Asuransi prediktif: apa itu dan manfaatnya bagi industri asuransi

Asuransi prediktif adalah jenis analisis lanjutan yang memungkinkan perusahaan asuransimembuat prakiraan menggunakan data historis mereka , menggabungkan model statistik, teknik penambangan data, dan pembelajaran mesin.Perusahaan asuransi menggunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi pola berulang dalam aliran besar data yang tersedia bagi mereka dan menggunakan pola ini untuk mengidentifikasi risiko dan mengembangkan peluang.

Dalam postingan ini, kita akan melihat bagaimanaasuransi prediktif memungkinkan keterlibatan pelanggan yang dinamis di berbagai tahapan corong, mulai dari proses orientasi hingga pembaruan polis.Kami juga akan menemukan mengapa mengintegrasikan asuransi prediktif ke dalam operasi sehari-hari sekarang menjadi langkah penting dan strategis, satu-satunya yang dapat memungkinkan pengalaman pelanggan yang sesuai dengan harapan pelanggan yang semakin tinggi.

Apa itu asuransi prediktif?

Praktik penggunaan analitik prediktif dalam asuransi bukanlah hal baru; bahkan, perusahaan asuransi telah mengandalkannya selama bertahun-tahun. Perbedaan utamanya adalah saat ini, aktivitas analisis tidak lagi dilakukan secara manual tetapi melalui teknologi berbasis kecerdasan buatan yang mengotomatiskan tugas yang berlebihan dan berulang serta merampingkan dan mempercepat proses yang biasanya memakan waktu dan rawan kesalahan manusia.

Saat ini, perusahaan dibanjiri dengan berbagai jenis data—dari file log dan gambar hingga video. Memperoleh wawasan dari data ini dan memprediksi hasil, tren, dan perilaku di masa mendatang kini dapat diproses melalui aplikasi kecerdasan buatan dan algoritme pembelajaran mesin.Informasi yang dihasilkan dari proses ini memungkinkan perusahaan mengoptimalkan strategi mereka untukmeminimalkan risiko dan memaksimalkan keuntungan .

Asuransi prediktif dengan demikian adalah analitik prediktif yang diterapkan pada industri asuransi , alat yang sangat efektif yang digunakan untuk memproses klaim dan mendeteksi penipuan, untuk mengantisipasi risiko keuangan dan mengoptimalkan harga, untuk mengidentifikasi situasi risiko putus sekolah, dan mengembangkan proposal khusus untuk meyakinkan pelanggan yang tidak puas atau ragu-ragu. untuk memperbaharui kebijakan mereka dan mempertahankan cakupan.

Langkah-langkah dalam proses asuransi prediktif

Analitik prediktif dalam asuransi melibatkan pengumpulan dan analisis kumpulan data besar yang darinya wawasan berguna dapat diekstraksi untuk memprediksi kemungkinan kerusakan, penipuan, dan risiko pembatalan polis. Agar analitik prediktif dapat memberikan dukungan yang efektif, sejumlah langkah harus dilakukan:

1. Tentukan tujuan, kumpulan data, metrik.

Sebelum memulai aktivitas analitik apa pun, bahkan sebelum pengumpulan data, penting untuk menentukan tujuan: mulai dari mendeteksi upaya penipuan, hingga mengoptimalkan rencana harga dan dari mengembangkan proposisi penjualan dan penjualan silang hingga meningkatkan keterlibatan pelanggan dan mengaktifkan mode layanan mandiri.Pada tahap ini, sangat penting untukmenentukan dataset yang akan dianalisis .Langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi KPI yang paling tepat untuk mengukur keberhasilan berbagai inisiatif. Hanya melaluipemilihan metrik —yang harus sesuai dengan tujuan yang ditetapkan—hasil yang diperoleh dapat dievaluasi dan, jika model prediktif yang diadopsi tidak berhasil, dapat segera melakukan intervensi untuk memodifikasinya.

2. Pengumpulan data: dukungan yang sangat diperlukan untuk InsurTech

Agar asuransi prediktif menghasilkan hasil yang semakin akurat, mengumpulkan data historis dalam jumlah besar sangat penting. Saat ini, banyak organisasi asuransi mengumpulkan informasi dari banyak sumber. Merupakan praktik yang baik untuk memiliki danau data, tempat penyimpanan terpusat tempat semua data, baik kuantitatif maupun kualitatif, terstruktur dan tidak terstruktur, mengalir. Dukungan luar biasa yang diberikan oleh kecerdasan buatan terbukti di sini: data tidak lagi harus diekstraksi secara manual .Teknologi asuransi yang tersedia saat ini,Insurtech — istilah umum yang menggabungkan "asuransi" dan "teknologi" dan mengacu pada segala sesuatu yang berkaitan dengan inovasi teknologi dan digital dalam industri asuransi— mampu mengumpulkan data secara otomatis dan mandiri dari berbagai sumber (aplikasi seluler , telematika, IoT, interaksi pelanggan, media sosial, dll.).

Elemen kunci insurtech dan langkah kunci dalam pengumpulan data adalahdematerialisasi —dalam arti digitalisasi dokumen kertas dan pembuatan dokumen digital secara langsung.Dengan mengekstraksi data dari dokumen digital, perusahaan asuransi dapat dengan cepat memperoleh pengetahuan tentang pelanggan mereka yang tidak hanya jauh lebih besar daripada di masa lalu, tetapi juga dapat melampaui ini untuk mencapai tingkat perincian yang sebelumnya tidak terpikirkan. Faktanya, alat ini memungkinkan untuk membagi pelanggan menjadi kelompok yang semakin spesifik berdasarkan karakteristik homogen yang dapat dipilih berdasarkan kasus per kasus, tergantung pada kebutuhan informasi spesifik.

Setelah mengumpulkan data, ada satu tugas lagi yang harus dilakukan sebelum melanjutkan ke analisis aktual:relevansi dan kualitas data harus dikonfirmasi sebelum memasukkannya ke dalam model analisis prediktif.Ini pada dasarnya berarti: memeriksa formatnya, menghapus titik data duplikat, dan meninjau tipe data untuk menghubungkannya dengan sumbernya.

3. Pemodelan dan distribusi

Setelah semua data terkumpul dan hipotesis yang akan diuji telah ditentukan, kita dapat melanjutkan ke pemodelan, dengan kata lain, memilih atau membuat model analisis prediktif. Ini adalah tahap di mana teknik pembelajaran mesin digunakan.Setelah model dibuat dan diuji, Anda dapat mulai menerapkannya dengan menyertakannya dalam aplikasi perangkat lunak nyata (misalnya, dalam alur manajemen klaim atau dalam platform untuk mempersonalisasi rencana kebijakan secara otomatis).

4. Pemantauan

Sekarang, tinggal mencatat dan mengevaluasi kinerja model analitik prediktif dan apakah memenuhi persyaratan kinerja dan akurasi yang diharapkan saat diterapkan sepenuhnya. Apa yang ditunjukkan KPI pada fase awal (yaitu penetapan tujuan)? Pemantauan harus konstan dan tepat waktu: hasil model dapat berubah secara signifikan, bahkan selama periode yang relatif singkat, dan pemantauan berkelanjutan sangat penting untuk mengidentifikasi jika dan kapan sistem analitik prediktif tidak lagi memberikan wawasan yang relevan.

Manfaat analitik prediktif dalam industri asuransi

Dengan lebih dari dua pertiga perusahaan asuransi berencana untuk meningkatkan investasi dalam pengumpulan dan analisis data di tahun-tahun mendatang, penggunaan model analitik prediktif akan berdampak signifikan di seluruh industri asuransi.Apa manfaat yang mendorong peningkatan adopsi alat dan metodologi asuransi prediktif?

1. Asuransi prediktif berkontribusi terhadap pertumbuhan ekonomi

Untuk 67% perusahaan asuransi , analitik prediktif membantu mengurangi biaya yang terkait dengan penerbitan dan penjaminan polis, sementara 60%melaporkan peningkatan penjualan dan profitabilitas. Kedua temuan ini memberi tahu kami bahwaanalitik data tingkat lanjut membantu meminimalkan pemborosan dan meningkatkan penggunaan sumber daya secara efektif, termasuk dengan menggunakan teknologi yang ada dengan cara yang inovatif.

Dengan analitik prediktif, perusahaan dapat mengamankan paket asuransi yang ditargetkan, mempercepat pemrosesan klaim, dan menawarkan pengalaman pelanggan yang lebih personal. Ini semua menciptakan keunggulan kompetitif yang dapat menarik pelanggan baru dan mempertahankan pelanggan yang sudah ada.

Asuransi prediktif juga memainkan peran strategis dalam mengidentifikasi pasar potensial : data berkualitas dapat digunakan untuk mengungkap pola perilaku dan karakteristik umum audiens target dan untuk menemukan kantong baru dari pertumbuhan yang terlewatkan atau segmen yang belum dijelajahi.

2. Asuransi prediktif mendukung pengalaman yang sangat dipersonalisasi

Analitik prediktif memungkinkan Anda mendeteksi pola perilaku pelanggan dan mengidentifikasi mereka yang tidak puas dan mungkin tidak memperbarui kebijakan mereka. Dengan wawasan komprehensif dan tepat waktu yang dihasilkan dari analisis data, Anda dapat berfokus pada motivasi para pemegang polis ini dan menciptakan pengalaman yang dapat memenuhi preferensi dan kebutuhan mereka.

Dengan mengantisipasi kebutuhan dan perilaku pelanggan, Anda dapat merancang interaksi yang lebih personal dan membangun hubungan yang langgeng.Misalnya, analitik prediktif digunakan untuk menawarkan paket asuransi yang disesuaikan berdasarkan riwayat klaim. Penanggung harus berusaha untuk mempersonalisasikan penawaran pada titik mana pun dalam perjalanan pelanggan, mulai dari penawaran, penjaminan emisi, dan seterusnya. Namun, untuk mencapai tujuan tersebut, personalisasi mungkin tidak lagi cukup.

MenurutCapgemini , “Dalam hal industri asuransi, prioritas saat ini adalah strategi hiper-personalisasi yang terdefinisi dengan baik yang berfokus pada keterlibatan berbasis pengalaman: memberikan produk yang tepat, pada waktu yang tepat, melalui saluran yang tepat.”

Strategi hiper-personalisasi yang efektif memiliki tiga aspek dasar: pemahaman mendalam tentang pelanggan, penggunaan teknologi baru, dan memanfaatkan pendekatan pemasaran yang sepenuhnya berpusat pada pelanggan.

• Pemahaman pelanggan.Data berasal dari semua titik sentuh tempat pelanggan Anda berinteraksi dengan perusahaan: situs web, aplikasi seluler, media sosial, pusat kontak. Informasi yang dikumpulkan harus disimpan dengan aman dan pada saat yang sama mudah diakses oleh tim yang terlibat dalam proyek tersebut.
• Gunakan teknologi.Data harus dikumpulkan, diurutkan, dan dikatalogkan di tempat khusus sepertiCRM atau platform canggihyang mengintegrasikan berbagai fungsi: dariCCMyang memungkinkan komunikasi yang efisien hingga pelanggan di berbagai titik kontak menggunakan semua saluran yang tersedia, hingga produk yang memungkinkanpengalaman interaktif.
• Pemasaran yang dipersonalisasi.Penggunaan data pelanggan dari berbagai saluran dalam pemasaran yang berbeda memberi perusahaan asuransi alat untuk membangun hubungan yang sangat personal, yang lebih cenderung menghasilkan tingkat retensi yang lebih tinggi. Oleh karena itu, pemasar asuransi harus meningkatkan kemampuan untuk menerjemahkan informasi dari berbagai sumber menjadi pengetahuan yang dapat segera ditindaklanjuti.

Analitik prediktif dapat menjadi elemen kunci dalam strategi hiper-personalisasi: ini dapat menjadi momen awal dalam proses yang mengubah data menjadi hubungan yang berharga, meningkatkan pengalaman pelanggan bagi pemegang polis, dan menciptakan keunggulan kompetitif bagi perusahaan.

3. Asuransi prediktif memungkinkan keterlibatan pelanggan yang dinamis

Melalui asuransi prediktif, terutama jika ditingkatkan dengan kecerdasan buatan, perusahaan asuransi dapat merancang perjalanan pelanggan yang dinamis: chatbot berbasis AI, “perutean prediktif” untuk mengidentifikasi agen terbaik bagi pelanggan tertentu, personalisasi strategi komunikasi berdasarkan data pelanggan ( seperti mengirim penawaran yang dipersonalisasi untuk mempertahankan pelanggan berisiko).Analitik prediktif dapat mengubah data menjadi informasi yang dapat digunakan dan segera ditindaklanjuti pada saat-saat paling sensitif di corong, di mana penyelesaian transaksi bisnis antara perusahaan asuransi dan konsumen bergantung:pembaruan polis dan orientasi.

• Pembaruan kebijakan.Inilah saat ketika pesan yang jelas dan menarik menjadi lebih penting dari sebelumnya. Ini membutuhkan solusi yang inovatif dan efektif untuk memperkaya komunikasi, menjadikannya pengalaman interaktif yang sangat relevan.Video yang dipersonalisasi , yang menerjemahkan hasil analitik prediktif menjadi cerita dengan gambar, adalah jenis konten yang paling cocok untuk mencapai jenis komunikasi yang konsisten, jelas, dan menarik bagi setiap pelanggan.
• Orientasi .Dalam hal orientasi pelanggan baru, setiap peluang kontak sangat berharga karena berpotensi tidak dapat diulang. Bahkan diindustri asuransi .Alat digital saat ini memungkinkan untuk mengunggah data profil secara otomatis ke platform internal. Dari sana, melalui analitik prediktif, data ini akan membentuk basis pengetahuan dari mana wawasan dapat diekstraksi untuk membangun pengalaman yang semakin berpusat pada kebutuhan spesifik pemegang polis (potensial dan yang diperoleh). Yang juga penting pada tahap ini adalah semuasolusi yang menawarkan organisasi cakupan lengkap dari proses digital yang terkait dengan proses fiskal dan berbasis dokumendan memungkinkan integrasi tanpa hambatan dengan alat dan prosedur yang sudah digunakan (termasuk fungsionalitas penting daritanda tangan elektronik).

Setelah mengklarifikasi apa itu analitik prediktif dan bagaimana cara kerjanya di industri asuransi dan menyoroti manfaat tak terhitung yang ditawarkannya, kami dapat menarik beberapa kesimpulan. Misalnya, kita dapat mengatakan bahwapengetahuan yang dihasilkan melalui teknik dan alat asuransi prediktif memberikan dasar yang kuat untuk mengembangkan proposal bisnis yang lebih terpusat.Berkat ini, perusahaan dapat dengan mudah terhubung dengan pelanggan baru dan menjaga hubungan yang berharga dengan pelanggan yang sudah ada, memberi mereka layanan yang sangat personal, mulai dari komunikasi tentang kapan dan bagaimana membayar polis mereka, hingga proses layanan pelanggan.