予測型保険: 予測型保険とは何か、そして保険業界にとってのメリット

予測保険は、保険会社が統計モデル、データ マイニング技術、機械学習を組み合わせた履歴データを使用して予測を行うことを可能にする高度なタイプの分析です。 保険会社は予測分析を使用して、利用可能な膨大なデータ ストリーム内で繰り返し発生するパターンを特定し、これらのパターンを使用してリスクを特定し、機会を開発します。

この投稿では、オンボーディング プロセスから保険契約の更新まで、ファネルのさまざまな段階で予測型保険がどのように動的な顧客エンゲージメントを可能にするかを見ていきます。 また、予測型保険を日々の業務に統合することが現在不可欠かつ戦略的な取り組みである理由、そしてますます高まる顧客の期待に応える顧客体験を可能にする唯一の手段である理由も明らかにします。

予知型保険とは何ですか？

保険における予測分析の使用は新しいものではありません。 実際、保険会社は何年にもわたってこれに依存してきました。 主な違いは、今日では分析作業が手動ではなく、冗長で反復的なタスクを自動化し、従来は時間がかかり、人的エラーが発生しやすいプロセスを合理化および高速化する人工知能ベースのテクノロジーを通じて行われているということです。

現在、企業にはログ ファイルから画像、ビデオに至るまで、さまざまな種類のデータが氾濫しています。 このデータから洞察を取得し、将来の結果、傾向、行動を予測することは、人工知能アプリケーションと機械学習アルゴリズムを通じて処理できるようになりました。これらのプロセスから得られる情報により、企業はリスクを最小限に抑え、利益を最大化するために戦略を最適化できます。

したがって、予測保険は、保険業界に適用される予測分析であり、保険金請求の処理と不正行為の検出、財務リスクの予測と価格の最適化、ドロップアウトのリスク状況の特定、および不満を抱いている顧客や決断を迷っている顧客を説得するための専用提案の作成に使用される非常に効果的なツールです。ポリシーを更新し、補償範囲を維持するため。

予測保険プロセスの手順

保険における予測分析には、損害、詐欺、保険契約解除のリスクを予測するために役立つ洞察を抽出できる大規模なデータセットの収集と分析が含まれます。 予測分析で効果的なサポートを提供するには、次のような多くの手順に対処する必要があります。

1. 目標、データセット、指標を定義します。

分析活動を開始する前、つまりデータ収集の前であっても、不正行為の検出から料金プランの最適化、アップセルとクロスセルの提案の開発から顧客エンゲージメントの向上とセルフサービス モードのアクティブ化まで、目的を決定することが重要です。この段階では、分析するデータセットを定義することが重要です。 次のステップは、さまざまな取り組みの成功を測定するために最も適切な KPI を特定することです。 設定した目標に適した指標を選択することによってのみ、得られた結果を評価することができ、採用した予測モデルが機能しない場合には、直ちに介入して修正することができます。

2. インシュアテックに欠かせないデータ収集

予測保険がより正確な結果を生み出すためには、大量の履歴データを収集することが不可欠です。 現在、多くの保険組織はさまざまな情報源から情報を収集しています。 データ レイク、つまり定量的データと定性的データ、構造化データと非構造化データの両方が流入する集中リポジトリを用意することをお勧めします。 人工知能によって提供される素晴らしいサポートがここで明らかです。データを手動で抽出する必要がなくなりました。現在利用可能な保険テクノロジーであるインシュアテックは、「保険」と「テクノロジー」を組み合わせた包括的な用語で、保険業界における技術革新およびデジタル革新に関連するあらゆるものを指しますが、さまざまなソース (モバイル アプリケーション) から自動的かつ自律的にデータを収集できます。 、テレマティクス、IoT、顧客インタラクション、ソーシャルメディアなど）。

インシュアテックの重要な要素であり、データ収集における重要なステップは、紙文書のデジタル化とデジタル文書の直接作成の両方の意味での非物質化です。 デジタル文書からデータを抽出することにより、保険会社は顧客に関する知識を迅速に取得できるようになり、これまでよりもはるかに多くの知識が得られるだけでなく、これを超えて以前は考えられなかった粒度レベルに達する可能性があります。 実際、これらのツールを使用すると、特定の情報要件に応じてケースバイケースで選択できる均一な特性に基づいて、顧客をより具体的なクラスターに細分化することができます。

データを収集した後、実際の分析に進む前に行うべきタスクがもう 1 つあります。それは、データを予測分析モデルに入力する前に、データの関連性と品質を確認する必要があります。 これは基本的に、形式をチェックし、重複したデータ ポイントを削除し、データ型を確認してソースと関連付けることを意味します。

3. モデリングと配布

すべてのデータが収集され、テストする仮説が決定したら、モデリング、つまり予測分析モデルの選択または作成に進むことができます。 これは、機械学習技術が使用される段階です。モデルを作成してテストした後、それを実際のソフトウェア アプリケーション (たとえば、保険金請求管理フローやポリシー プランを自動的にパーソナライズするためのプラットフォームなど) に含めることで、展開を開始できます。

4. モニタリング

ここで問題となるのは、予測分析モデルのパフォーマンスを記録して評価し、完全に展開したときに予想されるパフォーマンスと精度の要件を満たしているかどうかです。 初期段階（目標設定段階）のKPIは何を示すのでしょうか？ モニタリングは継続的かつタイムリーである必要があります。モデルの結果は比較的短期間であっても大きく変化する可能性があり、予測分析システムが適切な洞察を提供しなくなったかどうか、いつ提供されなくなったかを特定するには継続的なモニタリングが不可欠です。

保険業界における予測分析のメリット

保険会社の 3 分の 2 以上が今後数年間でデータ収集と分析への投資を増やすことを計画しており、予測分析モデルの使用は保険業界全体に大きな影響を与えるでしょう。予測型保険ツールや方法論の採用増加を促進する利点は何ですか?

1. 経済成長に貢献する予測型保険

保険会社の 67%では、予測分析により保険契約の発行と引受に関連する経費の削減に役立ち、 60% が売上高と収益性の向上を報告しました。これら 2 つの調査結果は、高度なデータ分析が、既存のテクノロジーを革新的な方法で採用するなど、無駄を最小限に抑え、リソースの有効利用を高めるのに役立つことを示しています。

予測分析を使用すると、企業は対象の保険プランを確保し、請求処理を迅速化し、よりパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供できます。 これらすべてが、新しい顧客を引き付け、既存の顧客を維持できる競争上の優位性を生み出します。

予測保険は、潜在的な市場を特定する際にも戦略的な役割を果たします。質の高いデータを使用して、対象ユーザーの行動パターンや共通の特徴を明らかにし、見落とされている成長や未開拓のセグメントの新たな部分を発見できます。

2. 予測保険は、非常にパーソナライズされたエクスペリエンスをサポートします

予測分析を使用すると、顧客の行動パターンを検出し、不満を抱いていて保険契約を更新しない可能性のある顧客を特定できます。 データ分析から得られる包括的でタイムリーな洞察を利用して、保険契約者の動機に焦点を当て、彼らの好みやニーズを満たすエクスペリエンスの作成に集中できます。

顧客のニーズと行動を予測することで、さらにパーソナライズされたインタラクションを設計し、永続的な関係を構築できます。たとえば、予測分析を使用して、請求履歴に基づいてカスタマイズされた保険プランを提供します。 保険会社は、見積もりから引受、さらにはそれ以降に至るまで、カスタマージャーニーのどの時点でも、提供内容をパーソナライズするよう努める必要があります。 ただし、これらの目標を達成するには、パーソナライゼーションだけでは不十分になる可能性があります。

キャップジェミニ氏は、「保険業界に関して言えば、今日の優先事項は、体験ベースのエンゲージメントに焦点を当てた、明確に定義されたハイパーパーソナライゼーション戦略です。つまり、適切な商品を、適切なタイミングで、適切なチャネルを通じて提供することです。」と述べています。

効果的なハイパーパーソナライゼーション戦略には、顧客の深い理解、新しいテクノロジーの使用、完全に顧客中心のマーケティング アプローチの活用という 3 つの基本的な側面があります。

• 顧客の理解。データは、Web サイト、モバイル アプリ、ソーシャル メディア、コンタクト センターなど、顧客が企業とやり取りするすべてのタッチ ポイントから取得されます。 収集された情報は安全に保管されると同時に、特定のプロジェクトに携わるチームが簡単にアクセスできる必要があります。
• テクノロジーを採用する。データは、利用可能なすべてのチャネルを使用してさまざまなタッチポイントで顧客との効率的なコミュニケーションを可能にするCCMから、インタラクティブなエクスペリエンスを可能にする製品まで、さまざまな機能を統合するCRMや高度なプラットフォームなどの専用の場所で収集、並べ替え、カタログ化する必要があります。
• パーソナライズされたマーケティング。さまざまなマーケティング内のさまざまなチャネルからの顧客データを使用することで、保険会社は高度にパーソナライズされた関係を構築するためのツールが得られ、より高いレベルの維持につながる可能性が高くなります。 したがって、保険マーケティング担当者は、さまざまなソースからの情報をすぐに実行可能な知識に変換するこの能力を強化する必要があります。

予測分析は、ハイパーパーソナライゼーション戦略における重要な要素となる可能性があります。予測分析は、データを価値ある関係に変換し、保険契約者の顧客エクスペリエンスを向上させ、企業の競争上の優位性を生み出すプロセスの最初の瞬間となる可能性があります。

3. 予測保険により、動的な顧客エンゲージメントが可能になります

予測保険を通じて、特に人工知能によって強化された場合、保険会社は動的なカスタマー ジャーニーを設計できます。AI ベースのチャットボット、特定の顧客に最適なエージェントを特定する「予測ルーティング」、顧客データに基づいたコミュニケーション戦略のパーソナライズ (送信など)リスクのある顧客を維持するためのパーソナライズされたオファー）。予測分析により、保険会社と消費者間のビジネス取引の完了が左右される、保険契約の更新やオンボーディングなど、ファネル内の最も敏感な瞬間に、データを使用可能ですぐに実行可能な情報に変えることができます。

• ポリシーの更新。今は、明確で魅力的なメッセージがこれまで以上に重要になる瞬間です。 コミュニケーションを豊かにし、関連性の高いインタラクティブなエクスペリエンスにするためには、革新的かつ効果的なソリューションが必要です。 予測分析の結果を画像を使ったストーリーテリングに変換するパーソナライズされた動画は、各顧客に対して一貫性があり、明確で魅力的なタイプのコミュニケーションを実現するのに最適なコンテンツのタイプです。
• オンボーディング。新規顧客のオンボーディングに関しては、再現できない可能性があるため、あらゆる接触の機会が貴重です。保険業界でも。現在のデジタル ツールを使用すると、プロファイル データを社内プラットフォームに自動的にアップロードできるようになります。 そこから、予測分析を通じて、このデータは知識ベースを形成し、そこから洞察を抽出して、保険契約者の特定のニーズ (潜在的および獲得済み) にますます重点を置いたエクスペリエンスを構築できます。 また、この段階では、会計および文書ベースのプロセスに関連するデジタル プロセスを完全にカバーし、すでに使用されているツールや手順 (電子署名の必須機能を含む)とのシームレスな統合を可能にするすべてのソリューションを組織に提供することが重要です。

予測分析とは何か、それが保険業界でどのように機能するかを明確にし、予測分析が提供する無数の利点を強調したので、いくつかの結論を導き出すことができます。 たとえば、予測保険の技術とツールを通じて得られた知識は、より中心的なビジネス提案を作成するための強固な基盤を提供すると言えます。 このおかげで、企業は新規顧客と簡単につながり、既存顧客との貴重な関係を維持することができ、保険料の支払い時期と方法に関するコミュニケーションから顧客ケアプロセスに至るまで、高度にパーソナライズされたサービスを顧客に提供できます。