印度保险业2040年的旅程可以采取几条途径，这些途径是由全球大趋势塑造的，改变了客户的期望以及人工智能等变革性技术。在经济学家情报部门（EIU）主导的演讲之后，在SAS和Financialexpress.com组织的最新“保险前进”圆桌会议上，孟买的行业领导者聚集在一起，讨论了最紧迫的机遇，并挑战行业必须在2040年的道路上导航。
经济学家情报部门副主任Barsali Bhattacharyya基于一项调查，为印度保险业提供了四种潜在情景：“在一个分散的，不平等的世界中适应”，保险公司可能会在零散的法规和社会鸿沟中挣扎； “以客户为中心的转型可以搁置”，强调超级人性化和无缝的数字体验； “保险公司刺激了气候弹性”，将行业定位为环境稳定的关键推动者；如果创新和协作动摇了，或者“为适应多危机世界的努力努力”。
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由于印度拥有世界上最大的人口，保险领袖同意，保险始终会有需求。这种需求的性质将改变：从标准化产品到个性化保险，涵盖健康，一般和生活。然而，正如EIU研究调查所概述的那样，该行业的风险主要是由于气候变化 – 这将改变保险公司评估和管理风险的方式。 SAS保险风险和欺诈负责人Stefan de Lombaert在企业决策中强调了这一点，他强调了综合系统和协调的决策可以长期降低成本。
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在圆桌会议之前，由Reliance General Insurance首席技术官Gaurav Chaudhri组成的专家小组； Reliance Nippon人寿保险公司首席分析官Amol Godha； Kshitij Sharma，EVP和塔塔AIA人寿保险有限公司的精算师； EIU的Bhattacharyya和SAS的De Lombaert讨论了智能决策的不断发展的作用，以及保险公司如何在情报，技术和准确性之间取得适当的平衡。
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乔德里（Chaudhri）指出，基于遗产数据采用AI的风险，这可能导致决策不当，有缺陷的结果和侵蚀的信任。戈达（Godha）强调，印度的保险格局正在迅速变化，年轻的人口统计，富裕程度上升和更高的数字渗透率，推动保险公司更快，更准确地做出决策。这是AI可以创建实际价值的地方。 Sharma补充说，从生活保险的角度来看，在AI的帮助下，承销过程可以更快地进行。但是，德·隆巴特（de Lombaert）警告说，随着电子数据的更多依赖，欺诈的风险也增加了多种多样，要求坚固的保障措施。
AI和机器学习（ML）现在正成为保险业务的核心，从承保和索赔处理到欺诈检测甚至客户维修。但是，这场革命可能带来自己的一系列挑战，主要是数据隐私和网络安全。小组讨论之后的圆桌会议解决了保险公司面临的一些关键挑战。
夏尔马（Sharma）领导对话时说：“印度将不得不处理新的数据隐私法，并防止网络攻击。”戈达（Godha）随后同意：“主要挑战之一是数据机密性。印度目前的保险基础设施设置还没有准备好。”
监管机构将必须更加警惕 – 敏感的客户数据将需要受强大的治理框架保护。 HDFC人寿保险公司电子商务和数字营销高级副总裁Francis Rodrigues说：“ BFSI空间的调节良好。现在的变化是，随着AI被用来破坏业务模式，它必须是客户驱动的。”他说：“在人寿保险中，风险很大。”他指出，未来风险动态的变化。
对话也转向了集成挑战。如果要真正采用AI的力量，则将旧系统和孤立的数据整合对于保险业至关重要。正如印度第一人寿保险公司有限公司数据运营主管Vivek Zakarde指出的那样：“数据中存在于每个部门的硅氧中。挑战在于我们可以将其合并并将其与传统系统整合在一起。”
副总裁兼负责人 – 承保，当Pramerica人寿保险的副总裁Gulshan Setia重申了这一点，他说：“自动化是大流行的持久遗产。我们将AI视为一种工具。挑战之一是数据偏见。” Reliance Nippon人寿保险公司承保负责人Sujit Sankhe的看法略有不同。他说，旧系统不会随着人寿保险而改变。 “在人寿保险中，我们必须发布40 – 50年的政策，因此我们必须长期观察，这对于AI来说可能是不可能的。”
正如EIU报告所暗示的那样，随着全球化现在的地缘政治事件的压力，该行业可能正在研究更本地化或面积的保险解决方案。一些人口统计学的变化还将要求灵活的产品，这些产品可以适应不同的生活阶段。正如Dhruv Patel是数字倡议和战略的Dhruv Patel，Star Union Dai-ichi人寿保险公司有限公司说：“维护所需的数据类型并开发模型可能是该行业的障碍。”
同时，印度的经济和社会不平等现象可以看到保险公司开发迎合不同社会经济类别的产品。毕竟，到2047年，印度政府对“所有人的保险”有愿景，以支持扩大外展。
领导者看到AI在主动风险管理中发挥了重要作用。 Setia说：“ AI的最大用例是缓解欺诈。问题是，将其整合到多快？”旧系统提出了挑战。 SAS的De Lombaert说：“整合数字与传统系统存在许多挑战。
Edelweiss人寿保险的数据Deepa Duraisamy提出了关键的问题：“您如何衡量部署AI的投资回报率？确定这是一个挑战。您如何知道是否是AI或其他参数有效的？” Rodrigues重申：“ AI会破坏业务模式，但最终必须以客户为导向。”帕特尔补充说，当今保险中的大多数AI应用程序仍处于实验和早期采用阶段，当可靠的多点触摸客户数据可用时，潜在的增加。
在这些情况下，印度保险业的未来在于能够负责任地利用AI并确定客户需求的优先级。目前，挑战仍在阻碍行业。为了达到2040年的承诺，保险公司必须将其系统现代化，使数据民主化，并将AI嵌入其运营的结构中，并以核心和信任为基础。
