Ubezpieczenia predykcyjne: co to jest i jakie są korzyści dla branży ubezpieczeniowej

Ubezpieczenia predykcyjne to zaawansowany rodzaj analizy, który umożliwia firmom ubezpieczeniowymdokonywanie prognoz na podstawie ich danych historycznych , łącząc modele statystyczne, techniki eksploracji danych i uczenie maszynowe.Firmy ubezpieczeniowe wykorzystują analizy predykcyjne do identyfikowania powtarzających się wzorców w ogromnym strumieniu dostępnych dla nich danych i wykorzystują te wzorce do identyfikowania zagrożeń i rozwijania możliwości.

W tym poście zobaczymy, jakubezpieczenia predykcyjne umożliwiają dynamiczne zaangażowanie klientów na różnych etapach lejka, od procesów onboardingu po odnowienie polisy.Dowiemy się również, dlaczego integracja ubezpieczeń predykcyjnych z codzienną działalnością jest obecnie kluczowym i strategicznym posunięciem, jedynym, które może zapewnić obsługę klienta odpowiadającą coraz wyższym oczekiwaniom klientów.

Co to jest ubezpieczenie predykcyjne?

Praktyka wykorzystywania analiz predykcyjnych w ubezpieczeniach nie jest nowa; w rzeczywistości firmy ubezpieczeniowe polegają na nim od lat. Kluczowa różnica polega na tym, że obecnie czynności analityczne nie są już wykonywane ręcznie, ale za pomocą technologii opartych na sztucznej inteligencji, które automatyzują zbędne i powtarzalne zadania oraz usprawniają i przyspieszają procesy tradycyjnie czasochłonne i podatne na błędy ludzkie.

Obecnie firmy są zalewane różnego rodzaju danymi — od plików dziennika i obrazów po wideo. Uzyskanie wglądu w te dane i przewidywanie przyszłych wyników, trendów i zachowań można teraz przetwarzać za pomocą aplikacji sztucznej inteligencji i algorytmów uczenia maszynowego.Informacje wynikające z tych procesów umożliwiają firmom optymalizację strategii w taki sposób, abyminimalizować ryzyko i maksymalizować zyski .

Ubezpieczenia predykcyjne to zatem analityka predykcyjna stosowana w branży ubezpieczeniowej , niezwykle skuteczne narzędzie wykorzystywane do przetwarzania roszczeń i wykrywania oszustw, przewidywania ryzyka finansowego i optymalizacji cen, identyfikowania sytuacji ryzyka rezygnacji i opracowywania dedykowanych propozycji w celu przekonania niezadowolonych lub niezdecydowanych klientów odnowić swoje polisy i utrzymać zasięg.

Etapy procesu ubezpieczenia predykcyjnego

Analityka predykcyjna w ubezpieczeniach obejmuje gromadzenie i analizę dużych zbiorów danych, z których można uzyskać przydatne informacje w celu przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia szkody, oszustwa i ryzyka anulowania polisy. Aby analityka predykcyjna zapewniała skuteczne wsparcie, należy wykonać kilka kroków:

1. Zdefiniuj cele, zbiory danych, metryki.

Przed przystąpieniem do jakichkolwiek działań analitycznych, jeszcze przed zbieraniem danych, konieczne jest określenie celów: od wykrywania prób nadużyć, przez optymalizację planów taryfowych, od tworzenia propozycji upsellingu i cross-sellingu, po zwiększanie zaangażowania klientów i uruchamianie trybów samoobsługowych.Na tym etapie kluczowe jestzdefiniowanie zbioru danych do analizy .Następnym krokiem jest określenie najodpowiedniejszych KPI do mierzenia sukcesu różnych inicjatyw. Tylko poprzezdobór metryk – które muszą być odpowiednie do postawionych celów – będzie możliwa ocena uzyskanych wyników, aw przypadku niesprawności przyjętego modelu predykcyjnego natychmiastowa interwencja w celu jego modyfikacji.

2. Gromadzenie danych: nieodzowne wsparcie dla InsurTech

Aby ubezpieczenia predykcyjne dawały coraz dokładniejsze wyniki, niezbędne jest gromadzenie dużych ilości danych historycznych. Obecnie wiele organizacji ubezpieczeniowych zbiera informacje z wielu źródeł. Dobrą praktyką jest posiadanie jeziora danych, scentralizowanego repozytorium, do którego napływają wszystkie dane, zarówno ilościowe, jak i jakościowe, ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Niewiarygodne wsparcie zapewniane przez sztuczną inteligencję jest tutaj ewidentne: danych nie trzeba już ręcznie wydobywać .Dostępna obecnie technologia ubezpieczeniowa,Insurtech — ogólny termin łączący „ubezpieczenia” i „technologię” i odnoszący się do wszystkiego, co wiąże się z innowacjami technologicznymi i cyfrowymi w branży ubezpieczeniowej— jest w stanie automatycznie i autonomicznie zbierać dane z różnych źródeł (aplikacje mobilne , telematyka, IoT, interakcje z klientami, media społecznościowe itp.).

Kluczowym elementem insurtech i kluczowym krokiem w gromadzeniu danych jestdematerializacja — zarówno w sensie digitalizacji dokumentów papierowych, jak i bezpośredniego tworzenia dokumentu cyfrowego.Wydobywając dane z dokumentów cyfrowych, firmy ubezpieczeniowe mogą szybko pozyskiwać wiedzę o swoich klientach, która jest nie tylko znacznie większa niż w przeszłości, ale może ją przekroczyć, osiągając wcześniej niewyobrażalny poziom szczegółowości. W rzeczywistości narzędzia te umożliwiają podział klientów na coraz bardziej szczegółowe klastry w oparciu o jednorodne cechy, które można wybrać indywidualnie dla każdego przypadku, w zależności od konkretnych wymagań informacyjnych.

Po zebraniu danych pozostaje jeszcze jedno zadanie do wykonania przed przystąpieniem do właściwej analizy: należy potwierdzićtrafność i jakość danych przed wprowadzeniem ich do modelu analizy predykcyjnej.Zasadniczo oznacza to: sprawdzanie ich formatu, usuwanie zduplikowanych punktów danych i przeglądanie typów danych w celu skorelowania ich ze źródłami.

3. Modelowanie i dystrybucja

Po zebraniu wszystkich danych i ustaleniu hipotezy do sprawdzenia możemy przystąpić do modelowania, czyli wyboru lub stworzenia modelu analizy predykcyjnej. Na tym etapie wykorzystywane są techniki uczenia maszynowego .Po utworzeniu i przetestowaniu modelu można przystąpić do jego wdrażania poprzez włączenie go do rzeczywistej aplikacji (na przykład w przepływie zarządzania szkodami lub na platformach do automatycznej personalizacji planów polis).

4. Monitorowanie

Teraz pozostaje kwestia zarejestrowania i oceny wydajności modelu analizy predykcyjnej oraz tego, czy po pełnym wdrożeniu spełnia on oczekiwane wymagania dotyczące wydajności i dokładności. Co pokazują KPI w początkowej fazie (wyznaczania celów)? Monitorowanie musi być stałe i terminowe: wyniki modelu mogą się znacznie zmieniać, nawet w stosunkowo krótkich okresach, a ciągłe monitorowanie jest niezbędne do określenia, czy i kiedy system analizy predykcyjnej nie dostarcza już odpowiednich informacji.

Korzyści z analityki predykcyjnej w branży ubezpieczeniowej

Ponieważ ponad dwie trzecie ubezpieczycieli planuje zwiększyć inwestycje w gromadzenie i analizę danych w nadchodzących latach, wykorzystanie modeli analizy predykcyjnej będzie miało znaczący wpływ na całą branżę ubezpieczeniową.Jakie korzyści płyną z coraz częstszego stosowania predykcyjnych narzędzi i metodologii ubezpieczeniowych?

1. Ubezpieczenia predykcyjne przyczyniają się do wzrostu gospodarczego

Dla 67% firm ubezpieczeniowych analityka predykcyjna pomogła zredukować wydatki związane z wystawieniem i ubezpieczeniem polisy, a 60%odnotowało wzrost sprzedaży i rentowności. Te dwa odkrycia mówią nam, żezaawansowana analiza danych pomaga zminimalizować marnotrawstwo i zwiększyć efektywne wykorzystanie zasobów, w tym poprzez innowacyjne wykorzystanie istniejących technologii.

Dzięki analityce predykcyjnej firma jest w stanie zabezpieczyć ukierunkowane plany ubezpieczeniowe, przyspieszyć przetwarzanie roszczeń i zaoferować klientom bardziej spersonalizowane doświadczenia. To wszystko tworzy przewagę konkurencyjną, która może przyciągnąć nowych klientów i zatrzymać dotychczasowych.

Ubezpieczenia predykcyjne odgrywają również strategiczną rolę w identyfikowaniu potencjalnych rynków : wysokiej jakości dane mogą być wykorzystywane do ujawniania wzorców zachowań i wspólnych cech odbiorców docelowych oraz odkrywania nowych obszarów przeoczonych wzrostów lub niezbadanych segmentów.

2. Ubezpieczenie predykcyjne wspiera hiperspersonalizowane doświadczenia

Analityka predykcyjna pozwala wykrywać wzorce zachowań klientów i identyfikować tych, którzy są niezadowoleni i mogą nie odnawiać swoich polis. Dzięki kompleksowym i aktualnym spostrzeżeniom wynikającym z analizy danych możesz skoncentrować się na motywacjach tych ubezpieczających oraz na tworzeniu doświadczeń, które będą odpowiadać ich preferencjom i potrzebom.

Przewidując potrzeby i zachowania klientów, możesz projektować jeszcze bardziej spersonalizowane interakcje i budować trwałe relacje.Na przykład analizy predykcyjne są wykorzystywane do oferowania niestandardowych planów ubezpieczeniowych w oparciu o historię szkód. Ubezpieczyciele muszą dążyć do personalizacji ofert na każdym etapie podróży klienta, od wyceny po ubezpieczenie i nie tylko. Jednak aby osiągnąć te cele, personalizacja może już nie wystarczyć.

WedługCapgemini : „Jeśli chodzi o branżę ubezpieczeniową, dzisiejszym priorytetem jest dobrze zdefiniowana strategia hiperpersonalizacji, która koncentruje się na zaangażowaniu opartym na doświadczeniu: dostarczaniu właściwych produktów we właściwym czasie, za pośrednictwem właściwych kanałów”.

Skuteczna strategia hiperpersonalizacji ma trzy podstawowe aspekty: dogłębne zrozumienie klienta, wykorzystanie nowych technologii oraz wykorzystanie w pełni zorientowanego na klienta podejścia marketingowego.

• Zrozumienie klienta.Dane pochodzą ze wszystkich punktów styku, w których Twoi klienci wchodzą w interakcję z firmą: strona internetowa, aplikacja mobilna, media społecznościowe, contact center. Zebrane informacje muszą być bezpiecznie przechowywane i jednocześnie łatwo dostępne dla zespołów zaangażowanych w dany projekt.
• Zatrudniaj technologie.Dane muszą być gromadzone, sortowane i katalogowane w dedykowanych miejscach, takich jakCRM czy zaawansowane platformyintegrujące różne funkcjonalności: odCCMumożliwiających sprawną komunikację z klientami w różnych punktach styku z wykorzystaniem wszystkich dostępnych kanałów, po produkty umożliwiająceinteraktywne doświadczenia.
• Marketing spersonalizowany.Wykorzystanie danych klientów z różnych kanałów w ramach różnych działań marketingowych daje firmie ubezpieczeniowej narzędzia do budowania wysoce spersonalizowanych relacji, które z większym prawdopodobieństwem zaowocują wyższymi poziomami retencji. Marketerzy ubezpieczeniowi muszą zatem zwiększyć tę zdolność do przekładania informacji z różnych źródeł na wiedzę, którą można natychmiast zastosować.

Analityka predykcyjna może stać się kluczowym elementem strategii hiperpersonalizacji: może to być początkowy moment w procesie, który przekształca dane w wartościowe relacje, poprawia doświadczenia klientów ubezpieczających i tworzy przewagę konkurencyjną dla firm.

3. Ubezpieczenia predykcyjne umożliwiają dynamiczne zaangażowanie klientów

Dzięki ubezpieczeniom predykcyjnym, zwłaszcza wzmocnionym sztuczną inteligencją, firmy ubezpieczeniowe mogą projektować dynamiczne ścieżki klienta: chatboty oparte na sztucznej inteligencji, „predictive routing” w celu identyfikacji najlepszego agenta dla konkretnego klienta, personalizacja strategii komunikacji w oparciu o dane klienta ( np . spersonalizowane oferty mające na celu zatrzymanie zagrożonych klientów).Analityka predykcyjna może przekształcić dane w użyteczne i nadające się do natychmiastowego działania informacje w najbardziej newralgicznych momentach ścieżki, od których zależy realizacja transakcji biznesowych między firmami ubezpieczeniowymi a konsumentami:odnowienie polisy i wdrożenie.

• Odnowienie polisy.To moment, w którym jasne i angażujące komunikaty są ważniejsze niż kiedykolwiek. Wymaga rozwiązania, które jest zarówno innowacyjne, jak i skuteczne, aby wzbogacić komunikację, czyniąc ją bardzo trafną, interaktywną.Spersonalizowane filmy wideo , które przekładają wyniki analizy predykcyjnej na opowiadanie historii za pomocą obrazów, to rodzaj treści, który najlepiej nadaje się do osiągnięcia spójnego, jasnego i angażującego rodzaju komunikacji dla każdego klienta.
• Wdrażanie .Jeśli chodzi o onboarding nowego klienta, każda okazja do kontaktu jest cenna, ponieważ jest potencjalnie niepowtarzalna. Nawet wbranży ubezpieczeniowej .Narzędzia cyfrowe umożliwiają dziś automatyczne przesyłanie danych profilowych na platformy wewnętrzne. Stamtąd, dzięki analityce predykcyjnej, dane te będą dalej tworzyć bazę wiedzy, z której można wydobywać spostrzeżenia w celu budowania doświadczeń, które w coraz większym stopniu koncentrują się na konkretnych potrzebach posiadaczy polis (potencjalnych i nabytych). Kluczowe na tym etapie są również wszelkierozwiązania , które oferują organizacjom pełne pokrycie cyfrowych procesów związanych z procesami fiskalnymi i dokumentowymioraz umożliwiają ich bezproblemową integrację z już używanymi narzędziami i procedurami (w tym podstawową funkcjonalnością podpisówelektronicznych).

Po wyjaśnieniu, czym jest analityka predykcyjna i jak działa w branży ubezpieczeniowej oraz zwróceniu uwagi na niezliczone korzyści, jakie oferuje, możemy wyciągnąć pewne wnioski. Możemy na przykład powiedzieć, żewiedza uzyskana dzięki technikom i narzędziom prognozowania ubezpieczeń zapewnia solidne podstawy do opracowywania bardziej ukierunkowanych propozycji biznesowych.Dzięki temu firmy mogą łatwo nawiązywać kontakty z nowymi klientami i utrzymywać wartościowe relacje z dotychczasowymi klientami, zapewniając im wysoce spersonalizowane usługi, od komunikacji dotyczącej terminu i sposobu opłacania polis, po procesy obsługi klienta.