Широкий набор разнообразных данных может ускорить страховой бизнес таким же образом, как это повышает производительность гоночных автомобилей.
Высокоскоростной, высокотехнологичный мир автоспорта и многовековая страховая индустрия, похоже, имеют мало общего. Но у них есть общее топливо - это данные.
В Формуле E - первой в мире полностью электрической, международной серии уличных гонок на одноместных автомобилях сбор данных необходим даже для участия в гонке. Страхование - это тоже отрасль, построенная на данных. Без данных страховщики не смогут прогнозировать убытки, ценовые риски или оценивать претензии.
Различия между автоспортом и страховкой - это скорость, с которой данные собираются, структурируются, анализируются и обрабатываются. Команды Формулы E проводят 45-минутную гонку, чтобы превратить данные в места на подиуме, что дает страховщикам возможность узнать больше об ускорении работы своих коллег на трассе.
Выигрышная комбинация
Начиная с первой гонки в 2014 году в США, Формула E всегда была ориентирована на данные. Такие команды, как Envision Virgin Racing, тщательно собирали и анализировали информацию об эффективности автомобиля и водителя, энергопотреблении и многом другом. Несмотря на весь этот опыт работы с данными, команда осознала, что можно сделать еще больше, чтобы превратить этот актив в настоящее конкурентное преимущество.
С 2018 года компания Genpact сотрудничает с Envision Virgin Racing, используя искусственный интеллект (ИИ) для анализа огромных объемов данных для оценки характеристик гонок, причем некоторые из них ранее считались непригодными. Это помогает Envision Virgin Racing стать более инстинктивной гоночной командой за счет ускорения понимания данных, принятия более быстрых и обоснованных решений о гоночной стратегии и, в конечном итоге, выигрыша гонок и сбора очков чемпионата.
Преимущество данных
Страховщики, сталкивающиеся с растущим напором InsurTech и трансформацией отрасли, ищут конкурентные преимущества на сегодняшнем рынке. Они вполне могут найти это конкурентное преимущество в своих существующих наборах данных.
В отличие от начинающих InsurTech, существующие страховщики располагают огромным количеством исторических данных, которые можно использовать для лучшего понимания рисков, а также ресурсами, необходимыми для принятия мер по снижению рисков на основе выводов при анализе этих данных.
Подобно тому, как Envision Virgin Racing обратилась к ИИ и аналитикам, чтобы получить актуальную информацию из новых и существующих источников данных, страховщики могут использовать эти инструменты, чтобы разработать более точные прогнозы, более точные профили рисков и более быстрые циклы урегулирования убытков.
Лучшие результаты
В гонках решения принимаются со скоростью 270 километров в час. Условия непредсказуемы, и могут разворачиваться миллионы возможных сценариев и все это влияет на потребление энергии автомобилем.
Автомобили Формулы E зависят от заряда аккумулятора, поэтому в гонке продолжительностью 45 минут управление энергией является критически важным компонентом стратегии, так как водитель в начале гонки не знает точного количества кругов, которое нужно завершить.
Это идеальный вариант для использования прогнозной аналитики. Поэтому Genpact разработал систему для Envision Virgin Racing, известную как оптимизатор оценки круга, который прогнозирует количество кругов в гонке для оптимизации распределения энергии по трассе.
Аналогичным образом, страховщики, использующие аналитику для предсказания, прогнозов и профилей рисков, могут снизить свои потери и накладные расходы.
Например, ценообразование является более точным, когда страховщики используют несколько ценовых источников, таких как предыдущие претензии, информация о клиентах и социальные сети, для определения ценовой политики. Вот еще один пример: с ростом навыков, связанных с андеррайтингом, искусственный интеллект и интеллектуальная аналитика могут помочь ускорить процесс представления и составления предложений по страхованию для клиентов. Это не только помогает страховщикам получить преимущества в бизнесе, но и обеспечивает лучший опыт для потребителя. И последнее, но не менее важное: мошенничество легче обнаружить, если эти источники данных подключаются к аналитике.
Более четкие идеи
Организации делают большую часть своего анализа выходя за рамки традиционных источников данных для получения информации.
Повышенная оцифровка данных означает, что в базе данных компании и за ее пределами рассматривается больше информации, чем когда-либо прежде.
Например, в автоматических заявках алгоритмы машинного обучения могут быть обучены на сотнях тысяч изображений повреждений транспортных средств для оценки заявок. Это позволяет клиентам запускать процесс оценки удаленно и дает страховщикам еще один ресурс для определения тенденций претензий.
Рассматривая альтернативные или неструктурированные источники данных, сегодняшние страховщики могут многое узнать о предпочтениях своих клиентов, о том, как меняются тенденции требований в отношении выбора образа жизни, и о новых областях, которые будут нуждаться в освещении в будущем.
С сегодняшними технологическими возможностями даже данные, которые ранее считались мусорными или трудными для обработки, могут стать жизненно важным ресурсом. Envision Virgin Racing обнаружила нечто подобное в этом году с данными GPS о гонках. Несмотря на ценную информацию о характеристиках водителей, эти неструктурированные данные ранее не использовались из-за их более дезорганизованного характера.
Используя новейшие инструменты ИИ и аналитики для тщательной очистки и фильтрации этих данных, команды обнаружили, что они дают ценную информацию о поведении водителей. Так же и счета клиентов, данные GPS, документы о претензиях и социальные сети могут скрывать подобные идеи, которые помогут страховщикам улучшить ценообразование и выявить новые тенденции для страховых продуктов.
Влияние ИИ
ИИ предлагает страховщикам возможность ускорить свою аналитику и извлечь из своих данных каждую крупицу ценности. В дополнение к определению новых способов использования существующей информации страховщики могут высвободить емкость, ускорить циклы андеррайтинга и выплат, а также улучшить качество обслуживания клиентов. Более точное профилирование рисков означает, что страховщики могут более точно управлять резервами и высвобождать капитал для инвестиций в рост и новые технологии, а также для лучшей конкуренции с InsurTechs.
Автоматизируя рутинные задачи и расширяя процесс принятия решений, ИИ изменит облик страховой отрасли в течение следующих 5–10 лет. Согласно последним исследованиям ИИ, проведенных Genpact , 87% страховых компаний ежегодно вкладывают более 5 миллионов долларов в технологии, связанные с ИИ. Хотя страховщики все еще сталкиваются с трудностями при завершении внедрения ИИ, использование этой технологии имеет явные преимущества. Охватывая ИИ и помещая данные в центр своих организаций, страховщики могут усиливать ценностные предложения и повышать операционную эффективность.
Будь то гонки или страховка, производительность улучшается, поскольку свежий взгляд стимулирует принятие лучших решений. В конечном счете, именно конкуренты, обладающие самым сильным пониманием данных, получат наилучшую возможность ускорить свое стратегическое планирование и оказаться на вершине подиума.
Подготовлено порталом Allinsurance.kz