ИИ проникает в каждый сектор и показал, на что он способен. Страховые компании также начали внедрять искусственный интеллект в свои бизнес-операции.

Создание политики

Политика создается на основе анализа предыдущих данных, чтобы распознать указатели в формировании хорошей политики оценки риска. ИИ способен распознавать закономерности среди миллионов данных и находить корреляции между ними. Большая часть политики основана на правилах, ориентированных на ряд параметров. Эти параметры хорошо изучены для определения риска и вознаграждения. Модели глубокого обучения могут понять этот нюанс и знание предметной области, используя предыдущие данные о параметрах политики, количестве требований, неучтенном капитале пула, демографических характеристиках и поведении клиентов и т. д.

С помощью актуария эти переменные могут быть определены в данных, а модели ИИ могут быть настроены для определения наилучшего показателя политики. Самая важная часть – обеспечение соответствия между параметрами данных, что позволит ИИ понять контекст, семантику и намерения, что приведет к созданию более качественных моделей.

Управление претензиями

Управление претензиями заключается в проверке правильности предоставленной клиентом информации о конкретном событии для оценки претензии. Это задача, которая может занять много времени, но с развитием компьютерного зрения модели ИИ распознают ущерб и обеспечивают соответствующую сумму претензий в отношении ущерба. Это может проверить документы и ускорить процесс управления претензиями.

Особенно в Страховании автомобилей и жилья. Из массива изображений системы искусственного интеллекта могут оценить ущерб, чтобы классифицировать клиентов по сумме претензии.

Одна из лучших вещей, которые может сделать ИИ, — это прогнозный анализ, что означает, что он может предсказать на основе ранее доступных данных количество претензий, которые могут произойти в наступающем году. Каждая компания создает модель прогноза, но с ИИ они будут более точными. Более точный прогноз приводит к оптимальному использованию ресурсов и их перераспределению для роста.

Одна из лучших особенностей ИИ заключается в том, что он может распознавать частые закономерности и корреляцию в данных о претензиях, что помогает лучше моделировать политики.

Андеррайтинг

Автоматизированный андеррайтинг набирает популярность благодаря ИИ. Они отслеживают параметры в отчетах клиентов, чтобы оценить соотношение риска и вознаграждения, а также сравнить с общим набором страховок, чтобы выяснить, насколько хорошо этот клиент может претендовать на эту политику. Это правило и случай, основанный на некоторых сценариях.

Чем отличается ИИ? Когда вы предоставляете достаточно данных, модели ИИ могут распознавать закономерности, новые параметры, корреляцию между данными и клиентами. Это помогает лучше классифицировать клиентов на основе риска, а также можно лучше управлять премиальными ценами, поскольку наша модель становится более точной. Такой подход снижает риски, связанные с процессом андеррайтинга.

Генетические алгоритмы можно использовать, так как это проблема большого пространства. Прежде чем прийти к окончательному решению, нужно будет распознать несколько параметров. Как только правильный алгоритм установлен, степень оптимизации будет далеко за пределами человеческой точности.

Маркетинг

Маркетинг всегда является сектором, который первым впитывает новые технологии. Чат-боты используются все большим числом страховых компаний. Есть ряд вещей, которые страхование может сделать, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов. Обработка естественного языка может помочь найти потенциального клиента, оценивая журналы обслуживания клиентов и историю чатов.

Клиенты, оставляющие хорошие комментарии, потенциально могут продавать новые продукты. Что отличает продажу от маркетинга, так это персонализация. Журналы обслуживания клиентов содержат массу информации о требованиях потребителей. Сочетание этого с предложениями/скидками может стать реальной добавленной стоимостью.

Рекомендательные системы также могут быть развернуты для определения демографических и страховых потребностей, чтобы индивидуально адаптировать индивидуальное решение. Неявные данные важны, поскольку они показывают, в чем заинтересованы клиенты.

Это приводит к моделированию модели поведения клиентов и характера клиентов, после чего продукты могут быть разработаны в соответствии с их требованиями. Это приводит к более высокой вовлеченности клиентов на вашем сайте и более высоким коэффициентам конверсии. Данные можно использовать для перенацеливания клиентов на другие продукты, которые могут принести им пользу.

Tстраховые компании могут сделать гораздо больше, чтобы сделать обработку страховки эффективной, резко снизить стоимость страховых взносов, привлечь больше клиентов, улучшить соотношение риска и вознаграждения, увеличить количество клиентов, что приведет к стабильности. Первопроходцы получат поддержку на рынке благодаря ИИ.

Спасибо, что прочитали. Мы будем продолжать публиковать сообщения на тему бизнеса и ИИ. Надеюсь, что это принесет пользу вашему времени. Люблю слышать ваши комментарии. Подпишитесь на нас в Twitter → https://twitter.com/Love_UrCustomer