Sammanfatta detta blogginlägg med:
Redaktörens anmärkning:Den här guiden utforskar kraften i att användadataanalys inom försäkring, inklusive hur det kan förbättra riskbedömning, prissättning, bedrägeriupptäckt och kundupplevelse.
Två mönster har vanligtvis hållit fast vid försäkringsbranschen i allmänhet.
För det förstahar försäkringsbranschen länge varit mycket statisk. Bobby Bowden, distributions- och marknadschef på Allied World, fångar träffande denna uppfattning med följande citat.
"Om man kunde väcka en försäkringsgivare eller mäklare från 1686, skulle det bara ta några dagar att få dem igång."
För det andrahar positiva uppfattningar om förtroende, ärlighet och integritet länge förbryllat försäkringsagenter, och försäkringsbranschen på den globala marknaden tenderar att förknippas med allmänhetens misstro. En landsomfattande australisk undersökning 2013 visade att australierna rankar sexarbetare som mer pålitliga än försäkringsförsäljare, där endast politiker och dörr-till-dörr-försäljare rankas längre ner på listan.
Försäkringsbranschen står dock idag inför en omvälvande förändring till följd av teknologin inom försäkringsbranschen. Tidvattnet förändras snabbare än någonsin tidigare, och de flesta av de tillgångar som traditionella försäkringsaktörer har byggt upp under åren håller nu på att bli skulder. Det är rimligt att förvänta sig att försäkringsbranschen kommer att se mycket annorlunda ut under de kommande tio åren än den har gjort under de senaste decennierna.
Så, vad är det som får tektoniken att skaka så våldsamt idag? Svaret är en sammansmältning av teknologi inom försäkring.
Digital transformation, som till exempel analysapplikationer inom försäkringsbranschen, medför radikala innovationer inom produktleverans och affärsmodeller. Till exempel håller transformerande funktioner för snabb betalning nu på att bli standard i en bransch där det tidigare i genomsnitt tog flera veckor eller till och med månader att reglera skadeanspråk.
Enligt Accentures Technology Vision-undersökning uppgav 86 % av de tillfrågade försäkringscheferna att teknikens, såsom analys, framsteg inom försäkringsbranschen växer exponentiellt snarare än linjärt.
Domen är enhällig – De som överlever och vinner under det kommande decenniet kommer att vara de som snabbt kan förnya sig och integrera teknik i sina värdeerbjudanden. Det kommer inte längre att vara försäkringsteknik kontra icke-försäkringsteknik.
Teknologin kommer att driva omvandling och utveckling genom hela värdekedjan, från inspektion av försäkringsgivare, bedömning av dolda risker och prissättning av försäkringar, till kundservicehantering, skadereglering och kundrelationshantering.
Försäkringsbranschen använder i allt högre grad analyser för att förbättra sin verksamhet, från riskhantering och riskanalys inom försäkring till kundengagemang.
En bred titt på försäkringsbranschens nuvarande tillstånd och betydande förändringar, inklusive tekniska, regulatoriska och ekonomiska faktorer som driver omvälvningar. Dessa inkluderar digitalisering, dataanalys, cybersäkerhet och det ökande beroendet av stordata, maskininlärning, prediktiv analys,kundanalysoch bedrägeriupptäckt inom försäkringsanalys.
En färsk undersökning från DAMCO visar att 86 % av försäkringsbolagen utvecklar dataanalys för försäkringar. system för bästa möjliga förutsägelser av stordatarapporter.
Här är några teknologier som kommer att förändra försäkringsbranschen: -
Stordataanalys: -
Medstordataanalyskan försäkringsaktörer bättre bedöma risker genom att ta hänsyn till data som inte tidigare samlats in, såsom data från smartklockor, telemetri, historiska skadedata, satellitbilder etc.
Om det finns något som försäkringsbranschen är beroende av, så är det data.
En enorm mängd information, inklusive medicinska journaler och körmönster, används för att fastställa premier och utbetalningar. För att bedöma riskerna i samband med varje strategi granskar aktuarier för närvarande så mycket information som möjligt. Ålder, plats och annan personlig information som lämnas av en klient vid ansökan om försäkring används alla för att uppskatta risken för ett anspråk. Sannolikheten, eller risken, att försäkringen kommer att betala ut används för att beräkna premien.
Stordataförsäkringgör det möjligt att automatisera dessa processer, vilket möjliggör större komplexitet utan att öka kostnaderna.
Intresserad av skräddarsydda Big Data-tjänster eller Data Science-tjänster?
Artificiell intelligens: -
AI kommer att vara en stödjande teknik som arbetar tillsammans med blockkedjor och big data för att ge en ny och överlägsen upplevelse till den försäljnings- och kundservicecentrerade branschen som försäkring. Chatbotar är stora affärer nu, med Microsoft, IBM och fler som ger sig in i rymden.
En AI-försäkringsagent skulle kunna använda en potentiell kunds fysiska plats och information om sociala medier för att anpassa upplevelsen, såväl som deras begärda försäkrings- och försäkringsinformation. Här har publika och privatamolnbaserade datalageroch datasjöar framträtt som en viktig del av deras strategi för att sänka kostnaderna för att hantera skadeanspråk och ge större driftseffektivitet och affärsflexibilitet till lägre priser.
Sakernas internet: -
Sakernas internet (IoT) är ytterligare en teknik som i hög grad omvälvar försäkringsbranschen. Objekt och människor kan nu övervakas på distans, och data kan matas in i tillämpningar av dataanalys inom försäkring för att proaktivt hantera riskexponering och utöka användningsbaserade försäkringar samt bättre prissätta försäkringen med korrekt riskbedömning.
Här är några exempel på hur IoT används inom försäkringsteknikbranschen.
Fordonsspårning – Sakernasinternet (IoT) är fördelaktigt för bilförsäkringar eftersom det gör det möjligt för försäkringsbolag att få exakt information om ett fordons körsträcka, plats och till och med körstil. Det är möjligt att identifiera underhållsproblem, meddela bilens ägare och ändra försäkringsskyddet om problemet inte är löst.
Biometri –Man kan övervaka sin hälsa med stegräknare, bärbara pulssensorer och andra avancerade prylar. Det mest extrema fallet med dessa prylar är när de kan varna den försäkrade om ett medicinskt problem innan de skickas till sjukhuset. I sin renaste form kan försäkringsbolag erbjuda rabatter på sin premie till de kunder som ofta tränar.
Automatisering: -
Försäkringsbranschen är bara en av flera branscher som anammar automatisering, vilket förändrar arbetsplatser inom många branscher. Självbetjäning för kunder, dokumenthantering och skadeutredning är några fördelar som försäkringsbolag kan utnyttja och effektivisera processer, förbättra noggrannheten och minska kostnaderna.
Blockkedja:-
Här är några InsurTech-trender som banar väg genom blockkedjan. Bedrägeriförebyggande åtgärder, skadehantering, hantering av återförsäkringsavtal och underlättande av säker och transparent datadelning mellan försäkringsbolag, försäkringstagare och andra parter i försäkringsekosystemet.
Enligt en undersökning frånMcKinsey & Companyär de fem främsta tekniktrenderna som formar försäkringsbranschens framtid:
- Tillämpad AI
- Distribuerad infrastruktur
- Framtidens uppkoppling
- Processautomatisering och virtualisering på nästa nivå
- Förtroendearkitektur
Medan försäkringsanalys och andra transformationer öppnar upp spännande nya möjligheter, hotar den accelererade förändringstakten att ge upphov till okända risker som organisationer måste lära sig att hantera proaktivt.
Som författaren Stewart Brand berömt sa: ”När en ny teknologi väl rullar över dig, om du inte är en del av ångvälten, är du en del av vägen”.
Aktörer inom äldre försäkringsbolag vet att det vi kommer att uppleva under de kommande åren är ett betydande vaktbyte, och digitaliseringen måste bli tätt integrerad både i produkten och i kundens värdekedja från början till slut.
1. Förbättra riskbedömning och skadehantering
Att använda data för att beräkna och bedöma risker möjliggör bättre riskhantering, upptäckt av bedrägerier och anpassad prissättning, vilket kan ha en direkt inverkan på slutresultatet.
Teknologi, såsom analys, IoT, molntjänster och blockkedja, kan ge försäkringsbolag/insurTech oöverträffad skalbarhet för att nå ut till nya målsegment.
Botar ersätter mäklare på kontor. Botar på kontoret samlar aktivt in information, till exempel från drönare, IoT, telematik och sociala medier om tidigare försäkringsbolag, innan utbetalning sker. Med så mycket data som redan samlas in kan botar ge enorma fördelar genom att snabbt reglera skador med ett knapptryck.
För att data ska vara effektiva måste de dock integreras från en rad olika källor och mellan olika användare inom ett plattformsekosystem. Detta innebär att InsurTech-företag måste kunna hantera de operativa aspekterna, såsom att harmonisera processer och integrera system.
Som exempel använder grödförsäkringsföretag drönare för att samla in jordbruksdata som är otillgänglig och svår att övervaka för mänskliga agenter. De skapar också anpassade AI-lösningar för att hantera grödförsäkrings- och kreditproblem. Införandet av kognitiva kreditpoängapplikationer för jordbruk har möjliggjort automatisk och exakt beräkning av jordbrukarnas potentiella avkastning och kreditvärdighetsbedömning.
2. Designa attraktiva paketerbjudanden
Värdeskapande försäkringsprodukter blir alltmer populära bland försäkringsbolag eftersom de bidrar till mer kundcentrering och uppmuntrar till tätare kontakter med kunderna.
Till exempel
Riskförebyggande tjänster och tekniker erbjuds av InsurTech-företag som ett paketerat erbjudande till lägre premier.
Inom området liv- och sjukförsäkringar är appar för hälsohantering utformade för att hjälpa människor att leva med en sjukdom eller ett hälsotillstånd, följa medicinering eller leva hälsosammare.
Även inom sakförsäkring är tjänster som vägassistans, resebyråtjänster eller hemövervakning via smarta hemsensorer genom att utnyttja "sakernas internet"-teknik värdefulla tillägg.
Dessa paket erbjuds vanligtvis som ett tillägg till traditionella bil-, rese- eller hemförsäkringsprodukter, men erbjuds ibland även till icke-kunder. Kunderna är villiga att köpa dessa mervärdestjänster och dela mer data med sina försäkringsbolag för att få lägre premier. Sådan fjärrövervakning av data och mervärdestjänster kommer att uppmuntra till hälsosammare vanor och livsstilar bland kunderna, såsom säkrare körning, mer motion etc.
3. Leverera sömlösa användarinteraktioner
Sociala medier kan integreras med kundportalen för att erbjuda användarvänlighet, samt samla in viktiga kunddatapunkter.
Till exempel har Kroodle, ett holländskt försäkringsbolag, gjort det möjligt för sina kunder att interagera med och logga in direkt med sina Facebook-uppgifter och begära tjänster, vilket ger sömlös kunduppkoppling.
InsurTech-företag kan använda data på sociala medier för att upptäcka bedrägerier genom att jämföra försäkringstagares beteende på sociala medier med deras skadehistorik. Denna tillämpning av data på sociala medier väcker dock farhågor om dataskydd och säkerhet, vilket försäkringsbolag bör ta hand om.
4. Förbättra kundservicen
Chatbotar dygnet runt hjälper personer som använder appen att få engagerande och problemfria upplevelser med InsurTech-företag.
Det uppskattas att år 2025 kommer 95 % av alla kundinteraktioner inom olika branscher att ske med hjälp av chatbotar.
Traditionella försäkringsbolag innoverar också snabbt för att expandera bortom sina kärnerbjudanden och möter den snabba explosionen i konsumentbehov, efterfrågan och digitalisering genom att utforma innovativa produkter och leverera en överlägsen kundupplevelse.
Snabb och omedelbar utbetalning av skadeanspråk med hjälp av AI förändrar kundupplevelsen och sänker driftskostnaderna. Disruptiva InsurTech-aktörer, som Lemonade, använder automatisering, chatbotar och dataanalys för försäkringar för att bearbeta stora mängder kundhistorikdata för att effektivt hantera försäkringsinspektioner, hjälpa kundtjänstrepresentanter att lösa skadeanspråk på några minuter och hjälpa dem att vara väl i linje med sina konsumenter.
Lär dig hur dataanalys förändrar försäkringsbranschen i varje skede av konsumentens livscykel.
5. Effektivisera försäljning, marknadsföring och distribution
Överlag kommer förmågan att samla in och analysera data att förbli en högsta prioritet för InsurTech-företag eftersom det är ryggraden i kundsegmentering och identifiering av korsförsäljnings- och merförsäljningsmöjligheter.
Datavetenskap inom försäkringsbranschen hjälper till att samla in olika kunddatapunkter, företag kan också identifiera orsaker till personalavgång, analysera kampanjers effektivitet och utforma effektiva och riktade marknadsföringsstrategier.
Försäkringsanalyskommer att fortsätta att förändra affärssammanhanget, processerna och hela försäkringsproduktportföljen. Försäkringsbolag kommer att behöva bli mer framåttänkande och framtidsfokuserade genom att investera i banbrytande teknik och applikationer.
En sådan strategi kommer att bidra till att definiera en framgångsrik strategi och anpassa erbjudanden, processer och kapacitet till målkundernas förväntningar och behov längs hela deras resa. Det kommer att kräva att företagen går ifrån en traditionell, produktfokuserad struktur för att leverera överlägsen kundcentrering.
Den nuvarande marknadsmiljön driver aktörerna inom försäkringssektorn att ompröva sina strategier och verksamheter och utveckla effektiva användningsområden för försäkringsanalys för att förbättra sitt affärsvärde och skapa en lojal kundbas.
De tre största utmaningarna för försäkringsbranschen är:
- Mer insikter från befintlig data.
- Inkludera nya datakällor i gamla modeller.
- Utveckla en plattform för beslutsanalys i realtid för prediktiv och preskriptiv analys
Framtidens försäkringsbolag kommer att behöva de sex viktigaste förmågorna, om än i varierande grad: data, kundcentrering, teknologi, innovation, talang, partnerskap och ekosystemhantering. Oavsett vilken strategi som väljs måste försäkringsbolagen göra alla sina processer digitaliserade och dataanalys inom försäkring kommer att bli en viktig del av verktygslådan.
Från och med imorgon kommer försäkringar att vara digitala, eller så kommer de inte att existera längre. Medan försäkringsbolag ligger efter de flesta andra tjänstebranscher, inklusive banksektorn, måste försäkringsbolag som vill blomstra i framtiden snabbt förbättra och utöka sina processer med hjälp av banbrytande analyser inom försäkringsbranschen.
Företag måste anpassa sig snabbt och lära sig att använda dataanalys för försäkringar tillsammans med moln, AI och blockchain som möjliggörare för att effektivt kunna anpassa sig till en mer strömlinjeformad respons på de förändrade marknadsförhållandena.
Företag som inte förstår det och vidtar effektiva åtgärder riskerar att hamna på efterkälken, och detta gäller även stora, traditionella aktörer som kommer att stämplas som anakronistiska om de inte agerar tillräckligt snabbt. Förändringsledning kommer att bli mycket avgörande. Företag måste vara medvetna om att det kommer att ta tid att utveckla kapaciteten och inse värdet av den – framsteg kommer oundvikligen att föregå verklig framgång.
PåPolestar Analyticshjälper vi försäkringsbolag att nå framgång utifrån sina data, från datainsamling och hantering, katalogisering, profilering och automatisering av pipelines till insiktsskapande.