Содержание
Учитывая, что только в Соединенных Штатах действует более 6000 страховых компаний, можно с уверенностью сказать, что страхование превратилось в рынок красного океана, на котором лишь немногие компании могут добиться успеха.
Чтобы повысить операционную эффективность и улучшить обслуживание клиентов, страховщики инвестируют в современные ИТ-решения — системы управления страхованием (IMS), системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), системы управления документами (DMS) и программное обеспечение для андеррайтинга и другие.
Эти системы, известные под общим названием «Insurtech», помогают страховым агентам обращаться к новым клиентам, адаптировать свои предложения на основе профиля риска отдельного человека, оптимизировать процесс рассмотрения и утверждения претензий, а также использовать более точную оценку рисков и динамическое ценообразование.
Несмотря на положительное влияние на производительность агентов (и прибыль страховых компаний!), традиционные решения Insurtech начинают исчерпать свои возможности.
Symfra, компания, предоставляющая услуги по разработке программного обеспечения для страхования, изучит факторы, снижающие эффективность решений Insurtech, и объяснит, как машинное обучение (ML) дает страховым компаниям конкурентное преимущество.
Почему машинное обучение набирает обороты в секторе страхования
Машинное обучение, семейство технологий, использующих интеллектуальные алгоритмы, обрабатывающие данные и делающие на их основе выводы, медленно, но верно проникает в традиционные инструменты Insurtech.
На это есть несколько причин:
- Поток данных. В эпоху цифровых технологий объемы данных предприятия среднего размера растут на 63–100% ежемесячно. Между тем количество источников данных, используемых организациями для принятия более обоснованных решений, колеблется от 400 до 1000. Это особенно актуально для страховых компаний, которые все больше полагаются на телематические решения и подключенную бытовую электронику, такую как умные часы и фитнес-трекеры, для персонализированного ценообразования на полисы и проверки претензий. По понятным причинам агенты не могут просматривать и интерпретировать эти данные вручную — даже с помощью инструментов Insurtech. Интегрируя возможности машинного обучения в программные решения для страхования, компании могут улучшить или полностью автоматизировать повторяющиеся процессы и получить более глубокое понимание своих данных.
- Возможности автоматизации. Как отрасль, которая в значительной степени полагается на сбор и анализ данных и страдает от рутинных, повторяющихся процессов, страхование имеет огромный потенциал автоматизации. По данным McKinsey, четверть всех рабочих мест в секторе может быть полностью автоматизирована к 2025 году, причем наибольший процент таких рабочих мест приходится на сегменты страховых операций и административной поддержки. Инструменты на основе машинного обучения, такие как интеллектуальная автоматизация процессов (IPA), будут играть решающую роль в этой трансформации.
- Зрелость машинного обучения. Хотя до революции искусственного интеллекта, изображенной в научно-фантастических фильмах, еще далеко, машинное обучение и другие подмножества ИИ достигли значительного уровня зрелости в различных областях. Благодаря недавним достижениям в области проектирования электроники, облачных вычислений и генеративного искусственного интеллекта организации могут начать экспериментировать с механизмами рекомендаций, анализом изображений и прогнозной аналитикой при относительно низких затратах — и быстрее получать ощутимые выгоды.
Как машинное обучение меняет Insurtech
- Обработка претензий. Одним из наиболее эффективных вариантов использования машинного обучения в страховой отрасли является интеллектуальное управление претензиями. Благодаря автоматическому вводу данных, возможностям обнаружения мошенничества, классификации претензий и общению с помощью чат-ботов, программное обеспечение на базе машинного обучения может легко взять на себя регистрацию претензий и операции сортировки. Кроме того, модели ML помогают агентам прогнозировать объем претензий и проводить проверки. Примером управления претензиями с помощью машинного обучения является Fukoku Mutual Life Insurance, японская страховая компания, которая интегрировала IBM Watson Explorer в свою ИТ-инфраструктуру и добилась увеличения производительности на 30 %, а годовая экономия затрат составила 1 миллион долларов США.
- Обслуживание клиентов. С появлением решений машинного обучения, которые понимают и генерируют текст наравне с людьми, страховые компании массово проводят цифровую модернизацию своих каналов поддержки клиентов. От задания ботам отвечать на рутинные вопросы клиентов на порталах самообслуживания до проведения анализа настроений и выявления клиентов, которые собираются уйти, ML открывает страховщикам новые возможности по персонализации обслуживания клиентов. Например, Aviva, одна из ведущих страховых компаний Великобритании, автоматизировала до 60% первоначальных запросов клиентов, добавив Zowie, решение для поддержки клиентов на базе искусственного интеллекта, к своей платформе самообслуживания.
- Андеррайтинг. Процесс оценки риска страхования лица или актива и определения условий этого покрытия требует много времени и знаний. Хотя машинное обучение не может его полностью автоматизировать, интеллектуальные алгоритмы могут помочь агентам в различных сопутствующих задачах. Благодаря расширенным возможностям анализа данных ML может оценивать страховые риски на основе других факторов, помимо возраста, профессии и истории болезни заявителя. Например, теперь можно получать и анализировать данные из внешних источников, таких как устройства Интернета вещей, носимые медицинские устройства и телематика для автострахования, чтобы обеспечить более детальное понимание индивидуальных профилей рисков. Lemonade, американская страховая компания, использует точные методы андеррайтинга, чтобы предоставлять своим клиентам индивидуальные предложения. Компания утверждает, что собирает в 100 раз больше данных на одного клиента, чем средний страховщик, углубляясь в микросегментацию, и в настоящее время планирует использовать генеративный искусственный интеллект в операциях поддержки клиентов. Разумный подход помог Lemonade увеличить цену акций на 11% на фоне худшего периода рецессии за 40 лет.
Несмотря на то, что цифровая революция не происходит в одночасье, успех ChatGPT и других генеративных решений искусственного интеллекта побуждает страховые компании обновлять свои ИТ-стратегии и системы.
В настоящее время большинство страховщиков используют только 10-15% имеющихся у них данных — просто потому, что традиционные инструменты Insurtech не могут эффективно обрабатывать растущие объемы данных.
Машинное обучение может помочь специалистам по страхованию выявить тонкие закономерности в операционных данных, скорректировать свои продукты для лучшего обслуживания клиентской базы, ориентированной на цифровые технологии, а также автоматизировать повторяющиеся и подверженные ошибкам ручные процессы.
И именно здесь может заключаться ваше конкурентное преимущество.
