Теперь остается только спросить, что будет дальше.

В неспокойные времена страховые компании часто оказываются первым, куда обращаются за помощью. В наш век COVID-19 требования к страховщикам возросли, поскольку они выступают в качестве первой линии поддержки для огромного количества людей, которым внезапно требуется помощь в смягчении последствий пропущенных платежей по долгам, отмененных планов поездок, здравоохранения и т. Д. и более.

Даже правительства призывают страховщиков активизировать и заполнить пробелы в покрытии. Это трудное время, когда страховщики выходят за рамки контрактов для своих клиентов. Например, несколько канадских автостраховщиков снизили свои ежемесячные платежи, признавая тот факт, что мы меньше водим, и чтобы помочь людям пережить это финансово трудное время. Даже в этом случае сами страховые компании уязвимы перед экономическими эффектами этой глобальной пандемии.

Сегодня, более чем когда-либо, доступ к умным и актуальным данным повлияет на способность страхового сектора адаптировать и изменить свою стратегию и продукты так же быстро, как меняющееся состояние внешнего мира. К счастью, страховой сектор уже особо ценит важность подробных данных.

Но дело не только в данных. Речь идет о том, как мы его обрабатываем, чтобы получить полезную информацию в условиях, когда обстоятельства меняются каждый день. В этом нет ничего нового для страховой отрасли, где такие инновации, как искусственный интеллект (ИИ), уже революционизируют этот процесс.

Искусственный интеллект дает нам возможность быстро преобразовывать необработанную информацию в организованные и действенные данные. В Apply мы рассматриваем ИИ как три точных инструмента анализа данных, работающих вместе для одной цели. Эта технология обрабатывает необработанные данные невероятно быстро. Он также делает умный выбор правильных данных для ввода и обработки, чтобы делать полезные прогнозы. Наконец, он превращает данные в полезные идеи, которые приносят реальные выгоды. Короче говоря, эти факторы объединяются в ускоренное обучение, превращающее наш опыт в практические идеи в быстром темпе.

Искусственный интеллект предлагает страховым компаниям инструменты, необходимые для прогнозирования и настройки своего покрытия как в интересах своей бизнес-модели, так и в интересах своих клиентов. Но ИИ - это не универсальное решение. Прежде чем использовать ИИ в своей компании, вам сначала нужно сделать несколько стратегических решений относительно того, как эта технология может наилучшим образом удовлетворить ваши уникальные потребности.

Персональный тренер для каждого взаимодействия с клиентом

Памятка для вашей службы поддержки в реальном времени.

В течение одного часа ваша команда по обслуживанию клиентов сталкивается с целым спектром личностей, требований и подробных запросов о поддержке. Что, если бы вы могли дать каждому члену команды личного тренера, который помог бы им направить эти взаимодействия для достижения наилучшего результата?

Именно этим и занимается технология с поддержкой искусственного интеллекта, называемая анализ настроений. Построенный на основе Обработки естественного языка (или НЛП), анализ тональности уже используется во многих центрах обработки вызовов. Механизмы анализа настроений слушают, что клиент говорит по телефону или через текст, набранный в чате.

Представьте себе это так: звонящий звонит в центр страховых выплат по поводу нерегулярного требования. Они разгневаны, и с ними трудно справиться. Перед анализом настроений агенту колл-центра нужно будет приостановить работу этого клиента, поговорить с его менеджером и объяснить ситуацию, а затем вернуться с ответом - и вполне возможно, что весь процесс придется повторить несколько раз, прежде чем дело было решено.

Теперь, с анализом настроений, у вас есть инструмент искусственного интеллекта, задействованный с самого начала разговора, например, тренер в реальном времени. И он может посекундно давать обратную связь о том, что сказать, чтобы успокоить клиента, что компания на самом деле может предложить и как избежать случайного принятия дополнительных обязательств. Это означает более короткое время звонков, более быстрое решение проблем и результаты, которые всегда соответствуют бизнес-модели компании.

Анализ данных с молниеносной скоростью

Позвольте машине учиться, а вместо этого тратьте время на принятие решений.

Все компании смотрят на исторические закономерности, чтобы предположить, что может быть в будущем. В страховании актуарии выбирают пять или десять точек данных и разрабатывают прогнозы на основе этих показателей. Это хорошая стратегия для принятия обоснованных решений, но ее потенциал ограничен временем и возможностями команды.

Машинное обучение на основе искусственного интеллекта уже меняет подход страховщиков к анализу страховых случаев. Эта технология не только работает невероятно быстро, но и способна анализировать не только пять или десять точек данных, но и сотни тысяч точек данных одновременно. Такой объем данных означает, что ваш актуарий в области ИИ может определять тенденции требований почти сразу после их подачи.

Представьте себе это так: страховщик использует ИИ, сортируя информацию о претензиях для каждой марки, модели и года выпуска транспортных средств, на которые распространяется действие его полисов. Информация, которую возвращает ИИ, указывает на одну поразительную тенденцию - большинство трансмиссий в модели R 2010 года, произведенной Automaker A, выявляют неисправности на пробеге 200 000 км.

Эта информация может быть использована с пользой. Страховщик может связаться со всеми владельцами этой модели R 2010 года и сообщить им, что они подвержены более высокому риску отказа передачи. Страховщик также может предложить обновление страхового покрытия, которое защитит этих клиентов заранее, заплатив за замену коробки передач, если такая необходимость возникнет в будущем.

Эту молниеносную обработку данных можно легко настроить в соответствии с требованиями любой отрасли или сектора. На самом деле, единственное ограничение здесь - это данные, которые вы собираете, и то, как вы приближаетесь к результатам, которые вы получаете с другой стороны.

Страхование этично

Как быть хорошим.

Как мы видим в приведенном выше примере, улучшенные интеллектуальные данные и инструменты глубокого анализа открывают новые возможности для компаний, чтобы действовать более активно и этично, когда дело касается обслуживания клиентов.

Искусственный интеллект дает более четкое представление о том, как товары служат покупателям, а где они не достигают цели. В то же время этот инструмент обработки данных дает компаниям более точное представление об их соотношении выгод и убытков. Вместе эти идеи позволяют компаниям принимать более разумные решения, которые уравновешивают свои бизнес-цели с индивидуальным обслуживанием клиентов и предложениями продуктов.

Одним из примеров того, как страховая компания использует данные, управляемые искусственным интеллектом, на благо своих клиентов, является Manulife Vitality. Клиентов просят самостоятельно сообщать о таких показателях, как их вес, как часто они тренируются и курят ли они. После этого им сообщают их физический возраст и дают практические советы по улучшению их общего состояния здоровья. Наконец, Manulife вознаграждает своих клиентов за более здоровое поведение на основе самоотчетов и данных, собранных с помощью носимых устройств, таких как Apple Watch. Эта награда принимает форму баллов, которые затем можно обналичить, чтобы снизить стоимость их плана.

Это прекрасная демонстрация того, как искусственный интеллект может повысить качество обслуживания и финансовую экономию ваших клиентов, а также сократить количество претензий и защитить вашу бизнес-модель.

Следующие шаги

Как и в первые дни Интернета, мы только начинаем понимать, что именно мы можем сделать с помощью ИИ. По мере того, как мы приспосабливаемся к этой глобальной пандемии и грядущим афтершокам, включение ИИ в вашу стратегию стратегического планирования - это не вариант, а необходимость. И, как Apple и Microsoft в ходе интернет-революции, ранний переход в пространство искусственного интеллекта выделяет вашу организацию как первопроходца в области технологий.

В это время беспрецедентных изменений рациональное использование данных как никогда важно. Свяжитесь с нами сегодня по адресу [email protected].

Часть 1 из 2 частей, посвященных ИИ для страховых компаний и других предприятий, работающих с большими объемами данных. Чтобы ознакомиться с частью 2, пожалуйста, нажмите здесь.