ thống cũ, dễ vỡ. Trong phạm vi riêng lẻ, những nỗ lực này có thể trông có vẻ thành công. Tự động hóa được cải thiện, quy trình làm việc nhanh hơn, và kết quả ban đầu dễ dàng nhận thấy. Nhưng các hệ thống cũ không được thiết kế để thay đổi nhanh chóng. Chúng liên kết chặt chẽ, khó sửa đổi, và tốn kém để duy trì. Việc thêm AI vào trên chúng làm tăng độ phức tạp và chi phí, đồng thời làm cho các thay đổi trong tương lai trở nên khó khăn hơn, chứ không phải dễ dàng hơn.
Vấn đề không phải là liệu các nhà bảo hiểm có nên áp dụng AI hay không. Họ phải làm điều đó. Vấn đề là hạ tầng phía dưới có thể thích nghi khi các quy định thay đổi, yêu cầu dữ liệu tăng lên, và nhu cầu kinh doanh biến đổi hay không. Khi các hệ thống không thể phát triển mà không bị phá vỡ, mỗi sáng kiến mới đều trở nên chậm hơn và đắt đỏ hơn mức cần thiết.
Lập luận về hệ thống mô-đun trong AI bảo hiểm
Đó là lý do tại sao cuộc tranh luận về AI trong bảo hiểm bỏ qua điểm chính. Việc áp dụng là điều tất yếu. Những gì còn tùy chọn, và thường bị bỏ qua, là khả năng của hạ tầng nền tảng có thể thích nghi khi các quy tắc tuân thủ thay đổi, nguồn dữ liệu mở rộng, và các trường hợp sử dụng biến đổi. Không có hệ thống mô-đun, ngay cả các sáng kiến AI có ý định tốt cũng trở nên chậm chạp và tốn kém. Với chúng, các nhà bảo hiểm có thể tiến nhanh hơn mà không làm gián đoạn những gì đã hoạt động tốt.
Thiết kế hệ thống mô-đun ít liên quan đến một khuôn khổ cụ thể hơn là kỷ luật. Các hệ thống hoạt động tốt nhất khi chúng có trách nhiệm rõ ràng và ranh giới rõ ràng, đặc biệt là về quyền sở hữu dữ liệu. Khi mỗi phần của nền tảng tập trung vào làm tốt một công việc, việc thay đổi phần đó mà không gây ra hậu quả không mong muốn ở nơi khác trở nên dễ dàng hơn nhiều.
Trong thực tế, điều này có nghĩa là các nhà bảo hiểm có thể cập nhật logic định giá, yêu cầu báo cáo, hoặc quy trình kỹ thuật số độc lập, thay vì coi mọi thay đổi như một sự kiện của hệ thống cốt lõi. Sự phân tách đó chính là điều cho phép tổ chức di chuyển nhanh hơn trong khi giảm thiểu rủi ro, thay vì đánh đổi cái này lấy cái kia.
Cấu trúc này về cơ bản thay đổi kinh tế của việc hiện đại hóa. Các hệ thống lớn, đơn khối đòi hỏi các chương trình chuyển đổi đắt đỏ, rủi ro cao. Các hệ thống mô-đun cho phép các nhà bảo hiểm hiện đại hóa từng bước, nhắm vào các khu vực bị hạn chế hoặc tốn kém nhất trước. Theo thời gian, điều này giảm chi phí vận hành, giảm nợ kỹ thuật, và rút ngắn khoảng cách giữa đầu tư và tác động.
Những tác động cạnh tranh ngày càng rõ ràng trong lĩnh vực dịch vụ tài chính. Các tổ chức vẫn phụ thuộc vào hạ tầng cũ sẽ đối mặt với chi phí cao hơn, thực thi chậm hơn, và mất lợi thế cạnh tranh ngày càng lớn khi việc áp dụng AI tăng tốc. Bảo hiểm cũng không miễn nhiễm với xu hướng này.
Hệ thống bền vững tiết kiệm chi phí theo thời gian. Chúng giảm thiểu chi phí bảo trì, hạn chế việc nâng cấp quy mô lớn lặp đi lặp lại, và cho phép tổ chức phản ứng với các thay đổi về quy định và thị trường mà không cần bắt đầu lại từ đầu. Điều quan trọng không kém, chúng tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Các nhà bảo hiểm có thể thích nghi nhanh chóng và đáng tin cậy sẽ có thể giới thiệu các khả năng mới nhanh hơn và hoạt động hiệu quả hơn.
Những tổ chức vẫn dựa vào các hệ thống dễ vỡ, lỗi thời sẽ phải trả nhiều hơn để làm ít hơn — và theo thời gian, họ sẽ mất đi vị thế. Việc áp dụng nhanh chóng có thể tạo ra ảo tưởng về tiến bộ, nhưng chỉ có nền tảng đúng đắn mới tạo ra lợi thế lâu dài.
Về tác giả
Jason Pedone mang đến đội ngũ một kho tàng kinh nghiệm như một nhà lãnh đạo kỹ thuật năng động và thực tiễn, có thành tích chứng minh trong phát triển nền tảng và xây dựng kiến trúc công nghệ hiện đại, linh hoạt.
Trước khi gia nhập Aspida, ông từng giữ vị trí Phó Chủ tịch cao cấp và Trưởng bộ phận Kỹ thuật Kênh số và Người tiêu dùng tại Truist Financial, nơi ông dẫn dắt 40 nhóm phát triển linh hoạt chịu trách nhiệm kỹ thuật và cung cấp các danh mục sản phẩm số hỗ trợ hơn 10 triệu khách hàng.
Với vai trò Giám đốc công nghệ, sự am hiểu của ông trong việc phối hợp sản phẩm, kinh doanh và công nghệ sẽ giúp Aspida củng cố vị thế là một nhà lãnh đạo số trong ngành bảo hiểm.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Thiết kế linh hoạt: Cơ sở hạ tầng đằng sau thành công của việc triển khai AI trong bảo hiểm
Jason Pedone là Giám đốc công nghệ tại Aspida.
Khám phá các tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!
Đăng ký nhận bản tin của FinTech Weekly
Được đọc bởi các lãnh đạo tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa
Việc thúc đẩy ứng dụng AI trong ngành bảo hiểm đang tăng tốc, nhưng nhiều tổ chức đang hiện đại hóa sai lớp trong hệ thống công nghệ của họ. Khi các kỳ vọng về quy định ngày càng phát triển và các trường hợp sử dụng AI mở rộng, các nhà bảo hiểm đang chịu áp lực phải hành động nhanh chóng. Quá thường xuyên, sự cấp bách đó dẫn đến các quyết định tạo đà ngắn hạn trong khi làm yếu đi khả năng chống chịu lâu dài.
Một phương pháp phổ biến là thêm các khả năng AI trên các hệ thống cũ, dễ vỡ. Trong phạm vi riêng lẻ, những nỗ lực này có thể trông có vẻ thành công. Tự động hóa được cải thiện, quy trình làm việc nhanh hơn, và kết quả ban đầu dễ dàng nhận thấy. Nhưng các hệ thống cũ không được thiết kế để thay đổi nhanh chóng. Chúng liên kết chặt chẽ, khó sửa đổi, và tốn kém để duy trì. Việc thêm AI vào trên chúng làm tăng độ phức tạp và chi phí, đồng thời làm cho các thay đổi trong tương lai trở nên khó khăn hơn, chứ không phải dễ dàng hơn.
Vấn đề không phải là liệu các nhà bảo hiểm có nên áp dụng AI hay không. Họ phải làm điều đó. Vấn đề là hạ tầng phía dưới có thể thích nghi khi các quy định thay đổi, yêu cầu dữ liệu tăng lên, và nhu cầu kinh doanh biến đổi hay không. Khi các hệ thống không thể phát triển mà không bị phá vỡ, mỗi sáng kiến mới đều trở nên chậm hơn và đắt đỏ hơn mức cần thiết.
Lập luận về hệ thống mô-đun trong AI bảo hiểm
Đó là lý do tại sao cuộc tranh luận về AI trong bảo hiểm bỏ qua điểm chính. Việc áp dụng là điều tất yếu. Những gì còn tùy chọn, và thường bị bỏ qua, là khả năng của hạ tầng nền tảng có thể thích nghi khi các quy tắc tuân thủ thay đổi, nguồn dữ liệu mở rộng, và các trường hợp sử dụng biến đổi. Không có hệ thống mô-đun, ngay cả các sáng kiến AI có ý định tốt cũng trở nên chậm chạp và tốn kém. Với chúng, các nhà bảo hiểm có thể tiến nhanh hơn mà không làm gián đoạn những gì đã hoạt động tốt.
Thiết kế hệ thống mô-đun ít liên quan đến một khuôn khổ cụ thể hơn là kỷ luật. Các hệ thống hoạt động tốt nhất khi chúng có trách nhiệm rõ ràng và ranh giới rõ ràng, đặc biệt là về quyền sở hữu dữ liệu. Khi mỗi phần của nền tảng tập trung vào làm tốt một công việc, việc thay đổi phần đó mà không gây ra hậu quả không mong muốn ở nơi khác trở nên dễ dàng hơn nhiều.
Trong thực tế, điều này có nghĩa là các nhà bảo hiểm có thể cập nhật logic định giá, yêu cầu báo cáo, hoặc quy trình kỹ thuật số độc lập, thay vì coi mọi thay đổi như một sự kiện của hệ thống cốt lõi. Sự phân tách đó chính là điều cho phép tổ chức di chuyển nhanh hơn trong khi giảm thiểu rủi ro, thay vì đánh đổi cái này lấy cái kia.
Cấu trúc này về cơ bản thay đổi kinh tế của việc hiện đại hóa. Các hệ thống lớn, đơn khối đòi hỏi các chương trình chuyển đổi đắt đỏ, rủi ro cao. Các hệ thống mô-đun cho phép các nhà bảo hiểm hiện đại hóa từng bước, nhắm vào các khu vực bị hạn chế hoặc tốn kém nhất trước. Theo thời gian, điều này giảm chi phí vận hành, giảm nợ kỹ thuật, và rút ngắn khoảng cách giữa đầu tư và tác động.
Những tác động cạnh tranh ngày càng rõ ràng trong lĩnh vực dịch vụ tài chính. Các tổ chức vẫn phụ thuộc vào hạ tầng cũ sẽ đối mặt với chi phí cao hơn, thực thi chậm hơn, và mất lợi thế cạnh tranh ngày càng lớn khi việc áp dụng AI tăng tốc. Bảo hiểm cũng không miễn nhiễm với xu hướng này.
Hệ thống bền vững tiết kiệm chi phí theo thời gian. Chúng giảm thiểu chi phí bảo trì, hạn chế việc nâng cấp quy mô lớn lặp đi lặp lại, và cho phép tổ chức phản ứng với các thay đổi về quy định và thị trường mà không cần bắt đầu lại từ đầu. Điều quan trọng không kém, chúng tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Các nhà bảo hiểm có thể thích nghi nhanh chóng và đáng tin cậy sẽ có thể giới thiệu các khả năng mới nhanh hơn và hoạt động hiệu quả hơn.
Những tổ chức vẫn dựa vào các hệ thống dễ vỡ, lỗi thời sẽ phải trả nhiều hơn để làm ít hơn — và theo thời gian, họ sẽ mất đi vị thế. Việc áp dụng nhanh chóng có thể tạo ra ảo tưởng về tiến bộ, nhưng chỉ có nền tảng đúng đắn mới tạo ra lợi thế lâu dài.
Về tác giả
Jason Pedone mang đến đội ngũ một kho tàng kinh nghiệm như một nhà lãnh đạo kỹ thuật năng động và thực tiễn, có thành tích chứng minh trong phát triển nền tảng và xây dựng kiến trúc công nghệ hiện đại, linh hoạt.
Trước khi gia nhập Aspida, ông từng giữ vị trí Phó Chủ tịch cao cấp và Trưởng bộ phận Kỹ thuật Kênh số và Người tiêu dùng tại Truist Financial, nơi ông dẫn dắt 40 nhóm phát triển linh hoạt chịu trách nhiệm kỹ thuật và cung cấp các danh mục sản phẩm số hỗ trợ hơn 10 triệu khách hàng.
Với vai trò Giám đốc công nghệ, sự am hiểu của ông trong việc phối hợp sản phẩm, kinh doanh và công nghệ sẽ giúp Aspida củng cố vị thế là một nhà lãnh đạo số trong ngành bảo hiểm.