Мы вступаем в «золотой век» в страховании, в котором новые технологии используются для смягчения непредсказуемых рисков.
Страховая отрасль чувствует себя уверенно в отношении измеримости потенциальных результатов, однако неопределенность остается основным аспектом этой отрасли. Например, никто не мог предположить, что ураган «Флоренс» приведет к огромному ущербу в размере $45 млрд. Учитывая специфику бизнеса многие переменные, влияющие на объем и разнообразие претензий, похоже, находятся вне контроля страховщика.
Но это предположение быстро меняется, когда мы вступаем в золотой век страхования, век, который использует новые технологии для смягчения непредсказуемости.
В вопросах оценки риска, определения котировок и управления претензиями страховщики общего страхования (P & C) за последние годы добились значительных успехов, поскольку то, что раньше частично напоминало игру «угадай», теперь полностью переведено в цифровую индустрию тщательно рассчитанных вероятностей.
И сейчас инноваций происходит больше, чем когда-либо, поскольку страховщики P & C вооружены новым секретным оружием - интеллектуальной аналитикой. Эта технология в сочетании с автоматизацией и передовыми методами интеллектуального анализа данных станет основой каждого успешного страхового бизнеса, где знание того, что будет дальше, или цифровое прогнозирование, означает защищенность, безопасность и доверие клиентов.
Вот то, что страховщики должны знать, когда погружаются в интеллектуальную аналитику и используют весь потенциал современных возможностей отрасли:
Не все данные равноценны
Данные - это хлеб и масло страховых портфелей. Количественные и качественные наборы данных служат основой для расчета риска и определения цены, когда дело касается полисов и требований. Информация о том, сколько мы потребляем, как быстро мы ездим, о том, где мы живем и о средних погодных условиях, важны для определения переменных риска и, в конечном счете, для обеспечения успеха в бизнесе. Однако большое количество данных не обязательно отражает пригодность этой информации.
Прежде чем интегрировать интеллектуальную аналитику в организацию, важно точно определить, какие массивы данных необходимы для принятия решений, когда дело доходит до управления портфелем и применять современные инструменты для максимально эффективного и точного извлечения этих данных и знаний.
Интернет вещей (IoT) - это лишь одна из технологий, которая улучшила процессы в страховании имущества и ответственности, путем сбора высокоточных данных в режиме реального времени с помощью датчиков в полевых условиях. Этот метод сбора данных требует небольшого взаимодействия с пользователем, оптимизации исследовательских процессов в страховых компаниях и позволяет страховщикам принимать решение быстрее, чем когда-либо. Создавая живой канал данных, датчики IoT могут даже отслеживать аномалии и предотвращать претензии до того, как они произойдут. Высокое качество этой информации выступает в качестве основы для успешного применения интеллектуальной аналитики, что приводит к более превентивным и надежным решениям в будущем.
Прогнозный эквивалент проактивного и персонализированного бизнеса
Как только правильные данные будут собраны, страховщики должны стремиться понять, что означает эта информация для их бизнес операций сегодня, завтра и даже через пять лет. Целью прогнозной аналитики является преобразование страхования в отрасль, которая в настоящий момент определяется реактивными действиями, такими как ответы на входящие претензии и стихийные бедствия, а в будущем станет проактивным бизнесом в своей основе. Это достигается путем применения технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в обработке массива данных. С помощью этих технологий информация дистиллируется, интерпретируется и, в итоге, извлекается полезная информация о том, что будет оказывать влияние на входящие требования, при этом также будет предлагаться лучший способ, как справиться с этими проблемами и страховщику и клиенту.
Комплексные прогнозные модели, которые анализируют как исторические, так и входящие данные датчиков, предсказывают возможность убытка, как на больших географических территориях, так и для отдельных клиентов. Такой подход в прогнозировании создает возможность для персонализированного обслуживания и ценообразования. Таким образом, интеллектуальная аналитика, основанная на технологии машинного обучения, повышает точность отдельных прогнозов и помогает установить более точное понимание рисков не только на уровне клиента, но и более крупных тенденций при обработке данных в большем масштабе.
Страхование должно выглядеть как гарантия
Данные и прогнозная аналитика не имеют значения, если они не используются для достижения реальных результатов. Будь то общее страхование, аннуитетное страхование или страхование жизни, перестрахование или крупные коммерческие суб-вертикали страхования, конечной целью всех инноваций должно быть повышение эффективности, экономия и более высокая удовлетворенностью клиентов. Внедрение прогнозных технологий в сочетании с автоматизацией доказало, что они достигают этих целей, обеспечивая сильное чувство уверенности и доверия как страховщиков, так и их клиентов.
Автоматизация процессов, основанных на действенной информации прогнозной аналитики, устанавливает стабильную деловую практику для страховых компаний. Такие задачи, как одобрение полисов, выдача, отказ от страхования, поддержка андеррайтинга, комплаенс проверка и обработка массива платежей по претензиям, могут быть полностью автоматизированы и сокращение времени окажет прямое влияния на итоговую прибыль. Использование прогнозных возможностей в автоматизации поможет принимать комплексные решения через получение доступа к нескольким системам для завершения процесса, что приведет к увеличению доходов и уверенности.
Прогнозная аналитика – это будущее страховой отрасли. Эта технология, основанная на правильных данных, дает страховым компаниям возможность справляться с колебаниями объема, обеспечивает переход от реактивных к проактивным действиям, позволяет персонализировать обслуживание клиентов и оставаться конкурентоспособными в условиях все более жестокой конкуренции. На примере таких ураганов, как «Харви» и «Флоренция», которые привели к рекордному количеству разрушений, страховщики должны научиться опираться на новые технологии, чтобы повысить эффективность процессов и обеспечить рост бизнеса.
Сейчас настало время для перемен!
Подготовлено порталом Allinsurance.kz по статье Анурага Чаухана руководителя страховой компании NIIT Technologies.