Страховая отрасль работает с невообразимым объемом данных. Традиционно страховка автоматически означала заваливание документами. С появлением искусственного интеллекта несколько отраслевых экспертов предложили потенциальные варианты использования ИИ и предоставления инновационных услуг целевым пользователям.
В то время как банковские и финансовые услуги имели свои собственные версии технологических путешествий в форме финтеха, именно страховая отрасль станет свидетелем стремительного роста своих преимуществ за счет интеграции своих услуг с глобальным ростом инноваций. За последние несколько лет искусственный интеллект сформировал совершенно другую цифровую эру. С появлением Интернета вещей (IoT), больших данных и аналитики возник огромный поток структурированных и неструктурированных данных.
Машинное обучение смогло идентифицировать и разделить все виды данных от аудио до изображений и видеоданных, одновременно разрабатывая мощные алгоритмы, которые помогут в будущем сегментировать различные виды.
В настоящее время страховая отрасль фокусируется на трех ключевых параметрах своего бизнеса.
- Оперативное и своевременное обращение к клиентам.
- Предоставление правильного набора продуктов на основе персонажей пользователей.
- Более быстрая обработка претензий и обнаружение мошенничества.
Машинное обучение дает определенные преимущества страховой отрасли:
Автоматизация претензий и ускорение обработки:
Страховые компании обрабатывают тысячи заявлений в день, и по мере того, как эти цифры растут, время обработки также увеличивается. Машинное обучение может ускорить этот процесс, автоматически обрабатывая заявки через систему. Кроме того, машинное обучение также можно использовать для обнаружения ложных заявлений, которые в противном случае снизили бы скорость обработки при проверке вручную. Эти нововведения не только помогут перевозчикам ускорить цикл обработки претензий, но и повысят качество предлагаемых ими услуг.
Лучшие алгоритмы означают лучшие рейтинги:
Страховые компании сталкиваются с жесткой конкуренцией в самых разных областях, включая котировки полисов, обслуживание клиентов, предлагаемые покрытия, оценку рисков, а также помощь при урегулировании претензий. Все эти параметры составляют высококонкурентный сегмент рынка. Сегодняшние потенциальные держатели полисов хотят иметь оптимизированный клиентоориентированный опыт, когда дело доходит до покупки страхового полиса без каких-либо хлопот.
С появлением машинного обучения операторы связи могут классифицировать и рассчитывать точные прогнозные модели ценообразования для своих полисов, чтобы иметь преимущество перед конкурентами. Кроме того, вместо того, чтобы полагаться на традиционные методы оценки рисков, такие как использование исторических данных из определенной географии или оценка истории претензий или кредитного рейтинга человека, машинное обучение поставляется с инструментами нового поколения, позволяющими проводить гораздо более точный анализ отдельных лиц. Такие инновации, как телематика, которая записывает поведение и модели вождения, используются для высокоточного расчета страховых взносов для отдельных лиц.
Лучший андеррайтинг:
Андеррайтинг имеет решающее значение для финансового мира и особенно для страховой отрасли. Оценка степени риска отдельных лиц для расчета суммы расчетов, а также ставок страховых взносов, безусловно, является областью, в которой машинное обучение может оказаться очень полезным. Андеррайтеры ориентируются в огромном потоке данных, чтобы определить точные премии по каждому полису. Это сложная задача, связанная с неопределенностью.
С бесконечным списком рисков для каждого человека наборы данных могут стать слишком большими, чтобы их можно было обрабатывать вручную. В таких случаях машинное обучение может применяться для создания моделей для построения комплексного представления о застрахованных, которое классифицирует и оценивает все виды рисков, которые могут способствовать развитию премий и расчетов. Эти модели можно дополнительно обучить для обработки дополнительных данных для создания и стандартизации будущих факторов риска. Это, в свою очередь, поможет страховым компаниям сэкономить огромное количество денег и время обработки.
Персонализация и сегментация клиентов:
Обычно страховые компании предлагают стандартные расценки на полисы с дополнительным покрытием на основе кредитного рейтинга пользователя и истории претензий. Вручную этот процесс опирается на старые данные. Однако в сегодняшней изменчивой и динамичной среде статические данные могут оказаться бесполезными при определении наилучшей политики для отдельных лиц. Благодаря возможностям прогнозного анализа, а также большим данным, машинное обучение может создать персонализированную среду покупки для пользователя, когда он/она покупает страховку.
Котировки полиса могут быть затем определены на основе поведения и предпочтений человека. От жизненного цикла до степени риска, который представляет человек, страховые компании могут определить, какие услуги и покрытия будут поддерживать существующих страхователей, а также привлекать новых пользователей. Эту технологию также можно использовать для создания полезных предложений, подходящих для определенных сегментов клиентов, что, в свою очередь, может обеспечить лучшие бизнес-результаты для перевозчиков и помочь им удержать клиентов.
В заключение, машинное обучение, безусловно, меняет страховую отрасль разными способами. Мы можем только надеяться, что со временем эти процессы станут еще более эффективными, поскольку мы наблюдаем рост числа вариантов использования новых технологий.
Эта статья изначально была опубликована здесь. Посетите наш блог, чтобы прочитать больше статей.
