Nowy wymiar ubezpieczeń

Pojawiający się na rynku ubezpieczeniowym nowi gracze zmieniają diametralnie sposoby działania i obsługę klientów. Praktycznie od początku działania funkcjonują w chmurze, korzystają z różnych kanałów cyfrowych i docierają do klientów wyłącznie on-line. W tym przypadku rezygnują świadomie z rozbudowanej sieci pośredników, agentów i biur.

Mając do dyspozycji natychmiastowy dostęp do wszystkich istotnych danych potrafią niezwłocznie oferować wysoko spersonalizowane oferty ubezpieczeń. Wszystko to jest możliwe dzięki zrozumieniu współczesnych trendów, bardzo często narzucanych przez młodsze generacje klientów. Ta nowa generacja klientów woli korzystać z kanałów cyfrowych do interakcji z firmami ubezpieczeniowymi. W USA przewiduje się, że użycie botów w komunikacji wzrośnie do 58% do końca 2025 r. Zakładany jest również rozwój w pełni samoobsługowej technologii w zakresie udzielania porad czy ofert.

Interesującym przykładem takiego podejścia jest Lemonade – https://www.lemonade.com/fr/en

Lemonade działa na rynku ubezpieczycieli nieruchomości. Ubezpieczenie domu w Lemonade koncentruje się na interakcji poprzez stronę internetową i aplikację mobilną. Kontakt z Lemonade zaczyna się od rejestracji online bez rozmowy z agentem. Kolejne interakcje odbywają się już wyłącznie za pośrednictwem aplikacji mobilnej.

Zastosowaniu cyfrowych kanałów komunikacji i najnowszych technologii takich jak: wymiana danych w czasie rzeczywistym, analityka predykcyjna w czasie rzeczywistym oraz sztuczna inteligencja (AI) a także precyzyjne algorytmy uczenia maszynowego ML przyspieszą rozwój ww. samoobsługowych technologii.

Tradycyjne podejście

Natomiast tradycyjne firmy ubezpieczeniowe mają poważny problem z nadążaniem za liderami nowoczesnych zmian biznesowych i technologicznych. Wielu jeszcze opiera swoje aplikacje na tradycyjnych technologiach, gdzie głównie dominuje przetwarzanie wsadowe (ETL). Wciąż w obsłudze klientów dominują tradycyjne metody i rutynowe manualne procesy w obsłudze klientów i likwidacja szkód.  Wiele takich tradycyjnych firm ubezpieczeniowych powstało lub rozwinęło się dzięki akwizycjom mniejszych firm. W wyniku tego firmy ubezpieczeniowe mogą wciąż funkcjonować na przestarzałych lub niewspieranych przez producentach systemach i bazach danych. Inną konsekwencją przejęć może być również duże rozproszenie systemów i baz danych.

Dane w czasie rzeczywistym

W raporcie „Insurance trends 2019” (https://www.pwc.ch/en/publications/2019/PwC_2019_CEO_InsuranceReport_Final.pdf) przygotowanym przez PwC możemy przeczytać, że ponad 90% dyrektorów generalnych ds. ubezpieczeń podkreśla znaczenie danych w zrozumieniu preferencji klientów (97%). Jednak tylko 10% z tych, którzy uważają, że dane o klientach preferencje i potrzeby są krytyczne lub ważne, twierdzi, że ma kompleksowe dane na temat swoich klientów.

Wykrywanie oszustw

Dostęp do zunifikowanych danych w czasie rzeczywistym jest również istotny z powodu, który jest fundamentem działania firm ubezpieczeniowych polegający na wykorzystaniu danych w prognozowaniu ryzyka. Nie dziwi więc fakt, że analityka preskryptywna, oparta na uczeniu maszynowym, jest i będzie w coraz większym stopniu niezwykle ważna dla ubezpieczycieli.

Ponad 80% ankietowanych prezesów branży ubezpieczeniowej w ankiecie PwC mówi, że sztuczna inteligencja (AI) albo jest już częścią ich modelu biznesowego, albo będzie w ciągu najbliższych trzech lat.

Migracja do chmury i transformacja biznesu

Migracja do chmury to istotny krok w kierunku ujednolicenia danych zagwarantowania dużych mocy obliczeniowych. Przejście do chmury, wykorzystanie dystrybucji danych w czasie rzeczywistym, może pomóc ubezpieczycielom w rozwoju bardziej zaawansowanych technik wykrywania oszustw.

Aby odnieść sukces w tym bardzo konkurencyjnym i innowacyjnym środowisku, firmy ubezpieczeniowe muszą zacząć wdrażać bardziej zaawansowane i przyszłościowe technologie, aby ujednolicić swoje dane, zapewnić do nich dostęp w czasie rzeczywistym i zapewnić swoim klientom kompleksową obsługę.

Spersonalizowania oferta

Korzystanie z technologii integracji, unifikacji i dystrybucji danych w czasie rzeczywistych z różnych kanałów cyfrowych sprawia, że doświadczenie ubezpieczeniowe jest bardziej przyjazne dla klienta. Z badań opinii klientów wynika na przykład, że potencjalni klienci są o 20% bardziej skłonni do zakupu polisy ubezpieczenia na życie, jeżeli proces zbierania danych i analizy warunków ubezpieczenia jest zbliżony do czasu rzeczywistego. Ubezpieczyciel mogą również w ten sposób poprawić jakość obsługi klientów a przy okazji mogą również identyfikować możliwości dodatkowej sprzedaży.

Obecnie ubezpieczyciele mogą mieć dostęp do znacznie większej ilości informacji, w tym do danych z monitorujących aktywność fizyczną, urządzenia GPS i inne urządzenia Internetu rzeczy (IoT). Zbierając te dane i łącząc je z analityka predykcyjna i uczeniem maszynowym, możemy generować spersonalizowane oferty cenowe dla poszczególnych klientów.

Wzrost efektywności operacyjnej

Likwidacja szkód jest istotną częścią każdej działalności ubezpieczeniowej. Firmy ubezpieczeniowe muszą najpierw sprawdzić, czy każde roszczenie jest zasadne i objęte warunkami danej polisy, a następnie określi wysokość odszkodowania. Dla wysokiej jakości relacji klient-ubezpieczyciel bardzo ważne jest szybkie rozpatrzenie wniosków.

W przypadku mniejszych roszczeń sztuczna inteligencja może wykorzystać dane dotyczące incydentów i klientów, aby szybko ocenić wysokość odszkodowania. W przypadku bardziej skomplikowanych przypadków, które mogą wymagać udziału różnych specjalistów na kilku etapach rozpatrywania roszczeń, automatyzacja w czasie rzeczywistym może zapewnić, że klienci będą mogli otrzymywać aktualizacje statusu swoich spraw w dedykowanej witryny lub w portalu obsługi klienta.

Zastosowanie nowoczesnej technologii wymiany danych umożliwi analizowanie roszczeń i zbieranie informacji o klientach w czasie rzeczywistym. Zastosowanie replikacji danych w czasie rzeczywistym oraz sztucznej inteligencji zapewni automatyzację w rozpatrywaniu roszczeń i wsparcie w raportowaniu klientów w czasie rzeczywistym.

Minimalizacja ryzyka i przeciwdziałanie oszustwom

Typowe rodzaje oszustw to zawyżanie rzeczywistej wysokości odszkodowania, przeinaczanie faktów na zgłoszeniu ubezpieczeniowym, zgłaszanie roszczeń z tytułu urazów lub szkody, które nigdy nie wystąpiły. Analizy predykcyjne w połączeniu z sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym może pomóc ubezpieczycielom w wykrywaniu oszustw.

Minimalizacja ryzyka i przeciwdziałanie oszustwom

Z punktu widzenia ryzyka inwestycyjnego firmy ubezpieczeniowe muszą zarządzać swoimi portfelami inwestycyjnymi aktywnie i stale śledź ich ryzyko. Zastosowanie zaawansowanej analityki, sztucznej inteligencji oraz dostępu do wszystkich istotnych, często rozproszonych i niezintegrowanych danych w czasie rzeczywistym, wpłynie na precyzję prognoz zarządzania ryzykiem w czas rzeczywistym. Z drugiej strony ciągłe monitorowanie danych inwestycyjnych może sygnalizować potencjalnie niepokojące trendy i anomalie.

Oferta Goldenore dla firm ubezpieczeniowych

Goldenore wraz ze swoją ofertą rozwiązań do integracji, replikacji i dystrybucji danych w czasie rzeczywistym może zapewnić firmom ubezpieczeniowym solidną podstawę, która pozwoli:

    • przyspieszyć cyfrową transformację,
    • przedefiniować doświadczenie ubezpieczeniowe
    • i zarządzać ryzykiem.

Dzięki Goldenore będziesz gotowy do rozwoju swojego biznesu ubezpieczeniowego bez względu na to, jakie będą zmiany technologii w przyszłości. Jest to możliwe, ponieważ koncentrujemy się na najważniejszym elemencie architektury jakim są dane.

Jarosław Morawski

Jarosław Morawski

Business Development Manager