Хотите понять риск лучше, чем когда-либо прежде? Давайте рассмотрим революцию в страховых продуктах для андеррайтинга с помощью машинного обучения.
Страховая отрасль исторически сопротивлялась изменениям. Андеррайтинг — одна из самых ресурсоемких и трудоемких вертикалей, сильно зависящая от аналитики и данных. Но цифровая революция уже здесь, чтобы разрушить страховую отрасль (как и всех остальных).
Поскольку страховые компании используют самые современные технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные, страховщики и андеррайтеры могут обрабатывать огромные объемы данных, выявлять закономерности и прогнозировать будущие события, что приводит к лучшему пониманию рисков, чем когда-либо прежде.
Сегодня давайте рассмотрим революцию в страховых продуктах с машинным обучением.
Страхование на основе использования
Страхование на основе использования, также известное как тип страхования с оплатой по мере использования, действует так же, как следует из названия: вместо того, чтобы платить фиксированную плату за страхование автомобиля, вы платите каждый раз, когда используете его. Чтобы должным образом застраховать этот вид риска, андеррайтерам нужны серьезные данные.
Это означает, что нужно идти дальше и дальше цвета своей машины и того, как далеко они проехали. В то время как некоторые провайдеры, основанные на использовании, просто предлагают вам сфотографировать ваш одометр, это действительно не дает вам информации, необходимой для того, чтобы оседлать волну революции страховых продуктов с машинным обучением.
Благодаря стремительному росту данных, поступающих от телематики, телефонов и других подключенных устройств, машинное обучение имеет решающее значение для анализа наших бесконечных потоков данных. Что делает машинное обучение трансформационным, так это то, что оно работает со всеми наборами данных, объединяя их вместе таким образом, что у нас, как у людей, нет когнитивной пропускной способности.
С помощью машинного обучения страховщики могут учитывать внешние факторы, такие как погода, события, кривизна дороги и скорость автомобиля. Эти данные можно получить из телематики, предыдущего поведения водителя и других источников данных. Теперь страховщики могут точно оценивать риск, не полагаясь только на информацию, предоставленную заявителем, и генерировать более подходящие премии. Это беспроигрышный вариант как для клиента, так и для страховой компании, во многом благодаря революционным продуктам страхового андеррайтинга с машинным обучением.
Встроенное страхование
После пандемии мир стал все более цифровым. Потенциал для продажи и распространения вашего продукта или услуги в Интернете значительно увеличился. Встроенное страхование вступает в революцию в онлайн-продуктах страхового андеррайтинга с машинным обучением.
Вы можете встроить страховые продукты как часть цифрового пути вашего потребителя в свое приложение или на веб-сайт. Машинное обучение может помочь вам во многих отношениях. Например, вы можете анализировать данные сеанса и сопоставлять их с демографическими данными пользователей, типами устройств, страницами и приложениями, которые они посещали в указанные периоды времени.
Машинное обучение не только помогает вам понять ваших клиентов и вероятность того, что они купят вашу встроенную страховку, но также предоставляет вам действенные данные о том, какой подход следует использовать при предложении им: каналы (электронная почта, текстовые сообщения, реклама), обмен сообщениями, продукт и цены. и частота использования.
Краткосрочное страхование
Мир может быть опасным местом, особенно если вы не знакомы с ним. Рост краткосрочных страховых продуктов является ответом на это. Будь то страхование вашей поездки на выходные или защита вашего телефона от случайных повреждений или кражи, краткосрочное страхование является растущим непредвиденным обстоятельством страхового рынка и вносит значительный вклад в революцию страховых продуктов с машинным обучением.
Машинное обучение здесь пригодится из-за его способности предсказывать поведение и обнаруживать закономерности даже на основе ограниченных объемов данных. Машинное обучение может анализировать широкий спектр зависимых и независимых переменных, связанных с риском, чтобы лучше страховать риски. Он значительно превосходит человеческие когнитивные способности, когда дело доходит до обработки данных и определения влияющих факторов. Это революция в страховых продуктах с машинным обучением, которая позволяет лучше понимать связанные с ними риски.
Узнайте о революционных продуктах страхового андеррайтинга с машинным обучением
Революция здесь. Машинное обучение может помочь страховщикам предлагать продукты и получать информацию, которая когда-то была возможна только в научной фантастике.
Если вы хотите узнать, как продукты машинного обучения могут изменить ваш андеррайтинг, мы в Иназа готовы помочь.
Первоначально опубликовано на https://www.inaza.com.
