Nowy wymiar ubezpieczeń
Nowi gracze pojawiający się na rynku ubezpieczeniowym radykalnie zmieniają sposoby działania i obsługi klientów. Praktycznie od samego początku działają w chmurze, wykorzystują różne kanały cyfrowe i docierają do klientów wyłącznie online. W tym przypadku świadomie rezygnują z rozległej sieci pośredników, agentów i biur.
Mając natychmiastowy dostęp do wszystkich istotnych danych, mogą błyskawicznie oferować wysoce spersonalizowane oferty ubezpieczeniowe. Wszystko to jest możliwe dzięki zrozumieniu współczesnych trendów, często narzucanych przez młodsze pokolenia klientów. To nowe pokolenie klientów woli korzystać z kanałów cyfrowych do interakcji z firmami ubezpieczeniowymi. W USA przewiduje się, że wykorzystanie botów w komunikacji wzrośnie do 58% do końca 2025 roku. Spodziewany jest również rozwój w pełni samoobsługowej technologii w zakresie udzielania porad czy ofert.
Ciekawym przykładem takiego podejścia jest Lemonade - https://www.lemonade.com/fr/en
Lemonade działa na rynku ubezpieczeń majątkowych. Ubezpieczenie domu w Lemonade skupia się na interakcji poprzez stronę internetową i aplikację mobilną. Kontakt z Lemonade rozpoczyna się od rejestracji online bez konieczności rozmowy z agentem. Kolejne interakcje odbywają się wyłącznie za pośrednictwem aplikacji mobilnej.
Wykorzystanie cyfrowych kanałów komunikacji i najnowszych technologii, takich jak: wymiana danych w czasie rzeczywistym, analityka predykcyjna w czasie rzeczywistym oraz sztuczna inteligencja (AI) i precyzyjne algorytmy uczenia maszynowego (ML) przyspieszą rozwój wspomnianych technologii samoobsługowych.
Tradycyjne podejście
Tradycyjne firmy ubezpieczeniowe mają jednak poważny problem z dotrzymaniem kroku liderom nowoczesnych zmian biznesowych i technologicznych. Wiele z nich wciąż opiera swoje aplikacje na tradycyjnych technologiach, gdzie dominuje przede wszystkim przetwarzanie wsadowe (ETL). W obsłudze klienta i likwidacji szkód nadal dominują tradycyjne metody i rutynowe procesy manualne. Wiele takich tradycyjnych firm ubezpieczeniowych zostało założonych lub rozszerzonych poprzez przejęcie mniejszych firm. W rezultacie firmy ubezpieczeniowe mogą nadal działać na przestarzałych lub niewspieranych systemach i bazach danych. Inną konsekwencją przejęć może być duże rozproszenie systemów i baz danych.
Dane w czasie rzeczywistym
W raporcie "Trendy w ubezpieczeniach 2019":
(https://www.pwc.ch/en/publications/2019/PwC_2019_CEO_InsuranceReport_Final.pdf)
przygotowanego przez PwC, możemy przeczytać, że ponad 90% prezesów firm ubezpieczeniowych podkreśla znaczenie danych w zrozumieniu preferencji klientów (97%). Jednak tylko 10% z tych, którzy uważają, że dane na temat preferencji i potrzeb klientów są krytyczne lub ważne, twierdzi, że posiada kompleksowe dane na temat swoich klientów.
Wykrywanie oszustw
Dostęp do ujednoliconych danych w czasie rzeczywistym jest również ważny ze względu na podstawową funkcję firm ubezpieczeniowych, która obejmuje wykorzystanie danych do prognozowania ryzyka. Nic więc dziwnego, że analityka preskryptywna, oparta na uczeniu maszynowym, jest i będzie coraz ważniejsza dla ubezpieczycieli.
Ponad 80% ankietowanych dyrektorów generalnych branży ubezpieczeniowej w badaniu PwC twierdzi, że sztuczna inteligencja (AI) jest już częścią ich modelu biznesowego lub stanie się nią w ciągu najbliższych trzech lat.
Migracja do chmury i transformacja biznesowa
Migracja do chmury jest ważnym krokiem w kierunku ujednolicenia danych i zagwarantowania dużej mocy obliczeniowej. Przejście do chmury, z wykorzystaniem dystrybucji danych w czasie rzeczywistym, może pomóc ubezpieczycielom w opracowaniu bardziej zaawansowanych technik wykrywania oszustw.
Aby odnieść sukces w tym wysoce konkurencyjnym i innowacyjnym środowisku, firmy ubezpieczeniowe muszą zacząć wdrażać bardziej zaawansowane i przyszłościowe technologie w celu ujednolicenia swoich danych, zapewnienia dostępu do nich w czasie rzeczywistym i zapewnienia kompleksowej obsługi swoim klientom.
Spersonalizowana oferta
Wykorzystanie integracji, unifikacji i technologii dystrybucji danych w czasie rzeczywistym z różnych kanałów cyfrowych sprawia, że doświadczenie ubezpieczeniowe jest bardziej przyjazne dla klienta. Z ankiet przeprowadzonych wśród klientów jasno wynika na przykład, że potencjalni klienci są o 20% bardziej skłonni do zakupu ubezpieczenia na życie, jeśli proces gromadzenia danych i analiza warunków ubezpieczenia są zbliżone do czasu rzeczywistego. Ubezpieczyciele mogą również w ten sposób poprawić jakość obsługi klienta, a jednocześnie zidentyfikować możliwości dodatkowej sprzedaży.
Ubezpieczyciele mają obecnie dostęp do znacznie większej ilości informacji, w tym danych z monitorowania aktywności fizycznej, urządzeń GPS i innych urządzeń Internetu rzeczy (IoT). Gromadząc te dane i łącząc je z analityką predykcyjną i uczeniem maszynowym, możemy generować spersonalizowane oferty cenowe dla poszczególnych klientów.
Wzrost wydajności operacyjnej
Rozliczanie roszczeń jest istotną częścią każdej operacji ubezpieczeniowej. Firmy ubezpieczeniowe muszą najpierw sprawdzić, czy każde roszczenie jest ważne i objęte warunkami konkretnej polisy, a następnie określić kwotę odszkodowania. Dla wysokiej jakości relacji ubezpieczyciel-klient bardzo ważne jest szybkie przetwarzanie roszczeń.
W przypadku mniejszych roszczeń sztuczna inteligencja może wykorzystywać dane o incydentach i klientach do szybkiej oceny wysokości odszkodowania. W przypadku bardziej skomplikowanych spraw, które mogą wymagać zaangażowania różnych specjalistów na kilku etapach rozpatrywania roszczenia, automatyzacja w czasie rzeczywistym może zapewnić, że klienci będą mogli otrzymywać aktualizacje statusu swoich spraw na dedykowanej stronie internetowej lub w portalu obsługi klienta.
Zastosowanie nowoczesnej technologii wymiany danych umożliwi analizowanie roszczeń i gromadzenie informacji o klientach w czasie rzeczywistym. Wykorzystanie replikacji danych w czasie rzeczywistym i sztucznej inteligencji zapewni automatyzację obsługi roszczeń i wsparcie w raportowaniu klientom w czasie rzeczywistym.
Minimalizacja ryzyka i zapobieganie oszustwom
Typowe rodzaje oszustw obejmują zawyżanie rzeczywistej kwoty odszkodowania, zniekształcanie faktów w roszczeniu ubezpieczeniowym, zgłaszanie roszczeń z tytułu obrażeń lub szkód, które nigdy nie miały miejsca. Analityka predykcyjna w połączeniu ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym może pomóc ubezpieczycielom w wykrywaniu oszustw.
Z perspektywy ryzyka inwestycyjnego firmy ubezpieczeniowe muszą aktywnie zarządzać swoimi portfelami inwestycyjnymi i stale monitorować ryzyko. Wykorzystanie zaawansowanej analityki, sztucznej inteligencji i dostępu do wszystkich istotnych, często rozproszonych i niezintegrowanych danych w czasie rzeczywistym wpłynie na precyzję prognoz zarządzania ryzykiem w czasie rzeczywistym. Z drugiej strony, ciągłe monitorowanie danych inwestycyjnych może sygnalizować potencjalnie niepokojące trendy i anomalie.
Oferta Goldenore dla firm ubezpieczeniowych
Goldenore, dzięki swojej gamie rozwiązań do integracji danych, replikacji i dystrybucji w czasie rzeczywistym, może zapewnić firmom ubezpieczeniowym solidne podstawy, które pozwolą:
- przyspieszyć transformację cyfrową,
- na nowo zdefiniować doświadczenie ubezpieczeniowe,
- i zarządzać ryzykiem.
Dzięki Goldenore będziesz gotowy do rozwoju swojej działalności ubezpieczeniowej niezależnie od tego, jakie zmiany technologiczne nastąpią w przyszłości. Jest to możliwe, ponieważ skupiamy się na najważniejszym elemencie architektury, jakim są dane.