예측 보험: 정의 및 보험 업계의 이점

예측 보험은 보험 회사가 통계 모델, 데이터 마이닝 기술 및 기계 학습을 결합하여과거 데이터를 사용하여 예측을 수행할 수 있는 고급 유형의 분석입니다.보험 회사는 예측 분석을 사용하여 사용 가능한 방대한 데이터 스트림 내에서 반복되는 패턴을 식별하고 이러한 패턴을 사용하여 위험을 식별하고 기회를 개발합니다.

이 게시물에서는예측 보험이 온보딩 프로세스에서 정책 갱신에 이르기까지 퍼널의 다양한 단계에서 역동적인 고객 참여를 가능하게 하는 방법을 살펴봅니다 .또한 예측 보험을 일상 업무에 통합하는 것이 이제 왜 필수적이고 전략적인 움직임인지, 점점 더 높아지는 고객의 기대에 부응하는 고객 경험을 가능하게 하는 유일한 방법인지 알아낼 것입니다.

예측 보험이란 무엇입니까?

보험에서 예측 분석을 사용하는 관행은 새로운 것이 아닙니다. 사실, 보험 회사는 수년 동안 그것에 의존해 왔습니다. 주요 차이점은 오늘날 분석 활동이 더 이상 수동으로 수행되지 않고 중복되고 반복적인 작업을 자동화하고 전통적으로 시간 소모적이고 사람의 오류가 발생하기 쉬운 프로세스를 간소화하고 가속화하는 인공 지능 기반 기술을 통해 수행된다는 것입니다.

오늘날 회사는 로그 파일과 이미지에서 비디오에 이르기까지 다양한 유형의 데이터로 넘쳐납니다. 이 데이터에서 통찰력을 얻고 미래 결과, 추세 및 행동을 예측하는 것은 이제 인공 지능 응용 프로그램 및 기계 학습 알고리즘을 통해 처리될 수 있습니다.이러한 프로세스에서 얻은 정보를 통해 기업은 전략을 최적화하여위험을 최소화하고 수익을 극대화할 수 있습니다 .

따라서 예측 보험은 보험 산업에 적용되는 예측 분석이며 , 청구를 처리하고 사기를 탐지하고, 재정적 위험을 예측하고, 가격을 최적화하고, 탈락 위험 상황을 식별하고, 불만족하거나 결정하지 않은 고객을 설득하기 위한 전용 제안을 개발하는 데 사용되는 매우 효과적인 도구입니다. 정책을 갱신하고 보장 범위를 유지하기 위해.

예측 보험 프로세스의 단계

보험의 예측 분석에는 손해, 사기 및 보험 취소 위험의 가능성을 예측하기 위해 유용한 통찰력을 추출할 수 있는 대규모 데이터 세트의 수집 및 분석이 포함됩니다. 효과적인 지원을 제공하기 위한 예측 분석을 위해서는 여러 단계를 해결해야 합니다.

1. 목표, 데이터 세트, 메트릭을 정의합니다.

분석 활동을 시작하기 전, 심지어 데이터를 수집하기 전에 사기 시도 감지에서 요금제 최적화, 상향 판매 및 교차 판매 제안 개발에서 고객 참여 증가 및 셀프 서비스 모드 활성화에 이르기까지 목표를 결정하는 것이 중요합니다.이 단계에서분석할 데이터 세트를 정의하는 것이 중요합니다 .다음 단계는 다양한 이니셔티브의 성공을 측정하기 위해 가장 적절한 KPI를 식별하는 것입니다. 설정된 목표에 적합해야 하는측정 기준 선택을 통해서만 얻은 결과를 평가할 수 있으며 채택된 예측 모델이 작동하지 않는 경우 즉시 수정하기 위해 개입할 수 있습니다.

2. 데이터 수집: InsurTech의 필수 지원

예측 보험이 점점 더 정확한 결과를 생성하려면 대량의 과거 데이터를 수집하는 것이 필수적입니다. 오늘날 많은 보험 회사는 다양한 출처에서 정보를 수집합니다. 정량적 및 정성적, 정형 및 비정형 데이터를 모두 포함하는 모든 데이터가 흐르는 중앙 집중식 저장소인 데이터 레이크를 보유하는 것이 좋습니다. 인공 지능이 제공하는 놀라운 지원은 여기에서 분명합니다. 데이터를 더 이상 수동으로 추출할 필요가 없습니다 .오늘날 사용 가능한 보험 기술인Insurtech ("보험"과 "기술"을 결합한 포괄적인 용어로 보험 산업의 기술 및 디지털 혁신과 관련된 모든 것을 지칭함)는 다양한 소스(모바일 애플리케이션)에서 자동으로 데이터를 자율적으로 수집할 수 있습니다. , 텔레매틱스, IoT, 고객 상호 작용, 소셜 미디어 등).

인슈어테크의 핵심 요소이자 데이터 수집의 핵심 단계는 종이 문서를 디지털화하고 디지털 문서를 직접 생성한다는 의미에서비물질화 입니다.디지털 문서에서 데이터를 추출함으로써 보험 회사는 과거보다 훨씬 더 많은 고객에 대한 지식을 빠르게 획득할 수 있을 뿐만 아니라 이전에는 상상할 수 없었던 수준의 세분화에 도달할 수 있습니다. 실제로 이러한 도구를 사용하면 특정 정보 요구 사항에 따라 사례별로 선택할 수 있는 동종 특성을 기반으로 점점 더 구체적인 클러스터로 고객을 세분화할 수 있습니다.

데이터를 수집한 후 실제 분석을 진행하기 전에 수행해야 할 작업이 하나 더 있습니다. 예측 분석 모델에 입력하기 전에데이터의 관련성과 품질을 확인해야 합니다.이는 기본적으로 형식을 확인하고, 중복 데이터 포인트를 제거하고, 데이터 유형을 검토하여 소스와 상호 연관시키는 것을 의미합니다.

3. 모델링 및 배포

모든 데이터가 수집되고 테스트할 가설이 결정되면 모델링, 즉 예측 분석 모델을 선택하거나 생성할 수 있습니다. 기계 학습 기술이 사용되는 단계입니다 .모델을 생성하고 테스트한 후 실제 소프트웨어 애플리케이션(예: 청구 관리 흐름 또는 정책 계획을 자동으로 개인화하기 위한 플랫폼)에 모델을 포함하여 배포를 시작할 수 있습니다.

4. 모니터링

이제 예측 분석 모델의 성능을 기록 및 평가하고 완전히 배포되었을 때 예상 성능 및 정확도 요구 사항을 충족하는지 여부가 중요합니다. 초기 단계(목표 설정 단계)에서 KPI는 무엇을 보여줍니까? 모니터링은 일정하고 시의적절해야 합니다. 모델 결과는 상대적으로 짧은 기간에도 크게 변경될 수 있으며 예측 분석 시스템이 관련 통찰력을 더 이상 제공하지 않는지 여부와 시기를 식별하려면 지속적인 모니터링이 필수적입니다 .

보험 산업에서 예측 분석의 이점

보험사의 2/3 이상이 향후 몇 년 동안 데이터 수집 및 분석에 대한 투자를 늘릴 계획이므로 예측 분석 모델의 사용은 보험 업계 전반에 상당한 영향을 미칠 것입니다.예측 보험 도구 및 방법론의 채택이 증가하는 이점은 무엇입니까?

1. 예측 보험은 경제 성장에 기여합니다.

보험 회사의 67%는 예측 분석을 통해 정책 발행 및 인수와 관련된 비용을 줄이는 데 도움이 되었으며 60%는판매 및 수익성이 증가했다고 보고했습니다. 이 두 가지 결과는 고급 데이터 분석이 기존 기술을 혁신적인 방식으로 사용하는 것을 포함하여낭비를 최소화하고 리소스의 효과적인 사용을 늘리는 데 도움이 된다는 것을 알려줍니다 .

예측 분석을 통해 회사는 대상 보험 계획을 확보하고 청구 처리 속도를 높이며 보다 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 이 모든 것이 새로운 고객을 유치하고 기존 고객을 유지할 수 있는 경쟁 우위를 창출합니다.

예측 보험은 또한 잠재 시장을 식별하는 데 전략적 역할을 합니다 . 양질의 데이터를 사용하여 대상 고객의 행동 패턴과 공통 특성을 밝히고 간과된 성장 또는 탐색되지 않은 새로운 세그먼트를 발견할 수 있습니다.

2. 예측 보험은 초개인화된 경험을 지원합니다.

예측 분석을 통해 고객 행동 패턴을 감지하고 불만족하여 정책을 갱신하지 않을 수 있는 고객을 식별할 수 있습니다. 데이터 분석에서 얻은 포괄적이고 시의적절한 인사이트를 통해 이러한 보험 계약자의 동기에 집중하고 그들의 선호도와 요구 사항을 충족할 수 있는 경험을 만드는 데 집중할 수 있습니다.

고객의 요구와 행동을 예측함으로써 더욱 개인화된 상호 작용을 설계하고 지속적인 관계를 구축할 수 있습니다.예를 들어 예측 분석은 청구 내역을 기반으로 맞춤형 보험 계획을 제공하는 데 사용됩니다. 보험사는 견적에서 보험 인수에 이르기까지 고객 여정의 어느 시점에서든 서비스를 개인화하기 위해 노력해야 합니다. 그러나 이러한 목표를 달성하기 위해 개인화만으로는 더 이상 충분하지 않을 수 있습니다.

Capgemini 에 따르면 "보험 업계에서 오늘날의 우선순위는 경험 기반 참여에 초점을 맞춘 잘 정의된 초개인화 전략입니다. 즉, 적절한 채널을 통해 적시에 적절한 제품을 제공하는 것입니다."

효과적인 초개인화 전략에는 세 가지 기본 측면이 있습니다. 고객에 대한 심층 이해, 신기술 사용, 완전한 고객 중심 마케팅 접근 방식 활용입니다.

• 고객 이해.데이터는 고객이 회사와 상호 작용하는 모든 접점(웹 사이트, 모바일 앱, 소셜 미디어, 고객 센터)에서 가져옵니다. 수집된 정보는 안전하게 저장되어야 하며 동시에 특정 프로젝트에 참여하는 팀이 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다.
• 기술을 사용하십시오.데이터는 다양한 기능을 통합하는CRM 또는 고급 플랫폼과 같은 전용 장소에서 수집, 분류 및 카탈로그화되어야 합니다 . 사용 가능한 모든 채널을 사용하여 다양한 접점에서 고객과 효율적으로 소통할 수 있는CCM부터양방향 경험을가능하게 하는 제품까지 .
• 개인화된 마케팅.서로 다른 마케팅 내에서 다양한 채널의 고객 데이터를 사용하면 보험 회사는 고도로 개인화된 관계를 구축할 수 있는 도구를 얻을 수 있으며, 이는 더 높은 수준의 유지로 이어질 가능성이 높습니다. 따라서 보험 마케팅 담당자는 다양한 출처의 정보를 즉시 실행 가능한 지식으로 변환하는 능력을 향상시켜야 합니다.

예측 분석은 초개인화 전략의 핵심 요소가 될 수 있습니다. 예측 분석은 데이터를 가치 있는 관계로 변환하고 보험 계약자의 고객 경험을 개선하며 회사의 경쟁 우위를 창출하는 프로세스의 초기 순간이 될 수 있습니다.

3. 예측 보험은 역동적인 고객 참여를 가능하게 합니다.

예측 보험을 통해, 특히 인공 지능으로 강화 된 경우 보험 회사는 동적 고객 여정을 설계할 수 있습니다 . 위험에 처한 고객을 유지하기 위한 맞춤형 제안).예측 분석은 보험 회사와 소비자 사이의 비즈니스 거래 완료가 좌우되는 퍼널에서 가장 민감한 순간(정책 갱신 및 온보딩)에서 데이터를 사용 가능하고 즉시 실행 가능한 정보로 전환할 수 있습니다.

• 정책 갱신.명확하고 매력적인 메시지가 그 어느 때보다 중요한 순간입니다. 커뮤니케이션을 풍부하게 하여 관련성이 높은 대화형 경험이 되도록 혁신적이고 효과적인 솔루션이 필요합니다. 예측 분석 결과를 이미지가 포함된 스토리텔링으로 변환하는 개인화된 비디오는 각 고객에 대해 일관되고 명확하며 매력적인 유형의 커뮤니케이션을 달성하는 데 가장 적합한 유형의 콘텐츠입니다.
• 온보딩 .새로운 고객을 온보딩할 때 연락할 수 있는 모든 기회는 잠재적으로 반복할 수 없기 때문에 소중합니다.보험 업계 에서도 .오늘날 디지털 도구를 사용하면 프로필 데이터를 내부 플랫폼에 자동으로 업로드할 수 있습니다. 거기에서 예측 분석을 통해 이 데이터는 통찰력을 추출할 수 있는 지식 기반을 형성하여 점점 더 보험 계약자의 특정 요구 사항(잠재적 및 획득된)에 중점을 둔 경험을 구축할 것입니다. 또한 이 단계에서 조직에재무 및 문서 기반 프로세스와 관련된 디지털 프로세스의 전체 범위를 제공 하고 이미 사용 중인 도구 및 절차( 전자 서명의 필수 기능 포함 ) 와의 원활한 통합을 가능하게 하는 모든솔루션이중요합니다.

예측 분석이 무엇이며 보험 업계에서 어떻게 작동하는지 명확히 하고 예측 분석이 제공하는 수많은 이점을 강조하면서 몇 가지 결론을 내릴 수 있습니다. 예를 들어예측 보험 기술 및 도구를 통해 생성된 지식은 보다 중심적인 비즈니스 제안을 개발하기 위한 견고한 기반을 제공한다고 말할 수 있습니다 .덕분에 기업은 신규 고객과 쉽게 연결하고 기존 고객과 소중한 관계를 유지하여 정책 지불 시기와 방법에 관한 커뮤니케이션에서 고객 관리 프로세스에 이르기까지 고도로 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.