Выберите правильную премию, создайте правильную маркетинговую кампанию и повысьте ценность! — страховщики сталкиваются с трудностями в поддержании баланса между повышением качества обслуживания клиентов и получением прибыли. Когда мы говорим о процессе андеррайтинга и традиционном методе, мы видим много человеческого вмешательства и ручной работы с документами. Это может только сделать процесс ужасным!
Отчеты показывают, что основные проблемы, с которыми сталкиваются страховые компании, связаны с объединением данных и передовых технологических возможностей для создания ценности в цепочке создания стоимости в страховании. Формирование успешной стратегии происходит, когда страховщики могут определить ценность бизнеса, создаваемую ML, и то, как ее можно согласовать во всей бизнес-сфере.
Чтобы решить эту проблему, сегодня страховщики объединяют усилия с партнерами по разработке программного обеспечения, чтобы внести радикальные изменения в сектор за счет раннего внедрения. Когда мы говорим о страховой цепочке создания стоимости, мы понимаем сквозной процесс от разработки продукта до андеррайтинга и обработки претензий.
Поскольку машинное обучение является неотъемлемой частью науки о данных, то же самое относится и к страхованию. Продолжающийся кризис усилил настоятельную необходимость модернизации процесса андеррайтинга. Компании, внедряющие сквозную цифровизацию процесса андеррайтинга, преодолевают замедляющие факторы и модернизируют путь клиента в процессе андеррайтинга. Давайте посмотрим, как можно использовать аналитику в процессе андеррайтинга от отчетности до обязательной политики:
Описательная аналитика: претензии глубоко изучаются и выявляются закономерности. Основываясь на прошлых исторических данных, описательная аналитика отмечает появление каких-либо новых тенденций.
Прогнозная аналитика. По мере продвижения процесса андеррайтеры используют прогнозную аналитику для оценки ценовой конкурентоспособности. Он также предупреждает андеррайтера с помощью своей модели оценки рисков.
Предписывающая аналитика: дополнительный андеррайтер применяет предписывающую аналитику для построения модели на основе будущего экономического сценария и прогнозирования будущих рисков политики. Он применяет расширенную статистическую модель, чтобы рекомендовать решения, такие как автоматизированный андеррайтинг, в случае наиболее предсказуемых рисков.
В последнее время машинное обучение используется в процессе андеррайтинга, поэтому мы глубоко изучили путь клиента в процессе андеррайтинга, чтобы понять, как он улучшился и обеспечил бесперебойную работу. Основываясь на этом, мы выделили модель науки о данных, которую могут использовать страховщики, чтобы эффективно понять путь и использовать его с пользой.
Отправка формы в формате TIFF/JPEG. Когда страховщики подтверждают подачу документов претензии в цифровом виде, они имеют в виду, что представляют документы в графическом формате. Специалист по данным развертывает инструменты и модели для анализа данных и создания структурированной формы.
Анализ риска: для андеррайтера становится важным получить детальное представление о риске на основе исторических факторов риска и затрат. Андеррайтеры внедряют модель машинного обучения. На основе данных, полученных из платформ социальных сетей, исторических данных и данных сторонних платформ, модель соответствующим образом оценивает и оценивает риск. Кроме того, модель классификации сегментирует клиентов на основе их предпочтений, мотивации к покупке и т. д., что дополнительно помогает оценить риск и правильно определить премию.
Обзор ставок и вариантов: ставки зависят от актуариев, а актуарии полагаются на модель оценки риска. Предиктивная аналитика играет более значимую роль при котировании премии. Сбор правильных данных, таких как вероятность необдуманного вождения, болезни, невыполнения обязательств и других внешних источников данных, необходим для оценки риска. После оценки, если андеррайтеры обнаружат, что результат претензии находится в пределах параметров риска, андеррайтеры могут легко указать премию без особых сложностей. Благодаря прогнозной аналитике андеррайтеры обретают уверенность благодаря определенности риска.
Чтобы свести к минимуму риск андеррайтинга, андеррайтеры должны иметь четко определенные параметры риска. Предиктивная аналитика обеспечивает статистическую надежность и стабильный метод, основанный на правилах, для улучшения ценовых решений. Это также помогает страховым компаниям хорошо работать с маржей в неблагоприятных условиях андеррайтинга и в INT. мы предоставляем сквозное руководство, чтобы наши партнеры эффективно управляли приборной панелью и использовали аналитику, построенную на передовой технологической модели. Запишитесь к нам на демо!
