Artificial Intelligence (AI) in Insurance Market Updates by 2031
Si prevede che l'intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo registrerà un CAGR del 32,7% nel periodo 2023-2031. La crescente domanda di analisi predittiva e automazione rimarrà probabilmente una tendenza chiave nel mercato.
Analisi dell'intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo
- Il settore assicurativo basato sull'intelligenza artificiale supporta il settore assicurativo e sfrutta al meglio enormi quantità di dati.
- Le compagnie assicurative progettano polizze personalizzate per i singoli individui, adottano processi di sottoscrizione sistematici e forniscono preventivi più accurati ai clienti in tutto il mondo.
- L'integrazione della tecnologia AI potrebbe consentire previsioni ancora più precise, gestire le interazioni con i clienti e ampliare il servizio personalizzato.
Panoramica dell'intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo
- La tecnologia AI potrebbe offrire una serie di potenziali vantaggi per accogliere il cambiamento nel settore assicurativo e gestire i rischi.
- Le compagnie assicurative stanno integrando le tecnologie di intelligenza artificiale per stimare con precisione, gestire le interazioni con i clienti e ampliare le linee di prodotti e servizi personalizzati con una precisione e una velocità senza precedenti.
- Nel settore assicurativo, i garanti utilizzano l'intelligenza artificiale per migliorare il servizio clienti, aumentare l'efficienza e contrastare efficacemente le frodi.
- Le tecnologie di intelligenza artificiale consentiranno alle compagnie assicurative di attingere a set di dati sviluppati per recuperare i propri processi, dall'automazione dell'assistenza clienti al miglioramento della modellazione e delle previsioni del rischio.
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Intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo: approfondimenti strategici
Tasso di crescita annuo composto (2023-2031)32,7%- Dimensione del mercato 2023
US$ XX milioni - Dimensione del mercato 2031
US$ XX milioni
Dinamiche di mercato
- Crescente necessità di esperienze personalizzate tra i consumatori
- Progressi tecnologici
- La crescente domanda di analisi predittiva e automazione
Giocatori chiave
- Servizi Web Amazon, Inc.
- Avaamo
- Analisi del Capo, LLC
- Società IBM
- Microsoft Corp
- Tecnologia di spostamento
- Wipro limitata
- Avenga International GmbH
- Istituto SAS Inc.
- Società OpenText
Panoramica regionale
- America del Nord
- Europa
- Asia-Pacifico
- America del Sud e Centro
- Medio Oriente e Africa
Segmentazione del mercato
Componente- Software
- Servizio
Tecnologia- Apprendimento automatico e apprendimento profondo
- Elaborazione del linguaggio naturale [NLP]
- Visione artificiale
- Automazione robotica
Distribuzione- Nuvola
- In sede
Applicazione- Gestione dei reclami
- Gestione del rischio e conformità
- Chatbot
- Il PDF di esempio illustra la struttura del contenuto e la natura delle informazioni con analisi qualitative e quantitative.
Intelligenza artificiale (IA) nei driver e nelle opportunità del mercato assicurativo
Crescente necessità di esperienze personalizzate tra i consumatori per favorire il mercato
- I consumatori si aspettano esperienze personalizzate e questo incoraggia gli operatori del mercato ad adottare la tecnologia AI per automatizzare i processi assicurativi.
- La tecnologia AI supporta le compagnie assicurative nell'analisi dei dati e del comportamento dei clienti, gli algoritmi AI possono sezionare i clienti, identificare le loro preferenze e necessità e personalizzare i messaggi di marketing e le raccomandazioni sui prodotti. Ciò stimola l'impegno e la fedeltà dei clienti aumentando le opportunità di cross-selling e upselling per gli operatori di mercato.
- Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, come i chatbot e gli assistenti virtuali, consentono alle compagnie assicurative di soddisfare la domanda dei clienti di un supporto rapido e personalizzato, aumentando così la domanda e, di conseguenza, trainando il mercato.
Progressi tecnologici
- Le compagnie assicurative richiedono sempre più tecnologie avanzate come l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale per monitorare il comportamento dei clienti e conservare i dati in tempo reale.
- La crescita instabile dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico ha offerto nuove opportunità per estrarre valore dai dati.
- Inoltre, la modellazione linguistica di grandi dimensioni (LLM) è una branca dell'intelligenza artificiale che distribuisce i dati contenuti nei documenti.
- Le compagnie assicurative utilizzano LLM per accelerare i processi di richiesta di risarcimento e rilevare le richieste fraudolente con maggiore precisione.
- Inoltre, l'evoluzione dell'intelligenza artificiale generativa fornisce dati raccolti, strumenti e funzioni per fornire una soluzione di gestione e gestione dei dati per le compagnie assicurative.
Analisi della segmentazione del rapporto sul mercato assicurativo sull'intelligenza artificiale (IA)
I segmenti chiave che hanno contribuito all'adozione dell'intelligenza artificiale (IA) nell'analisi del mercato assicurativo sono l'offerta, l'implementazione, le dimensioni aziendali e gli utenti finali.
- In base ai componenti, l'intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo è divisa in software e servizi. Il segmento software ha detenuto una quota di mercato maggiore nel 2023.
- In base alla tecnologia, il mercato è diviso in apprendimento automatico e apprendimento profondo, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), visione artificiale e automazione robotica . Si prevede che il segmento apprendimento automatico e apprendimento profondo si espanderà a un ritmo significativo durante il periodo di previsione.
- In termini di distribuzione, l'intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo è segmentata in cloud e on-premise. Il segmento cloud ha detenuto una quota di mercato maggiore nel 2023.
- Per applicazione, il mercato è segmentato in claims management, risk management, compliance, chatbot e altri. Si prevede che il segmento chatbot crescerà durante il periodo di previsione.
- in base agli utenti finali, il mercato è suddiviso in assicurazione sulla vita, assicurazione sanitaria, assicurazione sul titolo, assicurazione auto e altri. Si prevede che il segmento dell'assicurazione sulla vita si espanderà a un ritmo significativo durante il periodo di previsione.
Analisi della quota di mercato dell'intelligenza artificiale (IA) nell'assicurazione per area geografica
Secondo il rapporto, l'ambito geografico dell'intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo è suddiviso principalmente in cinque regioni: Nord America, Asia Pacifico, Europa, Medio Oriente e Africa, e Sud e Centro America.
- Si prevede che il mercato nell'area Asia-Pacifico si espanderà durante il periodo di previsione, grazie ai progressi tecnologici e alla presenza di attori chiave del mercato.
- IBM Corp, Microsoft Corp e OpenText Corporation, tra gli altri, sono impegnate nello sviluppo, nell'aggiornamento e nell'evoluzione del loro portafoglio per soddisfare le esigenze dinamiche dei loro clienti, che stanno guidando il mercato.
Intelligenza artificiale (IA) nel rapporto sul mercato assicurativo Ambito
| Attributo del report | Dettagli |
|---|---|
| Dimensioni del mercato nel 2023 | XX milioni di dollari USA |
| Dimensioni del mercato entro il 2031 | XX milioni di dollari USA |
| CAGR globale (2023-2031) | 32,7% |
| Dati storici | 2021-2022 |
| Periodo di previsione | 2024-2031 |
| Segmenti coperti | Per componente
|
| Regioni e Paesi coperti | America del Nord
|
| Leader di mercato e profili aziendali chiave |
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- Il PDF di esempio illustra la struttura del contenuto e la natura delle informazioni con analisi qualitative e quantitative.
Intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo: notizie e sviluppi recenti
L'intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo viene valutata raccogliendo dati qualitativi e quantitativi dopo la ricerca primaria e secondaria, che include importanti pubblicazioni aziendali, dati associativi e database. Di seguito sono elencati alcuni degli sviluppi dell'intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo:
- Swiss Re lancia una versione aumentata del suo manuale di sottoscrizione Life & Health Life Guide. La nuova versione è dotata di Swiss Re Life Guide Scout, un assistente di sottoscrizione basato su Generative AI sviluppato da Swiss Re, che integra Microsoft Azure OpenAI Service. La sottoscrizione di assicurazioni Life & Health è un processo complesso che richiede informazioni accurate e aggiornate per valutare il rischio di un richiedente assicurativo. Swiss Re Life Guide Scout mira ad aumentare l'efficienza e la qualità della sottoscrizione generando risposte rapide compilate da conoscenze di esperti curate in risposta alle domande poste dal sottoscrittore in linguaggio naturale. (Fonte: Swiss Re, sito Web aziendale, maggio 2024)
Copertura e risultati del rapporto sull'intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo
Il rapporto “Dimensioni e previsioni del mercato dell’intelligenza artificiale (IA) nelle assicurazioni (2021-2031)” fornisce un’analisi dettagliata del mercato che copre le seguenti aree:
- Intelligenza artificiale (IA) nelle dimensioni del mercato assicurativo e previsioni a livello globale, regionale e nazionale per tutti i segmenti di mercato chiave coperti dall'ambito
- Intelligenza artificiale (IA) nelle tendenze del mercato assicurativo e dinamiche di mercato come conducenti, restrizioni e opportunità chiave
- Analisi dettagliata delle cinque forze PEST/Porter e SWOT
- Analisi dell'intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo che copre le principali tendenze del mercato, il quadro globale e regionale, i principali attori, le normative e i recenti sviluppi del mercato
- Analisi del panorama industriale e della concorrenza che copre la concentrazione del mercato, l'analisi della mappa di calore, i principali attori e gli sviluppi recenti dell'intelligenza artificiale (IA) nel mercato assicurativo
- Profili aziendali dettagliati
Report Coverage
Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends
Segment Covered
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to segments covered.
Regional Scope
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America
Country Scope
This text is related
to country scope.
Frequently Asked Questions
The global artificial intelligence (AI) in the insurance market is estimated to register a CAGR of 32.7% during the forecast period 2023–2031.
The key players holding majority shares in the global artificial intelligence (AI) in the insurance market are Amazon Web Services, Inc., Avaamo, Cape Analytics, LLC, IBM Corp, Microsoft Corp, Shift Technology, Wipro Limited, Avenga International GmbH, SAS Institute Inc., and OpenText Corporation.
The growing demand for predictive analytics and automation to play a significant role in the global artificial intelligence (AI) in the insurance market in the coming years.
North America dominated the artificial intelligence (AI) in the insurance market in 2023.
The rising need for personalized experience among consumers is the major factors that propel global artificial intelligence (AI) in the insurance market.
The List of Companies
1. Amazon Web Services, Inc.
2. Avaamo
3. Cape Analytics, LLC
4. IBM
5. Lemonade, Inc.
6. Microsoft
7. Osp Labs Pvt Ltd
8. Shift Technology
9. Trov Insurance Solutions, LLC
10. Wipro Limited
The Insight Partners performs research in 4 major stages: Data Collection & Secondary Research, Primary Research, Data Analysis and Data Triangulation & Final Review.
- Data Collection and Secondary Research:
As a market research and consulting firm operating from a decade, we have published and advised several client across the globe. First step for any study will start with an assessment of currently available data and insights from existing reports. Further, historical and current market information is collected from Investor Presentations, Annual Reports, SEC Filings, etc., and other information related to company’s performance and market positioning are gathered from Paid Databases (Factiva, Hoovers, and Reuters) and various other publications available in public domain.
Several associations trade associates, technical forums, institutes, societies and organization are accessed to gain technical as well as market related insights through their publications such as research papers, blogs and press releases related to the studies are referred to get cues about the market. Further, white papers, journals, magazines, and other news articles published in last 3 years are scrutinized and analyzed to understand the current market trends.
- Primary Research:
The primarily interview analysis comprise of data obtained from industry participants interview and answers to survey questions gathered by in-house primary team.
For primary research, interviews are conducted with industry experts/CEOs/Marketing Managers/VPs/Subject Matter Experts from both demand and supply side to get a 360-degree view of the market. The primary team conducts several interviews based on the complexity of the markets to understand the various market trends and dynamics which makes research more credible and precise.
A typical research interview fulfils the following functions:
- Provides first-hand information on the market size, market trends, growth trends, competitive landscape, and outlook
- Validates and strengthens in-house secondary research findings
- Develops the analysis team’s expertise and market understanding
Primary research involves email interactions and telephone interviews for each market, category, segment, and sub-segment across geographies. The participants who typically take part in such a process include, but are not limited to:
- Industry participants: VPs, business development managers, market intelligence managers and national sales managers
- Outside experts: Valuation experts, research analysts and key opinion leaders specializing in the electronics and semiconductor industry.
Below is the breakup of our primary respondents by company, designation, and region:
Once we receive the confirmation from primary research sources or primary respondents, we finalize the base year market estimation and forecast the data as per the macroeconomic and microeconomic factors assessed during data collection.
- Data Analysis:
Once data is validated through both secondary as well as primary respondents, we finalize the market estimations by hypothesis formulation and factor analysis at regional and country level.
- Macro-Economic Factor Analysis:
We analyse macroeconomic indicators such the gross domestic product (GDP), increase in the demand for goods and services across industries, technological advancement, regional economic growth, governmental policies, the influence of COVID-19, PEST analysis, and other aspects. This analysis aids in setting benchmarks for various nations/regions and approximating market splits. Additionally, the general trend of the aforementioned components aid in determining the market's development possibilities.
- Country Level Data:
Various factors that are especially aligned to the country are taken into account to determine the market size for a certain area and country, including the presence of vendors, such as headquarters and offices, the country's GDP, demand patterns, and industry growth. To comprehend the market dynamics for the nation, a number of growth variables, inhibitors, application areas, and current market trends are researched. The aforementioned elements aid in determining the country's overall market's growth potential.
- Company Profile:
The “Table of Contents” is formulated by listing and analyzing more than 25 - 30 companies operating in the market ecosystem across geographies. However, we profile only 10 companies as a standard practice in our syndicate reports. These 10 companies comprise leading, emerging, and regional players. Nonetheless, our analysis is not restricted to the 10 listed companies, we also analyze other companies present in the market to develop a holistic view and understand the prevailing trends. The “Company Profiles” section in the report covers key facts, business description, products & services, financial information, SWOT analysis, and key developments. The financial information presented is extracted from the annual reports and official documents of the publicly listed companies. Upon collecting the information for the sections of respective companies, we verify them via various primary sources and then compile the data in respective company profiles. The company level information helps us in deriving the base number as well as in forecasting the market size.
- Developing Base Number:
Aggregation of sales statistics (2020-2022) and macro-economic factor, and other secondary and primary research insights are utilized to arrive at base number and related market shares for 2022. The data gaps are identified in this step and relevant market data is analyzed, collected from paid primary interviews or databases. On finalizing the base year market size, forecasts are developed on the basis of macro-economic, industry and market growth factors and company level analysis.
- Data Triangulation and Final Review:
The market findings and base year market size calculations are validated from supply as well as demand side. Demand side validations are based on macro-economic factor analysis and benchmarks for respective regions and countries. In case of supply side validations, revenues of major companies are estimated (in case not available) based on industry benchmark, approximate number of employees, product portfolio, and primary interviews revenues are gathered. Further revenue from target product/service segment is assessed to avoid overshooting of market statistics. In case of heavy deviations between supply and demand side values, all thes steps are repeated to achieve synchronization.
We follow an iterative model, wherein we share our research findings with Subject Matter Experts (SME’s) and Key Opinion Leaders (KOLs) until consensus view of the market is not formulated – this model negates any drastic deviation in the opinions of experts. Only validated and universally acceptable research findings are quoted in our reports.
We have important check points that we use to validate our research findings – which we call – data triangulation, where we validate the information, we generate from secondary sources with primary interviews and then we re-validate with our internal data bases and Subject matter experts. This comprehensive model enables us to deliver high quality, reliable data in shortest possible time.
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