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洞察力

InsTech London 的 Rebekah Bostan 与 Send 联合创始人兼首席技术官 Matt McGrillis 就公司对保险公司的愿景、简化数据共享以及通过 AI 提高自动化的潜力进行了交谈。 

作为创始人,您能告诉我们为什么开始发送吗?

Send 于 2017 年由三位创始人创立。我们的背景是商业保险市场的技术,我们的愿景是通过结合先进技术和深厚的领域专业知识来改进商业保险公司的流程。 

我们知道云技术和人工智能可以在帮助市场应对多项挑战方面发挥重要作用。 Send 首先在市场上常用的系统之间构建集成平台 Send Connect,包括传统系统,例如遗留策略管理。然后,我们在我们的集成平台之上开发了一个模块化承保工作台。这是一个基于云的人工智能辅助平台,富含商业智能。 

我们的第一个客户是一家领先的全球保险公司,他在 2018 年为一个广泛的转型项目发起了多供应商提案请求 (RFP)。从最初的概念证明开始,我们启动了发送承保工作台。 2021 年,我们在英国和美国市场为 MGA 实施了解决方案,接下来是全球再保险公司。 

您的模块化设计可能会吸引新进入者,但对于拥有遗留系统的现有企业呢?

我们平台和云技术的模块化特性使我们能够为这两种类型的客户提供服务。该平台的结构支持正在寻找敏捷平台的初创企业。对于成熟的保险公司,我们使用的高级集成工具连接所有关键系统,包括遗留系统。  

我们最近的数据提取和摄取报告强调了数据共享如何仍然是该行业的瓶颈。您的平台如何致力于简化数据共享?

承销商继续以非结构化方式接收大量数据,包括电子邮件、电子表格和 PDF。这是混乱、手动且耗时的。非结构化甚至半结构化数据的有效提取和摄取是 Send 的重点领域。我们认为保险公司应该以适合他们的方式接收提交。因此,我们构建了我们的平台,使他们能够一次性收集数据,并从多个来源无缝提取复杂的第三方数据。  

我们可以处理所有数据类型,我们不强加特定的数据标准。摄取数据后,我们就可以将其移动到不同的目标系统中。由于智能技术使许多直通式流程自动化,因此承销商可以将更多时间花在需要熟练人员参与的复杂交易上。

您是否认为更多地使用数据标准是提高整个保险行业数据共享质量的唯一途径? 

保险业一直在寻求提高标准,这非常重要。不断公布新的或增强的标准,有时还会制定竞争标准。共享数据标准将是成功的关键,但我们在数据摄取方面与数据标准无关,这使我们能够成为所有客户的灵活合作伙伴。 

标准并不是提高数据共享质量的唯一方法。自动化可以消除孤岛并提高在整个生态系统中移动的数据质量。 

人工智能 (AI) 越来越多地被讨论为为商业保险提供新的解决方案。这是我们即将发布的报告的主题。您认为保险业将如何从通过人工智能提高的自动化中受益?

潜在的好处是巨大的。从接管平凡、重复性任务的机器人流程自动化和快速准确地提取和协调数据的人工智能,到发现数据中的模式以协助评级和索赔的深度学习,该技术已经出现并被使用。 

例如,我们使用机器学习进行边界处理并迭代改进模型。我们使用自然语言处理来阅读文件和合同。高级人工智能帮助我们理解复杂的非结构化数据,并轻松协调和组织数据。从这个意义上说,我们认为人工智能是一种智能助手,可以在接收和处理更多数据时学习和改进。

我们相信人工智能将继续以有意义的方式改变商业领域。承销商需要利用千兆字节的数据在几分钟内做出明智的决定。先进的平台已经在改善分销和承保,保单的定价、购买和绑定几乎是实时的。 

在商业和专业行业,我们不希望人工智能取代人类。我们看到诸如人工智能之类的创新被用来增强和提高承销商的技能,而不是取代它们,尤其是在人类经验和知识至关重要的更复杂的情况下。 

Send 为何加入 InsTech London?

发送处于放大模式。随着我们的发展,确保保险界了解我们和我们的 Connected Workbench 平台至关重要。 InsTech London 创建了一个由志同道合的人组成的伟大社区,他们试图解决保险市场的重大问题。成为会员使我们有知名度,并使我们能够为保险业的持续发展做出贡献。

您希望与什么样的公司建立联系?

我们很乐意与其他产品公司联系以调查可能的合作伙伴关系,并更广泛地与所有市场参与者建立联系。

 

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