Хотя данные всегда играли ключевую роль в страховой отрасли, сегодня страховщики имеют доступ к большему количеству данных, чем когда-либо прежде. Страховщики, как и организации в большинстве отраслей, часто перегружены огромными объемами данных, которые генерируются из всех их источников, таких как телематика, активность в Интернете и социальных сетях, голосовая аналитика, подключенные датчики и носимые устройства. Эти огромные объемы данных должны быть обработаны и проанализированы машинами для получения бесценной информации.
Однако, хотя большинство страховщиков изо всех сил пытаются максимально использовать преимущества машинного обучения, в страховой среде наблюдаются медленные, но неуклонные изменения. Это изменение вызвано усилением конкуренции, гибкими рынками, сложными претензиями, более изощренными мошенническими действиями, все более высокими ожиданиями клиентов и все более жесткими государственными нормами. У страховщиков нет другого выбора, кроме как изучить способы использования прогнозного моделирования и машинного обучения, чтобы сохранить конкурентное преимущество, дать толчок бизнес-операциям и повысить удовлетворенность клиентов.
Страховщики внимательно изучают способы использования последних достижений в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для решения бизнес-задач по всей цепочке создания стоимости страхования. Сегодня этот сектор переживает глубокую цифровую трансформацию и с нетерпением ждет фазы быстрого роста за счет использования таких технологий, как машинное обучение.
Вот 6 способов, с помощью которых машинное обучение меняет страховую отрасль:
- Автоматизация и улучшение процессов
В рамках своей обычной деятельности страховщики обрабатывают многие тысячи требований и отвечают на гораздо большее количество запросов клиентов. Это прекрасная возможность для машинного обучения изменить ситуацию. Машинное обучение может легко улучшить процесс рассмотрения претензий и автоматически продвигать претензии по всей процедуре подачи претензий — от первого отчета о претензии до анализа, контакта с клиентом, если это необходимо, и выплат по претензиям. Большинство претензий могут быть обработаны таким образом только со сложными претензиями, требующими вмешательства человека. Страховые компании, которые автоматизировали части обработки своих требований, видят преимущества в виде значительной экономии времени и повышения качества обслуживания. И оба эти преимущества для страховщиков также приводят к тому, что клиенты становятся более счастливыми — беспроигрышная ситуация для всех!
- Инструменты и сложные алгоритмы рейтинга
Рейтинг является основой страховых компаний, и это напоминает известную поговорку в мире страхования: «Нет плохих рисков, есть плохие цены». Это означает, что компании должны быть в состоянии учитывать почти все риски, если они могут точно их оценить.
Но многие страховщики по-прежнему полагаются на вековые методы оценки рисков. Например, при оценке рисков, связанных с недвижимостью, они могут учитывать только исторические данные для почтового индекса, в котором находится недвижимость. Отдельных клиентов можно оценивать с использованием устаревших показателей, таких как кредитный рейтинг и история убытков. Машинное обучение может восполнить этот пробел, предлагая агентам новые инструменты и методы для классификации рисков и расчета более точных прогнозных ставок ценообразования, которые будут поддерживать низкие коэффициенты убыточности. Например, в автостраховании вместо традиционных детерминантов, таких как возраст и пол, автомобильная телематика объединяет различные аспекты поведения водителя за рулем, чтобы получить гораздо более точную оценку риска.
- Улучшенные возможности андеррайтинга
Еще одна важная область, в которой машинное обучение может принести пользу в процессе андеррайтинга, — это здравоохранение. Медицинское страхование покрывает расходы, понесенные в связи с болезнью, несчастным случаем, инвалидностью или смертью. Машинное обучение может принести огромную пользу этому сектору благодаря подходу, основанному на данных, и аналитике рынка здравоохранения. Инструменты на основе машинного обучения могут консолидировать и очень эффективно анализировать информацию из огромных объемов самых разнообразных данных, таких как данные о страховых требованиях, данные о членстве и поставщиках, льготы и медицинские записи и многие другие. Эти решения для машинного обучения могут структурировать и обрабатывать данные, чтобы предлагать страховым компаниям ценную бизнес-аналитику, на основе которой они могут действовать, чтобы обеспечить сокращение затрат, эффективное обнаружение мошенничества и более высокое качество обслуживания.
- Лучшие прогнозы общей ценности клиента (CLV)
Метрика ценности жизни клиента (CLV) является сложной. Он отражает ценность клиента для компании как разницу между полученным доходом и понесенными расходами. И это проецируется на отношения страховщика с клиентом — с учетом исторических данных, а также прогнозов на будущее. Это позволяет страховщикам прогнозировать потенциальную прибыльность клиента для страховщика и позволяет им создавать маркетинговые предложения, персонализированные для отдельных клиентов.
Подобные модели машинного обучения на основе поведения могут очень эффективно применяться для прогнозирования вероятности удержания клиента или для прогнозирования возможностей перекрестных продаж клиенту других страховых продуктов. Оба эти аспекта являются критическими факторами в будущем доходе компании. Инструменты машинного обучения также могут помочь страховщикам прогнозировать вероятность определенного поведения клиентов — например, продление полисов путем регулярного продления или отказ от их полисов.
- Персонализация в маркетинге товаров и услуг
Благодаря алгоритмам машинного обучения, которые сопоставляются с наборами данных, клиенты могут получать персонализированные услуги, соответствующие их конкретным потребностям, предпочтениям и образу жизни. Создание персонализированного страхового опыта с использованием расширенной аналитики и машинного обучения теперь является возможностью, которую компании должны повысить окупаемость инвестиций в маркетинг.
Аналитика машинного обучения помогает компаниям понимать и извлекать ценную информацию из накопленных данных в отношении индивидуальных предпочтений, поведения, взглядов, деталей образа жизни и увлечений для создания продуктов, таких как индивидуальные политики, программы лояльности и рекомендации, персонализированные для каждого клиента. Решения на основе машинного обучения дают страховщикам информацию и предложения, которые подходят конкретным клиентам, благодаря сложным механизмам выбора и сопоставления.
- Повышена точность обнаружения и предотвращения мошенничества
Страховое мошенничество — очень серьезная проблема, которая ежегодно обходится страховому сектору США в более чем 40 миллиардов долларов. Снижая потери, вызванные только мошенничеством, страховые компании положительно влияют на их отчеты о прибылях и убытках. Именно здесь алгоритмы машинного обучения помогают страховщикам. Многие страховщики уже используют инструменты и алгоритмы машинного обучения для выявления претензий, которые могут быть мошенническими, и направления их на дальнейшее расследование сотрудниками-людьми. Скорость, с которой работают инструменты и алгоритмы машинного обучения, позволяет страховым компаниям принимать меры против мошенничества намного быстрее и точнее по сравнению с аналитическими способностями человека.
Например, страховая компания, которая внедрила решение на основе ИИ для лучшего выявления потенциального мошенничества среди страховых случаев, достигла 75% точности обнаружения мошенничества, что вдвое превышает рыночный стандарт.
Neutrinos помогает ведущим страховым компаниям принимать важные решения в области цифровой трансформации. Благодаря своим обширным техническим знаниям и опыту интеграции новейших технологий, таких как AI, ML, RPA и IoT, Neutrinos внедрила множество решений для страхования. Мы хотели бы организовать 30-минутный разговор с вами. Обратитесь к нашим специалистам уже сегодня!
Использованная литература:
