PL
ENNový rozměr pojištění
Noví hráči, kteří se objevují na pojistném trhu, radikálně mění způsoby fungování a obsluhy zákazníků. Prakticky od samého počátku fungují v cloudu, využívají různé digitální kanály a oslovují zákazníky výhradně online. V tomto případě vědomě rezignují na rozsáhlou síť zprostředkovatelů, agentů a úřadů.
Díky okamžitému přístupu k veškerým relevantním datům mohou okamžitě nabízet vysoce personalizované možnosti pojištění. To vše je možné díky pochopení současných trendů, které si často vynucují mladší generace zákazníků. Tato nová generace zákazníků upřednostňuje pro interakci s pojišťovnami digitální kanály. V USA se předpokládá, že do konce roku 2025 vzroste využití botů při komunikaci na 58 %. Očekává se také rozvoj plně samoobslužných technologií v oblasti poskytování poradenství nebo nabídek.
Zajímavým příkladem tohoto přístupu je společnost Lemonade – https://www.lemonade.com/fr/en
Společnost Lemonade působí na trhu pojištění majetku. Pojištění domácnosti u společnosti Lemonade se zaměřuje na interakci prostřednictvím webových stránek a mobilní aplikace. Kontakt se společností Lemonade začíná online registrací bez rozhovoru s agentem. Následné interakce probíhají výhradně prostřednictvím mobilní aplikace.
Využití digitálních komunikačních kanálů a nejnovějších technologií, jako je například výměna dat v reálném čase, prediktivní analýza v reálném čase a umělá inteligence (AI), a přesných algoritmů strojového učení (ML), urychluje rozvoj výše uvedených samoobslužných technologií.
Tradiční přístup
Tradiční pojišťovny však mají vážný problém udržet krok s lídry moderního podnikání a technologickými změnami. Mnoho z nich stále zakládá své aplikace na tradičních technologiích, kde dominuje především dávkové zpracování (ETL). Tradiční metody a rutinní manuální postupy při obsluze zákazníků a vyřizování pojistných událostí stále převládají. Mnoho takových tradičních pojišťoven vzniklo nebo se rozšířilo akvizicí menších firem. V důsledku toho mohou pojišťovny stále pracovat se zastaralými nebo nepodporovanými systémy a databázemi. Dalším důsledkem akvizic může být velká rozptýlenost systémů a databází.
Data v reálném čase
Ve zprávě „Trendy v pojišťovnictví 2019“:
(https://www.pwc.ch/en/publications/2019/PwC_2019_CEO_InsuranceReport_Final.pdf)
vypracované společností PwC se můžeme dočíst, že více než 90 % ředitelů pojišťoven zdůrazňuje význam dat pro pochopení preferencí zákazníků (97 %). Avšak pouze 10 % těch, kteří se domnívají, že údaje o preferencích a potřebách zákazníků jsou kritické nebo důležité, tvrdí, že mají o svých zákaznících komplexní údaje.
Odhalování Podvodů
Přístup k jednotným datům v reálném čase je důležitý také kvůli základní funkci pojišťoven, která zahrnuje využití dat při předpovídání rizik. Není tedy divu, že preskriptivní analýza založená na strojovém učení je a bude pro pojišťovny stále důležitější.
Více než 80 % dotázaných ředitelů pojišťoven v průzkumu společnosti PwC uvedlo, že umělá inteligence (AI) je již součástí jejich obchodního modelu, nebo se jí stane během příštích tří let.
Migrace do cloudu a transformace podnikání
Migrace do cloudu je důležitým krokem ke sjednocení dat a zaručuje velký výpočetní výkon. Přechod do cloudu s využitím distribuce dat v reálném čase může pojistitelům pomoci vyvíjet pokročilejší techniky detekce podvodů.
Aby pojišťovny uspěly v tomto vysoce konkurenčním a inovativním prostředí, musí začít zavádět pokročilejší a na budoucnost orientované technologie, aby sjednotily svá data, zajistily přístup k nim v reálném čase a poskytly svým zákazníkům komplexní služby.
Personalizovaná nabídka
Díky integraci, sjednocení a technologii distribuce dat v reálném čase z různých digitálních kanálů je pojištění pro zákazníky přívětivější. Z průzkumů mezi zákazníky je například zřejmé, że potenciální zákazníci mají o 20 % větší pravděpodobnost, že si životní pojištění sjednají, pokud se proces sběru dat a analýza pojistných podmínek blíží reálnému času. Pojišťovny mohou tímto způsobem také zlepšit kvalitu služeb zákazníkům a zároveň mohou identifikovat příležitosti pro další prodej.
Pojišťovny mají nyní přístup k mnohem většímu množství informací, včetně údajů z monitorování fyzické aktivity, zařízení GPS a dalších zařízení internetu věcí (IoT). Shromažďováním těchto dat a jejich kombinací s prediktivní analýzou a strojovým učením můžeme vytvářet personalizované cenové nabídky pro jednotlivé zákazníky.
Zvýšení provozní efektivity
Likvidace pojistných událostí je významnou součástí každé pojišťovací operace. Pojišťovny musí nejprve zkontrolovat, zda je každá pojistná událost platná a zda se na ni vztahují podmínky konkrétní pojistné smlouvy, poté mohou určit výši odškodnění. Pro dobrý vztah mezi pojistitelem a klientem je velmi důležité rychlé zpracování pojistných událostí.
V případě menších pojistných událostí může umělá inteligence využívat údaje o událostech a údaje o zákaznících k rychlému posouzení výše odškodnění. U složitějších případů, které mohou vyžadovat zapojení různých specialistů v několika fázích posuzování pojistných událostí, může automatizace v reálném čase zajistit, aby zákazníci mohli dostávat aktuální informace o stavu svých případů na specializované webové stránce nebo na portálu služeb zákazníkům.
Použití moderní technologie pro výměnu dat umožní analyzovat pojistné události a shromažďovat informace o zákaznících v reálném čase. Využití replikace dat v reálném čase a umělé inteligence zajistí automatizaci při vyřizování pojistných událostí a podporu při podávání zpráv zákazníkům v reálném čase.
Minimalizace rizik a prevence podvodů
Mezi obvyklé typy podvodů patří nadsazení skutečné výše odškodnění, zkreslování skutečností v pojistné události, nahlašování nároků na odškodnění za zranění nebo škody, ke kterým nikdy nedošlo. Prediktivní analýza v kombinaci s umělou inteligencí a strojovým učením může pojistitelům pomoci při odhalování podvodů.
Z hlediska investičního rizika musí pojišťovny aktivně spravovat svá investiční portfolia a neustále sledovat jejich rizikovost. Využití pokročilých analýz, umělé inteligence a přístupu ke všem významným, často rozptýleným a neintegrovaným datům v reálném čase ovlivní přesnost předpovědí při řízení rizik v reálném čase. Na druhou stranu může průběžné sledování investičních dat signalizovat potenciálně znepokojivé trendy a anomálie.
Nabídka společnosti Goldenore pro pojišťovny
Společnost Goldenore se svou nabídkou řešení pro integraci dat, replikaci a distribuci v reálném čase může pojišťovnám poskytnout solidní základ, který umožní:
- urychlit digitální transformaci,
- nově definovat zkušenost s pojištěním,
- řídit rizika.
Díky společnosti Goldenore budete připraveni rozvíjet své pojišťovnictví bez ohledu na to, k jakým technologickým změnám v budoucnu dojde. To je možné, protože se zaměřujeme na nejdůležitější prvek architektury, kterým jsou data.