Согласно исследованию, проведенному Genpact, большинство страховых компаний планируют инвестировать миллионы в ИИ к 2020 году, и более половины хотят трансформировать свои существующие бизнес-процессы в течение следующих трех лет благодаря ИИ.
Однако в страховой отрасли по-прежнему преобладают более традиционные методы управления данными, несмотря на то, что они неэффективны и вредны для пользователей.
С каждым годом недостатки устаревших систем управления данными становятся все более очевидными в результате цифровой трансформации. В частности, поскольку данные, как правило, разбросаны по разрозненным системам, часто существует резкое несоответствие между различными линиями страхования, использующими данные клиентов для своих собственных нужд, что приводит к созданию нескольких наборов данных, когда нужен только один.
Если клиент хочет рассчитать стоимость страхования автомобиля, когда у него уже есть дом и имущество у той же страховой компании, все его данные должны быть изменены. Это влияет на разработку продуктов, привлечение клиентов, обработку претензий и бизнес-инновации. Это не только снижает качество обслуживания клиентов, но и значительно повышает вероятность ошибок и неточностей, создающих пробелы в данных.
Неудивительно, что страховые компании тратят огромное количество времени на неэффективные процессы обработки данных в бэк-офисе. Согласно исследованию Gartner, до 80% времени специалиста по обработке данных тратится на очистку данных из-за того, как раньше управлялись данные.
Это огромная трата ресурсов, как с точки зрения времени специалистов по данным (и потери результатов и инноваций, которые они могли бы в противном случае привнести в бизнес), так и с точки зрения стоимости их занятости. Эта неэффективность также способствует плохим результатам для клиентов, оставляя клиентов разочарованными, когда их просят неоднократно предоставлять одни и те же данные своему страховщику.
Получение преимущества с помощью ИИ
Напротив, те предприятия, которые осуществили цифровую трансформацию, имеют конкурентное преимущество. Системы на основе ИИ теперь могут предложить гораздо более персонализированный опыт, максимально используя потенциал таких технологий, как сквозная обработка. Страховщики используют ИИ, чтобы принимать более взвешенные решения по андеррайтингу, более точно управлять рисками и оценивать их, выявлять мошенничество и повышать качество обслуживания клиентов.
Но не все потеряно для брокеров. Поскольку страховщики начинают максимально использовать ИИ, им пора адаптироваться к новым обстоятельствам. Клиенты всегда будут ценить надежные советы, поэтому брокеры, которые полны решимости идти в ногу со временем, сохранят свое место в цепочке. У них есть огромные возможности для улучшения предлагаемых ими услуг; например, они могут предоставить котировки за считанные минуты, тогда как раньше на это уходило как минимум несколько дней. Брокеры, которые воспользуются новыми возможностями, которые дает ИИ, будут продолжать процветать.
Чтобы получить максимальную отдачу от ИИ, компаниям необходимо иметь высококачественное управление данными, хранящееся и доступное по нескольким каналам и продуктам, связывающее все, что связано с клиентом, на различных этапах жизненного цикла от предложения до претензии. Результаты, которые дает ИИ, будут настолько хороши, насколько хороши данные, предоставленные ИИ. На сегодняшний день это не всегда имело место для многих крупных страховых компаний, но это изменится, поскольку страховщики стремятся иметь один набор актуальных, непротиворечивых, точных и надежных данных, которые можно использовать в бизнесе.
